Machine Learning und rechtliche Rahmenbedingungen
Regelungsbedarfe und Gestaltungsmöglichkeiten
Machine Learning steht für die Kerntechnologie Künstlicher Intelligenz, die wie kein anderes Thema die digitale Veränderung in den kommenden Jahren prägen wird. Mit dem Rohstoff Daten, der die selbstlernenden Systeme «füttert», hängen Fragen der rechtlichen Verfügungsmöglichkeiten und datenschutzkonformen Verarbeitung zusammen. Darüber hinaus sind Fragen der Haftung von zentraler Bedeutung. Der folgende Beitrag bespricht überblicksartig einige der wesentlichen Regelungsbedarfe und Gestaltungmöglichkeiten.
Inhaltsverzeichnis
- I. Exponentielle Veränderungen durch Datenwachstum und Analytics
- 1. «Rohstoff» Daten
- 2. Mehrwert durch non-deterministische Software-Programmierung
- II. Datensouveränität und Geschäftsgeheimnisse – Determinanten des Machine Learning
- 1. Daten als nicht-rivale Güter
- 2. Zugang zu den Datenbeständen der Big Player?
- 3. Vertragliche Gestaltung des Datenaustauschs
- 4. Neue Regeln für Geschäftsgeheimnisse
- III. Datenschutz und pseudonyme Datennutzung – Lösungsansätze nach der DSGVO
- 1. Datenminimierung und Zweckbindung nach DSGVO als neue Herausforderungen
- 2. Die Verarbeitung von nicht personenbezogenen Daten
- 3. Pseudonymisierung eröffnet Spielraum
- IV. Haftung für selbstlernende Systeme und quasi-autonome maschinelle Entscheidungen
- 1. Die e-Person als Lösung für die Haftungsfrage?
- 2. Mehrere Akteure: Wer haftet?
- 3. Neue Herausforderungen in der Produzenten- und Produkthaftung durch Machine Learning
- 4. Diskussion um europäische Robotik-Regelungen
- 5. Autonomes Fahren: Mensch-Maschine-Interaktion in kritischen Situationen
- 5. Fazit
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