Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte (Volume 40)
Datenzugangsrechte sind nach geltendem Recht nur unter engen Voraussetzungen gegeben. Mit der steigenden Verbreitung „datenhungriger“ KI-Systeme gehen Forderungen nach Datenteilungspflichten in weiteren Konstellationen einher und richten sich insbesondere gegen Unternehmen der Digitalwirtschaft. Die...
| Main Author: | |
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| Format: | eBook |
| Published: |
Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG
2021
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| Online Access: | |
| Collection: | OAPEN - Collection details see MPG.ReNa |
| Summary: | Datenzugangsrechte sind nach geltendem Recht nur unter engen Voraussetzungen gegeben. Mit der steigenden Verbreitung „datenhungriger“ KI-Systeme gehen Forderungen nach Datenteilungspflichten in weiteren Konstellationen einher und richten sich insbesondere gegen Unternehmen der Digitalwirtschaft. Diese Untersuchung hinterfragt, ob es zur Förderung von Innovationsmöglichkeiten und -anreizen ratsam wäre, den Zugang zu exklusiven Daten aus der Privatwirtschaft für das Training selbstlernender Systeme zu eröffnen. Es wird der Frage nachgegangen, ob Korrekturen im Einzelfall oder sektorspezifische Reaktionen eine bessere Lösung sind. Zu diesem Zweck werden Änderungsvorschläge aus Politik und Wissenschaft untersucht und eigene Ansätze entwickelt. |
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| Item Description: | Creative Commons (cc), https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode |
| ISBN: | /doi.org/10.5771/9783748925712 9783748925712 |