Erzeugnisse des maschinellen Lernens - Eine Herausforderung für die Gestaltung einer effizienten Patentrechtsordnung

In dem Werk zeigt der Autor die Schutzlücken auf, die im Patentrecht durch den Einsatz maschinellen Lernens im Entwicklungsprozess von technischen Lehren entstehen, und entwickelt Lösungen, um diese im Sinne einer effizienten und an ökonomischen Aspekten ausgerichteten Patentrechtsordnung zu schließen. Hierzu untersucht er eingehend die einzelnen Voraussetzungen zur Erteilung eines Patents. Dabei differenziert er zwischen dem Schutz des Systems, das auf Grundlage von maschinellem Lernen arbeitet, und des daraus hervorgehenden Erzeugnisses als eigenständige technische Lehre. Zudem setzt er sich mit der Erfindereigenschaft des Menschen, der in seiner Rolle als alleiniger Schöpfer technischer Lehren immer mehr zurückgedrängt wird, auseinander.

Zusammenfassung

In dem Werk zeigt der Autor die Schutzlücken auf, die im Patentrecht durch den Einsatz maschinellen Lernens im Entwicklungsprozess von technischen Lehren entstehen, und entwickelt Lösungen, um diese im Sinne einer effizienten und an ökonomischen Aspekten ausgerichteten Patentrechtsordnung zu schließen. Hierzu untersucht er eingehend die einzelnen Voraussetzungen zur Erteilung eines Patents. Dabei differenziert er zwischen dem Schutz des Systems, das auf Grundlage von maschinellem Lernen arbeitet, und des daraus hervorgehenden Erzeugnisses als eigenständige technische Lehre. Zudem setzt er sich mit der Erfindereigenschaft des Menschen, der in seiner Rolle als alleiniger Schöpfer technischer Lehren immer mehr zurückgedrängt wird, auseinander.

Produktdetails

• Autoren: Oliver Lampe
• Verlag: Nomos
• Sprache: Deutsch
• Produktform: Taschenbuch
• Erschienen: 01.09.2024
• EAN: 9783756009459
• ISBN: 978-3-7560-0945-9
• Seiten: 363
• Gewicht: 527 g
• Serie: Schriften zum geistigen Eigentum und zum Wettbewerbsrecht
• Themen: Sozialwissenschaften, Recht,Wirtschaft > Recht > Handels-, Wirtschaftsrecht; Deutschland, Künstliche Intelligenz, machine learning, Maschinelles Lernen, Artificial Intelligence, NG-Rabatt, Patentrecht, patent law, Digital- und Informationstechnologien: Rechtliche Aspekte, technische Lehren, Schutzlücken, technical teachings, protection gaps, inventorship, Patentrechtsordnung, Erfindereigenschaft, patent law regime