Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme - Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte

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.

Produktdetails

• Autoren: Katharina Hillmer
• Verlag: Nomos
• Sprache: Deutsch
• Produktform: Taschenbuch
• Erschienen: 18.06.2021
• EAN: 9783848781430
• ISBN: 978-3-8487-8143-0
• Seiten: 458
• Abmessung: 155 mm x 25 mm x 228 mm
• Gewicht: 665 g
• Serie: Kartell- und Regulierungsrecht
• Themen: Sozialwissenschaften, Recht,Wirtschaft > Recht > Öffentliches Recht, Verwaltungs-, Verfassungsprozessrecht; Innovation, Kartellrecht, Wettbewerbsrecht, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Big Data, Innovationsforschung, NG-Rabatt, Selbstlernende Systeme, Wettbewerbs- und Kartellrecht, GAFA, Data sharing, GAFAM, Essential Facilities Doctrine, Datenteilungspflichten, FAANG, Dateneigentum, Datenwirtschaft, Datenzugangsrechte, Datenmacht, Daten für Alle