Ein Rechtsrahmen für KI-Trainingsdaten - 10.1628/zge-2020-0013 - Mohr Siebeck
Law

Philipp Hacker

Ein Rechtsrahmen für KI-Trainingsdaten

Volume 12 () / Issue 3, pp. 239-271 (33)
Published 23.10.2020

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In Auseinandersetzung mit dem im Februar 2020 veröffentlichten Weißbuch der EU-Kommission zur Künstlichen Intelligenz (KI) zeigt der Beitrag auf, dass Trainingsdaten nicht nur eine Schlüsselstellung für die Entwicklung von KI-Applikationen einnehmen, sondern regulatorisch bislang nur unzureichend erfasst sind. Dabei wird der Fokus auf drei zentrale Risiken von KI-Trainingsdaten gelegt: Qualitäts-, Diskriminierungs- und Innovationsrisiken. Daraus entwickelt der Beitrag Grundlagen für ein diskriminierungssensitives Qualitätssiherungsregime für Datenbestände, das sich von der umstrittenen Frage der Anwendbarkeit des Datenschutzrechts auf KI-Trainingsdaten emanzipiert. Die legislatorische Aufgabe besteht letztlich darin, Individualschutz mit Innovationsförderung in einen angemessenen Ausgleich zu bringen sowie die Dynamik der Entwicklung immer neuer KI-Modelle rechtlich zu begleiten und, wo notwendig, zu gestalten.
Authors/Editors

Philipp Hacker Geboren 1985; Studium der Rechtswissenschaften, Philosophie und Neueren deutschen Literatur in München und Salamanca; 2014 LL.M. an der Yale Law School; 2016 Promotion (HU Berlin); 2016–17 Max Weber Fellow, Europäisches Hochschulinstitut; 2017–18 A.SK Fellow am Wissenschaftszentrum Berlin; 2019–20 AXA Postdoctoral Fellow, Humboldt-Universität zu Berlin; 2020 Habilitation (HU Berlin); seit 9/2020 Inhaber des Lehrstuhls für Recht und Ethik der digitalen Gesellschaft, Europa-Universität Viadrina, European New School of Digital Studies.