Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme
Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte
Nomos, 1. Auflage 2021, 458 Seiten
Das Werk ist Teil der Reihe
Kartell- und Regulierungsrecht
Beschreibung
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.
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.
Bibliografische Angaben
Auflage | 1 |
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ISBN | 978-3-8487-8143-0 |
Untertitel | Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte |
Erscheinungsdatum | 16.06.2021 |
Erscheinungsjahr | 2021 |
Verlag | Nomos |
Ausgabeart | Softcover |
Sprache | deutsch |
Seiten | 458 |
Medium | Buch |
Produkttyp | Wissenschaftsliteratur |
Zusatzmaterial
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