Kreative Maschinen und Urheberrecht Die Machine Learning-Werkschöpfungskette vom Training über Modellschutz bis zu Computational Creativity

• Hoofdauteur: Käde, Lisa (auth)
• Formaat: Elektronisch Hoofdstuk
• Gepubliceerd in: Baden -baden Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG 2021
• Reeks: Datenrecht und neue Technologien Band 2
• Onderwerpen: LNC, LNR, LNRC, 1QFE; Autonome Systeme Computational Creativity KI KI-Erzeugnisse Kreativität Künstliche Intelligenz Maschine Softwareentwicklung Text und Data Mining UrhG Machine Learning Urheberrecht
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Samenvatting

The interdisciplinary analysis examines machine learning (ML) frameworks used in AI development and gives practical answers to copyright issues arising in this matter. A special focus lies on database protection of ML models. Furthermore, the thesis offers an opinion on text and data mining restrictions in the AI context. Regarding the production of potentially copyrightable works by means of ML, the author discusses the issue of copyright attribution, suggests a solution, and proposes a flow chart to identify the author in various scenarios. In view of a potentially increasing autonomy of AI, an introduction to the interconnection of the concepts of intelligence, creativity and Computational Creativity is provided.
Die interdisziplinäre Analyse nimmt konkreten Bezug zu in der KI-Entwicklung eingesetzten Machine Learning (ML)-Frameworks und gibt praxisrelevante Antworten auf damit zusammenhängende urheberrechtliche Fragen. Insbesondere der Datenbank(werk)schutz für ML-Modelle steht dabei im Fokus. Die Arbeit bietet außerdem eine Einschätzung der Relevanz von Text und Data Mining-Schranken im KI-Kontext. Mit Blick auf die Erzeugung von Werken durch bzw. mithilfe von ML wird die Zurechnungsproblematik erörtert, eine Lösung vorgeschlagen und eine Hilfestellung zur Ermittlung eines Urhebers angeboten. Darüber hinaus erfolgt hinsichtlich etwaiger KI-Autonomie eine Einführung in die Zusammenhänge von Intelligenz, Kreativität und Computational Creativity.

ISBN

10.5771/9783748912453
978-3-7489-1245-3

Toegang

Open Access