000			02056naaaa2200277uu 4500
001			https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/74530
005			20220220001640.0
020			_a/doi.org/10.5771/9783748925712
024	7		_ahttps://doi.org/10.5771/9783748925712 _cdoi
041	0		_aGerman
042			_adc
072		7	_aLND _2bicssc
100	1		_aHillmer, Katharina _4auth
245	1	0	_aDaten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme : Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte (Volume 40)
260			_bNomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG _c2021
506	0		_aOpen Access _2star _fUnrestricted online access
520			_aDatenzugangsrechte 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.
536			_aKnowledge Unlatched
540			_aCreative Commons _fhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode _2cc _4https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode
546			_aGerman
650		7	_aConstitutional & administrative law _2bicssc
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