02261nam 22004213a 450 99654034300331620231030105219.03-7489-2571-9https://doi.org/10.5771/9783748925712(CKB)5490000000111163(ScCtBLL)b62eac05-36db-491f-b592-2e0b8113e75f(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/70810(EXLCZ)99549000000011116320211214i20212021 uu geruru||||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierDaten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte /Katharina HillmerVolume 40Baden-BadenNomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG2021[s.l.] :Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG,2021.1 online resource (458 p.)Kartell- und Regulierungsrecht3-8487-8143-3 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.Kartell- und RegulierungsrechtLaw / ConstitutionalbisacshLawLaw / ConstitutionalLawHillmer Katharina1071150ScCtBLLScCtBLLBOOK996540343003316Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme2565990UNISA