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[null,"1.","Record Nr.",null,"UNISA996456853903316"]
[null,null,"Autore",null,"HILLMER, Katharina"]
[null,null,"Titolo",null,"Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme : : Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte / / Katharina Hillmer"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"[s.l.] : , : Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG, , 2021"]
[null,null,"ISBN",null,"978-3-7489-2571-2"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"Testo elettronico (PDF)(458 p.)"]
[null,null,"Collana",null,"Kartell- und Regulierungsrecht ; 40"]
[null,null,"Disciplina",null,"342.430858"]
[null,null,"Soggetti",null,"dati personali - Diffusione - Germania"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Tedesco"]
[null,null,"Formato",null,"Risorsa elettronica"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","L'attuale legge tedesca impone la condivisione dei dati solo in condizioni ristrette. La crescente diffusione di sistemi di intelligenza artificiale \"affamati di dati\" sta sollecitando la richiesta di obblighi di condivisione dei dati in altre circostanze, diretti in particolare alle aziende nell'economia digitale.Questo studio si interroga sull'opportunità di aprire l'accesso a dati esclusivi del settore privato per la formazione di sistemi di IA ad autoapprendimento al fine di promuovere opportunità e incentivi di innovazione. Esplora la questione se le soluzioni caso per caso o le risposte normative specifiche per settore siano una soluzione migliore. A tal fine vengono esaminate le proposte di cambiamento della politica e della scienza e vengono sviluppate le proprie idee."]