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Die Schutzfähigkeit von Machine Learning Modellen
Überlegungen zur Schnittstelle von Recht und Technologie
DIKE, Zürich
ISBN 978-3-03891-795-3
Standardpreis
Bibliografische Daten
Universitäts-/Akademieschriften
Buch. Hardcover
2025
Zugl.: Basel, Univ., Diss., 2024
Umfang: 371 S.
Format (B x L): 15,5 x 22,5 cm
Gewicht: 641
Verlag: DIKE, Zürich
ISBN: 978-3-03891-795-3
Weiterführende bibliografische Daten
Das Werk ist Teil der Reihe: Recht der neuen Technologien; Band 7
Produktbeschreibung
Seit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 ist Künstliche Intelligenz im kollektiven Bewusstsein angekommen. Wie die zugrundeliegenden Modelle rechtlich geschützt sind, bleibt jedoch unklar. Dieses Werk ist unverzichtbar für Juristinnen, Unternehmerinnen und Entwickler*innen zur rechtlichen Einordnung von Modellen im Immaterialgüter- und Lauterkeitsrecht sowie zum Computerprogrammschutz.
Die Autorin definiert zunächst Machine Learning Modelle. Anschliessend analysiert sie deren Schutzfähigkeit im Urheber-, Patent- und Lauterkeitsrecht de lege lata. Zudem prüft sie, ob aus ökonomischer Sicht ein erhöhter Schutzbedarf für Modelle de lege ferenda besteht und wie dieser rechtlich umgesetzt werden könnte. Weiter präsentiert sie einen Ansatz, den Schutz von Computerprogrammen im Urheberrecht in ein Schutzrecht sui generis zu überführen. Gefördert durch ein Doc.CH-Stipendium des Schweizerischen Nationalfonds (SNF), forschte die Autorin am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb (München) sowie an der Harvard Law School (Cambridge).
Autorinnen und Autoren
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