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Timestamp: 2019-02-19 12:59:09+00:00

Document:
K&R 2018, 638
Härting/Dag
K&R-Kommentar zu BGH, Urteil vom 12.07.2018, III ZR 183/17
RA Prof. Niko Härting und Wiss. Mitarbeiterin Seda Dag, Berlin
Härting/Dag, K&R 2018, 638-640
Der EU-Ministerrat und das EU-Parlament haben sich nach Angaben der EU-Kommission auf einen endgültigen Reformtext der europäischen Urheberrechtsnovelle geeinigt. Danach soll es insbesondere ein Leistungsschutzrecht für Presseverleger geben sowie eine weitergehende Verpflichtung für Plattformbetreiber wie YouTube: Sie müssen zukünftig geschützte Werke lizensieren und auf mögliche Urheberrechtsverletzungen überprüfen, bevor sie auf der Plattform veröffentlicht werden. Kritiker sehen in Letzterem die Einführung von sog. Upload-Filtern und eine erhebliche Einschränkung für das Internet insgesamt. Der Text nimmt insbesondere den Vorschlag von Deutschland und Frankreich auf, dass solche Plattformen ausgenommen sind, die jünger als drei Jahre sind, weniger als 10 Millionen Euro Umsatz haben weniger als 5 Millionen Besucher pro Monat aufweisen können. Die Einigung muss in den nächsten Wochen noch vom Parlament und den Mitgliedstaaten bestätigt werden. Wenn das geschieht, haben die EU-Länder zwei Jahre Zeit, die Regelungen in nationales Recht umzusetzen.
Der österreichische oberste Gerichtshof (OGH) hat dem EuGH die Frage vorgelegt, ob Plattformbetreiber ihre Portale aktiv nach rechtswidrigen Inhalten durchsuchen müssen. Damit wird die Frage der Störerhaftung von Host-Providern grundsätzlich in Frage gestellt. Eine österreichische Partei verklagte Facebook auf Unterlassung wegen diverser Hasskommentare gegen die Ex-Chefin der Partei. Das OLG hatte daraufhin Facebook dazu verurteilt, zum einen die konkret beanstandeten Kommentare als auch sämtliche wort- und sinngleiche Inhalte zu löschen. Der OGH setzte das Revisionsverfahren aus und legte dem EuGH nun die Frage der Auslegung von Art. 15 der E-Commerce-Richtlinie vor. Das Verbot einer sog. proaktiven Prüfpflicht wird von der Rechtsprechung des BGH grundsätzlich eng ausgelegt: Prüfpflichten bestehen erst dann, wenn der Host-Provider auf mögliche rechtswidrige Inhalte hingewiesen wird. Erst dann kann auch im Einzelfall eine Pflicht bestehen, gleichgeartete Inhalte zu löschen. Die nun zu erwartende Entscheidung des EuGH zu dieser Grundsatzfrage könnte im Falle einer weiten Auslegung des Verbots allerdings die europäische Rechtsprechung umkrempeln. Mit einem Urteil wird im Sommer 2019 gerechnet.
Der Landesbeauftragte für Datenschutz in Sachsen-Anhalt hat mehrere Geldbußen wegen Verstößen gegen die DSGVO verhängt. Grund waren mehrere verunglimpfende E-Mails, die ein Mann als offenen E-Mail-Verteiler verschickt wurden. Dabei waren alle E-Mail-Adressen des Verteilers für alle Empfänger sichtbar. Zwar waren die Verunglimpfungen der Empfänger aus den Bereichen Presse, Wirtschaft, Kommunal- und Landespolitik laut nach Ansicht des Landesbeauftragten von der Meinungsfreiheit gedeckt. Der offene Verteiler stelle aber einen Datenschutzverstoß dar.
Heute hat endlich das Bundeskartellamt sein Verfahren gegenüber Facebook abgeschlossen. Demnach werden dem Unternehmen bestimmte Datenverarbeitungen hinsichtlich Drittquellen untersagt. Die Entscheidung bietet Potenzial für angeregte Diskussionen. Hier eine erste Einschätzung und Antworten auf die wesentlichen Fragen:
Worum geht es in dem Verfahren des BKartA gegenüber Facebook?
Facebook steht bereits seit längerem in der öffentlichen Kritik. Zwei Vorwürfe sind dabei prägend auch für dieses Verfahren: Erstens, das Unternehmen verstoße massenhaft gegen Datenschutzrecht. Zweitens, das Unternehmen sei marktmächtig, gar ein Monopolist.
2016 hat das Bundeskartellamt in einer Pressemitteilung bekannt gegeben, ein förmliches Kartellverwaltungsverfahren gegenüber Facebook eingeleitet zu haben. Dabei sollte untersucht werden, ob das Unternehmen gegen geltendes Kartellrecht verstieße, nämlich insbesondere einen sogenannten Konditionenmissbrauch begehe. Dies stellte die Behörde in einen Zusammenhang mit einem möglichen (festzustellenden) Verstoß gegen das geltende Datenschutzrecht. Die Erwartungen waren entsprechend groß, dass das Bundeskartellamt nunmehr den Datenschutzbehörden unter die Arme greift und ihnen hilft, das Datenschutzrecht durchzusetzen.
Ende 2017 gab das Bundeskartellamt erste Zwischenergebnisse und seine vorläufige Einschätzung in dem Verfahren bekannt. Demnach verfüge das Unternehmen über eine marktbeherrschende Stellung, und zwar auf dem abgegrenzten Markt für identitätsbasierte Netzwerke. Auf diesem Markt missbrauche das Unternehmen seine marktbeherrschende Stellung, indem es sich einen „umfangreichen Spielraum bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten“ einräumen lasse. Gleichzeitig stellte die Behörde klar, dass sich das Verfahren nicht auf die Datennutzung auf Facebook selbst, also innerhalb des sozialen Netzwerks beziehe. Stattdessen gehe es um Vertragskonditionen im Zusammenhang mit Daten aus sogenannten Drittquellen, womit die Behörde alle Webseiten außerhalb des sozialen Netzwerks meint. Das betrifft auch Dienste, die zwar zum Facebook-Konzern gehören, aber als separates Angebot ausgestaltet sind. In diesem Fall werden die Daten über Schnittstellen an Facebook weitergeleitet. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist der Facebook-Like-Button, der sich auf Webseiten einbinden lässt. Außerdem stellt das BKartA in einem Hintergrundpapier seine rechtliche Einschätzung dar, dass bei der Bewertung des möglichen Kartellverstoßes „datenschutzrechtliche Wertungen“ zu berücksichtigen seien.
Das Bundeskartellamt setzt das Kartellrecht durch, geht es hier aber nicht um Datenschutz?
Der letzte Punkt ist die eigentliche Kernfrage des Verfahrens: Kann über den Hebel des Kartellrechts auch das Datenschutzrecht als solches durchgesetzt werden? Kommt es also für einen Kartellrechtsverstoß auf einen positiv festgestellten Datenschutzrechtsverstoß an?
Der rechtliche Anknüpfungspunkt dieses Verfahrens ist das kartellrechtliche Verbot des Missbrauchs einer marktbeherrschenden Stellung. Dieses verbietet stark verkürzt einem marktmächtigen Unternehmen, seine Marktstellung missbräuchlich auszunutzen. Es muss also erstens überhaupt eine marktbeherrschende Stellung vorliegen und zweitens muss gerade diese missbräuchlich ausgenutzt werden. Neben diesem Marktmachtmissbrauchsverbot gibt es im Kartellrecht noch das allgemeine Kartellverbot und die Fusionskontrolle, die beide in diesem Verfahren nicht betroffen sind.
Eine Fallgruppe des Marktmachtmissbrauchsverbots ist der Ausbeutungsmissbrauch. Dieser verbietet es dem Unternehmen, missbräuchlich von der Gegenseite Vorteile zu erlangen, die ihm nicht zustehen. Dies kann entweder dadurch erfolgen, indem sich das Unternehmen einen Preis einräumen lässt, der unter wettbewerblichen Umständen nicht verlangt werden könnte. Stark vereinfacht ist dies bei hohen Preisen eines Marktbeherrschers der Fall, die dieser allein aufgrund seiner Marktstellung durchsetzen kann.
Die andere Variante des Ausbeutungsmissbrauchs ist der auch in diesem Verfahren von der Behörde untersuchte Konditionenmissbrauch. Damit werden neben dem Preis auch andere Bedingungen erfasst, die sich das marktbeherrschende Unternehmen einräumen lässt. Auch hier kommt es darauf an, ob das Unternehmen Vorteile erhält, die ihm unter wettbewerblich geprägten Umständen nicht zustehen. Diese Vorteile bestehen jedoch nicht in einem Preis, sondern in den sonstigen Geschäftsbedingungen des Unternehmens. Zu diesen können grundsätzlich auch diejenigen Bedingungen zählen, die sich auf die Verarbeitung personenbezogener Daten beziehen. Im Rahmen des Konditionenmissbrauchs kann also grundsätzlich untersucht werden, ob ein marktbeherrschendes Unternehmen seine Marktgegenseite im Zusammenhang mit Datennutzungen ausbeutet.
Welche konkreten Problemstellungen ergeben sich da?
Die bedeutsamste Frage ist in diesem Verfahren, wie ein Konditionenmissbrauch im Zusammenhang mit den Datennutzungen festgestellt werden könnte. Kann es hierbei wirklich darauf ankommen, dass ein marktbeherrschendes Unternehmen gegen ausdrückliche datenschutzrechtliche Vorschriften verstößt? Dann würde das geltende Datenschutzrecht den alleinigen Maßstab setzen. Der Kartellrechtsverstoß könnte danach also durch einen Datenschutzrechtsverstoß erfüllt werden, wäre also in dieser Konstellation akzessorisch.
Dieses einfache Vorgehen wäre jedoch aus mehreren Gründen kritisch, wie auch ein sehr banales Beispiel zeigt: Würde es allein auf den positiven Rechtsverstoß des marktbeherrschenden Unternehmens ankommen, ließen sich ihm zahlreiche andere Verstöße ebenso zurechnen. Ein marktbeherrschendes Unternehmen dürfte also auch aus kartellrechtlichen Gründen nicht gegen umweltrechtliche, arbeitsrechtliche und viele andere Vorschriften verstoßen. Das wäre nicht nur rechtsstaatlich bedenklich. Dies ergibt sich auch aus dem Wortlaut der kartellrechtlichen Vorschriften zum Marktmachtmissbrauchsverbot, der die missbräuchliche Ausnutzung gerade der marktbeherrschenden Stellung verlangt. Es kann also nicht jeder Rechtsverstoß eines Marktbeherrschers gleichzeitig dessen kartellrechtliche Haftung auslösen.
Doch wo liegt das Korrektiv für eine derart exzessive Auslegung des Ausbeutungsmissbrauchs? Einerseits könnte man dies in den jeweiligen Vorschriften selbst suchen. So wird vielfach argumentiert, Rechtsverstöße könnten jedenfalls dann einen Ausbeutungsmissbrauch darstellen, wenn die zugrundeliegende Rechtsnorm „einen Wettbewerbsbezug“ hat. Das würde beim Datenschutzrecht bedeuten, dass dieses auf seinen Wettbewerbsbezug hin überprüft werden müsste. Teilweise wird dies mit einem Verweis auf das in Art. 1 Abs. 1 DSGVO festgelegte Ziel eines freien Verkehrs personenbezogener Daten angenommen. Das wäre jedoch zu leicht und würde bedeuten, dass allein durch einen entsprechenden objektiven Vermerk in einem Gesetz bereits dessen Wettbewerbsbezug hergestellt werden könnte.
Dass auch die Behörde eine rein akzessorische Prüfung nicht befürwortet, lässt sich bereits aus den veränderten Formulierungen in den Pressemitteilungen mit fortlaufendem Verfahren entnehmen. So sprach das Bundeskartellamt noch 2016 von einem „Verdacht auf Marktmachtmissbrauch durch Datenschutzverstöße“ und einem „Anfangsverdacht, dass die Nutzungsbedingungen von Facebook gegen datenschutzrechtliche Vorschriften verstoßen“. In den Ende 2017 bekannt gegebenen Zwischenergebnissen war nur noch die Rede von Verstößen gegen „zwingende europäische Datenschutzwertungen“. Was diese Wertungen sind und wie diese im Rahmen des Konditionenmissbrauchs herangezogen werden können, blieb bislang offen. So ließe sich argumentieren, das positive Datenschutzrecht forme jedenfalls einen Standard in Form einer äußeren Grenze des rechtlich Zulässigen, der im Wettbewerb eingehalten werden muss. Dies entspricht einem Wohlfahrtsdenken. Hielte ein marktbeherrschendes Unternehmen also den vorgegebenen positiven Rechtsrahmen ein, so wäre dies auch kartellrechtlich unbedenklich. Ob dies noch mit einem wirksamen Wettbewerb vereinbar ist, der ja zunächst frei agieren können soll, ist aber fraglich.
Die andere wichtige Frage ist die nach der Marktmacht des Unternehmens Facebook. Eine Antwort hierauf ist nicht derart trivial, wie dies gerade in der letzten Zeit immer wieder kolportiert wird. Zum einen bietet Facebook seine Dienste an den Endnutzer ohne ein preisliches Entgelt an. Dass hierdurch nicht der relevante und damit kartellrechtlich untersuchbare Markt entfällt, wurde bereits gesetzlich klargestellt. Aber auch ansonsten lässt sich bei Plattformen gerade deshalb eine Marktbeziehung annehmen, dass sie die vermeintliche Unentgeltlichkeit dadurch erzielen können, dass sie ihre Kosten auf eine andere Nutzergruppe verlagern, in diesem Fall unter anderem Werbekunden. Letzteren wird als Leistung dann die Reichweite über das Netzwerk angeboten, die entsprechend preislich vergütet wird. Dafür, dass die Endnutzer Teil dieses Netzwerks sind und damit die „verkaufbare“ Reichweite stärken, müssen sie kein Entgelt bezahlen. Sie erhalten also gewissermaßen einen Rabatt dafür, dass sie überhaupt Teil des Netzwerks sind. Diese Mehrseitigkeit derartiger Plattformen führt aber auch dazu, dass zwischen den einzelnen Nutzergruppen starke Zwischenwirkungen bestehen. Deren Bedeutung in kartellrechtlichen Zusammenhängen ist noch nicht hinreichend geklärt, sodass auch hier das Facebook-Verfahren Neuigkeiten bringen wird.
Wie hat nun die Behörde entschieden?
Das Verfahren war von Beginn an nicht auf ein Bußgeld ausgerichtet. Wie erwartet und nicht überraschend hat das Bundeskartellamt dem Unternehmen die bisherige Sammelpraxis insoweit untersagt, als dass Daten von anderen Plattformen auf Facebook ohne ausreichende Einwilligung der Nutzer zusammengeführt werden. Liegt diese Einwilligung nicht vor, so dürfen die Datensätze nicht kombiniert werden. Der Präsident des Bundeskartellamtes, Andreas Mundt, erklärte dies mit einer „Art inneren Entflechtung“ Facebooks. Die Datensammelpraxis auf der Plattform Facebook selbst hat das Bundeskartellamt nicht bewertet.
Wie hat das Bundeskartellamt nun den Konditionenmissbrauch durch Facebook dogmatisch begründet? Eine unmittelbare Anwendung datenschutzrechtlicher Vorschriften ergibt sich jedenfalls nicht aus der bisherigen Mitteilung. Der Nutzer habe danach nicht die Möglichkeit, sich eine Datenverarbeitung zu entziehen, die er nicht überblicken kann. Darin sieht die Behörde einen Eingriff in das grundrechtlich geschützte Recht auf informationelle Selbstbestimmung. Diese Formulierung wirkt nicht unüberlegt, sondern deutet auf ein anderes Vorgehen hin, als eine lediglich akzessorische Anknüpfung des Konditionenmissbrauchs an das Datenschutzrecht. Ich hatte bereits 2016 in einem Aufsatz in der Zeitschrift WRP argumentiert, dass nicht der positive Rechtsverstoß gegen außer-kartellrechtliche Vorschriften maßgeblich sein kann, sondern bereits die Regelungen zum Konditionenmissbrauch ausreichend Möglichkeiten für eine Entscheidung bieten. Die Einschätzung nämlich, was einen Missbrauch bei der Ausnutzung der markbeherrschenden Stellung darstellt, hängt von einer Abwägung ab. Das bedeutet, die Behörde muss eine Entscheidung anhand der konkreten Interessen und Umstände treffen. Als Interessen können dabei wiederum diejenigen Prinzipien in die Abwägung einbezogen werden, die auch die Freiheit des Wettbewerbs betreffen. Insoweit kann dies auch das Recht auf informationelle Selbstbestimmung treffen. Eine kartellrechtliche Abwägungsentscheidung kann hierbei zu denselben Ergebnissen kommen, wie die rechtlichen Vorgaben anderer außer-kartellrechtlicher Vorschriften, sofern die jeweiligen Interessen oder Schutzzwecke kongruent sind.
Auf diese Weise ist auch die von dem Bundeskartellamt angeführte Rechtsprechung des BGH zunächst zu verstehen. Diese nimmt nämlich ebenso nicht einen Konditionenmissbrauch durch jeden Rechtsverstoß an, wie in dem Wort „kann“ in der Entscheidung „VBL-Gegenwert I“ des BGH vom 6.11.2013 (Az.: KZR 58/11)deutlich wird. Vielmehr kommt es immer noch auf eine originär kartellrechtliche Wertung an. Allerdings erwähnt die Behörde auch, dass sie die Unangemessenheit der Bedingungen anhand der gesetzlichen positiven Wertungen „geprüft“ habe. Dies deutet wiederum wieder auf eine akzessorische Bewertung hin. Insbesondere verweist die Behörde auch auf die Regelungen der DSGVO. Warum sie dann jedoch nicht gleich auch deren „Wertungen“ vollständig übernommen hat, wird nicht deutlich. Die Behörde scheint bei ihren Wertungen also „irgendwie auch“ Datenschutzrecht geprüft zu haben, aber ob diese Prüfung datenschutzrechtlich rechtsfehlerfrei erfolgte, kann ohne den Volltext der Entscheidung nicht bewertet werden. Niko Härting hat jedenfalls ebenso in einem ersten Kommentar im CR-Blog starke Kritik an der datenschutzrechtlichen Konsistenz der Entscheidung des Bundeskartellamts geübt.
Die Marktstellung des Unternehmens hat die Behörde nicht mehr nur anhand von Marktanteilen untersucht. Stattdessen unterscheidet sie anhand qualitativer Merkmale, vor allem der Aktivität der Nutzer und der Nutzeranteile. Das ist durchaus nachvollziehbar, wenn man sich vor Augen hält, dass nicht die allein registrierten Nutzer die besondere Wirkung eines Netzwerks ausmachen. Ein besonders prägnantes Beispiel könnten die wahrscheinlich noch zahlreichen Nutzerkonten bei ehemals stark genutzten Plattformen wie zum Beispiel StudiVZ sein, die mittlerweile jedoch eher unbedeutend sind. Außerdem sind gerade diese aktiven Nutzer der Faktor, der den Wert einer auf Reichweite ausgerichteten Plattform ausmachen. Nach dem ergänzenden Papier der Behörde zu dem Verfahren hat sie die Marktstellung auch nach den in § 18 Abs. 3a GWB seit 2017 neu aufgenommenen Kriterien bewertet.
Welche Konsequenzen hat diese Entscheidung nun für Facebook und die Nutzer?
Die Behörde gibt Facebook nun ein Jahr Zeit, sein Geschäftsmodell anzupassen und seine Nutzungsbedingungen zu überarbeiten. Bereits in vier Monaten soll das Unternehmen jedoch ein Lösungskonzept ausarbeiten und vorlegen. Das Unternehmen hat bereits angekündigt, gegen die Entscheidung des Bundeskartellamts Beschwerde beim OLG Düsseldorf einzulegen.
Eine erste Entwicklung hat sich auch bereits vor wenigen Wochen angekündigt. Facebook plant demnach laut öffentlichen Quellen, die Nachrichtendienste seiner verschiedenen Angebote zusammenzuführen. Das würde WhatsApp, Instagram und Facebook also an sich bereits unter einem Dienst vereinen. Bleibt es bei der Entscheidungspraxis, dass die umfangreichen Verarbeitungsspielräume außerhalb des Dienstes einen Konditionenmissbrauch darstellen, so könnte sie bereits mit diesem einfachen Integrationsschritt umgangen werden. Allerdings hat das Bundeskartellamt auch schon klargestellt, dass eine Zusammenführung auch nur mit einer Einwilligung der Nutzer erfolgen kann.
Eine weitere Frage ergibt sich aus der Begründungsweise der Entscheidung des Bundeskartellamts. Wenn es nämlich auch eine kartellrechtliche Bedeutung hat, ob und wie die Nutzer in die umfangreiche Verarbeitung personenbezogener Daten eingewilligt haben, bedeutet dies jedenfalls für marktmächtige Unternehmen einen zusätzlichen Prüfaufwand. Sie müssen also nicht nur die Vorschriften der DSGVO über die Rechtmäßigkeit vor allem einer Einwilligung einhalten, sondern ebenso eine eigenständige Abwägung ihrer kartellrechtlichen Risiken. Denn selbst wenn im Einzelfall eine Einwilligung datenschutzrechtlich zulässig wäre, ist damit die Frage der kartellrechtlichen Angemessenheit noch nicht vorweggenommen. Dies sieht Facebook anders, wie aus seinem Verweis auf die umgesetzte DSGVO deutlich wird.
Zur Pressemitteilung des Bundeskartellamts vom 7.2.2019.
Zu den zusammengefassten Hintergrundinformationen des Bundeskartellamts zum Abschluss des Verfahrens.
Ausführliche Bresprechung der kartellrechtlichen Fragestellungen auf Basis der PM von 2016 in der WRP.
Anfang des Jahres haben wir die Artikelreihe „Künstliche Intelligenz” gestartet. Wir wollen damit „über den Tellerrand” schauen und versuchen, in das umfangreiche Thema „Künstliche Intelligenz” aus verschiedenen fachlichen Blickwinkeln kurz und prägnant einzuführen. Was gab es bisher zu lesen und was kommt als Nächstes? Ein Zwischenstand.
Man konnte bisher etwas zu den technischen Grundlagen von KI allgemein und Machine Learning erfahren. Es wurden vier wesentliche Teilbereiche von KI aus technischer Sicht dargestellt und beschrieben: „Mustererkennung”, nämlich das Erkennen von Regelmäßigkeiten in Sprache, Bildern, „Maschinelles Lernen”, also die Konzeptbildung, Hypothesen, Regelgenerierung, „Expertensysteme”, also regelbasiertes Schließen, Bewertung von Sachverhalten sowie „Maschinelles Planen” und Handeln: autonome Fahrzeuge, Robotik.
Sodann wurde Machine Learning als wesentliches Element von KI dargestellt und mit vielen Beispielen erläutert. Machine Learning ist die Methode, mit der KI-Systeme geschaffen werden können, die „selbst lernen“ (das heißt maschinell lernen). Zwar wurden die Algorithmen für „Machine Learning“ bereits in den 90ern des vergangenen Jahrhunderts vervollständigt, der Durchbruch kam aber erst um das Jahr 2014 herum. Die Voraussetzungen zum effektiven Einsatz von Machine Learning waren bis etwa 2014 nicht gegeben: große Mengen an Daten, schnelle Computer und schneller und großer Massenspeicher – und alles zu einem akzeptablen Preis.
Weiter ging es mit einem Überblick über "Künstliche neuronale Netzwerke". Das maschinelle Lernen umfasst eine Vielzahl von Ansätzen, unter denen die sogenannten künstlichen neuronalen Netzwerke „artificial neural networks (ANNs)“ eine bedeutende Rolle einnehmen, da es hier vor allem in den letzten Jahren bedeutsame Fortschritte gegeben hat. In diesem Zusammenhang wurden der Aufbau sowie die Funktionsweise der ANNs erläutern. Des Weiteren wurden die aktuellen Herausforderungen der ANNs und der KI diskutiert und mögliche Lösungsansätze erläutert.
Abgerundet wurde die technische Betrachtung mit der Erklärung, was Algorithmen eigentlich genau sind und was neu daran ist, wenn wir über KI reden. Es wurden verbreitete Vorurteile dargestellt und drei wesentliche Missverständnisse zur Funktionalität und den Möglichkeiten von KI erläutert, nämlich im Zusammenhang mit der Anthropomorphisierung, mit der so genannten Blackbox-Analogie sowie mit dem relationalen, infrastrukturellen Charakter von Algorithmen.
Zudem gab es eine Übersicht über wirtschaftliche Auswirkungen und Anwendungsgebiete von KI. Die Leistungsfähigkeit von Computern, Cloud-Computing und die Sammlung von immensen Datenmengen haben dazu geführt, dass sowohl die Forschung als auch Anwendung von KI-Technologien in den letzten Jahren rapide zugenommen hat. Hierzu wurden insbesondere Herausforderung der Datenorganisation und Anwendungsfälle des steigenden Einsatzes von KI beschrieben. Als praktisches Beispiel wurden dynamische Preissetzung dank Algorithmen sowie der Zusammenhang zwischen KI und IoT erläutert.
Schließlich gab es im Interview mit der „Rechtswissenschaftlichen Gesellschaft für Künstliche Intelligenz und Robotik e.V. / Robotics & AI Law Society (RAILS) e.V.” einen Überblick zur Vernetzung von Wissenschaft und Praxis bei KI. RAILS wurde 2017 gegründet, um eine Diskussion über die rechtliche Gestaltung smarter Robotik und künstlicher Intelligenz anzustoßen. Mitte dieses Jahres sind KI-Strategiepapiere auf nationaler und europäischer Ebene veröffentlicht worden. RAILS hat es sich zum Ziel gesetzt, die Diskussion um den gegenwärtigen und zukünftigen nationalen und internationalen Rechtsrahmen für KI und Robotik in (rechts-)wissenschaftlicher Hinsicht aktiv mitzugestalten.
In den nächsten Wochen widmen wir uns nun intensiv den rechtlichen Fragestellungen im Zusammenhang mit Anwendungen der KI. Wir freuen uns besonders, neben den bereits von Anfang an avisierten Themen noch drei weitere Autoren und damit drei weitere Themen in der Artikelreihe platzieren zu können.
Ursprünglich vorgesehene Themen
• Rechtsfragen: Chatbots (Adrian Schneider, Telemedicus/Osborne Clarke, Köln)
• Rechtsfragen: Urheberschutz für KI-Werke (Fabian Rack, Telemedicus/FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur/Nolte Pustejovsky Rechtsanwälte, Freiburg; Oliver Vettermann, FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur/Lehrstuhl Prof. Gersdorf, Universität Leipzig)
• Rechtsfragen: Kartellrechtlicher Algorithmen-TÜV (Sebastian Louven, Telemedicus/Carl von Ossietzky Universität Oldenburg/louven.legal)
• Rechtsfragen: Künstliche Intelligenz und Datenschutzrecht (Fritz Pieper, Telemedicus/Taylor Wessing, Düsseldorf)
Neu hinzugekommene Themen
• Die größte Verwundbarkeit ist die Unwissenheit (Claudia Otto, COT Legal, Frankfurt am Main)
• Vertragsfragen im Zusammenhang mit KI (Sophie Herold, Lehrstuhl für Bürgerliches Recht, Informations- und Datenrecht, Universität Bonn)
• Künstliche Intelligenz und Produkthaftung (Philipp Reusch, Reusch Rechtsanwaltsgesellschaft mbH, Berlin)
Wir wünschen weiterhin viel Spaß beim Lesen!
03.02.2019 19:59
Dieses Interview ist Teil der Artikelreihe „Künstliche Intelligenz”.
Künstliche Intelligenz ist seit Jahrzehnten ein beliebtes Forschungsthema. Angeblich war es sogar ein Forschungsprojekt, das den Begriff „Künstliche Intelligenz” erfunden und das Thema als Forschungsdisziplin etabliert hat: das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Auch hierzulande forscht beispielsweise das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) seit 1988 zu den Methoden der Künstlichen Intelligenz. Die „Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung” soll explizit „die Forschung stärken” und „den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft beschleunigen”.
„Künstliche Intelligenz” ist ein interdisziplinäres Thema. Wie funktioniert das Zusammenspiel von Forschung, Rechtswissenschaft und Praxis in Deutschland? An dieser Stelle setzt RAILS an. RAILS steht für „Rechtswissenschaftliche Gesellschaft für Künstliche Intelligenz und Robotik e.V. / Robotics & AI Law Society (RAILS) e.V.”. Der Verein will die Diskussion um den Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz und Robotik in wissenschaftlicher Hinsicht begleiten. Wir haben mit dem Vorstandsmitglied Tina Krügel gesprochen.
Warum gibt es RAILS und was wollt ihr erreichen?
RAILS wurde 2017 gegründet, um eine Diskussion über die rechtliche Gestaltung smarter Robotik und künstlicher Intelligenz anzustoßen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz und smarter Robotik wird in allen Lebensbereichen vorangetrieben und bringt rechtliche, ethische, gesellschaftspolitische und soziale Herausforderungen mit sich, deren Tragweite zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht zu überschauen ist.
Mitte dieses Jahres sind KI-Strategiepapiere auf nationaler und europäischer Ebene veröffentlicht worden. Das zeigt, dass die Diskussion auch auf gesetzgebender Ebene angekommen ist. RAILS hat es sich zum Ziel gesetzt, die Diskussion um den gegenwärtigen und zukünftigen nationalen und internationalen Rechtsrahmen für KI und Robotik in (rechts-)wissenschaftlicher Hinsicht aktiv mitzugestalten. Wir möchten die Entwicklung verantwortungsvoller intelligenter Systeme vorantreiben. Dabei soll ein etwaiger zukünftiger Rechtsrahmen die technologische Entwicklungen nicht ausbremsen, sondern befördern. Gleichzeitig sollen aber Diskriminierungen vermieden, demokratische Grundprinzipien geschützt und eine angemessene Teilhabe aller Akteure an den wirtschaftlichen Ergebnissen der Digitalisierung eröffnet werden. Das alles unter einen Hut zu bekommen, ist eine große, internationale Herausforderung.
Ausschnitt der Webseite von RAILS
Welche Themenbereiche der KI sind für RAILS besonders interessant und warum?
Im Grunde ist alles interessant. Trotzdem haben wir uns für den Anfang natürlich auf ein paar Themengebiete festlegt. Insgesamt sind dabei fünf Fachsektionen entstanden: „Industrial Systems“, „Legal Tech“, „Autonomous Transportation“, „Personal Systems“ und „Grundsatzfragen“. Letztere adressiert dabei sektionsübergreifende Fragen. Mit den anderen Sektionen haben wir Bereiche aufgegriffen, in denen smarte Robotik und KI bereits vermehrt eingesetzt werden.
Wie stehst du zur Unterscheidung „schwache KI“ und „starke KI“? Siehst du bereits jetzt Einschränkungen auf einen Bereich oder Entwicklungen in beide Richtungen? Und wie glaubst du würde dies den rechtswissenschaftlichen Diskurs beeinflussen?
Diese Unterscheidung ist ein Versuch, den Begriff „künstliche Intelligenz“ trennschärfer zu machen. „Künstliche Intelligenz“ ist zur Zeit das Schlagwort. Ohne den entsprechenden technischen Hintergrund zu haben, ist für mich der Eindruck entstanden, dass sämtliche Verfahren des Maschinellen Lernens, Deep Learnings, neurale Netze, etc. unter diesem Begriff zusammengefasst werden, sie unterscheiden sich aber ganz erheblich. Eine Kategorisierung von „KI" ist daher sicher sinnvoll, um die Fähigkeiten des konkret eingesetzten Verfahrens beschreiben zu können.
Auch die Unterscheidung in starke und schwache KI ist aus meiner Sicht aber ein Ansatz, der im Ergebnis zu undifferenziert ist und somit keine in der momentanen Situation hilfreiche Trennschärfe liefert. Insbesondere da existierende Systeme und auch die Systeme der näheren Zukunft wohl der „schwachen KI” zu zuordnen sind. Von einer „starken KI“ sind wir in der Forschung und Entwicklung noch weit entfernt. Letztlich kann das aber ein Informatiker viel besser beurteilen als ich.
Aus rechtswissenschaftlicher Sicht werden Herausforderungen, Auswirkungen und Regulierungsansätze im Hinblick auf (schwache) KI jedenfalls vornehmlich vor dem Hintergrund des jeweiligen Anwendungsbereiches diskutiert. Dies spielgelt sich auch in unseren Fachsektionen wider. Trotzdem ist es aber erforderlich und unser erklärtes Ziel, über diesen anwendungsbezogenen Ansatz hinauszugehen. Denn letztlich wird man über einen generell-abstrakten, durch die anwendungsbezogenen Erkenntnisse bereicherten Rahmen nachdenken müssen. Hier setzt RAILS mit der Fachsektion „Grundsatzfragen und Regulierung” an, die quasi als Querschnittssektion fungiert.
Wie siehst du generell die Vernetzung von Wissenschaft und Praxis im Bereich der KI?
Ich glaube, dass das sehr von der Disziplin abhängt. Im Bereich der Informatik und Robotik ist die Vernetzung mit der Praxis nach meinem Eindruck deutlich ausgeprägter als etwa in den Rechtswissenschaften. Bei uns ist das Thema - noch - überwiegend wissenschaftlich getrieben und auch das erst in den letzten paar Jahren. Eine Ausnahme ist wohl der Bereich „Legal Tech“, der schon seit längerem durch eine immer größer werdende Zahl an Startups befördert wird und den die Wissenschaft erst anfängt zu adressieren.
Tatsächlich ist also gerade aus juristischer Sicht noch viel zu tun, um den Austausch zwischen Wissenschaft und Praxis voranzutreiben. RAILS besetzt, um diese Vernetzung zu fördern und eine Rückkopplung in die Praxis zu gewährleisten, den Beirat mit Unternehmen. Bislang haben wir hierfür drei Großkanzleien gewinnen können, weitere Unternehmen werden angesprochen. Selbstverständlich können Unternehmen bei uns auch Mitglied werden. Einige Legal Tech Unternehmen durften wir in unseren Reihen bereits begrüßen.
Zudem wollen wir den Austausch durch das Tech & Law Camp fördern, das zwei Mal im Jahr mit wechselnden Kooperationspartnern aus dem Legal Tech Bereich stattfindet. Und selbstverständlich wird der Austausch durch Tagungen vorangetrieben. Die nächste RAILS-Fachtagung wird am 5. April 2019 in Berlin stattfinden. Vertreter aus Politik, Praxis und Wissenschaft werden zu dem Thema „Governance of AI and Robotics: A European Approach?“ diskutieren. Die Resonanz ist gut und wir sind schon sehr gespannt.
Welchen Stellenwert hat der Austausch zwischen Rechtswissenschaften und anderen Disziplinen im Bereich der KI?
Gerade im Bereich von KI und smarter Robotik ist der Austausch mit anderen Disziplinen, allen voran der Informatik und Robotik entscheidend. Denn nur, wenn wir Juristen den Untersuchungsgegenstand und seine Funktionsweise verstehen, sind wir auch in der Lage angemessen über Auswirkungen und Regulierungsmöglichkeiten nachzudenken. Aus diesem Grund ist RAILS interdisziplinär aufgestellt, was sich insbesondere in dem Umstand widerspiegelt, dass mit Sami Haddadin einer der weltweit renommiertesten Robotikforscher zum Vorstandsteam zählt.
Aber auch gesellschaftspolitische, soziologische und ethische Perspektiven müssen in die Betrachtung einbezogen werden. RAILS ist gerade dabei, auch diese und weitere Disziplinen für unser Ziel zu begeistern und in die Arbeit einzubeziehen.
Was kann man deiner Meinung und Erfahrung nach alles tun, um den Austausch überhaupt anzustoßen oder besser zu fördern?
Es muss das gegenseitige Verständnis für die jeweils andere Disziplin gestärkt werden. Dies kann insbesondere durch interdisziplinäre Graduiertenkollegs, gemeinsame Forschungsprojekte, Workshops oder Konferenzen erreicht werden, bei denen Rechtswissenschaftler, Informatiker, Soziologen, Philosophen und Psychologen, um nur einige Disziplinen zu nennen, sich vernetzen und versuchen, eine gemeinsame Sprache zu finden. Ziel muss es sein, gemeinsam aus unterschiedlichen Fachrichtungen an der gleichen Forschungsfrage zu arbeiten und wissenschaftlich zu publizieren.
Aktuell schauen alle Disziplinen hauptsächlich auf ihre eigenen Probleme, ohne zu verstehen, welche Ursachen, Lösungsansätze aber auch Auswirkungen sich in den anderen Disziplinen ergeben. Insbesondere auch in den Rechtswissenschaften fangen wir allerdings gerade erst an, uns diesem interdisziplinären Ansatz über entsprechend aufgesetzte Doktorandenprogramme mit Betreuern aus unterschiedlichen Disziplinen und der Beteiligung an interdisziplinären Forschungsprojekte zu nähern. Hier herrscht nach wie vor viel Skepsis. Es kann und muss also noch viel getan werden, aber wir sind dran.
Liebe Tina, herzlichen Dank für dieses Interview.
Prof. Dr. Tina Krügel
Prof. Dr. Tina Krügel, LL.M. ist Gründungs- und Vorstandsmitglied des RAILS eV. Nach dem Studium der Rechtswissenschaften nahm sie 2002 an dem LL.M.-Programm EULISP (IT-/IP-Recht) teil und hat 2005 mit einer Arbeit im E-Commerce-Recht ihren Doktortitel erlangt. Seit 2004 arbeitet sie als Rechtsanwältin und war von 2004 bis 2014 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Rechtsinformatik (www.iri.uni-hannover.de) mit besonderen Schwerpunkt im (nationalen und europäischen) Datenschutz-, E-Commerce-, IT-Sicherheits- und IT-Vertragsrecht. Sie verantwortet eine Vielzahl von europäischen und nationalen Forschungsprojekten zu allen Fragen des IT-Rechts, insbesondere zum Datenschutz- und Datensicherheitsrecht. 2014 wurde sie zur Juniorprofessorin für Informationsrecht, insbesondere Datenschutzrecht, an der Leibniz Universität Hannover berufen und ist seit 2016 Mitglied des L3S.
28.01.2019 08:29
Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig mit sehr futuristischen Anwendungen wie Robotern oder selbstfahrenden Autos assoziiert. Dabei steckt die KI-Technologie dieser Anwendungsfälle noch in den Kinderschuhen. Im Gegensatz dazu stoßen wir in unserem Alltag bereits häufiger auf KI als wir vielleicht denken, beispielsweise wenn wir bei Google Maps den schnellsten Weg suchen, mit Freunden kommunizieren oder Online-Einkäufe tätigen. Warum aber investieren Facebook, Google und Co. Milliarden in die Weiterentwicklung solcher Technologien?
Allgemein gesagt, kann KI aus einer Vielzahl von scheinbar ungleichen Datenquellen verborgene Muster erkennen und automatisiert Entscheidungen treffen, ohne vorher explizit dafür programmiert worden zu sein. Das eröffnet einer Vielzahl von Branchen das Potential von Effizienzgewinnen und neue Ertragsmöglichkeiten. Ausschlaggebender Faktor dafür sind zum einen die Daten, mit denen die KI lernt und zum anderen die Algorithmen, die bestimmen, wie der Lernprozess ablaufen soll. Im Folgenden wird ein kurzer Überblick darüber gegeben, welche Auswirkungen das auf die verschiedenen Branchen heute schon hat und in Zukunft haben kann.
Dafür ist zunächst wichtig zu verstehen, was KI kann und welche Bedingungen erfüllt sein müssen, damit solche Technologien eingesetzt werden können. Der Begriff der Künstlichen Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen Aufgaben auszuführen, die für die menschliche Intelligenz charakteristisch sind – also Dinge wie Planung, Sprachverständnis, Erkennen von Objekten und Geräuschen, Lernen und Problemlösen.
Dabei ist das Konzept der KI keine Erfindung von Apple, Netflix oder Google, sondern beschäftigte schon Gottfried Wilhelm Leibniz (17. Jahrhundert), George Boole (19. Jahrhundert) und Alan Turing (Anfang 20. Jahrhundert), um nur einige zu nennen. Seitdem ist viel passiert und die Leistungsfähigkeit von Computern, Cloud-Computing und die Sammlung von immensen Datenmengen haben dazu geführt, dass sowohl die Forschung als auch Anwendung von KI-Technologien in den letzten Jahren rapide zugenommen hat.
Damit Maschinen intelligent agieren können, müssen sie entweder so programmiert worden sein, oder sie müssen gelernt haben, wann sie in welcher Situation wie handeln sollen. Die Maschinen passen ihre Reaktion auf neue Ereignisse an, erkennen Muster und sind somit durch Wiederholungen immer besser in der Lage bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Je mehr Daten sie für ihre Lernprozesse bekommen, desto intelligenter können sie potenziell werden, je nachdem wie ihr Lernverhalten programmiert wurde (also welchem Algorithmus sie folgen). Dieser Prozess wird auch maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) genannt. Maschinen können auch ohne maschinelles Lernen intelligent erscheinen, indem ihre Verhaltensregeln in den Code geschrieben werden. Tatsächlich beruhen aktuell viele Technologien im Bereich selbstfahrende Autos und Chatbots auf regelbasierter KI und sind größtenteils (noch) nicht oder nur teilweise aus maschinellem Lernen entstanden.
Von dieser regelbasierten KI mal abgesehen, ist maschinelles Lernen der Weg um intelligente Maschinen zu erhalten. Auf Grundlage von Trainingsdaten kann eine KI durch maschinelles Lernen Muster innerhalb der Daten erkennen, die es der KI ermöglichen Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Wenn der Trainingsdatensatz beispielsweise aus einer Reihe von Bildern besteht und einige das Label "Das ist eine Katze" und andere "Das ist keine Katze" tragen, dann erkennt der Computer Muster innerhalb der Pixel, die ihm helfen zu entscheiden ob auf einem neuen Bild eine Katze abgebildet ist oder nicht.
Herausforderung der Datenorganisation
Dieses Beispiel stellt auch die Bedeutung von Daten dar: Wenn der Trainingsdatensatz beispielsweise relativ klein ist oder die Daten falsch „gelabelt ”sind, dann kann die Maschine nur schwer relevante Muster erkennen, wobei jeder weitere Dateninput dazu führt, dass die Maschine intelligenter wird, sodass anfängliche „Fehler” im Trainingsdatensatz durch die Menge ausgeglichen werden können. Diese sehr vereinfachte Logik lässt sich auf viele Anwendungsgebiete übertragen, wobei neben der Qualität und dem Umfang der Daten vor allem deren Aufbereitung entscheidend ist. Denn nur, wenn Daten aus den verschiedenen Quellen intelligent aufbereitet und abgelegt sind, können sie als Input für statistische Verfahren herangezogen werden.
Wenn es beispielsweise darum geht einem Nutzer einen für ihn relevanten Online-Artikel vorzuschlagen, um ihn so auf der Website zu halten, muss das Profil des Lesers in Zusammenhang mit den Informationen zu den Artikeln gebracht werden. Die Herausforderung liegt in diesem Fall darin, dass die hier verwendeten Daten aus verschiedenen Quellen (Nutzungsverhalten, Inhalt der Artikel) kommen und unterschiedliche Formate (Textdaten, Zahlen, etc.) besitzen. Die Fähigkeit Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und zu verbinden ist ein ausschlaggebender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Viele Unternehmen besitzen beispielsweise Tonnen von Textdaten, die entweder aus dem Internet gecrawlt, aus Social Media-Seiten, Foren usw. extrahiert wurden oder im Kundensupport entstanden sind. Diese Daten sind in der Regel ziemlich chaotisch, aber sie enthalten eine Menge Informationen, die Unternehmen helfen können, mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) Erkenntnisse zu gewinnen, die sie nutzen können, um ihre Marktposition zu stärken.
Um die Herausforderung der Datenorganisation zu bewerkstelligen, stellen verschiedene Cloud-Dienstleister eine Infrastruktur zur Verfügung, welche neben der Organisation auch die Vorverarbeitung der Daten, sowie das Training und Bewertung für KI-Modelle abdecken. Die Analyseergebnisse können dann über REST-APIs mit der unternehmensinternen IT-Infrastruktur verknüpft werden. Der Sammelbegriff für diesen Service ist Machine Learning as a Service (MLaaS) und die bekanntesten Anbieter sind Amazon Machine Learning Services, Azure Machine Learning, Google Cloud AI und IBM Watson.
Steigender Einsatz von KI
Branchen, in denen eine Unmenge an Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und aufbereitet werden, setzen mit ziemlicher Sicherheit jetzt schon KI ein oder werden es in den nächsten Jahren tun. Mit KI Technologien können eine Reihe von Vorhersagen und Entscheidungen automatisiert werden, beispielsweise im Produktionsprozess, im Finanz- und Aktienmarkt oder bei Krankheitsbildern. Vor allem intelligente Techniken zur Vorhersage menschlichen Verhaltens sind in vielen, sehr unterschiedlichen Branchen ein wichtiger Faktor geworden.
Zu diesen Branchen zählen vor allem Banken und Finanzdienstleister, die Werbebranche und natürlich digitale und sozialen Medien. Für Versicherungen und Banken eröffnet die KI Technologie die Möglichkeit Entscheidungen über Policen und Kredite auf Grundlage detaillierter Kundenprofile zu treffen. Für den Handel mit Konsumgütern spielen diese Vorhersagen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Markttrends zu analysieren und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Medienangebote können auf Grundlage dieser Analyse bessere Empfehlungen für ihre Kunden geben (z.B. Netflix, Spotify oder Online Nachrichtenportale).
Viele Medienangebote sind neben Inhalteanbietern auch Plattformen, die den Werbemarkt mit dem Markt verbindet, der die Inhalte konsumiert. Gleiches gilt für soziale Medien, bei denen der Werbemarkt mit dem Konsumenten dieser Medien verbunden wird. Hier schafft KI die Möglichkeit Werbung zielgerichteter zu platzieren, um so die Netzwerkeffekte zu stärken und so den Nutzen, mindestens für den Werbemarkt, zu optimieren. Aber auch die andere Marktseite, die Konsumenten der Inhalte oder des sozialen Mediums, profitieren davon, wenn sie die für sie relevante Werbung erhalten und so informiert werden.
Dynamische Preissetzung dank Algorithmen
Aber nicht nur die Produkte, Dienstleistungen und Werbung lassen sich durch das Profiling von Kunden optimieren, sondern auch die Preissetzung, sodass Preisdiskriminierung erleichtert wird. So kann es beispielsweise vorkommen, dass jemand, der mit seinem iPhone in Hamburg nach einem Produkt sucht einen anderen Preis angezeigt bekommt, als jemand, der in Berlin an seinem Laptop nach dem selben Produkt sucht. Auch die dynamische Preissetzung, also die Anpassung der Preise an externe Faktoren (beispielsweise die Preise der Wettbewerber), wird durch Preissetzungsalgorithmen vereinfacht. Zwar haben Unternehmen ihre Preise auch schon vorher nach impliziten oder expliziten Regeln angepasst, der Einsatz von computergestützter Software erlaubt es aber, eine größere Menge an Daten schneller auszuwerten und so die Preissetzung dynamischer zu gestalten.
Eine solche algorithmische Preisgestaltung an sich kann natürlich grundsätzlich wettbewerbsfördernd sein, indem sie eine schnelle, wettbewerbsorientierte Reaktion ermöglicht. Dass die Preise als Reaktion auf Wettbewerb oder Verbrauchernachfrage durch den Einsatz von Computerisierung schneller steigen oder fallen, entspricht sogar eher dem Grundprinzip des freien Wettbewerbs. Da die Algorithmen und die Software, mit der sie ausgeführt werden, immer ausgeklügelter werden, kann es jedoch vorkommen, dass koordiniertes Verhalten ohne ausdrückliche „Anweisung” durch den Menschen häufiger auftritt. Die Anfechtung von Verhaltensweisen, bei denen die Rolle des Menschen bei der Entscheidungsfindung weniger klar ist, kann nach geltendem Recht schwieriger sein. Während die explizite Absprache beispielsweise illegal ist, ist das bei der bloßen bewussten Parallelität nicht der Fall. Die Unterscheidung zwischen beiden Fällen ist bereits dann eine Herausforderung, wenn die Preise durch Personen gesetzt werden, und wird durch computergestützte Preissetzung noch erschwert.
Zusammenhang zwischen KI und IoT
Ein weiterer wichtiger Bereich der zusammen mit KI an Bedeutung gewinnt ist das sog. Internet der Dinge (IoT, engl. Internet of Things). IoT bedeutet, dass physische Geräte wie Fahrzeuge oder Haushaltsgeräte mit Hilfe von Sensoren und Software systematisch Daten sammeln. Der Zusammenhang zwischen KI und IoT kann mit der Beziehung zwischen dem menschlichen Gehirn und dem Körper verglichen werden: Unser Körper sammelt Sinneseindrücke wie Sehen, Hören und Berühren. Unser Gehirn nimmt diese Daten und versteht sie, verwandelt Licht in erkennbare Objekte und Geräusche in verständliche Sprache. Unser Gehirn trifft dann Entscheidungen und sendet Signale an den Körper zurück, um Bewegungen wie das Aufnehmen eines Objekts oder das Sprechen zu steuern. Auch selbstfahrende Fahrzeuge zählen zu dem Bereich IoT.
Wie bereits erwähnt agiert die KI hier eher regelbasiert was natürlich auch an den rechtlichen und ethischen Bedenken liegt, die auftauchen, wenn eine KI-Technologie im Fahrzeug darüber entscheidet ob am Zebrastreifen gebremst wird oder nicht. Dass es hier in naher Zukunft weitere technologische Fortschritte geben wird zeigen zum einen die Investitionstätigkeiten in diesem Bereich, und zum anderen die Tatsache, dass immer mehr Daten (zum Beispiel über Sensoren im Fahrzeug oder Verkehrsdaten bei Google) gesammelt werden, mit deren Hilfe die KI immer intelligenter werden kann.
Wie wir gesehen haben, ist KI in vielen Branchen bereits allgegenwärtig und wird für die Analyse von aggregierten Daten verwendet, um so neue Einblicke in die für die Branche relevanten Bereiche zu erlangen. Auch dort, wo Daten existieren, deren Aufbereitung und Analyse aufgrund fehlender Expertise und Strukturen bis dato aber schwierig ist, wird KI in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle spielen. Der Aufbau dieser Strukturen, sowie der entsprechenden Expertise zu Datenauswertung und Modellbildung werden ausschlaggebende Faktoren für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen sein.
Franziska Löw ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Industrieökonomik an der Helmut Schmidt Universtät in Hamburg und promoviert derzeit im Bereich digitale Märkte und Plattformökonomie. Neben ihrer Tätigkeit an der Universität ist sie Mitgründerin von Localyze, einer Softwarelösung zur Unterstützung für den Relocation Prozess internationaler Mitarbeiter. Sie ist hier für die Produktentwicklung, sowie die Datenanalyse zuständig.
+++ DSGVO: 50 Millionen EUR Bußgeld gegen Google
+++ KG zu Schleichwerbung und Meinungsfreiheit bei Influencern
+++ Google führt Datenschutz-Änderungen für zahlreiche Dienste ein
+++ 5G-Frequenzen: Vier Bieter beantragen Teilnahme an Auktion
+++ Klage gegen Facebook: Wiener Gericht hält sich für unzuständig
DSGVO: 50 Millionen EUR Bußgeld gegen Google
Die französische Datenschutz-Aufsichtsbehörde CNIL hat vergangene Woche gegen die amerikanische Google LLC ein Bußgeld in Höhe von 50 Millionen EUR verhängt. Es ist das erste bekannte Bußgeld in Millionenhöhe seit Geltung der Datenschutz-Grundverordnung. Die Behörde wirft Google vor, über personalisierte Werbeangebote nicht transparent zu informieren. Zudem seien die von Google eingeholten Einwilligungen nicht ausreichend. Google hat angekündigt, gegen den Bußgeldbescheid Rechtsmittel einzulegen.
Pressemeldung der CNIL.
Analyse von Tim Wybitul bei lto.de.
KG zu Schleichwerbung und Meinungsfreiheit bei Influencern
Sind Empfehlungen von Influencern auch dann Werbung im Sinne des Wettbewerbsrecht, wenn sie ohne den Auftrag eines Unternehmens erfolgt? Mit dieser Frage hat sich das Kammergericht Berlin (KG) Anfang Januar befasst, wie vergangene Woche bekannt wurde (Az. 5 U 83/18). Hintergrund war die Abmahnung eines Wettbewerbsvereins gegen eine Influencerin. Diese hatte auf Instagram einige Produkte empfohlen. Diese hatte die Influencer selbst erworben und war nicht von den Herstellern der Produkte mit Werbung beauftragt. Das Landgericht Berlin hatte dennoch eine kennzeichenpflichtige Werbung angenommen. Das KG relativierte diese Entscheidung nun: Ist mit überwiegender Wahrscheinlichkeit anzunehmen, dass für die Posts keinerlei Entlohnung für Influencer verbunden ist, liege keine wettbewerbsrechtlich relevante Werbung, sondern ein redaktioneller Inhalt vor. Eine generelle Vermutung, dass alle Posts von Influencern Werbung seien, gebe es nicht.
Meldung bei juris.de.
Google führt Datenschutz-Änderungen für zahlreiche Dienste ein
Google hat vergangene Woche einige datenschutzrechtliche Änderungen an zahlreichen seiner Dienste vorgenommen. Ab dem 22. Januar 2019 ist für Nutzer im Europäischen Wirtschaftsraum (EWR) sowie der Schweiz nicht mehr die US-amerikanische Google LLC, sondern die irische Google Ireland Ltd. datenschutzrechtlich verantwortlich. Der Wechselt gilt auch dann, wenn Google nicht eigenständig verantwortlich ist, sondern als Auftragsverarbeiter für Kunden agiert, bspw. bei Google Analytics.
Zur Ankündigung im Blog von Google.
5G-Frequenzen: Vier Bieter beantragen Teilnahme an Auktion
Im März beginnt die Auktion der Mobilfunkfrequenzen für den neuen Standard 5G. Vergangene Woche haben vier Unternehmen beantragt, für die Auktion zugelassen zu werden. Neben den Branchengrößen Telekom, Vodafone und Telefónica hat auch der vergleichsweise kleine Anbieter 1&1 Drillisch (United Internet) eine Zulassung zur Auktion beantragt. Die Bundesnetzagentur muss nun entscheiden, ob die Unternehmen die Zulassungsvoraussetzungen erfüllen. Mit einer Entscheidung wird im Laufe des Februar gerechnet.
Klage gegen Facebook: Wiener Gericht hält sich für unzuständig
Das Landesgericht für Zivilrechtssachen Wien hat entschieden, nicht für die Klage von Datenschutzaktivist Max Schrems gegen Facebook zuständig zu sein. Schrems klagt seit Jahren gegen verschiedenste Aspekte der Datenverarbeitung bei Facebook. Das Gericht begründet seine Entscheidung damit, dass für die Prüfung der Verarbeitungspraxis seit Geltung der DSGVO zunächst die österreichische Datenschutzbehörde zuständig sei, nicht die Zivilgerichte. Schadensersatzforderungen seien zudem vor dem Handelsgericht und nicht vor dem Zivilgericht einzufordern. Schrems hat angekündigt, gegen die Entscheidung Rechtsmittel einzulegen.
Die Hintergründe beim ORF.
KI und Algorithmen
Algorithmen sind nicht mit Software gleich zu setzen. Sie sind formalisierte Vorschriften, die endlich, eindeutig, verständlich, ausführbar und allgemeingültig für einen bestimmten Problembereich ausgestaltet sind. Wie diese Vorschriften notiert sind, ist nicht entscheidend. Algorithmen können mit Spielregeln verglichen werden: Ob sie als Kartenspiel, Brettspiel oder Software umgesetzt werden, ist nicht konstitutiv für die Definition eines Algorithmus.
Algorithmen sind die Basis eines Automatisierungsprozesses. Automatisierung ist so allgegenwärtig, dass sie kaum mehr auffällt. Autos, Ampeln, Geldautomaten, Türen in vielen Supermärkten, Treppen in der U-Bahn, der Fokus der Kamera und sogar Thermostate sind Beispiele für Automatisierung. Worin liegt nun die Brisanz des Themas „Algorithmus”? Was ist heute neu?
Neu sind vor allem zwei Sachen:
1) Neu ist die Größe der Datenbanken, die Algorithmen bedienen können. Algorithmische Prozesse können nicht nur sehr viele Daten prozessieren, sondern unstrukturierte Daten (Daten abgelegt ohne strukturierte Form in Mails, Office-Daten, PDFs in allen möglichen Formaten) und
2) neu ist die Implementierung von bestimmten Formen von komplexeren Algorithmen im kommerziellen Kontext. Gemeint sind damit Algorithmen, die das konstituieren, was mancher heutzutage schwache KI nennt.
Doch auch künstliche Intelligenz und Automatisierung sind nicht ganz das gleiche. Automatisierung bedeutete bisher, dass sehr konkrete Regeln programmiert werden müssen, damit eine Maschine oder Software eine sehr konkrete Aufgabe ausführen können, beispielsweise „suche den kürzesten Weg auf der Landkarte von Berlin nach Speyer”.
Künstliche Intelligenz automatisiert auf abstrakterer Ebene: Sie definiert Effizienzkriterien und verschiedene Aktionsrahmen und je nach Lage wird jene Aktion ausgeführt, die effizienter wirkt: „Fahre den schnellsten Weg von Berlin nach Speyer und bedenke dabei temporäre Verkehrszeichen, Baustellen und unvorhersehbare Faktoren wie Unfälle oder Wetter”.
Dieser Grad der Komplexität und Abstraktion ist ein riesiger Meilenstein und ermöglicht die Einbettung von Automatisierung überall da, wo es Prozesse gibt. Alle Sachverhalte, die sich in einem Prozess abbilden lassen, können (teil)automatisiert werden.
Wie das Beispiel verdeutlicht, wird der ebenfalls prozessuale Charakter beim Design eines komplexeren Automatisierungsverfahrens in der so genannten künstlichen Intelligenz sichtbar: es geht hier nicht nur um das Design eines Algorithmus, sondern um einen Prozess. Zunächst muss der Teil des menschlichen oder analogen Prozesses, der automatisiert werden soll, formalisiert werden. Anschließend müssen die mathematischen Regeln (die Algorithmen), die als Lösung oder Aktion in dem Kontext pertinent erscheinen formuliert und die Art der Daten, die diesen Prozess informiert steuern sollen, definiert und in Software umgesetzt werden. Anschließend erfolgt eine Trainingsphase. Die Software produziert dann statistische Auswertungen, keine Ergebnisse, die von einem Mensch interpretiert werden müssen und in einem Gesamtentscheidungsprozess integriert werden. Zuletzt ist das Design eines Feedbackverfahrens zu berücksichtigen, das Auswertungen evaluiert und danach die Software nachjustiert.
Für all diese Schritte sind verschiedene Berufsprofile verantwortlich und jeder dieser Schritte bedarf menschlicher Interpretation oder Vorstellungen des Sozialen (Was versteht man unter Effizienz oder Optimum oder Gleichheit? Ist vergangenes Verhalten ein guter Proxy für Vorhersagen über zukünftiges Verhalten? Orientieren sich Empfehlungsmodelle an Ähnlichkeiten zwischen ähnlichen Profilen oder an den Unterschieden?).
Drei Missverständnisse über komplexe Algorithmen können vor diesem Hintergrund hervorgehoben werden.
Missverständnis Nr. 1: Anthropomorphisierung
Technische Automatisierungsverfahren gründen auf mathematischen Modellen, die auf der Basis eines Datenbestandes und eines Kommandoregelwerks Wahrscheinlichkeiten berechnen und nach Wahrscheinlichkeiten Tätigkeiten ausführen. Diese Technologien führen folglich a priori von Menschen getroffene Entscheidungen aus und setzen eine „Datafizierbarkeit” des Sachverhalts voraus. Für die Ausführung verfügen diese Systeme über eine beschränkte Anzahl von Optionen, um ihre Ergebnisse zu optimieren. Sie treffen selbst keine Entscheidung. Die Entscheidungen werden zunächst im System- und Datendesign sowie in der Datenauswahl von Menschen abstrakt-generell vorab getroffen.
Diese Trennung im Handlungsstrang zwischen Entscheidung und Ausführung erscheint zuweilen befremdlich – sind doch Ausführungen immer Ausdruck einer Entscheidung des Ausführenden. Infolgedessen wird im Kontext von Automatisierungsverfahren eine anthropomorphisierende Semantik verwendet (maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, autonome Systeme), die jedoch in nicht zutreffenden Annahmen über die Fähigkeiten von Automatisierungssystemen mündet.
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze, deep learning, … Keines dieser Modelle ahmt menschliches Denken oder Lernen nach. Sie automatisieren zwar, sind aber nicht autonom, denn sie besitzen keinen freien Willen und haben keine Absichten. Autonomie oder Selbstbestimmung sind aber Ausdruck eines freien Willens, der rational eigene Interessen und Absichten verfolgt.
Formen der sogenannten künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze mögen ein biologisches Vorbild haben, sie sind jedoch eher eine Verallgemeinerung eines statistischen Regressionsmodells. Lernende Algorithmen sind daher ein Euphemismus für das Prinzip „je mehr Daten vorhanden, desto akkurater die Wahrscheinlichkeitsparameter“ des Algorithmus. Die sogenannten lernenden Algorithmen sind lediglich als Prozess der Anpassung komplexer statistischer Modelle an riesige Datenmengen zu verstehen. Beispielsweise können Algorithmen fein granulare Objekte besser als Menschen identifizieren1 – etwa Hunderassen. Das geschieht durch das Trainieren dieser komplexen Algorithmen mit einer massiven Anzahl digitaler Bilder, die von Menschen kategorisiert wurden. Der Algorithmus muss dafür Begriffe wie Pudel oder Dackel nicht darstellen und verstehen. So wie Regressionsmodelle das Einkommen eines Individuums anhand von Faktoren wie Ausbildung, soziale Kontakte und Wohngegend einschätzen können, ohne diese Konzepte verstehen zu müssen.
Demgegenüber steht die menschliche Fähigkeit des Spracherwerbs. Im Kindesalter erlernt der Mensch seine Muttersprache mit erstaunlich wenigen Daten (Wörtern). Bereits im kindlichen Alter beweist der Mensch seine Fähigkeit, Hypothesen und begriffliche Vorstellungen anhand weniger Beispielen zu entwickeln.
Können Lernen und Verstehen automatisiert werden?
Die sogenannte künstliche Intelligenz basiert auf statistischer Schlussfolgerung. Eine statistische Schlussfolgerung ist eine Verallgemeinerung von vielen Einzelfällen auf das Allgemeine. Sie kann deswegen nicht zur hundertprozentigen Sicherheit führen. Diese Herangehensweise wird fachlich als „Induktion” bezeichnet. Die Verwendung des Begriffs der „Logik” wurde in diesem Zusammenhang schon früh kritisiert. Unter anderem monierte der Philosoph Rudolf Carnap die Verwendung des Begriffs Logik bei induktiven Verfahren als Abkehr vom Grundverständnis der Logik. Denn der Grundbegriff von Logik ist Wahrheit. Da Gewissheit bei induktiven Schlussfolgerungen nicht gegeben ist, kann der Grundbegriff von induktiver Logik nicht Wahrheit, sondern Wahrscheinlichkeit sein. Induktive Schlussfolgerungen sind also keine logischen Schlussfolgerungen im strengen Sinne, sondern Wahrscheinlichkeitsschlüsse.
Es gibt viele Handlungen in der menschlichen Welt, die nur durch Kontextualisierung und deduktives Vorgehen funktionieren. Sprechen, bewerten, sich in einen anderen Menschen logisch hineinversetzen, ihn interpretieren oder verstehen – diese Art von Tätigkeiten setzt die Fähigkeit der Kontextualisierung voraus. Mit anderen Worten: Nein, mit dieser Technologie kann Lernen und Verstehen nicht automatisiert werden.
Missverständnis Nr. 2: Die Blackbox-Analogie
Erklärungen für politische und rechtliche Zwecke haben eine andere Funktion als wissenschaftliche Erklärungen über das technische Verfahren. Auch wenn die einzelnen Berechnungen des Algorithmus nicht immer rekonstruiert werden können sondern nur Plausibilisierungen. Durch Input/Output Analyse kann durchaus das Verfahren an sich nachvollzogen werden. Es handelt sich hierbei um eine alte, bekannte und sehr wohl akzeptierte Methode, um in Wirtschaftswissenschaften den Markt zu analysieren. Die Spezifikationen für das, was eine Erklärung konstituiert sind allzu sehr auf die technischen Abläufe der Datenverarbeitung und zu wenig auf soziale Interaktion und Auswirkungen fokussiert. Letztere sind aber durchaus messbar und ergründbar. Sie sind umso notwendiger, um Verzerrungen in den Berechnungen verstehen zu können. So ist regelmäßig eine gravierende Diskrepanz zwischen der vom Entwicklungsteam konzipierten Funktionalität einer Software und der Nutzung derselben Software beim Endanwender festzustellen.
Ein Beispiel ist Youtube als Plattform, die als Broadcastplattform entwickelt wurde und vom algorithmischen Design so konzipiert wurde, dass Nutzer möglichst lange auf der Plattform bleiben. Das steht in Kontrast zu der Google-Suche, die als Suchmaschine algorithmisch so entwickelt wurde, dass die Plattform möglichst rasch verlassen wird. Denn eine gute Suchmaschine lässt Nutzer schnell das finden, was sie suchen, sodass sie nicht lange auf der Suchmaschinen-Webseite bleiben müssen. Das Feedback, das für Youtube und Google-Suche statistisch entworfen wurde, ging von diesen zwei verschiedenen Funktionalitäten aus. Google hat Jahre gebraucht um zu verstehen, dass Nutzer Youtube auch als Suchmaschine verwenden. Das stellt Youtube algorithmisch vor eine Herausforderung, denn die zwei Funktionalitäten konnten kaum gegensätzlicher sein. Vor allem zeigt dies, dass es nicht auf die formelle mathematische Relevanz bestimmter in der Statistik inhärenten Bias und Dilemmata ankommt, sondern auf auf die soziale Relevanz, die bei der Nutzung dieser Software entsteht und generell andere statistische Verzerrungen aufzeigt.
Bei Automatisierungsprozessen ist es viel leichter als bei menschlichen Entscheidungen zu dokumentieren, wer was wann im System geändert hat. Sie sind zudem in ihrer Konsistenz besser als Menschen. Denn sie lassen sich in der Ausführung nicht von externen Faktoren wie dem Wetter, Hunger, oder weiteren emotionalen Aspekten beeinflussen.
Die Frage der Konsistenz ist besonders relevant. Nicht nur aus ökonomischer Sicht, sondern auch ethisch kann fehlende Konsistenz eine Auswirkung haben. Es ist wirtschaftlich ineffizient und/oder unfair, wenn Mitarbeiter der Bundesagentur für Arbeit, je nach Wetterlage unterschiedlich über zwei ähnliche Anträge auf Arbeitslosengeld entscheiden – oder Manager zwei gleiche Sachverhalte vor und nach dem Essen anders bewerten. Bei der Herstellung von Konsistenz können algorithmische Verfahren in geeigneten Kontexten, etwa der Vorbereitung von Standardentscheidung nach festgelegten Parametern oder auch im Bereich des Controlling, einen Mehrwert leisten und wiederum Assistenz leisten, um menschliches Verhalten besser verstehen und erklären zu können. Denn zunächst sind Algorithmen die Formulierung menschlicher Ansichten und Vorstellungen der Welt in einer formalisierten Sprache. Die algorithmische Sprache ist daher genauso wenig neutral wie die konventionelle Sprache, in der sich Menschen verständigen. Daraus folgt, dass algorithmische Verfahren von jenen Menschen beeinflusst werden, die in ihre Gestaltungsprozesse involviert sind. Diese menschlichen Beeinflussungen können durchaus von Vorurteilen und Bias behaftet sein. Andererseits stellten die Studien von Paul Meehl bereits in den 1950er Jahren fest, dass die Prognosen einfacher algorithmischer Verfahren regelmäßig die Vorhersagen menschlicher Experten in vielen Bereichen schlagen. Paradoxerweise scheinen Algorithmen folglich nicht nur Quelle von Bias, sondern zugleich Hilfsinstrument, um menschliche Urteile von Vorurteilen zu befreien.
Missverständnis Nr. 3: Der relationale, infrastrukturelle Charakter von Algorithmen
Algorithmen kennen das einzelne Individuum nicht. Rein konzeptionell repräsentieren sie eine Vorstellung des Sozialen. Sie analysieren Muster nie mit absoluten, sondern in Relation zu anderen. Algorithmen stellen Menschen in aussagekräftigen Gruppen zusammen, sodass die Identität der Individuen keine Relevanz mehr hat.
Zwar wird Personalisierung beim Anwender als eine sehr individuelle Erfahrung wahrgenommen, doch technisch bedeutet Personalisierung die Einordnung dieses Individuums zu einem sehr spezifischen Kollektiv von Personen mit ähnlichen Profilen und Interessen. Dabei wird dem Betroffenen nicht notwendigerweise klar, dass er qua algorithmischer Zuordnung Teil eines fein-ziselierten Kollektivs ist. Infolge dieser Zuordnung und Management der verschiedenen Gruppierungen können algorithmische Verfahren mit Bias bestimmte Kollektive schlechter stellen und zwar ohne, dass ein einzelner Schaden feststellbar wäre.
Demokratien kennen wiederum rechtsdogmatisch nur das Individuum. Sie gewährleisten individuelle Grundrechte und nur in einzelnen Rechtsbereichen (beispielsweise im Arbeitsrecht) erfassen sie die kollektivistische Dimension von Diskriminierung. In der Zukunft werden bei der Anwendung von komplexeren Algorithmen diese Phänomen stärker zu beobachten sein – und zwar in allen Sektoren: sei es in der Verteilung von Energie oder Strom, im Konsum- oder Gesundheitssektor oder in der sozialen Sicherung. Dabei wird der Nachweis eines individuellen Schadens deutlich erschwert. Nur mit einem architektonischen Blick werden Unterschiede unter verschiedenen Kollektiven feststellbar. Dass Diskriminierung nicht nur im Arbeitssektor vorhanden, und dass die Einsetzung dieser Technologien in allen Sektoren erfolgen wird, zeigt auf eine der offenen rechtlichen Lücken hin, die durch neue Technologien greifbarer wird.
Algorithmen automatisieren Prozesse indem sie technisch Abläufe und Vorschriften mathematisch standardisieren. Dabei kreieren sie eine neue Form von Infrastruktur in Sektoren, die wir davor nicht als Infrastruktur betrachtet hätten. So könnten wir Google als Informationsinfrastruktur betrachten, oder Facebook unter anderem als soziale Infrastruktur. Sie vernetzen soziale Punkte oder Informationen miteinander. Das wirft normativ folglich ganz andere Fragen auf, beispielsweise die Frage der Versorgungssicherheit im Katastrophen- oder Krisenfall. Und es eröffnet interessante neue Herangehensweisen, um mit KI-gesteuerten Plattformen umzugehen.
Lorena Jaume-Palasí ist Gründerin von The Ethical Tech Society eine gemeinnützige Organisation, die das Ziel verfolgt, Prozesse der Automatisierung und Digitalisierung zu betrachten und in Bezug auf ihre gesellschaftliche Relevanz einzuordnen. Lorena forscht zur Ethik der Digitalisierung und Automatisierung. Sie befasst sich in diesem Zusammenhang auch mit rechtsphilosophischen Fragen. 2017 wurde sie von der Regierung Spaniens in dem Weisenrat zu Künstlicher Intelligenz berufen. Sie ist eine der 100 Experten der Cotec Foundation für ihre Arbeit zur Automatisierung und Ethik. Lorena wird regelmäßig von internationalen Organisationen, Verbände und Regierungen konsultiert. Sie ist hat diverse Publikationen zu Internet Governance mitverfasst und herausgegeben und schreibt regelmäßig zu Datenschutz, Privatheit und Öffentlichkeit, öffentliche Güter und Diskriminierung.
2018 erhielt sie mit der Initiative AlgorithmWatch die Theodor Heuss Medaille „für ihren Beitrag zu einer differenzierten Betrachtung von Algorithmen und deren Wirkmechanismen“.
1. Auch wenn Algorithmen bei konkreten Datensätze bessere Ergebnisse als Menschen erzielen (beispielsweise bei der Erkennung von Hunderassen), ist die maschinelle Erkennung von Objekten im Allgemeinen nicht besser als die eines Menschen. Ganz im Gegenteil, Algorithmen machen bei der Erkennung von Objekten Fehler in Fällen, die ein kontextuelles Verständnis benötigen. Diese Fälle sind in der Regel für Menschen wiederum trivial (vgl. die Microsoft Studie Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification, https://arxiv.org/pdf/1502.01852v1.pdf).
+++ 22. Jan.: Grundrechte im Zeitalter der Digitalisierung, Berlin
+++ 24. Jan.: Filesharing - Aktuelle Entwicklungen, Bochum
+++ 25. Jan.: OSE Symposium: Recht.Digital.Escrow, München
+++30. Jan.: Digitaler Salon: Zahlen, die malen, Berlin
+++ 30. Jan/1. Feb.: CDCP, Brüssel
+++ 1. Feb.: ZUM-Symposion: EU-Urheberrechtsreform, München
+++ 4. Feb.: Privatheit & informationelle Selbstbestimmung von Kindern, Passau
+++ 5. Feb.: Frankfurter Gespräche zum Informationsrecht, Frankfurt
+++ 12. Feb.: PhDnet@CAIS. Gesellschaft und Digitalisierung, Bochum
+++ 13. Feb.: Wem gehört unser digitales „Ich“?, Berlin
+++ 14. Feb.: Göttinger Forum IT-Recht, Göttingen
+++ 18./19. Feb.: 2019 Europe Conference (INTA): Embracing Change, Paris
+++ 22. Feb.: 8. DialogCamp, München
+++ 19.-22. Feb.: 59. Assistententagung, Frankfurt
Grundrechte im Zeitalter der Digitalisierung
Am Abend des 22. Januar wird Dr. Katarina Barley, Bundesministerin der Justiz und für Verbraucherschutz, im Festsaal der Huboldt-Universität einen Vortrag zum Thema "Grundrechte im Zeitalter der Digitalisierung" halten. Im Anschluss steht die Bundesministerin zur Diskussion zur Verfügung. Der Vortrag erfolgt auf Einladung des Instituts für Gesetzgebung und Verfassung (IGV).
Termin: 22. Januar 2019, ab 19 Uhr
Ort: Humboldt-Universität zu Berlin, Unter den Linden 6, Senatssaal, 10099 Berlin
Filesharing – Aktuelle Entwicklungen in Gesetzgebung und Rechtsprechung
Durch Novellen des Telemediengesetzes 2016 und 2017, mit denen u.a. offene WLANs gefördert werden sollten, haben sich die rechtlichen Rahmenbedingungen des Filesharings geändert. Auch in der Judikatur zeichnen sich neue Entwicklungen ab, z.B Bezug auf Beweisfragen oder hinsichtlich der Pflichten des Anschlussinhabers bei der Mitnutzung eines privaten Internetanschlusses durch Familienmitglieder oder Freunde. In der Veranstaltung sollen typische Fallkonstellationen aus Sicht der Betroffenen analysiert und Argumentationsspielräume aufgezeigt werden. Es referieren Prof. Dr. Renate Schaub, LL.M. (Univ. Bristol) und Dr. Anke Thiedemann, LL.M., Rechtsanwältin und Fachanwältin für Gewerblichen Rechtsschutz sowie für IT-Recht.
Termin: 24. Januar 2019, ab 17 Uhr
Ort: Justizzentrum Bochum, Josef-Neuberger-Str. 1, 44787 Bochum
Anmerkungen: Kostenfrei, Anmeldungen bitte bis zum 17. Januar 2019
OSE Symposium: Recht.Digital.Escrow
Einen Großteil der Veranstaltung machen Vorträge über praktische Erfahrungen mit der DSGVO aus: Vom Problemkreise Persönlichkeitsrecht und Selbstregulierung über Hinweise der Aufsichtsbehörden bis hin zu Beschäftigtendatenschutz und Datennutzungs- und Datenschutzaspekten bei Fahrzeugdaten. Am Nachmittag stehen die neuen Regelungen zum Geheimnisschutz auf dem Programm, die Know-how-Richtlinie und das GeschGehG. Den Abschluss der Veranstaltung bildet ein Einblick in die ITechLaw-Studie „The Cybercrime Regulations of the World”.
Ort: Haus der bayerischen Wirtschaft, Max-Joseph-Straße 5, 80333 München
Digitaler Salon: Zahlen, die malen, Berlin
Im Digitalen Salon im Januar dreht sich alles um Kunst und Künstliche Intelligenz (KI). Dabei steht die Behauptung im Raum, dass KI auch Kunst könne. Wer ist dann aber kreativ – Mensch oder Maschine? Und sind ProgrammiererInnen die neuen KünstlerInnen? Die Diskussion darüber findet im Rahmen vom "Vorspiel 2019" der transmediale & des CTM Festivals statt.
Termin: 30. Januar 2019, ab 19 Uhr
Ort: Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft, Französische Straße 9, 10117 Berlin
CDCP: Data Protection and Democracy
Die diesjährige Computers, Privacy & Data Protection (CDCP) steht unter dem Motto Datenschutz und Demokratie. An drei aufeinander folgenden Tagen wird in vier bis sechs gleichzeitig stattfindenen Tracks das Konferenzthema ausgiebig beleuchtet werden. Das vollständige Programm findet sich hier.
Termin: 30. Januar bis 1. Februar 2019
Ort: Les Halles de Schaerbeek, Rue Royale-Sainte-Marie 22, 1030 Brüssel, Belgien
ZUM-Symposion: EU-Urheberrechtsreform – Ergebnisse & Analysen
Der Vorschlag zum Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt befindet sich zur Zeit im Trilogverfahren. Das Symposium möchte einen ersten Blick auf Themen wie das europäische Leistungsschutzrecht, den Schrankenkatalog und die Sonderregelungen für vergriffene Werke werfen. Auf der Veranstaltung wird außerdem der Heinrich-Hubmann-Preis der VG WORT verliehen.
Termin: 1. Februar 2019
Privatheit & informationelle Selbstbestimmung von Kindern im digitalen Kontext
Zu diesem Thema wird Prof. Dr. phil. Christoph Schickhardt vor dem DFG-Graduiertenkolleg "Privatheit und Digitalisierung" einen Vortrag halten. Ist das Recht eines Säuglings auf Leben oder Gesundheit dem entsprechenden Recht eines Erwachsenen gleich zu achten? Können Säuglinge oder Kleinkinder, welche gar nicht verstehen, was Rechte sind, überhaupt Rechte haben? Ist es richtig, dass eine Mutter ihrer noch minderjährigen schwangeren Tochter eine Abtreibung untersagen kann? Derartige Fragen zur Kinderethik sowie den zu ihrer fundierten Erörterung notwendigen moralphilosophischen Grundlagen werden Thema sein.
Termin: 4. Februar 2019, ab 18 Uhr
Ort: HS 4, Philosophicum der Universität Passau, Innstraße 25, 94032 Passau
Gleich zwei internationale Gäste werden beim o.g. "brown bag lunch" referieren. Prof. Dr. Danilo Doneda vom brasilianischen Institut für Öffentliches Recht zu "Foundations and implementation of the new Brazilian data protection law" und Prof. Dr. Juliano Maranhao von der University of São Paulo Law School und Humboldt Fellow zu "Artificial Intelligence and the right to explanation of automated decisions". Die Frankfurter Gespräche zum Informationsrecht richten sich an Wissenschaft, Wirtschaft und Praxis. Sie wollen ein Forum für den Austausch über aktuelle Problemstellungen, aber auch Grundsatzfragen aus allen Bereichen des
öffentlichen Informationsrechts bieten.
Termin: 5. Februar 2019, 12 Uhr
Ort: Seminarhaus – Raum 2.101 (Campus Westend), Max-Horkheimer-Straße 4, 60323 Frankfurt/Main
PhDnet@CAIS. Gesellschaft und Digitalisierung
Zur Vernetzung von NRW-DoktorandInnen zum Thema Digitalisierung lädt das Center for Advanced Internet Studies (CAIS) nach Bochum. In der Kick-off Veranstaltung des neuen Nachwuchsnetzwerkes PhDnet@CAIS gibt es neben einer Keynote "Zwischen Targeting und Television. Der US-Wahlkampf zu den Midterm Elections 2018" vor allem viel Zeit zum wissenschaftlichen Speed Dating und Networking.
Termin: 12. Februar 2019
Ort: Center for Advanced Internet Studies, Universitätsstr. 104, 44799 Bochum
Wem gehört unser digitales „Ich“?
Die Frage nach der eigenen Identität beschäftigt Menschen seit je her. Richard David Precht hat die Frage in seinem Bestseller erweitert auf: „Wer bin ich und wenn ja wie viele?“ Dies ist der Ausgangspunkt für die Diskussionsrunde um Precht die Fragen vor dem Hintergrund der Digitalisierung noch breiter zu formulieren: Wie stark wird unsere Identität heute in der digitalen Welt geprägt? Wem gehört unser digitales „Ich“? Wie behalten wir die Kontrolle darüber? Wie sieht die Zukunft digitaler Identität aus und welche Chancen ergeben sich daraus für jeden Einzelnen und für die Gesellschaft?
Ort: Telefonica BaseCamp, Mittelstraße 51-53, 10117 Berlin
Anmerkungen: Kostenfrei, mit Anmeldung
5. Göttinger Forum IT-Recht
"Mit Recht in die digitale Zukunft – Smart Data, Smart Solutions, smarte Regulierung?" lautet das Oberthema des Göttinger Forum IT-Recht. Neben einem großen Block zum Datenschutzrecht befasst sich die Tagung mit den rechtlichen Implikationen von Virtual und Augmented Reality sowie mit Künstlicher Intelligenz.
Termin: 13./14. Februar 2019
Ort: Tagungs- und Veranstaltungshaus Alte Mensa, Wilhelmsplatz 3, 37073 Göttingen
Europe Conference (INTA): Embracing Change
Die europäische Konferenz der International Trademark Association (INTA) steht unter dem Motto "Embracing Change". Themen werden sein: Marken in der digitlaisierten Welt, der Aufstieg der Online Influencer, Datenschutz und die Zukunft des Urheber- und Immaterialgüterrechts in Europa.
Termin: 18./19. Februar 2019
Ort: The Westin Paris-Vendôme, 3 Rue de Castiglione, 75001 Paris, Frankreich
8. DialogCamp
Wie bei BarCamps üblich wird das Konferenzprogramm am Tag der Veranstaltung in einem morgendlichen Plenum der Teilnehmenden zusammengestellt. Neben einer Session zu Games Law stehen bisher nur einige Tech Workshops fest sowie ein Lunchtalk mit Lesung eines Kriminalromans. Den Abscluss des Tages bildet eine Fragestunde mit verschiedenen Datenschutzaufsichtsbehörden zum Stand der DSGVO Umsetzung.
Ort: Neue Hopfenpost, Arnulfstr. 30, 80335 München
59. Assistententagung im Öffentlichen Recht: Verfassungen - ihre Rolle im Wandel der Zeit
Auf der mehr als viertägigen Assistentagung im Öffentlichen Recht wird es darum gehen, die Herausforderungen, die sich für Verfassungen im Laufe der Zeit ergeben, zu beleuchten. Besonderes Augenmerk soll dabei auf ihre Wandelbarkeit und Beständigkeit im Angesicht gesellschaftlicher und technischer Veränderungen gelegt werden. Am Donnerstag findet ein Wissenschaftliches Panel zur "DigitalisierungsVerfassung" statt. Ein buntes Rahmenprogramm rundet die Tagung ab.
Termin: 19.-22. Februar 2019
Ort: Goethe-Universität Frankfurt, 60323 Frankfurt/Main
20.01.2019 22:23
+++ BGH zum presserechtlichen Informationsschreiben
+++ BNetzA entscheidet über TAL-Standardangebot
+++ LG Berlin: Noah Becker erhält 15.000 € wegen rassistischen Tweets
+++ Router-Hacking: BNetzA geht gegen Missbrauch vor
+++ 5G-Ausbau: Bundesregierung erwägt Ausschluss von Huawei
BGH zum presserechtlichen Informationsschreiben
Der BGH hat vergangene Woche in einer Entscheidung über die Zulässigkeit eines presserechtlichen Informationsschreibens entschieden. Diese stellen ein geeignetes Mittel dar, um präventiv etwaige Verletzungen des allgemeinen Persönlichkeitsrechts durch Berichterstattung zu verhindern. Soweit dies als Möglichkeit genutzt wird, dem Betroffenen bereits im Vorfeld einer Berichterstattung Gehör zu verschaffen und dadurch Rechtsverletzungen zu verhindern, seien diese auch entgegen dem ausdrücklichen Wunsch eines Presseunternehmens zulässig, keine derartigen Informationsschreiben zu erhalten. Dies gilt jedoch nicht, wenn das Schreiben keine Informationen enthält, mittels derer das Presseunternehmen eine mögliche Verletzung der Persönlichkeitsrechte durch eine etwaige Berichterstattung erkennen könnte. Da diese Voraussetzungen eines rechtmäßigen Informationsschreibens auch in dem konkreten Rechtsstreit nicht vorlagen, erkannte der BGH dieses als rechtswidrig an.
BNetzA entscheidet über TAL-Standardangebot
Vergangene Woche hat die Bundesnetzagentur in dem aktuellen Standardangebotsverfahren über den regulierten Zugang zur Teilnehmeranschlussleitung (TAL) entschieden. Darüber berichtet Spiegel-Online ausführlich. In dem Verfahren werden die grundsätzlichen vertraglichen Regelungen festgelegt, zu denen das zugangsregulierte Unternehmen den Zugang ermöglichen muss. Das ist in diesem Fall die Telekom, die mit Vectoring-Technologien eine möglichst lange wirtschaftliche Verwertung herkömmlicher Kupferleitungen anstrebt. Die BNetzA-Entscheidung enthält auch eine umstrittene Regelung, wonach die Telekom ein Vorrecht vor ihre Leitung störenden Signalen anderer Unternehmen erhält.
Zum ausführlichen Bericht bei spiegel.de.
Die Entscheidung der BNetzA im Sharepoint des Breko.
LG Berlin: Noah Becker erhält 15.000 € wegen rassistischen Tweets
Noah Becker, der Sohn des Tennis-Spielers Boris Becker, kann von dem AfD-Politiker Jens Maier ein Schmerzensgeld in Höhe von 15.000 € nebst der Erstattung außergerichtlicher Anwaltskosten verlangen. Dies hat das LG Berlin vergangene Woche entschieden. Hintergrund ist ein rassistischer Tweet über Becker, der von Maiers Twitter-Account versendet wurde. Der Politiker hatte zuvor das Angebot Beckers abgelehnt, die Hälfte des nunmehr gerichtlich zugesprochenen Betrags an eine karitative Einrichtung zu spenden.
Router-Hacking: BNetzA geht gegen Missbrauch vor
Die Bundesnetzagentur ist im Januar gegen mehrere Fälle sogenannten Router-Hackings vorgegangen. Dabei werden Telefonanlagen derartig manipuliert, dass sie massenhaft ausländische oder sonstige kostenpflichtige Verbindungen aufbauen und dadurch für den Inhaber erhebliche vermeintliche Kosten verursachen. So wurden in einigen Fällen Beträge in sechsstelliger Höhe aufgerufen. Die Behörde hat hieraufhin Auszahlungs- und Inkassoverbote, die eine Abwicklung der somit erzielten unberechtigten Entgelte über die Telefonrechnung verhindern sollen.
5G-Ausbau: Bundesregierung erwägt Ausschluss von Huawei
Die Bundesregierung prüft derzeit den Ausschluss des chinesischen Unternehmens Huaweis von einem technischen Ausbau von 5G-Netzen in Deutschland. Dies geht aus einer Antwort des Bundesinnenministeriums auf eine parlamentarische Anfrage hervor, wie golem diese Woche unter Verweis auf die Nachricht beim Handelsblatt berichtete. Demnach gehe es vor allem um sicherheitsrelevante Anforderungen, die alle Unternehmen erfüllen müssten, um am Ausbau teilzunehmen. Zuletzt hatte noch das BSI Zweifel an der Sicherheitskritik gegenüber Huawei geäußert und keine hinreichenden Beweise für den unterstellten Spionageverdacht gesehen. Das Unternehmen ist in der deutschen Mobilfunkbranche etabliert und rüstet alle großen Netzbetreiber aus, die vor einem Bann warnten.
Zur Berichterstattung bei golem.de.
Zur Nachricht beim Handelblatt (€).

References: EuGH 
 OGH 
 EuGH 
 Art. 15
 BGH 
 EuGH 
 Art. 1
 BGH 
 BGH 
 § 18
 BGH 

BGH 
 BGH 
 BGH