Einen Datensatz für KI-Training zu erstellen, fällt unter die urheberrechtliche Ausnahmeregelung für Text- und Data-Mining (TDM), so das Hamburger Landgericht. Im Urteil blieb allerdings die Frage offen, ob das eigentliche KI-Training ebenfalls unter die TDM-Schranke fällt. Für die Formulierung des Nutzungsvorbehalts gab das Gericht indes einige Anhaltspunkte.
Wissenschaftsverlage haben ihr Geschäftsmodell erweitert: Nicht nur Publikationen bringen Einnahmen – auch die digitalen Nutzungsspuren, die Forschende bei der Recherche hinterlassen, sind zur kommerziell wertvollen Ressource geraten. Bernhard Mittermaier vom Forschungszentrum Jülich erklärt im Interview die Auswirkungen durch Datentracking für Forschende. Wir alle hinterlassen Datenspuren, wenn wir im Internet unterwegs sind.
In den USA ist eine Kartellklage gegen sechs Wissenschaftsverlage anhängig. Die Vorwürfe: Unlautere Geschäftspraktiken, unmäßig hohe Gewinne und Behinderung der Wissenschaft. In Deutschland wurden gegen drei Verlage Beschwerden wegen Datenschutzverstößen durch Datentracking eingereicht. Dazu zählt auch der Nomos-Verlag.
Der BGH stellt klar: Eine Künstliche Intelligenz kann nicht als patentrechtliche Erfinderin gelten. Dennoch kann der Nutzer der KI die von ihr entwickelte Erfindung patentieren lassen. Im Urheberrecht ist eine KI ebenfalls nicht Urheberin eines Werks. Urheberrechte zu beanspruchen ist für den Nutzer dabei deutlich komplexer.
Künstliche Intelligenz, aber reguliert? Die EU legt die weltweit erste Verordnung vor, um die Potentiale und Risiken von KI-Systemen gesetzlich zu regeln. Der AI-Act enthält Transparenz-Pflichten für KI-Anbieter, Regelungen zu Deep Fakes, hohem Energieverbrauch und zu einigem mehr. KI-Systeme wie beispielsweise ChatGPT können Bewerbungen schreiben, Reisen planen, Studienarbeiten verfassen und sogar Kunstwerke nachahmen oder Stimmen imitieren.
Setzt man Technologien Künstlicher Intelligenz für Bildung und Lehre ein, ergeben sich verschiedene (urheber-)rechtliche Fragen. Fabian Rack erklärt, wie offene Bildungsmaterialien für das Training von KI-Generatoren dienen und was es beim Prompten mit Fremdwerken zu beachten gilt. Im letzten Monat haben wir darüber berichtet, wie OER mit KI-Inhalten am besten zu lizenzieren sind.
KI-Generatoren wie ChatGPT, DALL-E oder DiffusionBee können beim Erstellen von OER hilfreiche Werkzeuge sein. Ein Überblick, wie der KI-Output am besten zu lizenzieren ist. KI-Output und Lizenzen Spätestens seit das Thema KI in aller Munde ist, wird in diesem Zusammenhang eine Frage immer wieder gestellt: Wie stehen künstliche Intelligenz und das Urheberrecht zueinander?
KI-Technologien laden dazu ein, wie durch Zauberhand neue Texte, Bilder oder Musik generieren zu lassen. Unter bestimmten Umständen eignen sich KI-Schöpfungen gut als OER. Doch die Entwicklung ist dynamisch. Nicht auf alle urheberrechtlichen Fragen gibt es derzeit Antworten. Wie funktionieren KI-Technologien? Technologien Künstlicher Intelligenz (KI) beruhen auf maschinellem Lernen.
GPT3 ist eine Software, mit der sich wie von Zauberhand Texte erstellen lassen. Das Etikett „Künstliche Intelligenz“ dürfte trotz aller Hoffnungen zu hoch gegriffen sein. Denn GPT3 erzeugt vor allem Remixes von bestehenden Texten. Wie lernt die Maschine zu schreiben? Und ist die neue Technologie Fluch oder Segen für die Kreativbranche?
Der Ressourcenverbrauch von digitalen Technologien ist ein immens wichtiger Faktor, aber oftmals schwierig zu messen. Das sagt die Forscherin Anne Mollen im Gespräch mit iRights.info. Sie entwickelt Indikatoren für die Nachhaltigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI). Anne Mollen arbeitet bei AlgorithmWatch und befasst sich dort mit der Nachhaltigkeit von KI-Systemen.
