Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning
Intro -- Zum Inhalt/Zu den Autoren -- Titel -- Vorwort -- Bearbeiterverzeichnis -- Im Einzelnen haben bearbeitet -- Inhaltsverzeichnis -- Kapitel 1 Einführung -- I. Definitionsversuche -- II. Zur Geschichte der KI -- III. Gang der Darstellung -- 1. KI-Grundlagen und Verständnisbildung zwischen Informatikern und Juristen -- 2. Europarechtliche Perspektive -- 3. Deliktische Haftung und Produkthaftung -- 4. KI-Vertragsrecht -- 5. Rechtsdogmatik -- 6. Geistiges Eigentum -- 7. Datenschutz -- 8. Gesellschaftsrecht -- 9. Weitere Rechtsgebiete: Verbraucherschutz, Arbeitsrecht, Strafrecht, anwaltliches Berufsrecht -- 10. Aufsichtsrecht -- IV. Exkurs: Rechtsanwendung durch KI? -- V. Ausblick -- Kapitel 2 Technische Hintergründe -- Kapitel 2.1 Technische Grundlagen -- I. Einleitung -- II. Die vier technischen Bereiche der "Künstlichen Intelligenz" -- 1. Mustererkennung -- a) Explizit programmierte, analytische Verfahren -- b) Selbstlernende Verfahren der Mustererkennung -- 2. Maschinelles Lernen -- a) Automatische Generierung von Kategorisierungen -- b) Automatische Ermittlung von Zusammenhängen -- c) Neuronale Netze und Deep Learning -- aa) Nutzungsphase -- bb) Lernphase -- cc) Strukturelle Elemente -- 3. Expertensysteme -- 4. Maschinelles Planen und Handeln -- III. Kritische Eigenschaften von Systemen der Künstlichen Intelligenz -- 1. Schwer vorhersehbare Fehlermöglichkeiten beim Einsatz in komplexen Umgebungsszenarien -- 2. Fähigkeit zum autonomen Handeln -- 3. Einsatzbereiche mit erheblichem Einfluss auf Mensch und Umwelt -- 4. Geringer Grad der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Verhaltensregeln -- 5. Änderbarkeit der Verhaltensregeln im laufenden Betrieb -- 6. Beispiel "Autonomes Fahren" -- IV. Heutige Möglichkeiten und Grenzen von KI -- 1. Automatisierung geistiger und physischer Arbeit -- 2. "Übermenschliche" kognitive Einzelleistungen.