Datenschutzrecht und Künstliche Intelligenz: Herausforderungen und Lösungsansätze

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in zahlreiche Lebensbereiche bringt immense Vorteile mit sich, stellt aber auch erhebliche Herausforderungen im Bereich des Datenschutzrechts dar. Insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) spielt eine entscheidende Rolle bei der rechtlichen Regulierung von KI-Anwendungen.

Mein Beitrag versucht verständlich und nicht zu juristisch – übrigens im Rahmen unserer Reihe zu den rechtlichen Grundlagen bei Entwicklung und Einsatz von KI – die wesentlichen Anforderungen und praktischen Lösungen, um KI datenschutzkonform zu implementieren und zu betreiben.

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Data Act

Data Act, ein kleiner Überblick: Die Europäische Kommission hat bereits 2022 Regeln für die Nutzung und den Zugang zu in der EU erzeugten Daten in allen Wirtschaftsbereichen vorgelegt. Der Datenrechtsakt („Data Act“) soll für Fairness im digitalen Umfeld sorgen, einen wettbewerbsfähigen Datenmarkt fördern, Möglichkeiten für datengestützte Innovationen eröffnen und den Zugang zu Daten für alle erleichtern. Inzwischen ist der Data Act dabei, Realität zu werden und gilt bald europaweit.

Der Data Act soll insbesondere zu neuen, innovativen Dienstleistungen und wettbewerbsfähigeren Preisen für Kundendienstleistungen und Reparaturen von vernetzten Gegenständen führen. Dieser letzte horizontale Baustein der Datenstrategie der Kommission wird eine Schlüsselrolle bei der digitalen Transformation im Einklang mit den digitalen Zielen für 2030 spielen.

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Large Language Models (LLM)

Ein LLM, oder „Large Language Model“, ist ein fortschrittliches Computerprogramm, das darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs kann man sich wie extrem erfahrene Bibliothekare vorstellen, die in einer riesigen Bibliothek mit einer Unmenge an Büchern und Texten arbeiten. Diese Bibliothekare haben so viele Texte gelesen, dass sie sehr gut darin geworden sind, Fragen zu beantworten, Texte zu schreiben und sogar Gespräche zu führen, die sich fast wie mit einem echten Menschen anfühlen.

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Data-Sharing und Datenlizenzvertrag: Rechtliche Aspekte der Datennutzung

Data-Sharing und Datenlizenzvertrag: Im digitalen Zeitalter sind Daten das neue Gold. Sie treiben Innovationen voran, ermöglichen fortschrittliche KI-Technologien und sind zentraler Bestandteil vieler Geschäftsmodelle. Doch mit der zunehmenden Bedeutung von Daten wachsen auch die rechtlichen Herausforderungen. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten rechtlichen Fragen im Kontext der Nutzung von Daten.

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Predictive Policing: Automatisierte Datenanalyse und Informationelle Selbstbestimmung

Die Zukunft der Kriminalitätsbekämpfung liegt wahrscheinlich in einem Wandel von der reinen Reaktion hin zur Prävention. Technisch möglich wird dieser Wandel durch die Kombination zweier technologischer Entwicklungen: Auf der einen Seite eine eklatante Anhäufung von Daten („Big Data“) und auf der anderen Seite die zunehmende Möglichkeit, durch bestimmte Formen künstlicher Intelligenz diese Daten nicht nur auszuwerten, sondern daraus auch brauchbare statistische Vorhersagen zu gewinnen. Dies ermöglicht zumindest theoretisch die Vorhersage des Auftretens von Straftaten, das sogenannte Predictive Policing.

Das Bundesverfassungsgericht hatte nun erstmals Gelegenheit, sich zu diesem Thema zu äußern. Die Entscheidung dürfte für Jahrzehnte richtungsweisend sein. Sie beginnt wenig überraschend mit der Klarstellung, dass, wenn gespeicherte Datenbestände mittels einer automatisierten Anwendung zur Analyse oder Auswertung von Daten verarbeitet werden, dies einen Eingriff in die informationelle Selbstbestimmung (Art. 2 Abs. 1 i.V.m. Art. 1 Abs. 1 GG) all derjenigen darstellt, deren Daten bei diesem Vorgang personenbezogen verwendet werden (1 BvR 1547/19 und 1 BvR 2634/20). Betroffen sind also nicht nur die Personen, die am Ende der Auswertung möglicherweise Gegenstand von (weiteren) Ermittlungsmaßnahmen sind.

Ebenso hat das Bundesverfassungsgericht ausdrücklich klargestellt, dass dann, wenn die entsprechende automatisierte Datenanalyse oder -auswertung einen schwerwiegenden Eingriff in das informationelle Selbstbestimmungsrecht ermöglicht, dieser nur unter den engen Voraussetzungen gerechtfertigt werden kann, wie sie allgemein für eingriffsintensive heimliche Überwachungsmaßnahmen gelten. Das heißt: nur zum Schutz besonders gewichtiger Rechtsgüter, sofern für diese eine zumindest hinreichend konkrete Gefahr besteht.

Auf das Erfordernis einer zumindest hinreichend konkretisierten Gefahr für besonders wichtige Rechtsgüter kann aus verfassungsrechtlicher Sicht nur dann verzichtet werden, wenn die zulässigen Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten durch Regelungen insbesondere zur Begrenzung von Art und Umfang der Daten und zur Beschränkung der Datenverarbeitungsmethoden normenklar und hinreichend bestimmt so eng begrenzt werden, dass das Eingriffsgewicht der Maßnahmen erheblich reduziert wird. Dabei hat das BVerfG sogar einen Kriterienkatalog für die jeweilige Abwägung gleich mitgeliefert, der äußerst umfangreich ist, zugleich aber eine formelhafte Betrachtung im Keim unterbindet.

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FG Köln: Gewinne aus der Veräußerung von Kryptowährungen sind einkommensteuerpflichtig

Gewinne, die aus der Veräußerung von Kryptowährungen erzielt werden, sind im Rahmen eines privaten Veräußerungsgeschäfts einkommensteuerpflichtig. Dies hat der 14. Senat des Finanzgerichts Köln mit seinem Urteil vom 25.11.2021 (14 K 1178/20) entschieden.

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KI: Zuverlässigkeit ist als Begriff besser als Vertrauenswürdigkeit!

In der Studie „In AI We Trust: Ethics, Artificial Intelligence, and Reliability“ von Mark Ryan wird die wichtige Frage der Vertrauenswürdigkeit und Ethik in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) untersucht.

Ryan hebt hervor, dass eines der Hauptprobleme bei der Bewertung von KI die Tendenz ist, ihr menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Dies wird besonders problematisch, wenn wir menschliche moralische Aktivitäten auf KI übertragen, wie beispielsweise die Idee, dass wir KI vertrauen sollten. Ryan argumentiert, dass KI nicht als vertrauenswürdig im Sinne der gängigen Definitionen von Vertrauen angesehen werden kann, da sie keine emotionalen Zustände besitzt und nicht für ihre Handlungen verantwortlich gemacht werden kann – Voraussetzungen für die affektiven und normativen Ansichten von Vertrauen.

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