Künstliche Intelligenz und Datenschutz

Name: Künstliche Intelligenz und Datenschutz | Vereinbarkeit intransparenter Systeme mit geltendem Datenschutzrecht und potentielle Regulierungsansätze
Brand: Nomos
Price: 74.0 EUR
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Vereinbarkeit intransparenter Systeme mit geltendem Datenschutzrecht und potentielle Regulierungsansätze

Paul Vogel(Autor*in)

Nomos (Verlag)

1. Auflage

Erschienen am 7. Februar 2022

262 Seiten

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978-3-7489-3095-2 (ISBN)

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Inhalt

Cover
Einführung
Teil 1: Grundlagen
Kapitel 1: Begriffliche und technische Grundlagen
I. Kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz
II. Begriffliche Klärung
III. Grundlagen der Maschinenintelligenz
1. Techniken des maschinellen Lernens
a) Überwachtes Lernen
b) Nicht-überwachtes Lernen
c) Verstärkungslernen
2. Modelltypen des maschinellen Lernens
a) Entscheidungsbäume
b) Tiefes Lernen in künstlichen neuronalen Netzen
IV. Bedeutung von Daten und ihrer Qualität für lernende Systeme
Kapitel 2: Einsatzszenarien lernender Systeme
I. Einsatz durch Private
II. Einsatz durch staatliche Stellen
1. Vorausschauende Gefahrenabwehr
2. Unterstützung bei Bewährungsentscheidungen
Teil 2: Das Datenschutzrecht als Regulierungsinstrument für Künstliche Intelligenz?
Kapitel 1: Vorüberlegungen
I. Diskriminierungen und andere Rechtsverstöße
II. Zentrales Problem: Intransparenz
III. Schlüsselbegriffe und Begutachtungsperspektiven
IV. Gründe für das Erfordernis von Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit
Kapitel 2: Anwendungsbereich des Datenschutzrechts
I. Räumlicher Anwendungsbereich
II. Sachlicher Anwendungsbereich
1. Personenbezogene Daten
2. Automatisierte und nichtautomatisierte Verarbeitung
III. Zwischenergebnis
Teil 3: Vereinbarkeit von Künstlicher Intelligenz mit den Grundprinzipien des Datenschutzrechts (de lege lata)
Kapitel 1: Bedeutung und Rechtsnatur der Verarbeitungsgrundsätze
Kapitel 2: KI und Rechtmäßigkeit
I. Einwilligung des Betroffenen
II. Erforderlichkeit der Verarbeitung zur Vertragserfüllung
III. Überwiegende Interessen des Verantwortlichen
IV. Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten
V. Geltendmachung von Betroffenenrechten
VI. Zwischenergebnis
Kapitel 3: KI und Treu und Glauben
Kapitel 4: KI und Transparenz
I. Grundsätze des Transparenzprinzips
II. Das Verbot automatisierter Einzelentscheidungen (Art. 22 DSGVO)
1. Einordnung und historischer Kontext der Vorschrift
a) Geschichte und verfassungsrechtlicher Hintergrund des Verbots automatisierter Entscheidungen im Einzelfall
aa) Art. 15 DSRL
bb) § 6a BDSG a.F.
b) Normcharakter des Art. 22 DSGVO
2. Anwendungsbereich der Vorschrift
a) Automatisierte Einzelfallentscheidung
aa) Entscheidung auf Grundlage einer automatisierten Verarbeitung
bb) Unterwerfung des Betroffenen
cc) Ausschließliches Beruhen
b) Rechtliche Wirkung oder erhebliche Beeinträchtigung durch die Entscheidung
aa) Rechtliche Wirkung
(1) Grundsätzliches
(2) Beschränkung des Anwendungsbereichs auf negative rechtliche Wirkungen
(3) Zwischenfazit
bb) Erhebliche Beeinträchtigung in ähnlicher Weise
(1) Grundsätzliches
(2) Insbesondere: Personalisierte Preisdifferenzierung
(3) Zwischenfazit
c) Ausnahmetatbestände
aa) Abschluss oder Erfüllung eines Vertrages
bb) Öffnungsklausel für unionsrechtliche und mitgliedstaatliche Regelungen
(1) § 37 BDSG
(2) § 31 BDSG
cc) Ausdrückliche Einwilligung des Betroffenen
dd) Erforderliche Schutzmaßnahmen
3. Zwischenergebnis: Auswirkungen auf den Einsatz lernender Systeme
III. Informationspflichten und Auskunftsansprüche bei automatisierten Einzelentscheidungen
1. Grundsätzliches
a) Inhaltliche Anforderungen und Zeitpunkt der Informationserteilung
b) Formale Anforderungen
2. Pflicht zur Information und Auskunft über den Einsatz von KI de lege lata
a) Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung ("Ob")
b) Einzelheiten der automatisierten Entscheidungsfindung ("Wie")
IV. Allgemeine Erfordernisse des Transparenzgrundsatzes abseits von Art. 22 DSGVO
V. Zwischenergebnis
Kapitel 5: KI und Zweckbindung
I. Inhalt des Zweckbindungsgrundsatzes
II. Zweckbindung bei der Verarbeitung personenbezogener Daten zum Zwecke des maschinellen Lernens
1. Anforderungen an die Konkretisierung des Zwecks
2. Weiterverarbeitung zu Zwecken des maschinellen Lernens
a) Fortentwicklung eines intelligenten Systems als "wissenschaftliche Forschung"
b) Kompatibilitätstest gemäß Art. 6 Abs. 4 DSGVO
3. Risikoorientierte Auslegung des Zweckbindungsgrundsatzes
III. Zwischenergebnis
Kapitel 6: KI und Datenminimierung sowie Speicherbegrenzung
I. KI und Datenminimierung
II. KI und Speicherbegrenzung
Kapitel 7: Zwischenfazit - Vereinbarkeit von KI mit den Datenschutzgrundsätzen
Teil 4: Regulierungsansätze für einen transparenten Einsatz von KI
Kapitel 1: Ein subjektives "Recht auf Erklärung" des Betroffenen?
I. Vorteile eines solchen Rechts
II. Normative Verortung eines Rechts auf Erklärung
III. Argumente gegen ein Recht auf Erklärung
1. Vergleich mit der früheren Rechtslage
2. Entgegenstehende Rechte und Interessen des Verantwortlichen
a) Geistiges Eigentum
b) Geschäftsgeheimnisse
c) Einschränkung der Beschränkungen
3. Faktischer Nutzen einer umfassenden Auskunft
IV. Zwischenfazit
V. Konturierung eines Rechts auf Erklärung mit Hilfe des risikobasierten Ansatzes der DSGVO
1. Ursprung und Charakter des risikobasierten Ansatzes
2. Eignung des risikobasierten Ansatzes zur Präzisierung eines Rechts auf Erklärung
VI. Inhalt des Rechts auf Erklärung
1. Abgrenzung nach Bezugspunkt und maßgeblichem Blickwinkel
2. Anforderungen an die Begründung einer konkreten Entscheidung
a) Ermittlung der Begründungstiefe aus der Perspektive ihres Zwecks
b) Vergleich mit dem Begründungserfordernis hoheitlichen Handelns
VII. Ergebnis: Ein Recht auf Erklärung algorithmischer Entscheidungen
Kapitel 2: Pflichten der Betreiber intelligenter Systeme
I. Zulassungskontrolle
II. Fortwährende ergänzende Algorithmenkontrolle
1. Kontrollrechte der Untersuchungsbehörden
2. Mitwirkungspflichten des Betreibers
III. Kennzeichnung algorithmischer Entscheidungen
IV. Pseudonymisierung und Anonymisierung personenbezogener Daten
1. Regelungen der DSGVO zu Pseudonymisierung und Anonymisierung
a) Pseudonymisierung
b) Anonymisierung
2. Insbesondere: Anonymisierungstechniken beim maschinellen Lernen
a) K-Anonymisierung
b) Differential Privacy
c) Homomorphe Verschlüsselung
3. Zwischenfazit
V. Freiwillige Selbstverpflichtung und Zertifizierungsmöglichkeiten
Kapitel 3: Aufsichtsbehördliche Sanktionsmöglichkeiten und individueller Rechtsschutz
I. Datenschutzrechtliche Sanktionsmöglichkeiten
II. Möglichkeiten individuellen Rechtsschutzes
Teil 5: Fazit
Kapitel 1: Thesen zu einem datenschutzkonformen Einsatz intelligenter Systeme
Kapitel 2: Ausblick
Literaturverzeichnis

Systemvoraussetzungen

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