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Hans Gert Graebe / Seminar Wissen /
2021-01-14


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Arthur Knospe: Urheberrecht im Wandel

Termin: 14. Januar 2021 15.15 Uhr

Ort: BBB-Raum BIS.SIM

Thema 1: Arthur Knospe, Johannes Pein: Urheberrecht im Wandel

Thema 2: Isabelle Meichsner, Stefan Jahns: Big Data und KI – Möglichkeiten und Grenzen

Ankündigung

Thema 1: Wem gehört der Wissensschatz der Menschheit? Wie kann diese digitale Ressource nachhaltig verwaltet werden? Was ist der bestmögliche Kompromiss zwischen den Interessen von Kreativschaffenden, Nutzern und Verwertungsgesellschaften und wie können die rechtlichen und wirtschaftlichen Ansprüche dieser Parteien unter den Herausforderungen des digitalen Wandels gewahrt werden? Diese Fragen wollen wir in diesem Vortrag diskutieren und einen Ausblick in Konzepte und Aufgaben der Zukunft wagen.

Es wird geklärt, wie sich das Urheberrecht entwickelt hat und zu seiner heutigen Form gelangt ist. Und es wird ein Einblick in die Praxis von Uploadfiltern, die EU-Urheberrechtsreform und Ansätzen von Open Culture gegeben.

Arthur Knospe, Johannes Pein, 06.01.2021

Thema 2: Laut einer Schätzung der International Data Corporation werden 2020 über 59 Zettabytes an Daten weltweit erstellt, erfasst, kopiert und verbraucht. Gleichzeitig gewinnen die Themen Big Data und KI immer mehr an Popularität. Verschiedene politische, soziale und ökonomische Fragestellungen rund um dieses Thema werden die nächsten Jahre prägen. Welche Möglichkeiten und Grenzen, gerade in Bezug auf das Thema Nachhaltigkeit, bieten diese beiden Bereiche?

Im Vortrag wird diese Frage anhand verschiedener Anwendungsbeispiele näher erläutert, darunter die Förderung der Nachhaltigkeit der Meere, die Verbesserung der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine sowie die Möglichkeiten der Gait Recognition.

Isabelle Meichsner, Stefan Jahns, 07.01.2021

Anmerkungen

In beiden Vorträgen ging es im Kern um dasselbe Thema: Was fangen wir mit den geschätzt 175 Zettabyte Daten (statistica.de, Prognose zum weltweit generierten Datenvolumen 2025, veröffentlicht von F. Teuber am 14.09.2020) an?

Im ersten Vortrag ging es um die Frage "Wem gehört das alles?" Wer sind die Eigentümer (oder auch nur Besitzer – auf diese wesentliche Unterscheidung im Eigentumsrecht gingen die Vortragenden allerdings nicht ein) dieser unermesslichen Schätze? Wer sind die geistigen Eigentümer dieser "immateriellen nicht-rivalisierenden Wissensgüter"? Im Nachhinein bin ich mir aber nicht sicher, ob über geistige Eigentümer oder nur über geistiges Eigentum oder gar nur über digitale Güter gesprochen wurde. Allerdings wurde definitiv nicht über Nutzungsrechte, Eigner von Nutzungsrechten und Prozesse der Enteignung von Urhebern gesprochen. Diese Feinheiten wären aber wichtig gewesen, um zu verstehen, warum Sie beim Kauf eines Windows-Notebooks Eigentümer des Notebooks werden, nicht aber Eigentümer des darauf installierten Betriebssystems – übrigens ganz anders als im Immobilienrecht, wo das Bauwerk dem Eigentümer von Grund und Boden gehört, wie gerade die letzten ostdeutschen Datschenbesitzer noch einmal erfahren, die zu DDR-Zeiten entsprechende Bauwerke auf ihnen nicht gehörendem Grund und Boden errichtet hatten.

Ohne eine korrekte rechtliche Einordnung der im Vortrag verwendeten Begrifflichkeiten und Sachverhalte bleibt der Rest aber weit von einer realen Einschätzung der Auseinandersetzungen um ein modernes Urheberrecht entfernt und kratzt nur an der Oberfläche der Phänomene. Argumente und Auseinandersetzungen, die vor 15 Jahren noch sehr präsent waren und hart geführt wurden, scheinen heute weitgehend vergessen oder weichgespült zu sein.

Im zweiten Vortrag wurden drei Beispiele vorgestellt, an denen die Möglichkeiten und Grenzen von Big Data und KI ausgelotet werden sollten. Zwei davon (Emotionserkennung und Gangerkennung) lassen sich direkt der engeren Kategorie der Mustererkennung mit modernen Ansätzen des Bild verarbeitenden Machine Learning zuordnen. Der Fokus lag stark auf technischen Aspekten, potenzielle Anwendungsszenarien wurden gestreift, konnten allerdings wenig überzeugen, da die vorgestellten Verfahren entweder noch nicht zur Reife eines ingenieur-technischen Einsatzes gediehen sind oder aber sie aus anderen Gründen im ingenieur-technischen Methodenmix konkreter Anwendungsszenarien nicht zum Zuge kamen. Das schmälert den Wert wissenschaftlicher Untersuchungen auf diesem Gebiet nicht, allerdings müsste dann deutlich werden, dass sich die Ergebnisse auch an den Standards experimenteller Wissenschaft messen können, unabhängig davon, in welchem Umfang die im ersten Teil des Vortrags präsentierten Begriffsbildungen zu Big Data und KI tragen. Auf entsprechende Nachfrage räumte der Vortragende jedenfalls ein, dass die Ergebnisse kaum Standards etwa der ebenfalls Big Data verarbeitenden experimentellen Physik genügen würden. In der Diskussion wurden die üblichen Debatten zu gesellschaftlichen Konsequenzen der sich abzeichnenden technischen Möglichkeiten, insbesondere zu Freiheits- und Persönlichkeitsrechten, auf einem wenig akademischen Niveau geführt, das ohne eine präzise begriffliche Fundierung erreicht werden kann.

Von etwas anderem Charakter war das erste Beispiel, in dem es um das System eines Global Fishing Watch ging, das einen klaren Prozess der Etablierung einer internationalen Institutionalisierung einer Verfahrensweise zum Gegenstand hatte, mit der ein Monitoring von Fischfangaktivitäten durchgesetzt werden soll als Voraussetzung dafür, das Phänomen der globalen Überfischung in den Griff zu bekommen. In jenem Konflikt zwischen den Interessen von Einzelkapitalen und globalen Menschheitsinteressen sind rechtliche, ökonomische, finanzielle und technische Fragen und Interessen verwoben, was leider im Vortrag ebenfalls nicht umfassend genug dargestellt wurde. Insbesondere können Unternehmen als juristische Personen nicht im selben Umfang Schutzrechte einer "Privatsphäre" geltend machen wie natürliche Personen, womit sich in diesem Anwendungsfall öffentliche, teilöffentliche und private Informationsströme leichter vernetzen lassen, zumal Aspekte der Interessensabwägung unter heutigen politischen Bedingungen globale ökologische Prozesse hoch wichten. Auch spielen hier semantische Interpretationen der Daten eine deutlich zentralere Rolle als in den beiden anderen Beispielen. In einer der beiden Seminararbeiten soll dieses Beispiel deshalb unter den genannten Aspekten genauer ausgearbeitet werden.

Hans-Gert Gräbe, 19.01.2021


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