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Machine Learning

22. September 2017 um 11:00 Uhr bis 12:30 Uhr

Ref­er­enten: Jun.-Prof. Dr. Artus Krohn-Grim­berghe, Ana­lytis­che Infor­ma­tion­ssys­teme und Busi­ness Intel­li­gence,
Uni­ver­sität Pader­born
Dr. Micha-Manuel Bues, Lev­er­ton GmbH, Berlin
Prof. Dr. Georg Borges, Insti­tut für Rechtsin­for­matik, Uni­ver­sität des Saar­lan­des
Prof. Dr. Louisa Specht, Lehrstuhl für Europäis­ches und Inter­na­tionales Dat­en- und Infor­ma­tion­srecht,
Uni­ver­sität Pas­sau
Mod­er­a­tion: Prof. Dr. Christoph Sorge, juris Stiftung­spro­fes­sur für Rechtsin­for­matik und CISPA, Uni­ver­sität des Saar­lan­des
Jörn Erbguth, Dipl. Infor­matik­er und Jurist, Berater für Rechtsin­for­matiksys­teme, Pro­movend an der Uni­ver­sität Genf
zur Blockchain im Bere­ich Infor­ma­tion Sys­tem Sci­ence

Kün­stliche Intel­li­genz, Machine Learn­ing bzw. Deep Learn­ing ermöglichen Sys­teme, denen keine konkreten Regeln vorgegeben wer­den, son­dern die an Hand von Beispie­len ler­nen. Dies ermöglicht faszinierende Anwen­dun­gen wie z.B. das autonome Fahren, erweckt jedoch auch Äng­ste, da diese Sys­teme schlechter kon­trol­lier­bar sind. Wir begin­nen mit ein­er Ein­führung in die Funk­tion­sweise dieser Tech­nolo­gie. Daran fol­gt eine Darstel­lung zur Anwen­dung im juris­tis­chen Umfeld und schließlich eine juris­tis­che Betra­ch­tung der Sys­teme, die auf dieser Tech­nolo­gie beruhen.

Maschinelles Lernen – Einordnung, Übersicht, Grenzen und Möglichkeiten

Der Kurzvor­trag ver­sucht die Grund­la­gen maschinellen Ler­nens samt Möglichkeit­en und Gren­zen dieses sich derzeit stark im Fokus der Öffentlichkeit befind­lichen Forschungs­ge­bi­etes darzustellen. Dazu wer­den anschauliche Prax­is­beispiele ange­führt und auch ein kurz­er Aus­blick auf Anwen­dungsmöglichkeit­en im rechtswis­senschaftlichen Umfeld gegeben. Zusät­zlich wird skizziert warum es nicht triv­ial ist, für Men­schen ver­ständlich zu erk­lären, woran ein Algo­rith­mus seine Vorher­sagen fest­macht.

Jun.-Prof. Dr. Artus Krohn-Grim­berghe ist Junior­pro­fes­sor für Ana­lytis­che Infor­ma­tion­ssys­teme & BI an der Uni­ver­sität Pader­born. Er ist weit­er­hin Mit­grün­der zweier Star­tups im Bere­ich Pre­dic­tive Ana­lyt­ics und Maschinelles Ler­nen. Er beschäftigt sich mit der Forschung an Algo­rith­men für ver­schiedene Machine-Learn­ing-Anwen­dun­gen unter anderem in den Sek­toren Gesund­heit und Indus­trie.

Machine Learning in der juristischen Praxis

Herr Dr. Bues wird in seinem Vor­trag ins­beson­dere die prak­tis­chen Chan­cen Her­aus­forderun­gen des Ein­satzes von Machine Learn­ing im Rechts­bere­ich beleucht­en. Im Rechts­bere­ich wird Soft­ware, die auf Machine Learn­ing Algo­rith­men beruht, zunehmend einge­set­zt. Hier­bei zeigen sich erste “best prac­tices” aber auch konkrete Prob­leme und Gren­zen. In dem Vor­trag soll es neben ein­er Bestand­sauf­nahme darum gehen, die derzeit­i­gen Leit­planken von Machine Learn­ing im Rechts­bere­ich näher auszuleucht­en und auch einen Blick nach vorne zu wagen.

Dr. Micha-Manuel Bues ist Geschäfts­führer beim Legal-Tech- Unternehmen Lev­er­ton in Berlin. Von 2013 bis 2016 war er Anwalt bei der Kan­zlei Gleiss Lutz und dort spezial­isiert auf die Bere­iche Kartell­recht und Com­pli­ance. Er studierte Jura in Pas­sau, Bonn und Oxford.
Dr. Micha-Manuel Bues beschäftigt sich als Mit­glied der Exec­u­tive Fac­ul­ty der Bucerius Law School seit mehreren Jahren the­o­retisch und prak­tisch mit der Schnittstelle von Recht und Tech­nolo­gie. Er betreibt zu den The­men Legal Tech, Legal Inno­va­tion & Legal Star­tups den größten Blog (www.legal-tech- blog.de) im deutschsprachi­gen Raum.

Rechtsfragen maschinellen Lernens

Der Kurzvor­trag gibt einen Ein­blick in rechtliche Aspek­te des maschinellen Ler­nens. Der Schw­er­punkt liegt bei Pflicht­en und Ver­ant­wortlichkeit­en im Zusam­men­hang mit der Her­stel­lung, dem Ver­trieb und dem Betreiben selb­stler­nen­der Sys­teme.

Prof. Dr. Georg Borges ist Inhab­er des Lehrstuhls für Bürg­er­lich­es Recht, Rechtsin­for­matik, deutsches und inter­na­tionales Wirtschaft­srecht sowie Recht­s­the­o­rie und geschäfts­führen­der Direk­tor des Insti­tuts für Rechtsin­for­matik an der Uni­ver­sität des Saar­lan­des; er war zudem Richter am Ober­lan­des­gericht Hamm (2012 – 2015). Aktuelle Forschungss­chw­er­punk­te liegen in Rechts­fra­gen autonomer Sys­teme, KI, Daten­schutz, IT-Sicher­heit, Indus­trie 4.0 und E‑Justice.

Impulsvortrag: Regulierung selbstlernender, rechtsgeschäftsersetzender Systeme

Die Tech­nik erlaubt es zunehmend, rechts­geschäftliche Vere­in­barun­gen durch algo­rith­misierte, selb­stler­nende Dien­ste zu erset­zen (z.B. Gesicht­serken­nung zur Ein­lasskon­trolle in Einkauf­szen­tren). Die rechtliche Reg­ulierung solch­er Dien­ste wird dabei bish­er jedoch wenig bedacht. Der Tech­nik darf hier nicht mehr ges­tat­tet sein, als dem Rechts­geschäft. Tech­nikreg­ulierung ist daher den Vor­gaben rechts­geschäftlich­er Reg­ulierung zwin­gend anzu­passen. Ein Neg­a­tivbeispiel für Tech­nikreg­ulierung find­et sich im Urhe­ber­recht, wo es tech­nis­chen Schutz­maß­nah­men expliz­it ges­tat­tet ist, auch solche Schrankenbes­tim­mungen auszuschließen, die durch Rechts­geschäft nicht oder nur eingeschränkt abbedun­gen wer­den kön­nen.

Frau Prof. Dr. Louisa Specht ist seit Anfang des Jahres Inhab­erin des neu geschaf­fe­nen Lehrstuhls für Europäis­ches und Inter­na­tionales Dat­en- und Infor­ma­tion­srecht an der Uni­ver­sität Pas­sau. Zu ihren Forschungss­chw­er­punk­ten zählen vor allem das Inter­net- und das Medi­en­recht, das Urhe­ber- und Kun­sturhe­ber­recht, der Gewerbliche Rechtss­chutz, das Bürg­er­liche Recht sowie das Per­sön­lichkeits- und Daten­schutzrecht.

Details

Datum:
22. September 2017
Zeit:
11:00 Uhr bis 12:30 Uhr
Veranstaltungskategorien:
,

Veranstaltungsort

Hörsaal 0.19
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