Innovation, Quantum-AI Technology & Law

Blog over Kunstmatige Intelligentie, Quantum, Deep Learning, Blockchain en Big Data Law

Blog over juridische, sociale, ethische en policy aspecten van Kunstmatige Intelligentie, Quantum Computing, Sensing & Communication, Augmented Reality en Robotica, Big Data Wetgeving en Machine Learning Regelgeving. Kennisartikelen inzake de EU AI Act, de Data Governance Act, cloud computing, algoritmes, privacy, virtual reality, blockchain, robotlaw, smart contracts, informatierecht, ICT contracten, online platforms, apps en tools. Europese regels, auteursrecht, chipsrecht, databankrechten en juridische diensten AI recht.

Berichten in Innovation
We hebben dringend een recht op dataprocessing nodig

Deze column is gepubliceerd op platform VerderDenken.nl van het Centrum voor Postacademisch Juridisch Onderwijs (CPO) van de Radboud Universiteit Nijmegen. https://www.ru.nl/cpo/verderdenken/columns/we-dringend-recht-dataprocessing-nodig/

5 juridische obstakels voor een succesvol AI-ecosysteem

Eerder schreef ik dat vraagstukken over het (intellectueel) eigendom van data, databescherming en privacy een belemmering vormen voor het (her)gebruiken en delen van hoge kwaliteit data tussen burgers, bedrijven, onderzoeksinstellingen en de overheid. Er bestaat in Europa nog geen goed functionerend juridisch-technisch systeem dat rechtszekerheid en een gunstig investeringsklimaat biedt en bovenal is gemaakt met de datagedreven economie in het achterhoofd. We hebben hier te maken met een complex probleem dat in de weg staat aan exponentiële innovatie.

Auteursrechten, Privacy en Rechtsonzekerheid over eigendom van data

De eerste juridische horde bij datadelen is auteursrechtelijk van aard. Ten tweede kunnen er (sui generis) databankenrechten van derden rusten op (delen van) de training-, testing- of validatiedataset. Ten derde zullen bedrijven na een strategische afweging kiezen voor geheimhouding, en niet voor het patenteren van hun technische vondst. Het vierde probleempunt is rechtsonzekerheid over juridisch eigendom van data. Een vijfde belemmering is de vrees voor de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG). Onwetendheid en rechtsonzekerheid resulteert hier in risicomijdend gedrag. Het leidt niet tot spectaculaire Europese unicorns die de concurrentie aankunnen met Amerika en China.

Wat is machine learning eigenlijk?

Vertrouwdheid met technische aspecten van data in machine learning geeft juristen, datawetenschappers en beleidsmakers de mogelijkheid om effectiever te communiceren over toekomstige regelgeving voor AI en het delen van data.

Machine learning en datadelen zijn van elementair belang voor de geboorte en de evolutie van AI. En daarmee voor het behoud van onze democratische waarden, welvaart en welzijn. Een machine learning-systeem wordt niet geprogrammeerd, maar getraind. Tijdens het leerproces ontvangt een computer uitgerust met kustmatige intelligentie zowel invoergegevens (trainingdata), als de verwachte, bij deze inputdata behorende antwoorden. Het AI-systeem moet zelf de bijpassende regels en wetmatigheden formuleren met een kunstmatig brein. Algoritmische, voorspellende modellen kunnen vervolgens worden toegepast op nieuwe datasets om nieuwe, correcte antwoorden te produceren.

Dringend nodig: het recht op dataprocessing

De Europese Commissie heeft de ambitie om datasoevereiniteit terug te winnen. Europa moet een internationale datahub worden. Dit vereist een modern juridisch raamwerk in de vorm van de Europese Data Act, die in de loop van 2021 wordt verwacht. Het is naar mijn idee cruciaal dat de Data Act een expliciet recht op dataprocessing bevat.

Technologie is niet neutraal

Tegelijkertijd kan de architectuur van digitale systemen de sociaal-maatschappelijke impact van digitale transformatie reguleren. Een digitaal inclusieve samenleving moet technologie actief vormgeven. Technologie an sich is namelijk nooit neutraal. Maatschappelijke waarden zoals transparantie, vertrouwen, rechtvaardigheid, controle en cybersecurity moeten worden ingebouwd in het design van AI-systemen en de benodigde trainingdatasets, vanaf de eerste regel code.

Meer lezen
The Right to Process Data for Machine Learning Purposes in the EU

Harvard Law School, Harvard Journal of Law & Technology (JOLT) Volume 34, Digest Spring 2021

New interdisciplinary Stanford University AI & Law research article: “The Right to Process Data for Machine Learning Purposes in the EU”.

Download the article here: Kop_The Right to Process Data-Harvard

Data Act & European data-driven economy

Europe is now at a crucial juncture in deciding how to deploy data driven technologies in ways that encourage democracy, prosperity and the well-being of European citizens. The upcoming European Data Act provides a major window of opportunity to change the story. In this respect, it is key that the European Commission takes firm action, removes overbearing policy and regulatory obstacles, strenuously harmonizes relevant legislation and provides concrete incentives and mechanisms for access, sharing and re-use of data. The article argues that to ensure an efficiently functioning European data-driven economy, a new and as yet unused term must be introduced to the field of AI & law: the right to process data for machine learning purposes.

The state can implement new modalities of property

Data has become a primary resource that should not be enclosed or commodified per se, but used for the common good. Commons based production and data for social good initiatives should be stimulated by the state. We need not to think in terms of exclusive, private property on data, but in terms of rights and freedoms to use, (modalities of) access, process and share data. If necessary and desirable for the progress of society, the state can implement new forms of property. Against this background the article explores normative justifications for open innovation and shifts in the (intellectual) property paradigm, drawing inspiration from the works of canonical thinkers such as Locke, Marx, Kant and Hegel.

Ius utendi et fruendi for primary resource data

The article maintains that there should be exceptions to (de facto, economic or legal) ownership claims on data that provide user rights and freedom to operate in the setting of AI model training. It concludes that this exception is conceivable as a legal concept analogous to a quasi, imperfect usufruct in the form of a right to process data for machine learning purposes. A combination of usus and fructus (ius utendi et fruendi), not for land but for primary resource data. A right to process data that works within the context of AI and the Internet of Things (IoT), and that fits in the EU acquis communautaire. Such a right makes access, sharing and re-use of data possible, and helps to fulfil the European Strategy for Data’s desiderata.

Meer lezen
Mauritz Kop becomes TTLF Fellow at Stanford University

AIRecht Partner joins Stanford Law School’s Transatlantic Thinktank

Honoured and thrilled to join Stanford Law School’s Transatlantic Thinktank and become TTLF Fellow at Stanford University. It is the Silicon Valley, California based Transatlantic Technology Law Forum’s objective to raise professional understanding and public awareness of transatlantic challenges in the field of law, science and technology, as well as to support policy-oriented research on transatlantic issues in the field.

Human Centred AI & IPR policy

My comparative, interdisciplinary research project focuses on Human Centred AI & IPR policy. How to realize an impactful transformative tech related IP (intellectual property) policy that facilitates an innovation optimum and protects our common Humanist moral values at the same time?

Focus beyond Intellectual Property Law

With an additional focus beyond IP, the research shall present ideas on how Europe and The United States could apply sustainable disruptive innovation policy pluralism (i.e. mix, match and layer IP alternatives such as competition law and government-market hybrids) to enable fair-trading conditions and balance the effects of exponential innovation within the Transatlantic markets. The research envisages that the presented ideas and viewpoints will be refined towards more actual policies in Brussels and Washington.

Meer lezen