Künstliche Intelligenz im öffentlichen Sektor: Verfassungs- und datenschutzrechtlicher Rahmen für den staatlichen Einsatz intelligenter Technologien
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Duncker & Humblot
[2023]
|
| Schriftenreihe: | Internetrecht und digitale Gesellschaft
Band 48 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 273 Seiten 23.3 cm x 15.7 cm, 422 g |
| ISBN: | 9783428188383 3428188381 |
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INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
1
EINFUEHRUNG
19
A.
PROBLEMAUFRISS
.
23
I.
RISIKEN
RICHTIG
EINORDNEN
.
23
1.
ALGORITHMENPHOBIE
UEBERWINDEN
.
24
A)
GEFAHREN
IDENTIFIZIEREN
.
26
B)
CHANCEN
.
27
2.
DAS
TEAM
MENSCH-MASCHINE
UND
SEINE
STAERKEN
.
28
A)
FOERDERNDE
AUFGABE
DES
MENSCHEN
.
28
AA)
TRAINIEREN
.
29
BB)
ERKLAEREN
.
29
CC)
UEBERWACHEN
.
29
B)
FOERDERNDE
AUFGABEN
DER
KL-SYSTEME
.
30
AA)
VERSTAERKEN
.
30
BB)
SKALIERBARKEIT
UND
GESCHWINDIGKEIT
.
31
II.
ZWISCHENERGEBNIS
.
31
B.
ZIEL
DER
UNTERSUCHUNG
UND
UNTERSUCHUNGSGEGENSTAND
.
32
I.
AUFZEIGEN
RECHTLICHER
GRENZEN
FUER
KL-SYSTEME
IM
OEFFENTLICHEN
SEKTOR
32
1.
VOLLAUTOMATION
UND
ASSISTENZSYSTEME
.
33
2.
TRAININGS
UND
IMPLEMENTIERUNGSPHASE
.
34
II.
DARLEGUNG
DER
TECHNISCHEN
GRUNDLAGEN
.
35
III.
GEGENUEBERSTELLUNG
VON
MENSCH
UND
MASCHINE
.
35
IV.
RECHTLICHE
PERSPEKTIVE
DER
UNTERSUCHUNG
.
36
1.
TECHNIK
UND
RECHT
.
36
A)
ETHISCHE
FRAGEN
.
36
B)
RECHTLICHE
BEWERTUNG
VON
KL-SYSTEMEN
IM
OEFFENTLICHEN
SEKTOR.
37
2.
WARUM
FINDEN
KL-SYSTEME
EINZUG
IN
DEN
OEFFENTLICHEN
SEKTOR?
.
39
C.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
WEITERE
STRUKTUR
DER
ARBEIT
.
40
TEIL
2
TERMINOLOGIE
DER
KI
UND
TECHNISCHE
GRUNDLAGEN
42
A.
DEFINITORISCHE
UNSCHAERFE
DER
KI
.
42
I.
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
ALS
OBERBEGRIFF
FUER
MASCHINELLES
LERNEN
.
44
8
INHALTSVERZEICHNIS
II.
KI
ALS
QUALITAETSSTUFE
VON
ALGORITHMISCHEN
ENTSCHEIDUNGEN
ALS
AUCH
VON
SELBSTLERNENDEN
TECHNOLOGIEN
.
44
III.
TECHNISCHE
ENTWICKLUNGSSTUFEN
DER
KI
.
46
1.
DIE
SUPERINTELLIGENZ
.
47
2.
STARKE
KI
.
47
3.
SCHWACHE
KI
.
48
IV.
ZWISCHENERGEBNIS
.
49
B.
DATEN
.
50
C.
TECHNISCHE
GRUNDLAGEN
IN
GEGENUEBERSTELLUNG
MIT
DEM
MENSCHEN
.
50
I.
VERZERRTE
MENSCHLICHE
ENTSCHEIDUNGEN
.
51
1.
DAS
ZWEI-SYSTEME-MODELL
MENSCHLICHEN
DENKENS
.
52
2.
DER
MENSCH
ALS
ASSOZIATIONSMASCHINE
.
53
A)
ASSOZIATIVE
KOHAERENZ
.
53
B)
ATTRIBUTSUBSTITUTION
.
55
C)
VERARBEITUNGSFLUESSIGKEIT
.
55
3.
KI-RELEVANTE
MENSCHLICHE
KOGNITIVE
VERZERRUNGEN
.
56
A)
DER
HALO-EFFEKT
.
56
B)
DER
ANKER-EFFEKT
.
57
AA)
BEWUSSTE
ANPASSUNG
.
57
BB)
UNBEWUSSTER
PRIMING-EFFEKT
.
57
CC)
RISIKEN
VON
SCOREWERTEN
BEI
ASSISTIERENDEN
KL-SYSTEMEN
.
58
4.
ZWISCHENERGEBNIS
.
59
II.
FUNKTIONSWEISE
DER
SCHWACHEN
KI
.
60
1.
DETERMINISTISCHE
ALGORITHMEN
.
61
A)
DETERMINISTISCHE,
KONDITIONALE
ALGORITHMEN
.
61
B)
DAS
POLANYI-PARADOXON
.
62
2.
MACHINE
LEARNING
.
63
A)
KI
IST
EIN
ENTSCHEIDUNGSSYSTEM
.
65
B)
STILE
DES
MACHINE
LEAMINGS
.
65
AA)
UEBERWACHTES
LERNEN
FUER
VORAUSSAGUNGEN
DER
ZUKUNFT
.
66
BB)
TYPISCHE
LERNZIELE
.
66
(1)
KLASSIFIZIERUNGEN
.
67
(2)
REGRESSION
ZUM
MITTELWERT
.
68
CC)
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
69
(1)
CLUSTERING
.
69
(2)
ABGRENZUNG
CLUSTERING
UND
KLASSIFIKATION
.
70
(3)
DIMENSIONSREDUKTION
.
71
DD)
VERSTAERKENDES
LERNEN
.
71
C)
MODELLE
VON
MACHINE-LEARNING-ALGORITHMEN
.
72
AA)
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
72
BB)
DEEP
LEARNING
UND
NEURONALE
NETZE
.
73
(1)
TIEFE
NEURONALE
NETZE
.
73
INHALTSVERZEICHNIS
9
(2)
TRAINING
UND
DAS
BLACKBOX-PHAENOMEN
.
74
D)
ZWISCHENERGEBNIS
.
76
3.
KI
ERKENNT
SELBST
WECHSELSEITIGE
BEZIEHUNGEN
ZWISCHEN
IN
UND
OUTPUT
.
76
A)
DER
UNTERSCHIED
ZWISCHEN
REGRESSION
UND
KORRELATION
.
77
B)
DER
MENSCH
UND
DAS
REGRESSIONSPHAENOMEN
.
77
C)
ZWISCHENERGEBNIS
.
78
4.
VIER
WESENSMERKMALE
DER
BIG-DATA-ANALYSE
.
79
5.
DER
MENSCH
ALS
ELEMENT
IN
DER
KI
.
80
A)
AUSWAHL
DER
DATEN,
ANLEITUNG
UND
UEBERWACHUNG
DES
LERNPRO
ZESSES
.
80
B)
BEWERTUNG
DER
KONSEQUENZEN
VON
ENTSCHEIDUNGEN
.
82
III.
ZWISCHENERGEBNIS
.
82
D.
AUTOMATIONSGRADE
BEI
DER
IMPLEMENTIERUNG
VON
KL-SYSTEM-GESTUETZTEN
ENTSCHEIDUNGEN
IM
OEFFENTLICHEN
SEKTOR
.
82
I.
DAS
FUENF-STUFEN-MODELL
DER
ENTSCHEIDUNGEN
.
83
1.
ASSISTIERTES
ENTSCHEIDEN
.
83
2.
TEILWEISES
ENTSCHEIDEN
.
83
3.
GEPRUEFTES
ENTSCHEIDEN
.
83
4.
DELEGIERTES
ENTSCHEIDEN
.
84
5.
VOLLAUTOMATISIERTES
ENTSCHEIDEN
.
84
II.
ZWISCHENERGEBNIS
.
84
TEIL
3
PARADIGMATISCHE
EINSATZFELDER
85
A.
JUSTIZ
.
85
I.
COMPAS:
RUECKFAELLIGKEITSSCORE
FUER
STRAFTAETER
IM
RAHMEN
VON
HAFTENT
SCHEIDUNGEN
.
85
1.
INFORMATIONSGRUNDLAGEN
DES
SCOREWERTS
.
86
2.
PROGNOSESYSTEM
MIT
RASSISTISCHEN
TENDENZEN
.
88
A)
DAS
KORRELATIONSPROBLEM
BEI
RISIKOWERTEN
.
89
B)
STRAFZUMESSUNG
IST
EINE
EINZELFALLBEZOGENE
SCHULDFRAGE
.
90
C)
UNTERSUCHUNGSHAFT
.
93
3.
FAIRNESS
ALS
EINGESCHRAENKTE
OPTIMIERUNG
.
94
4.
UEBERPRUEFBARKEIT
SICHERSTELLEN
.
95
5.
RUECKKOPPELUNGSVERZERRUNG
.
96
6.
NACHTEILIGE
ANKEREFFEKTE
DURCH
ALGORITHMISCHE
RISIKOWERTE
.
97
II.
VERFASSUNGSRECHTLICHER
RAHMEN
FUER
KL-SYSTEME
IN
DER
JUSTIZ
.
98
1.
VERBOT
VOLLAUTOMATISIERTER
ENTSCHEIDUNGEN
.
98
2.
ASSISTIERENDE
SYSTEME
.
99
III.
ZWISCHENFAZIT
.
100
10
INHALTSVERZEICHNIS
B.
EINGRIFFSVERWALTUNG
.
102
I.
PREDICTIVE
POLICING
.
102
1.
MOTIVATION
FUER
DEN
EINSATZ
VON
PREDICTIVE
POLICING
.
103
A)
WIRTSCHAFTLICHKEITSASPEKTE
DURCH
AUGMENTATIVE
MASCHINELLE
UNTERSTUETZUNG
.
104
B)
SICHERHEIT,
UEBERWACHUNG
UND
HERRSCHAFT
.
104
2.
DIGITALISIERUNG
THEORETISCHER
ANSAETZE,
NEAR-REPEAT
.
106
3.
FUNKTIONSWEISE
DER
PRAEDIKTIVEN
ANALYTIK
.
107
4.
ERWARTUNGEN
TECHNISCH
NICHT
ERFUELLBAR
.
108
5.
DOGMATISCHE
EINORDNUNG
DES
PREDICTIVE
POLICING
.
110
A)
GEFAHRENVORSORGE
.
110
AA)
KONKRETE
GEFAHR
.
111
BB)
KANN
DAS
PREDICTIVE-POLICING-SYSTEM
KONKRETE
GEFAHREN
ERKENNEN?
.
111
CC)
GEFAHRENVERDACHT
UND
GEFAHRERFORSCHUNGSEINGRIFFE
.
112
B)
PERSONENBEZOGENES
PREDICTIVE
POLICING
ALS
.
113
6.
EINSATZFELD
IN
DEN
USA
UND
RISIKEN
.
114
A)
GEFAHR
DES
DIRTY
POLICING
DURCH
PERSONENBEZUG
.
115
AA)
BIAS
IN,
BIAS
OUT
.
115
BB)
WAS
IST
YYDIRTY
DATA"?
.
116
B)
AUSWERTUNG
KLASSISCHER
POLIZEIARBEIT
FEHLERANFAELLIG
.
116
7.
PREDICTIVE
POLICING
IN
DEUTSCHLAND
.
117
II.
ZWISCHENFAZIT
.
119
TEIL
4
SPANNUNGSFELDER
UND
GRENZEN
BEIM
EINSATZ
VON
KI
IM
OEFFENTLICHEN
BEREICH
121
A.
RISIKEN
UND
GEGENMASSNAHMEN
.
123
I.
RISIKEN
FUER
INDIVIDUELLE
UND
GESAMTGESELLSCHAFTLICHE
INTERESSEN
.
124
1.
RISIKEN
IN
DER
KONZEPTIONSPHASE
.
124
A)
DISKRIMINIERUNG
DURCH
MENSCHLICHE
VORGABEN
.
125
B)
DISKRIMINIERUNG
DURCH
EINE
FEHLENDE
ODER
UNGEEIGNETE
VORVERAR
BEITUNG
VON
TRAININGSDATEN
.
126
C)
ZWISCHENERGEBNIS
.
127
2.
RISIKEN
IN
DER
IMPLEMENTIERUNGSPHASE
.
128
A)
OBJEKT
ALGORITHMISCHER
VERZERRUNG
DURCH
INTRANSPARENZ
.
128
B)
EINGRIFF
IN
JUSTIZIELLE
GRUNDRECHTE
.
129
C)
ZEMENTIERUNG
VON
DISKRIMINIERUNGEN
UND
HORIZONTALE
WIRK
MACHT
.
130
D)
DISKRIMINIERUNG
DURCH
ADAPTION
MASCHINELLER
ENTSCHEIDUNGEN
.
131
E)
KEIN
ENTKOMMEN
AUS
DER
STEREOTYPISIERUNG
MANGELS
TRANSPARENZ
131
INHALTSVERZEICHNIS
11
F)
SOCIAL
COOLING
.
132
G)
DEMOKRATIEPRINZIP
.
132
H)
GEFAHR
FUER
DEN
RECHTSSTAAT
.
133
I)
SELBSTBESTIMMUNGSRECHT
DES
EINZELNEN
.
134
3.
ZWISCHENERGEBNIS
.
134
II.
GEGENMASSNAHMEN
.
135
1.
YYTRIAL
AND
.
135
2.
BLACKBOX
UND
WHITEBOX-TESTING-ANALYSEN
.
136
A)
DYNAMISCHES
UND
STATISCHES
TESTEN
.
137
B)
EX-POST-ANALYSE
UND
UEBERWACHUNG
.
137
3.
ZWISCHENERGEBNIS
.
138
B.
REGULATORISCHE
ANKNUEPFUNGSPUNKTE
.
138
I.
VERFASSUNGSRECHTLICHE
BEGRENZUNG
DER
EINSATZMOEGLICHKEITEN
.
139
1.
DEMOKRATIE-UND
RECHTSSTAATSPRINZIP
.
139
A)
DEMOKRATISCHE
LEGITIMATION
.
140
B)
RECHTSSTAATSPRINZIP
.
141
2.
ZWISCHENFAZIT
.
142
3.
GRUNDRECHTE
.
144
A)
INFORMATIONELLE
SELBSTBESTIMMUNG
ALS
BEGRENZUNG
DER
DATEN
ERHEBUNG
.
144
B)
LAW
BY
DESIGN
.
145
AA)
BEGRIFFLICHE
EINORDNUNG
.
146
BB)
HERKOEMMLICHE
MOEGLICHKEITEN
ZUR
SICHERUNG
DER
RECHTSBE
FOLGUNG
.
148
CC)
EFFIZIENTE
HERRSCHAFTSFORM
UEBER
ALLE
.
150
DD)
VERHINDERUNG
VON
(IL)LEGALEM
VERHALTEN
.
150
EE)
GRENZEN
DES
LAW
BY
DESIGN
.
152
FF)
KEIN
RECHT
AUF
RECHTSVERSTOSS
.
152
GG)
RECHT
AUF
VOLLZUGSDEFIZIT
.
153
HH)
EIGENVERANTWORTUNG
DES
MENSCHEN
ALS
GRENZE
DES
BY-DE
SIGN-ANSATZES
.
154
II
)
RECHTSSTAATSPRINZIP
VERBIETET
EINE
ALGORITHMISCHE
GEWALT
HERRSCHAFT
.
155
JJ)
VOLLZUG
IST
KEIN
SELBSTZWECK
.
156
4.
ZWISCHENERGEBNIS
.
157
II.
VERFASSUNGSRECHTLICHE
TRANSPARENZ
.
157
1.
NOTWENDIGKEIT
DER
OEFFNUNG
DER
BLACKBOX?
.
158
2.
BEGRUENDUNGSPFLICHT
.
158
3.
ZEITLICHE
UND
INHALTLICHE
UNTERSCHIEDE
ZWISCHEN
BEGRUENDUNG
UND
INFORMATIONEN
.
161
4.
DETAILGRAD,
INHALT
UND
ZWECKE
VON
BEGRUENDUNGEN
.
162
A)
BEGRUENDUNGEN
ZUR
RECHTSSTAATLICHEN
KONTROLLE
.
163
B)
UNIONSRECHTLICHER
GEDANKE
EINER
BEGRUENDUNG
.
164
12
INHALTSVERZEICHNIS
C)
LEGITIMATIONSFUNKTION
.
165
D)
RECHTSSCHUTZFUNKTION
.
165
5.
INFORMATIONSFREIHEIT
ALS
FLANKENSCHUTZ
.
166
6.
DISKRIMINIERUNGSSCHUTZ
UND
JUSTIZIELLE
GRUNDRECHTE
ALS
KONKRETISIE
RUNGEN
VERFASSUNGSRECHTLICHER
TRANSPARENZ
.
168
7.
ZWISCHENERGEBNIS
.
169
III.
DISKRIMINIERUNGSSCHUTZ
IN
ZEITEN
VON
KI
.
169
1.
KL-SYSTEME
SIND
DISKRIMINIERUNGSMASCHINEN
PER
DEFINITIONEM
.
169
2.
NOTWENDIGKEIT
INEINANDERGREIFENDER
REGULARIEN
FUER
EINEN
EFFEKTIVEN
DISKRIMINIERUNGSSCHUTZ
.
171
3.
VERFASSUNGSRECHTLICHER
GLEICHHEITSSATZ
.
172
A)
KONTEXTUALITAET
ALS
NORMATIVER
GEHALT
DES
GLEICHHEITSSATZES
.
173
B)
VERBOT
VON
UNGERECHTFERTIGTEN
UNGLEICHBEHANDLUNGEN
.
175
4.
KL-SYSTEME
UND
DER
VERFASSUNGSRECHTLICHE
GLEICHHEITSSATZ
.
177
A)
KI-SYSTEME
ERZEUGEN
STATISTISCHE
DISKRIMINIERUNGEN
.
177
AA)
GENERALISIERUNGSUNRECHT
.
178
BB)
TYPEN
STATISTISCHER
DISKRIMINIERUNG
.
181
B)
ZWISCHENERGEBNIS
.
181
C)
IST
MACHINE-LEARNING-FAIRNESS
MOEGLICH?
.
182
AA)
FAIRNESS
THROUGH
BLINDNESS
.
182
(1)
MASCHINELLE
MINDERHEITENDISKRIMINIERUNG
.
183
(2)
ZWISCHENERGEBNIS
.
184
BB)
STATISTISCHE
PARITAET
.
185
CC)
HUMAN
IN
THE
LOOP?
.
185
DD)
TRANSPARENZ
.
186
EE)
VALIDIERUNGSVERFAHREN
.
186
D)
ZWISCHENERGEBNIS:
RECHTFERTIGUNGSLAST
LIEGT
BEIM
STAAT
.
187
IV.
KI
UND
DATENSCHUTZRECHT
.
187
1.
DATENSCHUTZRECHTLICHE
ZIEL
WERTE
FUER
EINEN
SOZIOTECHNISCHEN
RAHMEN
189
2.
DATENSCHUTZRECHT
ALS
STEUERUNGSELEMENT
FUER
KL-SYSTEME
.
190
A)
DAS
PROBLEM
DES
PERSONENBEZUGS
.
190
AA)
BINAERER
ANWENDUNGSBEREICH
DER
DSGVO
.
190
(1)
ANONYME
DATEN
.
191
(2)
RE-IDENTIFIZIERUNG
.
193
(3)
RISIKOBASIERTER
MASSSTAB
.
194
BB)
AUF
DAS
INDIVIDUUM
FOKUSSIERTER
ANWENDUNGSBEREICH
.
196
CC)
PROBABILISTISCHE
SCHLUSSFOLGERUNGEN
ALS
VERARBEITUNG
(BESON
DERER
KATEGORIEN)
VON
PERSONENBEZOGENEN
DATEN
.
197
(1)
VERLAESSLICHKEIT
DER
SCHLUSSFOLGERUNG
.
200
(2)
VERARBEITUNGSABSICHT
.
200
(3) PROFILING
UND
KI
.
201
DD)
BETROFFENENRECHTE
IN
BEZUG
AUF
PROBABILISTISCHE
SCHLUSSFOL
GERUNGEN
.
202
INHALTSVERZEICHNIS
13
B)
ZWISCHENERGEBNIS
.
204
C)
ANWENDUNGSBEREICH
DES
ART.
22
DSGVO
UND
KL-SYSTEME
.
205
AA)
EINER
ENTSCHEIDUNG
UNTERWORFEN
.
205
BB)
AUSSCHLIESSLICH
AUTOMATISIERTE
VERARBEITUNG
EINSCHLIESSLICH
PROFILING
.
206
CC)
WIRKUNG
DER
ENTSCHEIDUNG
.
210
D)
ART.
22
DSGVO
ALS
SPEZIELLE
ANTIDISKRIMINIERUNGSNORM
.
210
AA)
.
211
BB)
NEUE
FORMEN
DER
DISKRIMINIERUNG
.
212
E)
AUSNAHMEN
NACH
ART.
22
ABS.
2
LIT.
B)
DSGVO
UND
MINDEST
GARANTIEN
.
213
AA)
NATIONALE
VORSCHRIFTEN
ZU
VOLLAUTOMATISIERTEN
ENTSCHEIDUN
GEN
214
(1)
EINZELFALLGERECHTIGKEIT
UND
GENERALISIERUNG
IM
VERWAL
TUNGSVERFAHREN
.
215
(2)
REGELUNG
IN
DER
AO
.
217
(3)
REGELUNGEN
IM
ALLGEMEINEN
VERWALTUNGSVERFAHRENSRECHT
217
(A)
GESETZGEBERISCHE
ABSICHERUNGSMASSNAHMEN
218
(B)
ERMESSENSREDUKTION
AUF
NULL
.
218
(4)
REGELUNG
IM
SOZIALRECHT
.
218
BB)
ZWISCHENERGEBNIS
.
219
F)
RECHT
AUF
HINZUZIEHEN
EINES
MENSCHLICHEN
ENTSCHEIDERS
.
220
AA)
RESTRIKTIVER
ANWENDUNGSBEREICH
DES
HINZUZIEHUNGSRECHTS?
221
BB)
ZWISCHENERGEBNIS
.
222
3.
KI
UND
GRUNDPRINZIPIEN
DER
DSGVO
.
222
A)
RECHTMAESSIGKEIT,
ART.
5
ABS.
1
LIT.
A)
DSGVO
.
222
AA)
EINWILLIGUNG
.
223
BB)
VERARBEITUNG
ZUR
ERFUELLUNG
EINER
RECHTLICHEN
VERPFLICHTUNG
224
CC)
ERFORDERLICHKEIT,
ART.
6
ABS.
1
LIT.
B)
BIS
LIT.
E)
DSGVO
.
224
DD)
UEBERWIEGENDE
BERECHTIGTE
INTERESSEN
DES
VERANTWORTLICHEN
224
B)
TRANSPARENZ,
TREU
UND
GLAUBEN
BZW.
FAIRNESS,
ART.
5
ABS.
1
LIT.
A)
DSGVO
225
AA)
VERTRAUEN
IN
KL-SYSTEME
ALS
ETHISCHER
ZIELWERT
.
225
BB)
FAIRNESS
.
226
CC)
TRANSPARENZ
.
227
(1)
ALLGEMEINE
INFORMATIONSPFLICHTEN
.
230
(2)
BESONDERE
INFORMATIONSPFLICHTEN
.
231
(A)
DARLEGUNG
DER
INVOLVIERTEN
LOGIK
.
231
(B)
ENGER
ANWENDUNGSBEREICH
DER
VOLLAUTOMATION
.
233
(C)
ZWISCHENERGEBNIS
.
233
(3)
GESCHAEFTSGEHEIMNISSE
UND
GRUNDRECHTE
DES
VERANTWORT
LICHEN
ALS
BEGRENZUNGEN
DER
INFORMATIONSPFLICHTEN
.
233
DD)
ZUKUENFTIGE
LOESUNGSANSAETZE
.
234
14
INHALTSVERZEICHNIS
C)
ZWECKBINDUNG
.
235
AA)
PRIVILEGIERENDE
VERMUTUNGSREGEL
BEI
VERARBEITUNGEN
ZU
STATISTISCHEN
ZWECKEN
.
236
BB)
MOEGLICHE
AUSWIRKUNGEN
AUF
DIE
RECHTE
UND
FREIHEITEN
VON
BETROFFENEN
.
238
(1)
VERARBEITUNG
PERSONENBEZOGENER
DATEN
IN
DER
TRAININGS
PHASE
.
238
(2)
ANWENDUNG
DES
MODELLS
IN
DER
IMPLEMENTIERUNGSPHASE
239
D)
DATENMINIMIERUNG
.
239
E)
DATENRICHTIGKEIT
.
241
Q
SPEICHERBEGRENZUNG
.
242
4.
ZWISCHENERGEBNIS
.
242
5.
ERGAENZENDE
GEGENSTEUERUNGSELEMENTE
INNERHALB
DER
DSGVO
.
243
TEIL
5
AUSBLICK
UND
FAZIT
244
A.
AUSBLICK
.
244
B.
FAZIT:
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
.
250
LITERATURVERZEICHNIS
.
255
STICHWORTVERZEICHNIS
.
272 |
| adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
1
EINFUEHRUNG
19
A.
PROBLEMAUFRISS
.
23
I.
RISIKEN
RICHTIG
EINORDNEN
.
23
1.
ALGORITHMENPHOBIE
UEBERWINDEN
.
24
A)
GEFAHREN
IDENTIFIZIEREN
.
26
B)
CHANCEN
.
27
2.
DAS
TEAM
MENSCH-MASCHINE
UND
SEINE
STAERKEN
.
28
A)
FOERDERNDE
AUFGABE
DES
MENSCHEN
.
28
AA)
TRAINIEREN
.
29
BB)
ERKLAEREN
.
29
CC)
UEBERWACHEN
.
29
B)
FOERDERNDE
AUFGABEN
DER
KL-SYSTEME
.
30
AA)
VERSTAERKEN
.
30
BB)
SKALIERBARKEIT
UND
GESCHWINDIGKEIT
.
31
II.
ZWISCHENERGEBNIS
.
31
B.
ZIEL
DER
UNTERSUCHUNG
UND
UNTERSUCHUNGSGEGENSTAND
.
32
I.
AUFZEIGEN
RECHTLICHER
GRENZEN
FUER
KL-SYSTEME
IM
OEFFENTLICHEN
SEKTOR
32
1.
VOLLAUTOMATION
UND
ASSISTENZSYSTEME
.
33
2.
TRAININGS
UND
IMPLEMENTIERUNGSPHASE
.
34
II.
DARLEGUNG
DER
TECHNISCHEN
GRUNDLAGEN
.
35
III.
GEGENUEBERSTELLUNG
VON
MENSCH
UND
MASCHINE
.
35
IV.
RECHTLICHE
PERSPEKTIVE
DER
UNTERSUCHUNG
.
36
1.
TECHNIK
UND
RECHT
.
36
A)
ETHISCHE
FRAGEN
.
36
B)
RECHTLICHE
BEWERTUNG
VON
KL-SYSTEMEN
IM
OEFFENTLICHEN
SEKTOR.
37
2.
WARUM
FINDEN
KL-SYSTEME
EINZUG
IN
DEN
OEFFENTLICHEN
SEKTOR?
.
39
C.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
WEITERE
STRUKTUR
DER
ARBEIT
.
40
TEIL
2
TERMINOLOGIE
DER
KI
UND
TECHNISCHE
GRUNDLAGEN
42
A.
DEFINITORISCHE
UNSCHAERFE
DER
KI
.
42
I.
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
ALS
OBERBEGRIFF
FUER
MASCHINELLES
LERNEN
.
44
8
INHALTSVERZEICHNIS
II.
KI
ALS
QUALITAETSSTUFE
VON
ALGORITHMISCHEN
ENTSCHEIDUNGEN
ALS
AUCH
VON
SELBSTLERNENDEN
TECHNOLOGIEN
.
44
III.
TECHNISCHE
ENTWICKLUNGSSTUFEN
DER
KI
.
46
1.
DIE
SUPERINTELLIGENZ
.
47
2.
STARKE
KI
.
47
3.
SCHWACHE
KI
.
48
IV.
ZWISCHENERGEBNIS
.
49
B.
DATEN
.
50
C.
TECHNISCHE
GRUNDLAGEN
IN
GEGENUEBERSTELLUNG
MIT
DEM
MENSCHEN
.
50
I.
VERZERRTE
MENSCHLICHE
ENTSCHEIDUNGEN
.
51
1.
DAS
ZWEI-SYSTEME-MODELL
MENSCHLICHEN
DENKENS
.
52
2.
DER
MENSCH
ALS
ASSOZIATIONSMASCHINE
.
53
A)
ASSOZIATIVE
KOHAERENZ
.
53
B)
ATTRIBUTSUBSTITUTION
.
55
C)
VERARBEITUNGSFLUESSIGKEIT
.
55
3.
KI-RELEVANTE
MENSCHLICHE
KOGNITIVE
VERZERRUNGEN
.
56
A)
DER
HALO-EFFEKT
.
56
B)
DER
ANKER-EFFEKT
.
57
AA)
BEWUSSTE
ANPASSUNG
.
57
BB)
UNBEWUSSTER
PRIMING-EFFEKT
.
57
CC)
RISIKEN
VON
SCOREWERTEN
BEI
ASSISTIERENDEN
KL-SYSTEMEN
.
58
4.
ZWISCHENERGEBNIS
.
59
II.
FUNKTIONSWEISE
DER
SCHWACHEN
KI
.
60
1.
DETERMINISTISCHE
ALGORITHMEN
.
61
A)
DETERMINISTISCHE,
KONDITIONALE
ALGORITHMEN
.
61
B)
DAS
POLANYI-PARADOXON
.
62
2.
MACHINE
LEARNING
.
63
A)
KI
IST
EIN
ENTSCHEIDUNGSSYSTEM
.
65
B)
STILE
DES
MACHINE
LEAMINGS
.
65
AA)
UEBERWACHTES
LERNEN
FUER
VORAUSSAGUNGEN
DER
ZUKUNFT
.
66
BB)
TYPISCHE
LERNZIELE
.
66
(1)
KLASSIFIZIERUNGEN
.
67
(2)
REGRESSION
ZUM
MITTELWERT
.
68
CC)
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
69
(1)
CLUSTERING
.
69
(2)
ABGRENZUNG
CLUSTERING
UND
KLASSIFIKATION
.
70
(3)
DIMENSIONSREDUKTION
.
71
DD)
VERSTAERKENDES
LERNEN
.
71
C)
MODELLE
VON
MACHINE-LEARNING-ALGORITHMEN
.
72
AA)
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
72
BB)
DEEP
LEARNING
UND
NEURONALE
NETZE
.
73
(1)
TIEFE
NEURONALE
NETZE
.
73
INHALTSVERZEICHNIS
9
(2)
TRAINING
UND
DAS
BLACKBOX-PHAENOMEN
.
74
D)
ZWISCHENERGEBNIS
.
76
3.
KI
ERKENNT
SELBST
WECHSELSEITIGE
BEZIEHUNGEN
ZWISCHEN
IN
UND
OUTPUT
.
76
A)
DER
UNTERSCHIED
ZWISCHEN
REGRESSION
UND
KORRELATION
.
77
B)
DER
MENSCH
UND
DAS
REGRESSIONSPHAENOMEN
.
77
C)
ZWISCHENERGEBNIS
.
78
4.
VIER
WESENSMERKMALE
DER
BIG-DATA-ANALYSE
.
79
5.
DER
MENSCH
ALS
ELEMENT
IN
DER
KI
.
80
A)
AUSWAHL
DER
DATEN,
ANLEITUNG
UND
UEBERWACHUNG
DES
LERNPRO
ZESSES
.
80
B)
BEWERTUNG
DER
KONSEQUENZEN
VON
ENTSCHEIDUNGEN
.
82
III.
ZWISCHENERGEBNIS
.
82
D.
AUTOMATIONSGRADE
BEI
DER
IMPLEMENTIERUNG
VON
KL-SYSTEM-GESTUETZTEN
ENTSCHEIDUNGEN
IM
OEFFENTLICHEN
SEKTOR
.
82
I.
DAS
FUENF-STUFEN-MODELL
DER
ENTSCHEIDUNGEN
.
83
1.
ASSISTIERTES
ENTSCHEIDEN
.
83
2.
TEILWEISES
ENTSCHEIDEN
.
83
3.
GEPRUEFTES
ENTSCHEIDEN
.
83
4.
DELEGIERTES
ENTSCHEIDEN
.
84
5.
VOLLAUTOMATISIERTES
ENTSCHEIDEN
.
84
II.
ZWISCHENERGEBNIS
.
84
TEIL
3
PARADIGMATISCHE
EINSATZFELDER
85
A.
JUSTIZ
.
85
I.
COMPAS:
RUECKFAELLIGKEITSSCORE
FUER
STRAFTAETER
IM
RAHMEN
VON
HAFTENT
SCHEIDUNGEN
.
85
1.
INFORMATIONSGRUNDLAGEN
DES
SCOREWERTS
.
86
2.
PROGNOSESYSTEM
MIT
RASSISTISCHEN
TENDENZEN
.
88
A)
DAS
KORRELATIONSPROBLEM
BEI
RISIKOWERTEN
.
89
B)
STRAFZUMESSUNG
IST
EINE
EINZELFALLBEZOGENE
SCHULDFRAGE
.
90
C)
UNTERSUCHUNGSHAFT
.
93
3.
FAIRNESS
ALS
EINGESCHRAENKTE
OPTIMIERUNG
.
94
4.
UEBERPRUEFBARKEIT
SICHERSTELLEN
.
95
5.
RUECKKOPPELUNGSVERZERRUNG
.
96
6.
NACHTEILIGE
ANKEREFFEKTE
DURCH
ALGORITHMISCHE
RISIKOWERTE
.
97
II.
VERFASSUNGSRECHTLICHER
RAHMEN
FUER
KL-SYSTEME
IN
DER
JUSTIZ
.
98
1.
VERBOT
VOLLAUTOMATISIERTER
ENTSCHEIDUNGEN
.
98
2.
ASSISTIERENDE
SYSTEME
.
99
III.
ZWISCHENFAZIT
.
100
10
INHALTSVERZEICHNIS
B.
EINGRIFFSVERWALTUNG
.
102
I.
PREDICTIVE
POLICING
.
102
1.
MOTIVATION
FUER
DEN
EINSATZ
VON
PREDICTIVE
POLICING
.
103
A)
WIRTSCHAFTLICHKEITSASPEKTE
DURCH
AUGMENTATIVE
MASCHINELLE
UNTERSTUETZUNG
.
104
B)
SICHERHEIT,
UEBERWACHUNG
UND
HERRSCHAFT
.
104
2.
DIGITALISIERUNG
THEORETISCHER
ANSAETZE,
NEAR-REPEAT
.
106
3.
FUNKTIONSWEISE
DER
PRAEDIKTIVEN
ANALYTIK
.
107
4.
ERWARTUNGEN
TECHNISCH
NICHT
ERFUELLBAR
.
108
5.
DOGMATISCHE
EINORDNUNG
DES
PREDICTIVE
POLICING
.
110
A)
GEFAHRENVORSORGE
.
110
AA)
KONKRETE
GEFAHR
.
111
BB)
KANN
DAS
PREDICTIVE-POLICING-SYSTEM
KONKRETE
GEFAHREN
ERKENNEN?
.
111
CC)
GEFAHRENVERDACHT
UND
GEFAHRERFORSCHUNGSEINGRIFFE
.
112
B)
PERSONENBEZOGENES
PREDICTIVE
POLICING
ALS
.
113
6.
EINSATZFELD
IN
DEN
USA
UND
RISIKEN
.
114
A)
GEFAHR
DES
DIRTY
POLICING
DURCH
PERSONENBEZUG
.
115
AA)
BIAS
IN,
BIAS
OUT
.
115
BB)
WAS
IST
YYDIRTY
DATA"?
.
116
B)
AUSWERTUNG
KLASSISCHER
POLIZEIARBEIT
FEHLERANFAELLIG
.
116
7.
PREDICTIVE
POLICING
IN
DEUTSCHLAND
.
117
II.
ZWISCHENFAZIT
.
119
TEIL
4
SPANNUNGSFELDER
UND
GRENZEN
BEIM
EINSATZ
VON
KI
IM
OEFFENTLICHEN
BEREICH
121
A.
RISIKEN
UND
GEGENMASSNAHMEN
.
123
I.
RISIKEN
FUER
INDIVIDUELLE
UND
GESAMTGESELLSCHAFTLICHE
INTERESSEN
.
124
1.
RISIKEN
IN
DER
KONZEPTIONSPHASE
.
124
A)
DISKRIMINIERUNG
DURCH
MENSCHLICHE
VORGABEN
.
125
B)
DISKRIMINIERUNG
DURCH
EINE
FEHLENDE
ODER
UNGEEIGNETE
VORVERAR
BEITUNG
VON
TRAININGSDATEN
.
126
C)
ZWISCHENERGEBNIS
.
127
2.
RISIKEN
IN
DER
IMPLEMENTIERUNGSPHASE
.
128
A)
OBJEKT
ALGORITHMISCHER
VERZERRUNG
DURCH
INTRANSPARENZ
.
128
B)
EINGRIFF
IN
JUSTIZIELLE
GRUNDRECHTE
.
129
C)
ZEMENTIERUNG
VON
DISKRIMINIERUNGEN
UND
HORIZONTALE
WIRK
MACHT
.
130
D)
DISKRIMINIERUNG
DURCH
ADAPTION
MASCHINELLER
ENTSCHEIDUNGEN
.
131
E)
KEIN
ENTKOMMEN
AUS
DER
STEREOTYPISIERUNG
MANGELS
TRANSPARENZ
131
INHALTSVERZEICHNIS
11
F)
SOCIAL
COOLING
.
132
G)
DEMOKRATIEPRINZIP
.
132
H)
GEFAHR
FUER
DEN
RECHTSSTAAT
.
133
I)
SELBSTBESTIMMUNGSRECHT
DES
EINZELNEN
.
134
3.
ZWISCHENERGEBNIS
.
134
II.
GEGENMASSNAHMEN
.
135
1.
YYTRIAL
AND
.
135
2.
BLACKBOX
UND
WHITEBOX-TESTING-ANALYSEN
.
136
A)
DYNAMISCHES
UND
STATISCHES
TESTEN
.
137
B)
EX-POST-ANALYSE
UND
UEBERWACHUNG
.
137
3.
ZWISCHENERGEBNIS
.
138
B.
REGULATORISCHE
ANKNUEPFUNGSPUNKTE
.
138
I.
VERFASSUNGSRECHTLICHE
BEGRENZUNG
DER
EINSATZMOEGLICHKEITEN
.
139
1.
DEMOKRATIE-UND
RECHTSSTAATSPRINZIP
.
139
A)
DEMOKRATISCHE
LEGITIMATION
.
140
B)
RECHTSSTAATSPRINZIP
.
141
2.
ZWISCHENFAZIT
.
142
3.
GRUNDRECHTE
.
144
A)
INFORMATIONELLE
SELBSTBESTIMMUNG
ALS
BEGRENZUNG
DER
DATEN
ERHEBUNG
.
144
B)
LAW
BY
DESIGN
.
145
AA)
BEGRIFFLICHE
EINORDNUNG
.
146
BB)
HERKOEMMLICHE
MOEGLICHKEITEN
ZUR
SICHERUNG
DER
RECHTSBE
FOLGUNG
.
148
CC)
EFFIZIENTE
HERRSCHAFTSFORM
UEBER
ALLE
.
150
DD)
VERHINDERUNG
VON
(IL)LEGALEM
VERHALTEN
.
150
EE)
GRENZEN
DES
LAW
BY
DESIGN
.
152
FF)
KEIN
RECHT
AUF
RECHTSVERSTOSS
.
152
GG)
RECHT
AUF
VOLLZUGSDEFIZIT
.
153
HH)
EIGENVERANTWORTUNG
DES
MENSCHEN
ALS
GRENZE
DES
BY-DE
SIGN-ANSATZES
.
154
II
)
RECHTSSTAATSPRINZIP
VERBIETET
EINE
ALGORITHMISCHE
GEWALT
HERRSCHAFT
.
155
JJ)
VOLLZUG
IST
KEIN
SELBSTZWECK
.
156
4.
ZWISCHENERGEBNIS
.
157
II.
VERFASSUNGSRECHTLICHE
TRANSPARENZ
.
157
1.
NOTWENDIGKEIT
DER
OEFFNUNG
DER
BLACKBOX?
.
158
2.
BEGRUENDUNGSPFLICHT
.
158
3.
ZEITLICHE
UND
INHALTLICHE
UNTERSCHIEDE
ZWISCHEN
BEGRUENDUNG
UND
INFORMATIONEN
.
161
4.
DETAILGRAD,
INHALT
UND
ZWECKE
VON
BEGRUENDUNGEN
.
162
A)
BEGRUENDUNGEN
ZUR
RECHTSSTAATLICHEN
KONTROLLE
.
163
B)
UNIONSRECHTLICHER
GEDANKE
EINER
BEGRUENDUNG
.
164
12
INHALTSVERZEICHNIS
C)
LEGITIMATIONSFUNKTION
.
165
D)
RECHTSSCHUTZFUNKTION
.
165
5.
INFORMATIONSFREIHEIT
ALS
FLANKENSCHUTZ
.
166
6.
DISKRIMINIERUNGSSCHUTZ
UND
JUSTIZIELLE
GRUNDRECHTE
ALS
KONKRETISIE
RUNGEN
VERFASSUNGSRECHTLICHER
TRANSPARENZ
.
168
7.
ZWISCHENERGEBNIS
.
169
III.
DISKRIMINIERUNGSSCHUTZ
IN
ZEITEN
VON
KI
.
169
1.
KL-SYSTEME
SIND
DISKRIMINIERUNGSMASCHINEN
PER
DEFINITIONEM
.
169
2.
NOTWENDIGKEIT
INEINANDERGREIFENDER
REGULARIEN
FUER
EINEN
EFFEKTIVEN
DISKRIMINIERUNGSSCHUTZ
.
171
3.
VERFASSUNGSRECHTLICHER
GLEICHHEITSSATZ
.
172
A)
KONTEXTUALITAET
ALS
NORMATIVER
GEHALT
DES
GLEICHHEITSSATZES
.
173
B)
VERBOT
VON
UNGERECHTFERTIGTEN
UNGLEICHBEHANDLUNGEN
.
175
4.
KL-SYSTEME
UND
DER
VERFASSUNGSRECHTLICHE
GLEICHHEITSSATZ
.
177
A)
KI-SYSTEME
ERZEUGEN
STATISTISCHE
DISKRIMINIERUNGEN
.
177
AA)
GENERALISIERUNGSUNRECHT
.
178
BB)
TYPEN
STATISTISCHER
DISKRIMINIERUNG
.
181
B)
ZWISCHENERGEBNIS
.
181
C)
IST
MACHINE-LEARNING-FAIRNESS
MOEGLICH?
.
182
AA)
FAIRNESS
THROUGH
BLINDNESS
.
182
(1)
MASCHINELLE
MINDERHEITENDISKRIMINIERUNG
.
183
(2)
ZWISCHENERGEBNIS
.
184
BB)
STATISTISCHE
PARITAET
.
185
CC)
HUMAN
IN
THE
LOOP?
.
185
DD)
TRANSPARENZ
.
186
EE)
VALIDIERUNGSVERFAHREN
.
186
D)
ZWISCHENERGEBNIS:
RECHTFERTIGUNGSLAST
LIEGT
BEIM
STAAT
.
187
IV.
KI
UND
DATENSCHUTZRECHT
.
187
1.
DATENSCHUTZRECHTLICHE
ZIEL
WERTE
FUER
EINEN
SOZIOTECHNISCHEN
RAHMEN
189
2.
DATENSCHUTZRECHT
ALS
STEUERUNGSELEMENT
FUER
KL-SYSTEME
.
190
A)
DAS
PROBLEM
DES
PERSONENBEZUGS
.
190
AA)
BINAERER
ANWENDUNGSBEREICH
DER
DSGVO
.
190
(1)
ANONYME
DATEN
.
191
(2)
RE-IDENTIFIZIERUNG
.
193
(3)
RISIKOBASIERTER
MASSSTAB
.
194
BB)
AUF
DAS
INDIVIDUUM
FOKUSSIERTER
ANWENDUNGSBEREICH
.
196
CC)
PROBABILISTISCHE
SCHLUSSFOLGERUNGEN
ALS
VERARBEITUNG
(BESON
DERER
KATEGORIEN)
VON
PERSONENBEZOGENEN
DATEN
.
197
(1)
VERLAESSLICHKEIT
DER
SCHLUSSFOLGERUNG
.
200
(2)
VERARBEITUNGSABSICHT
.
200
(3) PROFILING
UND
KI
.
201
DD)
BETROFFENENRECHTE
IN
BEZUG
AUF
PROBABILISTISCHE
SCHLUSSFOL
GERUNGEN
.
202
INHALTSVERZEICHNIS
13
B)
ZWISCHENERGEBNIS
.
204
C)
ANWENDUNGSBEREICH
DES
ART.
22
DSGVO
UND
KL-SYSTEME
.
205
AA)
EINER
ENTSCHEIDUNG
UNTERWORFEN
.
205
BB)
AUSSCHLIESSLICH
AUTOMATISIERTE
VERARBEITUNG
EINSCHLIESSLICH
PROFILING
.
206
CC)
WIRKUNG
DER
ENTSCHEIDUNG
.
210
D)
ART.
22
DSGVO
ALS
SPEZIELLE
ANTIDISKRIMINIERUNGSNORM
.
210
AA)
.
211
BB)
NEUE
FORMEN
DER
DISKRIMINIERUNG
.
212
E)
AUSNAHMEN
NACH
ART.
22
ABS.
2
LIT.
B)
DSGVO
UND
MINDEST
GARANTIEN
.
213
AA)
NATIONALE
VORSCHRIFTEN
ZU
VOLLAUTOMATISIERTEN
ENTSCHEIDUN
GEN
214
(1)
EINZELFALLGERECHTIGKEIT
UND
GENERALISIERUNG
IM
VERWAL
TUNGSVERFAHREN
.
215
(2)
REGELUNG
IN
DER
AO
.
217
(3)
REGELUNGEN
IM
ALLGEMEINEN
VERWALTUNGSVERFAHRENSRECHT
217
(A)
GESETZGEBERISCHE
ABSICHERUNGSMASSNAHMEN
218
(B)
ERMESSENSREDUKTION
AUF
NULL
.
218
(4)
REGELUNG
IM
SOZIALRECHT
.
218
BB)
ZWISCHENERGEBNIS
.
219
F)
RECHT
AUF
HINZUZIEHEN
EINES
MENSCHLICHEN
ENTSCHEIDERS
.
220
AA)
RESTRIKTIVER
ANWENDUNGSBEREICH
DES
HINZUZIEHUNGSRECHTS?
221
BB)
ZWISCHENERGEBNIS
.
222
3.
KI
UND
GRUNDPRINZIPIEN
DER
DSGVO
.
222
A)
RECHTMAESSIGKEIT,
ART.
5
ABS.
1
LIT.
A)
DSGVO
.
222
AA)
EINWILLIGUNG
.
223
BB)
VERARBEITUNG
ZUR
ERFUELLUNG
EINER
RECHTLICHEN
VERPFLICHTUNG
224
CC)
ERFORDERLICHKEIT,
ART.
6
ABS.
1
LIT.
B)
BIS
LIT.
E)
DSGVO
.
224
DD)
UEBERWIEGENDE
BERECHTIGTE
INTERESSEN
DES
VERANTWORTLICHEN
224
B)
TRANSPARENZ,
TREU
UND
GLAUBEN
BZW.
FAIRNESS,
ART.
5
ABS.
1
LIT.
A)
DSGVO
225
AA)
VERTRAUEN
IN
KL-SYSTEME
ALS
ETHISCHER
ZIELWERT
.
225
BB)
FAIRNESS
.
226
CC)
TRANSPARENZ
.
227
(1)
ALLGEMEINE
INFORMATIONSPFLICHTEN
.
230
(2)
BESONDERE
INFORMATIONSPFLICHTEN
.
231
(A)
DARLEGUNG
DER
INVOLVIERTEN
LOGIK
.
231
(B)
ENGER
ANWENDUNGSBEREICH
DER
VOLLAUTOMATION
.
233
(C)
ZWISCHENERGEBNIS
.
233
(3)
GESCHAEFTSGEHEIMNISSE
UND
GRUNDRECHTE
DES
VERANTWORT
LICHEN
ALS
BEGRENZUNGEN
DER
INFORMATIONSPFLICHTEN
.
233
DD)
ZUKUENFTIGE
LOESUNGSANSAETZE
.
234
14
INHALTSVERZEICHNIS
C)
ZWECKBINDUNG
.
235
AA)
PRIVILEGIERENDE
VERMUTUNGSREGEL
BEI
VERARBEITUNGEN
ZU
STATISTISCHEN
ZWECKEN
.
236
BB)
MOEGLICHE
AUSWIRKUNGEN
AUF
DIE
RECHTE
UND
FREIHEITEN
VON
BETROFFENEN
.
238
(1)
VERARBEITUNG
PERSONENBEZOGENER
DATEN
IN
DER
TRAININGS
PHASE
.
238
(2)
ANWENDUNG
DES
MODELLS
IN
DER
IMPLEMENTIERUNGSPHASE
239
D)
DATENMINIMIERUNG
.
239
E)
DATENRICHTIGKEIT
.
241
Q
SPEICHERBEGRENZUNG
.
242
4.
ZWISCHENERGEBNIS
.
242
5.
ERGAENZENDE
GEGENSTEUERUNGSELEMENTE
INNERHALB
DER
DSGVO
.
243
TEIL
5
AUSBLICK
UND
FAZIT
244
A.
AUSBLICK
.
244
B.
FAZIT:
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
.
250
LITERATURVERZEICHNIS
.
255
STICHWORTVERZEICHNIS
.
272 |
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