Verfügbarkeit: Regulierung von Systemen Künstlicher Intelligenz durch die DSGVO

Regulierung von Systemen Künstlicher Intelligenz durch die DSGVO:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Schäufler, Sabine 1989- (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Tübingen Mohr Siebeck 2024
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	Schriften zum Recht der Digitalisierung 28
Schlagworte:	Europäische Union > Datenschutz-Grundverordnung Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen selbstlernende Algorithmen autonome Systeme Technikneutralität Profiling fehlende Nachvollziehbarkeit Hochschulschrift
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	XXXI, 554 Seiten
ISBN:	9783161633157

Internformat

MARC


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Datensatz im Suchindex

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adam_text	INHALTSUEBERSICHT VORWORT . VII INHALTSVERZEICHNIS . XI ABKUERZUNGSVERZEICHNIS . XXIX EINFUEHRUNG . 1 A. EINLEITUNG . 1 B. UNTERSUCHUNGSZIELE, FORSCHUNGSFRAGE UND ERKENNTNISINTERESSEN . 9 C. METHODE . 9 D. RECHTSPRAKTISCHE BEDEUTUNG . 10 E. GANG DER UNTERSUCHUNG . 10 F. THEMENEINGRENZUNG . 12 KAPITEL 1: PHAENOMENOLOGIE UND TECHNISCHE FUNKTIONSWEISE AUTONOMER SYSTEME . 14 A. CHARAKTERISIERUNG UND TECHNISCHE FUNKTIONSWEISE AUTONOMER SYSTEME . 14 B. AUTOMATISIERUNG UND PERSONALISIERUNG DURCH AUTONOME SYSTEME . 32 C. VORSTELLUNG VON ANWENDUNGSSZENARIEN ALS REFERENZBEISPIELE . 59 D. ERGEBNIS . 72 KAPITEL 2: SOZIOKULTURELLE BEWERTUNGEN UND BEGRUENDUNG VON REGULIERUNGSBEDARFEN . 74 A. NEUARTIGKEIT SOWIE CHANCEN UND RISIKEN AUTONOMER SYSTEME . 75 B. VOREINSTELLUNGEN UND PRAEMISSEN FUER SOZIOKULTURELLE BEWERTUNGEN AUTONOMER SYSTEME . 89 C. KONKRETE VULNERABILITAETSPHAENOMENE AUTONOMER SYSTEME . 98 D. ERGEBNIS . 127 KAPITEL 3: REGULIERUNGSANSAETZE FUER AUTONOME SYSTEME . 129 A. GUTE REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME ALS BEWERTUNGSMASSSTAB . 130 B. ANSAETZE EINER GUTEN REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 135 C. DIE DSGVO ALS INSTRUMENT ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 167 D. ERGEBNIS UND WEITERER GANG DER UNTERSUCHUNG . 169 KAPITEL 4: REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME DURCH DIE DSGVO .171 A. REGULIERUNGSKONZEPT UND VORVERSTAENDNISSE DER DSGVO . 172 B. DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNGSZUGRIFFE AUF AUTONOME SYSTEME . 196 C. REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME DURCH DEN ZWECKFESTLEGUNGS UND RECHTMAESSIGKEITGRUNDSATZ . 240 D. REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME DURCH DEN TRANSPARENZGRUNDSATZ . 333 E. ERGEBNIS . 396 KAPITEL 5: REFORMVORSCHLAEGE UND GRENZEN DER DSGVO ALS INSTRUMENT ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 400 A. INNOVATIONSRAHMEN DER DSGVO: DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNGSFRAGEN UND SCHUTZINSTRUMENTE . 401 B. GEBOTENE FORTENTWICKLUNGEN DER DSGVO . 404 C. AUSBLICK: REGULIERUNGSBEDARFE UND -OPTIONEN JENSEITS DER DSGVO: REGULIERUNG MASCHINELLER LERNVERFAHREN . 479 D. ERGEBNIS . 485 FAZIT . 489 A. ZUSAMMENFASSUNG IN THESEN . 489 B. SCHLUSSBETRACHTUNG . 498 LITERATURVERZEICHNIS . 499 SACHREGISTER . 549 INHALTSVERZEICHNIS VORWORT . VII ABKUERZUNGSVERZEICHNIS . XXIX EINFUEHRUNG . 1 A. EINLEITUNG . 1 B. UNTERSUCHUNGSZIELE, FORSCHUNGSFRAGE UND ERKENNTNISINTERESSEN . 9 C. METHODE . 9 D. RECHTSPRAKTISCHE BEDEUTUNG . 10 E. GANG DER UNTERSUCHUNG . 10 F. THEMENEINGRENZUNG . 12 KAPITEL 1: PHAENOMENOLOGIE UND TECHNISCHE FUNKTIONSWEISE AUTONOMER SYSTEME . 14 A. CHARAKTERISIERUNG UND TECHNISCHE FUNKTIONSWEISE AUTONOMER SYSTEME . 14 I. DEFINITION UND MERKMALE AUTONOMER SYSTEME . 15 II. KUENSTLICHE INTELLIGENZ ALS SCHUESSELTECHNOLOGIE AUTONOMER SYSTEME: MASCHINELLE LERNVERFAHREN UND TECHNISCHE GRUNDLAGEN . 16 1. GRUNDLEGENDE FUNKTIONSWEISE UND ANSAETZE DES MASCHINELLEN LERNENS . 18 2. METHODEN UND DARSTELLUNGSFORMEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 18 A) LERNMETHODEN: UEBERWACHTES, NICHT UEBERWACHTES UND BESTAERKENDES LERNEN . 20 B) DEEP LEARNING UND KUENSTLICHE NEURONALE NETZE . 22 C) SYMBOLISCHE UND SUBSYMBOLISCHE LERNMETHODEN . 24 D) ENTSCHEIDUNGSKRITERIEN FUER DIE AUSWAHL DES MASCHINELLEN LERN VERFAHRENS . 25 III. EINGRENZUNG DES UNTERSUCHUNGSGEGENSTANDS: AUTONOME SYSTEME DER AMBIENT INTELLIGENCE UND AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGSSYSTEME . 27 1. AUTONOME SYSTEME ALS AUTOMATISIERTE STEUERUNGSSYSTEME UND TECHNISCHE UMSETZUNG EINER AMBIENT INTELLIGENCE . 27 2. AUTONOME SYSTEME ALS AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGSSYSTEME . 30 IV. ZUSAMMENFASSUNG UND THEMENEINGRENZUNG . 31 B. AUTOMATISIERUNG UND PERSONALISIERUNG DURCH AUTONOME SYSTEME . 32 I. EINSATZBEREICHE UND ABSTUFUNG PERSONALISIERTER AUTONOMER SYSTEME . 32 1. EFFEKTIVITAETSGEWINNE DURCH PERSONALISIERUNG . 32 2. ABSTUFUNG DER PERSONALISIERUNG AUTONOMER SYSTEME UND THEMENEINGRENZUNG . 34 II. TECHNISCHE UMSETZUNG DER PERSONALISIERUNG . 35 1. PERSONALISIERUNG VON ALGORITHMEN DURCH PROFILE . 35 2. ERSTELLUNG VON PROFILEN DURCH AUTONOME SYSTEME . 36 A) AUTOMATISIERUNG DER PROFILERSTELLUNG . 37 B) AUTOMATISIERUNG DER PROFILERSTELLUNG DURCH MASCHINELLE LERN VERFAHREN . 38 3. ERGEBNIS UND THEMENEINGRENZUNG: AUTOMATISIERTE PROFILERSTELLUNG ALS FUNKTIONSELEMENT AUTONOMER SYSTEME . 39 III. AUTOMATISIERUNG DER PROFILERSTELLUNG . 39 1. DEFINITION DES PROFILS UND DER PROFILBILDUNG SOWIE TYPISCHE PROFILINHALTE . 39 A) ARBEITSDEFINITION VON PROFIL UND PROFILBILDUNG . 39 B) INDIVIDUAL UND GRUPPENPROFILE . 41 C) TYPISCHE INHALTE DES PROFILS . 42 2. VERFAHREN DER AUTOMATISIERTEN PROFILBILDUNG . 43 A) EINSTUFIGES PROFILBILDUNGSVERFAHREN . 43 B) ZWEISTUFIGES PROFILBILDUNGSVERFAHREN . 44 3. TECHNISCHE FUNKTIONSWEISE DES ZWEISTUFIGEN PROFILBILDUNGSVERFAHRENS .46 A) MODELLBILDUNG ALS BIG-DATA-ANALYSE . 47 B) INSBESONDERE: MODELLBILDUNG DURCH MASCHINELLE LERNVERFAHREN . 48 AA) MASCHINELLE LERNVERFAHREN IN DER MODELLBILDUNG . 48 BB) VERFAHRENSSCHRITTE BEI DER MODELLBILDUNG . 50 CC) REPRAESENTATIONSFORMEN ZWISCHEN SYMBOLISCHEN UND SUBSYMBOLISCHEN LERNVERFAHREN . 51 C) PROFILERSTELLUNG UND INFERENZPHASE . 52 D) VORVERFAHREN: DATENAKQUISE ZUR ERSTELLUNG VON TRAININGS UND ANWENDUNGSDATEN . 53 IV. AUTOMATISIERUNG DER ANWENDUNG . 55 1. DIFFERENZIERUNG VON PROFILBILDUNG UND PROFILVERWENDUNG . 55 2. GRUNDLEGENDE FUNKTIONSWEISE DES LOESUNGSALGORITHMUS . 56 3. ERSTELLUNG DES LOESUNGSALGORITHMUS DURCH MASCHINELLE LERN VERFAHREN .57 V. ZUSAMMENFASSUNG UND THEMENEINGRENZUNG . 58 C. VORSTELLUNG VON ANWENDUNGSSZENARIEN ALS REFERENZBEISPIELE . 59 I. INFORMATIONSFILTERDIENSTE: VORSCHLAGSSYSTEME UND SUCHMASCHINEN . 59 II. PERSONALISIERTE WERBUNG: ONLINE BEHAVIOURAL TARGETING . 64 III. VERTRAGSGESTALTUNGEN . 66 1. AUTOMATISIERTE KREDITVERGABE . 66 2. PERSONALISIERTE PREISGESTALTUNG . 69 D. ERGEBNIS . 72 KAPITEL 2: SOZIOKULTURELLE BEWERTUNGEN UND BEGRUENDUNG VON REGULIERUNGSBEDARFEN . 74 A. NEUARTIGKEIT SOWIE CHANCEN UND RISIKEN AUTONOMER SYSTEME . 75 I. NEUARTIGKEIT UND DISRUPTIVITAET AUTONOMER SYSTEME . 75 1. PROFILBILDUNG ALS NATUERLICHER PROZESS UND MENSCH ALS BLACKBOX . 75 2. EIGENHEIT UND NEUARTIGKEIT VON REGELBILDUNGEN DURCH AUTONOME SYSTEME . 76 A) ABGRENZUNG ZU MENSCHLICHEM WISSEN . 76 B) NEUARTIGKEIT GEGENUEBER TRADIERTEN DATENAUSWERTUNGSVERFAHREN . 77 II. CHANCEN UND RISIKEN MASCHINELLER WISSENSBILDUNG UND VERWENDUNG . 78 1. TECHNIKBEDINGTE CHANCEN AUTONOMER SYSTEME . 79 A) OBJEKTIVITAET, AKKURATESSE UND GLEICHBEHANDLUNG . 80 B) PLASTIZITAET SOWIE EINWIRKUNGS UND GESTALTUNGSMOEGLICHKEIT . 80 C) ZUGANG ZU NEUEN UND ERWEITERTEN WISSENSQUELLEN . 81 2. TECHNIKBEDINGTE RISIKEN AUTONOMER SYSTEME . 82 A) FEHLERHAFTIGKEIT, INSBESONDERE DISKRIMINIERUNGSANFAELLIGKEIT . 83 B) BESCHRAENKTHEIT AUF GENERALISIERBARE, MATHEMATISCH DARSTELLBARE ASPEKTE . 85 C) INTRANSPARENZ UND MANGELNDE NACHVOLLZIEHBARKEIT . 86 D) DETERMINIERTHEIT . 88 B. VOREINSTELLUNGEN UND PRAEMISSEN FUER SOZIOKULTURELLE BEWERTUNGEN AUTONOMER SYSTEME . 89 I. CHANCENKONZENTRIERENDE, INTERVENTIONSABLEHNENDE ANSAETZE . 89 1. TECHNIKOPTIMISMUS UND UTILITARISMUS . 89 2. GRUNDLEGENDE INNOVATIONSSKEPSIS . 91 3. HERAUSSTELLEN VON SELBSTVERANTWORTUNG UND BEFUERCHTUNG PATERNALISTISCHER UEBERGRIFFE . 92 II. RISIKOZENTRIERTE, INTERVENTIONISTISCHE ANSAETZE . 93 1. DYSTOPIE UND TECHNIKPESSIMISMUS .94 2. IDEALISIERUNG UND MORALISIERUNG . 95 3. HOHE RISIKOSENSIBILITAET UND BEDENKEN HINSICHTLICH SELBSTSCHUTZFAEHIGKEIT . 97 C. KONKRETE VULNERABILITAETSPHAENOMENE AUTONOMER SYSTEME . 98 I. MARKTEFFEKTE: MACHTASYMMETRIEN UND VERBRAUCHERWOHLFAHRTSVERLUSTE . 99 1. WOHLFAHRTSVERLUSTE IN DER VERTRAGSGESTALTUNG . 99 2. WOHLFAHRTSVERLUSTE AUFGRUND MONOPOLARTIG STRUKTURIERTER DATENMAERKTE . 101 II. GESAMTGESELLSCHAFTLICH-KOLLEKTIVE PHAENOMENE: (REAL-)DISKRIMINIERUNG, FRAGMENTIERUNG UND FAIRNESS . 103 1. DISKRIMINIERUNGEN, REALDISKRIMINIERUNGEN UND UNGLEICHBEHANDLUNGEN . 103 A) DISKRIMINIERUNGEN DURCH AUTONOME SYSTEME . 103 B) UNGLEICHBEHANDLUNG DURCH AUTONOME SYSTEME UND SOCIAL-CREDIT-SYSTEM . 105 2. FRAGMENTIERUNG UND SEGMENTIERUNG . 106 3. GEFAEHRDUNGEN MATERIELLER GERECHTIGKEIT UND FAIRNESS . 108 III. PERSOENLICHKEITSKONSTITUTIVE BELASTUNGEN: FREMDDARSTELLUNG UND FREMDEINBLICKE . 109 1. UNZUTREFFENDE UND ENTINDIVIDUALISIERENDE DARSTELLUNGEN . 109 2. INFORMATIONSEMERGENZEN OHNE DEN WILLEN DER BETROFFENEN PERSON . 110 IV. AUTONOMIEGEFAEHRDUNGEN: VERHALTENSSTEUERUNG, WILLENSBILDUNGSBEZOGENE PHAENOMENE UND ABSCHRECKUNGSEFFEKTE . 111 1. BEEINTRAECHTIGUNGEN AEUSSERER FREIHEIT: VERHALTENSSTEUERUNG UND CODE IS LAW . 111 2. BEEINTRAECHTIGUNGEN INNERER FREIHEIT: VERHALTENSOEKONOMISCHE PHAENOMENE, PRAEEMPTIVE EFFEKTE, MANIPULATION UND ABSCHRECKUNGSWIRKUNG . 113 A) VERHALTENSOEKONOMISCHE PHAENOMENE BEI EMPFEHLUNGSSYSTEMEN .114 B) SELEKTIV-PRAEEMPTIVE REALITAETSGESTALTUNG UND -WAHRNEHMUNG . 116 C) MANIPULATIVE UEBERGRIFFE . 119 D) HEMM UND EINSCHUECHTERUNGSEFFEKTE . 120 E) AUTONOMIEGEFAEHRDUNG DURCH EIGENART UND NEUARTIGKEIT DER EINFLUSSNAHME DURCH AUTONOME SYSTEME . 122 V. ZUSAMMENFASSUNG UND THEMENEINGRENZUNG . 125 D. ERGEBNIS . 127 KAPITEL 3: REGULIERUNGSANSAETZE FUER AUTONOME SYSTEME . 129 A. GUTE REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME ALS BEWERTUNGSMASSSTAB . 130 I. GUTE REGULIERUNG ALS RECHTSWISSENSCHAFTLICHER UNTERSUCHUNGSAUFTRAG . 130 II. MATERIELLE BEWERTUNGSMASSSTAEBE GUTER REGULIERUNG . 133 B. ANSAETZE EINER GUTEN REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 135 I. TRADIERT-PUNKTUELLE REGULIERUNGSANSAETZE . 135 1. MEINUNGS UND INFORMATIONSFREIHEIT: PLATTFORM UND SUCHMASCHINENREGULIERUNG UND DIGITAL SERVICES ACT . 136 A) PLATTFORMREGULIERUNG ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 139 B) DIGITAL SERVICES ACT ALS INSTRUMENT DER ALGORITHMENREGULIERUNG. 141 AA) REGELUNGEN ZU DARK-PATTERN-VERFAHREN, EMPFEHLUNGSSYSTEMEN UND WERBEMASSNAHMEN . 143 BB) RISIKOMANAGEMENTSYSTEM . 145 2. VERBRAUCHER SCHUETZ UND MARKTREGULATIVE ANSAETZE . 146 3. ANTIDISKRIMINIERUNGSRECHT . 150 4. REGULIERUNGSINITIATIVEN ZUR ABSICHERUNG DER PRIVATHEIT . 153 5. REGULIERUNGSINITIATIVEN ZUR HERSTELLUNG MATERIELLER GERECHTIGKEIT UND FAIRNESS . 156 6. DEFINITION ABSOLUTER GRENZLINIEN ZUM SCHUTZ DER MENSCHENWUERDE . 157 II. INNOVATIV-TECHNIKSPEZIFISCHE REGULIERUNGSANSAETZE . 158 1. RECHT AUF MENSCHLICHE ENTSCHEIDUNG . 159 2. (TEIL)RECHTSPERSOENLICHKEIT FUER SYSTEME KUENSTLICHER INTELLIGENZ . 160 3. ALGORITHMENRECHT UND ROBOTERRECHT UND ENTWURF FUER EIN KI-GESETZ. 161 A) ALGORITHMEN UND ROBOTERRECHT 161 B) ENTWURF FUER EIN GESETZ DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ (KI-GESETZ-E).162 AA) TRANSPARENZPFLICHTEN, QUALITAETSANFORDERUNGEN . 165 BB) RISIKOMANAGEMENTSYSTEM . 166 III. ERGEBNIS . 167 C. DIE DSGVO ALS INSTRUMENT ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 167 I. REGULIERUNGSKOORDINATION ALS MERKMAL GUTER REGULIERUNG . 167 II. NORMATIVER REGULIERUNGSBEITRAG DER DSGVO . 168 D. ERGEBNIS UND WEITERER GANG DER UNTERSUCHUNG . 169 KAPITEL 4: REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME DURCH DIE DSGVO. 171 A. REGULIERUNGSKONZEPT UND VORVERSTAENDNISSE DER DSGVO . 172 I. DATENSCHUTZRECHTLICHES REGULIERUNGSKONZEPT: ZIELE UND MECHANISMEN DES DATENSCHUTZRECHTS . 173 1. REGULIERUNGSZIELE UND SCHUTZGUETER DER DSGVO . 173 A) DATENSCHUTZ ALS BETROFFENENSCHUTZ UND WESENTLICHE SCHUTZGUETER . 173 B) SCHUTZ VOR DATENVERARBEITUNGSSPEZIFISCHEN RISIKEN . 176 C) INTERESSENAUSGLEICH ZWISCHEN DATENSCHUTZ UND DATENFLUSS . 177 2. REGULIERUNGSMECHANISMEN UND -METHODEN DER DSGVO . 178 A) DATENSTRUKTURIERUNG STATT INFORMATIONELLEM SELBSTBESTIMMUNGSRECHT . 178 B) KONKRETISIERUNG DES STRUKTURIERUNGSAUFTRAGS DURCH DATENSCHUTZGRUNDSAETZE . 180 C) GRUNDSATZ DER TECHNIKNEUTRALITAET . 182 3. ERGEBNIS: REGULIERUNGSBEITRAG DER DSGVO AUF EINER MITTLEREN ABSTRAKTIONSEBENE . 184 II. DATENSCHUTZRECHTLICHE VORVERSTAENDNISSE: YYDIGITALE AUTONOMIE " DURCH DATENSCHUTZ . 184 1. ABGRENZUNG: JURIDISCHE UND AUSSERJURIDISCHE AUTONOMIEVERSTAENDNISSE . 184 2. ANNAEHERUNGEN AN DIE YYDIGITALE AUTONOMIE " . 186 A) HEMMWIRKUNGEN UNKONTROLLIERTER DATENVERARBEITUNG . 187 B) GRUNDBEDINGUNGEN FREIER PERSOENLICHKEITSKONSTITUTION . 188 C) ABSICHERUNG KOMMUNIKATIVER TEILHABE . 189 D) SCHUTZINSTRUMENT GEGEN DIE AUFHEBUNG DER SUBJEKTQUALITAET DES MENSCHEN . 190 3. DEZENTRALE MECHANISMEN ZUM SCHUTZ DIGITALER AUTONOMIE IM PRIVATRECHTSVERHAELTNIS . 190 A) DEZENTRALES REGULIERUNGSMODELL DURCH GEWAEHRLEISTUNG SUBJEKTIVER DATENRECHTE . 191 B) KEINE INDIVIDUELLE DATENKONTROLLE UND EINBEZUG VON DRITTINTERESSEN . 193 4. ERGEBNIS: REGULIERUNGSBEITRAG DER DSGVO AUF EINER HOEHEREN ABSTRAKTIONSEBENE . 195 III. ERGEBNIS . 195 B. DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNGSZUGRIFFE AUF AUTONOME SYSTEME . 196 I. REGULIERUNGSPARADIGMEN DES STEUERUNGSZUGRIFFS DER DSGVO . 197 1. KONNEKTIVISTISCHES UND ABSOLUTES REGULIERUNGSREGIME: PERSONENBEZUG ALS AUSLOESER DES REGULIERUNGSZUGRIFFS . 197 2. ATOMISTISCHES UND PARTIKULARISTISCHES REGULIERUNGSREGIME: DATENVERARBEITUNG ALS REGULIERUNGSSTIMULUS . 198 3. INDIVIDUALISTISCHES UND RELATIVISTISCHES REGULIERUNGSREGIME: DATENVERARBEITUNGSVERHAELTNIS ALS BEGRENZUNG DES REGULIERUNGSAUFTRAGS . 199 II. DARSTELLUNG DES GELTENDEN RECHTSRAHMENS FUER REGULATIVE ZUGRIFFE AUF AUTONOME SYSTEME . 199 1. REGULIERUNG DER VERARBEITUNG PERSONENBEZOGENER DATEN . 201 2. REGULIERUNG DES PROFILINGS . 201 A) DEFINITION DES PROFILINGS . 201 B) PROFILING ALS EIGENSTAENDIGES REGULIERUNGSMOMENT . 203 3. REGULIERUNG AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN . 204 A) DEFINITION DER AUTOMATISIERTEN ENTSCHEIDUNG . 205 AA) ENTSCHEIDUNG UND MASSNAHME . 205 BB) AUSSCHLIESSLICHES BERUHEN . 206 CC) UNTERWORFENHEIT UNTER DIE ENTSCHEIDUNG . 208 DD) RECHTLICHE WIRKUNG ODER IN AEHNLICHER WEISE ERHEBLICHE BEEINTRAECHTIGUNG 209 B) REGULIERUNG AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN .212 III. ANALYSE DER REGULATIVEN ZUGRIFFE DER DSGVO AUF AUTONOME SYSTEME . 213 1. REGULIERUNGSMOMENTE IN DER MODELLBILDUNG . 214 A) DATENVERARBEITUNGEN IM MODELLBILDUNGSVERFAHREN . 214 B) MODELLBILDUNG ALS PROFILING . 214 2. REGULIERUNGSMOMENTE IN DER PROFILBILDUNG . 215 A) DATENVERARBEITUNGEN IM RAHMEN DER PROFILBILDUNG . 215 B) PROFILBILDUNG ALS PROFILING . 216 3. REGULIERUNGSMOMENTE IN DER PROFILVERWENDUNG . 217 A) DATENVERARBEITUNGEN BEI DER PROFILVERWENDUNG . 217 B) PROFILVERWENDUNG ALS AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNG . 218 AA) VORLIEGEN EINER ENTSCHEIDUNG . 218 BB) UNTERWORFENHEIT UNTER EINE ENTSCHEIDUNG .219 (1) AUTOMATISIERTE STEUERUNGEN . 219 (2) AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN . 220 CC) AUSSCHLIESSLICH AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNG . 221 (1) ZEITPUNKT FUER DIE MENSCHLICHE INVOLVIERUNG . 221 (2) VERHALTENSOEKONOMISCH BEDINGTE ENTSCHEIDUNGSAUTOMATION (AUTOMATION BIAS) . 223 DD) RECHTLICHE WIRKUNG ODER IN AEHNLICHER WEISE ERHEBLICH BEEINTRAECHTIGEND . 224 (1) PERSONALISIERTE WERBUNG . 224 (2) INFORMATIONSFILTERDIENSTE . 226 (3) AUTOMATISIERTE KREDITVERGABE . 227 (4) PERSONALISIERTE PREISE . 229 EE) ERGEBNIS: BEGRENZTE ALGORITHMEN UND AUTOMATISIERUNGSREGULIERUNG . 232 C) ERGEBNIS . 232 4. ERGEBNIS . 232 IV. BEWERTUNG DER REGULATIVEN ZUGRIFFE DER DSGVO AUF AUTONOME SYSTEME.233 1. FEHLENDE REGULIERUNG DER MODELLBILDUNG UND DER ERSTELLUNG DES LOESUNGSALGORITHMUS - DEFIZITAERE REGULIERUNG DES MASCHINELLEN LERNENS . 233 A) FEHLEN EINER DATENSCHUTZRECHTLICHEN REGULIERUNG DER MODELLBILDUNG UND ERSTELLUNG DES LOESUNGSALGORITHMUS .234 B) ALLGEMEINE REGULIERUNGSBEDUERFTIGKEIT DES MODELLS BZW. LOESUNGSALGORITHMUS . 235 C) DATENSCHUTZSPEZIFISCHE REGULIERUNGSBEDUERFTIGKEIT DES MODELLS BZW. LOESUNGSALGORITHMUS .236 2. FEHLENDE REGULIERUNG DES PROFILINGS . 237 3. LIMITIERTE KONZEPTION AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN . 238 V. ERGEBNIS . 239 C. REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME DURCH DEN ZWECKFESTLEGUNGS UND RECHTMAESSIGKEITGRUNDSATZ .240 I. MENSCHLICHE AUFSICHT UND KONTROLLE ALS REGULIERUNGSZIELE AUTONOMER SYSTEME 240 1. ALLGEMEINE KONZEPTE MENSCHLICHER AUFSICHT UEBER AUTONOME SYSTEME: ALLGEMEINER REGULATIVER STEUERUNGSANSPRUCH .240 2. KONZEPTE MENSCHLICHER AUFSICHT DER DSGVO UND REGULIERUNGSPARADIGMEN DES ZWECKFESTLEGUNGS UND RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES . 241 A) DATENSCHUTZRECHTLICHES KONZEPT MENSCHLICHER AUFSICHT UND KONTROLLE: PRAEVENTIVE STEUERUNG STATT INDIVIDUELLER KONTROLLE . 241 B) REGULIERUNGSPARADIGMEN DES ZWECKFESTLEGUNGS UND DES RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES . 243 AA) PRAEVENTIVES REGULIERUNGSREGIME . 243 BB) ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZ: INSTRUMENTELLE UND FUNKTIONALE REGULIERUNGSEFFEKTE .244 (1) KONNEKTIVIERUNG UND VORSTRUKTURIERUNG DURCH DIE ZWECKBESTIMMUNG . 245 (2) PERPETUIERUNG DURCH DIE ZWECKBINDUNG . 246 CC) RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZ: PRAEDIKTIV-KONNEKTIONISTISCHE STEUERUNGSEFFEKTE UND DEZENTRALE DATENORDNUNG . 246 (1) KONNEKTIVISTISCHES, PARTIKULARISTISCHES UND INDIVIDUALISTISCHES REGULIERUNGSREGIME . 247 (2) SONDERFALL: AUSNAHMEZULASSUNG AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN . 248 (3) DEZENTRALES ZULASSUNGSREGIME MIT ZENTRALISIERTEN ERGAENZUNGEN . 249 3. ERGEBNIS: PRAEVENTIV-DEZENTRALES DATENSTEUERUNGSSYSTEM ZUR MENSCHLICHEN KONTROLLE VON DIGITALSYSTEMEN .250 II. DARSTELLUNG DES GELTENDEN RECHTS .250 1. ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZ . 251 A) ZWECKBESTIMMUNG . 251 B) ZWECKBINDUNG: UMGANG MIT ZWECKAENDERUNGEN . 252 AA) VORLIEGEN EINER ZWECKAENDERUNG IM WEITEREN UND IM ENGEREN SINNE . 252 BB) ZULAESSIGKEIT DER ZWECKAENDERUNG IM WEITEREN UND IM ENGEREN SINNE 255 2. EINWILLIGUNG . 257 A) INFORMIERTHEIT DER EINWILLIGUNG . 257 B) FREIWILLIGKEIT DER EINWILLIGUNG . 258 3. VERTRAGSIMMANENTE ZULASSUNG . 259 A) VERTRAGSERFUELLUNG . 260 B) VORVERTRAGLICHE MASSNAHME . 261 4. INTERESSENSABWAEGUNG . 262 A) BERUECKSICHTIGUNGSRELEVANTE INTERESSEN . 262 B) ERFORDERLICHKEIT . 263 C) INTERESSENSABWAEGUNG IM ENGEREN SINNE . 263 5. AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNG . 265 6. VERHAELTNIS DER ZULASSUNGSGRUENDE ZUEINANDER . 265 III. ANALYSE DES ZWECKFESTLEGUNGS UND RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES ALS INSTRUMENTE ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 268 1. MODELLBILDUNG: VERARBEITUNG VON TRAININGSDATEN IM MASCHINELLEN LERN VERFAHREN . 268 A) ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZ BEI DER MODELLBILDUNG . 268 AA) ZWECKBESTIMMUNG . 268 BB) ZWECKBINDUNG: VORLIEGEN UND ZULAESSIGKEIT VON ZWECKAENDERUNGEN . 270 (1) PRIVILEGIERUNG NACH ART. 5 ABS. 1 LIT. B) HS. 2 DSGVO. 272 (2) VORLIEGEN EINER ZWECKAENDERUNG IM ENGEREN SINNE . 274 (3) ZULAESSIGKEIT DER ZWECKAENDERUNG . 276 B) EINWILLIGUNG . 277 C) VERTRAGSIMMANENTE ZULASSUNG . 277 D) BERECHTIGTE INTERESSEN . 281 AA) ERFORDERLICHKEIT UND ERWARTBARKEIT . 282 BB) INTERESSENSABWAEGUNG IM ENGEREN SINNE . 283 E) VERHAELTNIS DER ZULASSUNGSGRUENDE . 283 F) ERGEBNIS .284 2. PROFILBILDUNG: VERARBEITUNG VON ANWENDUNGSDATEN DURCH SELBSTLERNENDE ALGORITHMEN . 285 A) ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZ BEI DER PROFILBILDUNG . 285 B) EINWILLIGUNG . 287 AA) INFORMIERTHEIT DER EINWILLIGUNG . 287 BB) OFFENLEGUNG DER PROFILINHALTE . 288 C) VERTRAGSIMMANENTE ZULASSUNG .290 D) BERECHTIGTE INTERESSEN . 292 AA) ERFORDERLICHKEIT UND ERWARTBARKEIT . 293 BB) INTERESSENSABWAEGUNG IM ENGEREN SINNE .294 (1) INHALT UND UMFANG DER PROFILE .294 (2) OFFENLEGUNG DER PROFILINHALTE .296 (3) FOLGEN DER PROFILBILDUNG . 298 (4) SCHUTZMASSNAHMEN . 298 (5) ERGEBNIS . 299 E) VERHAELTNIS DER ZULASSUNGSGRUENDE . 300 F) ERGEBNIS .300 3. PROFIL VERWENDUNG: VERARBEITUNG VON PROFILINHALTEN UND AUTOMATISIERUNG VON ENTSCHEIDUNGEN DURCH SELBSTLERNENDE ALGORITHMEN . 301 A) ZULAESSIGKEIT DER PROFILVERWENDUNG NACH DEN ALLGEMEINEN GRUNDSAETZEN . 301 AA) ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZ BEI DER PROFILVERWENDUNG . 301 BB) EINWILLIGUNG . 303 (1) INFORMIERTHEIT DER EINWILLIGUNG . 303 (2) EINWILLIGUNG IN NICHT VORHERSEHBARE OUTPUTS . 304 (3) EINWILLIGUNG IN DIE WEITERVERARBEITUNG NEU GENERIERTER DATEN . 305 CC) VERTRAGSERFUELLUNG . 306 DD) BERECHTIGTE INTERESSEN . 306 (1) ERFORDERLICHKEIT UND ERWARTBARKEIT . 307 (2) INHALTE DES PROFILS . 307 (3) FOLGEN DER PROFILVERWENDUNG . 308 (4) NACHVOLLZIEHBARKEIT UND VORHERSEHBARKEIT DER ERGEBNISSE309 (5) SCHUTZMASSNAHMEN .310 (6) ERGEBNIS . 310 EE) VERHAELTNIS DER ZULASSUNGSGRUENDE . 311 FF) ERGEBNIS . 311 B) AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNG . 312 4. ERGEBNIS . 314 IV. BEWERTUNG DES ZWECKFESTLEGUNGS UND DES RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES ALS INSTRUMENTE ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 316 1. BEWERTUNG DES ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZES . 317 A) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE MODELLBILDUNG IM MASCHINELLEN LERN VERFAHREN . 317 AA) ZWECKBESTIMMUNG BEI DER MODELLBILDUNG . 317 BB) ZWECKBINDUNG BEI DER MODELLBILDUNG . 318 B) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE PROFILBILDUNG UND -VERWENDUNG . 319 2. BEWERTUNG DES RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES . 320 A) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE MODELLBILDUNG IM MASCHINELLEN LERN VERFAHREN . 321 AA) DATENKOLLEKTIV UND VERARBEITUNGSKOLLEKTIV ALS QUELLE MASCHINELLER WISSENSEXTRAKTION . 322 BB) STEUERUNGSVERKUERZUNGEN INDIVIDUALISTISCHER STEUERUNGSPERSPEKTIVEN . 322 (1) FEHLENDE INTEGRATION FREMDSCHAEDIGENDER DATENVERARBEITUNGEN . 323 (2) UNZUREICHENDE REPRAESENTATION VON GRUPPENINTERESSEN . 323 CC) GEFAEHRDUNGSMOMENT IN ALGORITHMISCHER REGELFINDUNG . 324 B) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE PROFILBILDUNG . 325 AA) INTRANSPARENZBEDINGTE AUFHEBUNG LINEAR-PROGNOSTISCHER VERBINDUNGEN ZWISCHEN ROHDATUM UND PROFIL . 325 BB) FEHLENDE REGULIERUNG DER GENERIERUNG NEUER DATEN 326 C) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE PROFILVERWENDUNG . 327 AA) INTRANSPARENZBEDINGE AUFHEBUNG LINEAR-PROGNOSTISCHER VERBINDUNGEN ZWISCHEN ROHDATUM UND PROFILVERWENDUNG . 327 BB) FEHLENDE ABBILDUNG INKREMENTELL-UBIQUITAERER GEFAEHRDUNGSDIMENSIONEN . 328 D) UEBERGREIFENDE DEFIZITE DES RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES . 328 AA) KONTROLLLAEHMUNGSEFFEKTE DURCH QUALITATIVE UND QUANTITATIVE UEBERFORDERUNG . 328 (1) LAEHMUNGSEFFEKTE DURCH KOMPLEXITAETSUEBERLASTUNG . 329 (2) LAEHMUNGSEFFEKTE DURCH KONTROLLUEBERFORDERUNG . 329 BB) INNOVATIONSBEHINDERUNGEN DURCH PARTIKULARISTISCHE RECHTMAESSIGKEITSERFORDERNISSE SOWIE FEHLENDE VORHERSEHBARKEIT . 330 V. ERGEBNIS . 331 D. REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME DURCH DEN TRANSPARENZGRUNDSATZ . 333 I. TRANSPARENZ ALS REGULIERUNGSZIEL AUTONOMER SYSTEME . 333 1. ALLGEMEINE TRANSPARENZKONZEPTE IN BEZUG AUF AUTONOME SYSTEME: VIELSCHICHTIGE TRANSPARENZERWARTUNGEN . 334 2. TRANSPARENZKONZEPT DER DSGVO UND REGULIERUNGSPARADIGMEN DES TRANSPARENZGRUNDSATZES . 336 A) DATENSCHUTZRECHTLICHES TRANSPARENZKONZEPT: DATENSCHUTZBEZOGENE INFORMATION STATT VERARBEITUNGS UND ALGORITHMENTRANSPARENZ 337 AA) DATENSCHUTZBEZOGENES, NICHT VERARBEITUNGSBEZOGENES TRANSPARENZVERSTAENDNIS . 337 BB) ATOMISTISCH-PARTIKULARISTISCHES TRANSPARENZKONZEPT 338 CC) BETROFFENENBEZOGENES, INDIVIDUALISTISCHES UND RELATIVISTISCHES TRANSPARENZKONZEPT . 338 B) REGULIERUNGSPARADIGMEN DES TRANSPARENZGRUNDSATZES .340 AA) INSTRUMENTELLE DIMENSION: TRANSPARENZ ALS GRUNDLAGE FUER DATENSCHUTZRECHTLICHE SELBSTSCHUTZINSTRUMENTE . 341 BB) FUNKTIONALE DIMENSION: TRANSPARENZ ALS GRUNDLAGE FUER AUSSERRECHTLICHE SELBSTSCHUTZMECHANISMEN . 342 CC) INSTRUMENTELL-FUNKTIONALE DIMENSION: ERMOEGLICHUNG DER EINWILLIGUNG ALS WAHLMOEGLICHKEIT ZWISCHEN DATENSCHUTZRECHT UND SELBSTSCHUTZ . 343 DD) INSBESONDERE: REGULIERUNGSPARADIGMEN DER TRANSPARENZ BEI AUTOMATISIERTEN ENTSCHEIDUNGEN . 344 3. ERGEBNIS: TRANSPARENZ ALS GRUNDLEGENDES INSTRUMENT DES DEZENTRALEN REGULIERUNGSREGIMES DER DSGVO 345 II. DARSTELLUNG DES GELTENDEN RECHTS . 346 1. FORMALE ANFORDERUNGEN DES TRANSPARENZGEBOTS . 346 A) AUSGESTALTUNG UND AUFBEREITUNG DER INFORMATIONEN . 346 B) GRENZEN DER INFORMATIONS UND AUSKUNFTSPFLICHT . 348 2. INFORMATIONSPROGRAMM FUER DATENVERARBEITUNGEN . 349 A) INFORMATIONSPFLICHTEN NACH ART. 13, 15 DSGVO . 350 B) INFORMATIONSPFLICHTEN NACH DEM RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZ . 351 C) BESCHRAENKTE INFORMATIONSPFLICHTEN JENSEITS DES DATENVERARBEITUNGSRECHTSVERHAELTNISSES: ALLGEMEINE STAERKUNG DER MEDIENKOMPETENZ UND DES RISIKOBEWUSSTSEINS . 352 3. INFORMATIONSPROGRAMM FUER AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN EINSCHLIESSLICH PROFILING . 353 A) INFORMATIONSPFLICHTEN ART. 13 ABS. 2 LIT. F), ART. 15 ABS. 1 LIT. H) DSGVO . 353 AA) ANWENDUNGSBEREICH: PROFILING UND AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN . 353 (1) AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN NUR IN VERKNUEPFUNG MIT PROFILINGMASSNAHMEN 354 (2) BESONDERE INFORMATIONSPFLICHTEN BEIM PROFILING . 355 (3) ERSTRECKUNG AUF AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN JENSEITS DES ART. 22 DSGVO 356 BB) INHALT DER INFORMATIONSPFLICHTEN 357 CC) ZEITLICH DIFFERENZIERTE INFORMATIONSPFLICHTEN . 358 B) INFORMATIONSPFLICHTEN NACH DER AUSNAHMEZULASSUNG GEM. ART. 22 ABS. 2 DSGVO . 359 C) INFORMATIONSPFLICHTEN NACH ART. 22 ABS. 3 DSGVO . 360 4. ERGEBNIS . 360 III. ANALYSE DES TRANSPARENZGRUNDSATZES ALS INSTRUMENT ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME .360 1. MODELLBILDUNG: TRANSPARENZ MASCHINELLER LERNVERFAHREN . 361 2. PROFILBILDUNG: TRANSPARENZ BEI EINSATZ SELBSTLERNENDER ALGORITHMEN. 361 A) INFORMATIONSPFLICHTEN IM VORHINEIN EINER PROFILBILDUNG . 362 AA) INFORMATIONSPFLICHTEN NACH ART. 13 DSGVO . 362 BB) INFORMATIONSPFLICHTEN AUFGRUND DES RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZES . 363 B) INFORMATIONSPFLICHTEN IM NACHHINEIN EINER PROFILBILDUNG . 364 AA) INFORMATIONSPFLICHTEN HINSICHTLICH DES PROFILBILDUNGSVERFAHRENS 364 BB) INFORMATIONSPFLICHTEN HINSICHTLICH DER PROFILINHALTE . 366 C) AUFBEREITUNG DER INFORMATIONEN . 367 D) GRENZEN DER INFORMATIONSPFLICHTEN: UNVERHAELTNISMAESSIGKEIT UND UNMOEGLICHKEIT DER INFORMATION . 367 AA) UNVERHAELTNISMAESSIGER AUFWAND DER INFORMATIONSBESCHAFFUNG UND -AUFBEREITUNG . 368 BB) UNUEBERWINDLICHE ZIELKONFLIKTE BEI HOCHKOMPLEXEN VERARBEITUNGEN . 368 CC) MENSCHLICHE KOGNITIONSGRENZEN UND FEHLENDE NACHVOLLZIEHBARKEIT MASCHINELLER LERNVERFAHREN . 369 E) ERGEBNIS: RECHTLICH UNKLARE UND TECHNISCH BEGRENZTE TRANSPARENZGEBOTE FUER DIE PROFILBILDUNG .370 3. PROFILVERWENDUNGSVERFAHREN: TRANSPARENZ BEI SELBSTLERNENDEN ALGORITHMEN UND AUTOMATISIERTEN ENTSCHEIDUNGEN . 371 A) INFORMATIONSPFLICHTEN BEI DER PROFILVERWENDUNG . 371 B) INFORMATIONSPFLICHTEN IM VORHINEIN DER AUTOMATISIERTEN ENTSCHEIDUNG . 372 AA) INFORMATIONSPFLICHTEN NACH ART. 13 DSGVO . 372 (1) OFFENLEGUNG DER VERWENDETEN ALGORITHMEN . 372 (2) OFFENLEGUNG DER GRUNDLEGENDEN FUNKTIONSWEISE . 373 BB) INFORMATIONSPFLICHTEN AUFGRUND DER AUSNAHMEZULASSUNG NACH ART. 22 ABS. 2 DSGVO . 375 C) INFORMATIONSPFLICHTEN IM NACHHINEIN DER AUTOMATISIERTEN ENTSCHEIDUNG . 375 D) ANNEXHAFTE INFORMATIONSPFLICHTEN HINSICHTLICH DER PROFILBILDUNG UND DER PROFILINHALTE . 375 E) AUFBEREITUNG DER INFORMATIONEN . 377 F) GRENZEN DER INFORMATIONSPFLICHTEN: UNVERHAELTNISMAESSIGKEIT UND UNMOEGLICHKEIT . 377 G) ERGEBNIS: BESCHRAENKTE INFORMATIONSPFLICHTEN HINSICHTLICH AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN . 378 4. ERGEBNIS . 378 IV. BEWERTUNG DES TRANSPARENZGRUNDSATZES ALS INSTRUMENT ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME .380 1. VORUEBERLEGUNGEN: MASCHINELLES WISSEN ALS HERAUSFORDERUNG FUER TRANSPARENZGEBOTE .380 A) INTRANSPARENZ AUFGRUND RECHTLICHER UMSTAENDE: UNANGEMESSENHEIT VON AUFDECKUNGSPFLICHTEN . 381 B) INTRANSPARENZ AUFGRUND FEHLENDER TECHNISCHER EXPERTISE: TECHNISCHE ILLITERALITAET . 382 C) INTRANSPARENZ AUFGRUND FORTENTWICKLUNG: DYNAMISCHE INTRANSPARENZ . 382 D) INTRANSPARENZ AUFGRUND MENSCHLICHER KOGNITIONSGRENZEN: RESSOURCENBEDINGTE INTRANSPARENZ . 383 E) INTRANSPARENZ AUFGRUND EPISTEMISCH-SEMANTISCHER SINNAUFLADUNG: BLACKBOX-PHAENOMEN . 383 2. BEWERTUNG DES TRANSPARENZGRUNDSATZES . 384 A) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE MODELLBILDUNG . 384 B) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE PROFILBILDUNG . 384 AA) REGULIERUNGSDEFIZITE AUFGRUND RECHTLICHER GRENZEN: FEHLENDE NORMIERUNG PROFILINGSPEZIFISCHER INFORMATIONSPFLICHTEN . 385 BB) REGULIERUNGSDEFIZITE AUFGRUND FAKTISCHER GRENZEN DER TRANSPARENZ . 385 C) BEWERTUNG IM HINBLICK AUF DIE PROFILVERWENDUNG . 386 AA) REGULIERUNGSDEFIZITE AUFGRUND RECHTLICHER GRENZEN: DEFIZITAERE AUSGESTALTUNG DES ANWENDUNGSBEREICHS UND DES INHALTS DES BESONDEREN INFORMATIONSPROGRAMMS . 386 (1) EINGESCHRAENKTER ANWENDUNGSBEREICH DES BESONDEREN INFORMATIONSPROGRAMMS . 386 (2) DEFIZITAERE AUSGESTALTUNG DES INHALTS DES BESONDEREN INFORMATIONSPROGRAMMS . 387 BB) REGULIERUNGSDEFIZITE AUFGRUND FAKTISCHER GRENZEN DER TRANSPARENZ . 387 D) UEBERGREIFENDE DEFIZITE DES TRANSPARENZGRUNDSATZES . 388 AA) INTRANSPARENZ DURCH INFORMATIONSUEBERANGEBOT (INFORMATIONSUEBERFORDERUNG) . 388 (1) QUANTITATIVE UEBERFORDERUNG (INFORMATIONSFLUT) . 388 (2) QUALITATIVE UEBERFORDERUNG (KOMPLEXITAETSUEBERLASTUNG) . 390 BB) TRANSPARENZVERLUSTE DURCH INDIVIDUALISTISCHE UND RELATIVISTISCHE BESCHRAENKUNG DES TRANSPARENZKONZEPTS . 391 CC) FEHLENDE LOESUNG FUER UNUEBERWINDLICHE GRENZEN DER TRANSPARENZHERSTELLUNG, INSBESONDERE BLACKBOX-PHAENOMEN. 392 DD) AUSHOEHLUNG DES DEZENTRALEN REGULIERUNGSREGIMES AUFGRUND TECHNISCHER ILLITERALITAET 393 EE) INNOVATIONSBEHINDERUNG DURCH INFORMATIONSPFLICHTEN . 394 V. ERGEBNIS . 395 E. ERGEBNIS . 396 KAPITEL 5: REFORMVORSCHLAEGE UND GRENZEN DER DSGVO ALS INSTRUMENT ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 400 A. INNOVATIONSRAHMEN DER DSGVO: DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNGSFRAGEN UND SCHUTZINSTRUMENTE . 401 I. NORMATIVER REGULIERUNGSAUFTRAG: DATENSCHUTZRECHT VS. ALGORITHMEN UND AUTOMATISIERUNGSRECHT . 402 II. NORMATIVER REGULIERUNGSMECHANISMUS: DEZENTRALE REGULIERUNG VS. ZENTRALISIERTE REGULIERUNGSMECHANISMEN 403 B. GEBOTENE FORTENTWICKLUNGEN DER DSGVO . 404 I. REFORMOPTIONEN FUER DEN ANWENDUNGSBEREICH DER DSGVO . 404 1. INNOVATIONSRAEUME IM HINBLICK AUF DEN ANWENDUNGSBEREICH DER DSGVO . 404 A) INTERREGULATIVE ABGRENZUNG: KEINE DATENSCHUTZSPEZIFISCHE REGULIERUNG DES MODELLS . 405 AA) KEINE DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNG DER MODELLBILDUNG UND DER ERSTELLUNG DES LOESUNGSALGORITHMUS . 405 BB) DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNG DER PROFILBILDUNG . 406 CC) EINGESCHRAENKTE DATENSCHUTZRECHTLICHE REGULIERUNG AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN . 406 B) EINORDNUNG DER AUTONOMIEGEFAEHRDUNGEN DURCH AUTONOME SYSTEME . 409 2. INNOVATIONSPOTENTIALE DE LEGE LATA: AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN . 410 A) ERSTRECKUNG AUF MASSNAHMEN . 410 B) LOESUNGEN FUER DEN AUTOMATION BIAS . 411 C) AUSLEGUNG DES MERKMALS RECHTLICHER WIRKUNGEN UND SONSTIGER ERHEBLICHER BEEINTRAECHTIGUNGEN . 413 AA) EINGRENZUNG AUF GRUNDRECHTSGEFAEHRDENDE BEEINTRAECHTIGUNGEN 413 BB) KONKRETISIERUNG NACHTEILIGER WIRKUNGEN DURCH AUFSTELLEN VON ABWAEGUNGSKRITERIEN . 413 3. DE LEGE FERENDA . 414 A) REGULIERUNG DES PROFILINGS . 414 B) REGULIERUNG TEILAUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN: AUFNAHME AUCH TEILAUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN . 415 AA) KEINE AUFHEBUNG DES MERKMALS RECHTLICHER WIRKUNGEN UND ERHEBLICHER BEEINTRAECHTIGUNGEN . 415 BB) ERSETZUNG DER AUSSCHLIESSLICHKEIT DURCH KAUSALITAET .415 4. ERGEBNIS . 417 II. REFORMOPTIONEN FUER DEN RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZ .418 1. INNOVATIONSRAEUME IM HINBLICK AUF DEN RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZ . 418 A) INTER UND INTRAREGULATIVE ABGRENZUNG: KEINE EINFUEHRUNG EINER ALGORITHMENKONTROLLE UND KEINE UMSTELLUNG AUF EIN ZENTRALISIERTES ZULASSUNGSREGIME .418 B) DATENSCHUTZRECHTLICH KONSISTENTE METHODEN ZUM UMGANG MIT FEHLENDER VORHERSEHBARKEIT UND INDIVIDUELLER STEUERUNGSUEBERFORDERUNG . 420 2. INNOVATIONSPOTENTIALE DE LEGE LATA: KONTROLLREDUKTION BEI DER ZULASSUNGSKONTROLLE . 421 A) INNOVATIONSPOTENTIALE HINSICHTLICH DER EINWILLIGUNG . 421 AA) ANSAETZE ZUR REDUKTION DER EINWILLIGUNGSERKLAERUNGEN . 421 (1) BROAD-CONSENT-MODELLE . 421 (2) GENERALISIERTE EINWILLIGUNGEN . 422 BB) STAFFELUNG DER EINWILLIGUNG . 423 (1) ZEITLICHE EINWILLIGUNGSSTAFFELUNG (GRADUATED CONSENT). 423 (2) RISIKOBASIERTE ZEITLICHE EINWILLIGUNGSSTAFFELUNG . 424 CC) AUSLAGERUNG DER EINWILLIGUNGSENTSCHEIDUNG DURCH TREUHAENDERISCHE DATENVERWALTUNG . 426 DD) AUTOMATISIERTE EINWILLIGUNGSASSISTENTEN . 427 B) INNOVATIONSPOTENTIALE HINSICHTLICH DER VERTRAGSIMMANENTEN ZULASSUNG UND DER INTERESSENSABWAEGUNG . 430 AA) AUTOMATISIERUNG DER ZULASSUNG: SMART CONTRACTS, ABER KEINE AUTOMATISIERUNG DER INTERESSENSABWAEGUNG . 430 BB) INHALTLICHE PRAEZISIERUNGEN DER INTERESSENSABWAEGUNG . 430 3. INNOVATIONSPOTENTIALE DE LEGE FERENDA . 431 A) EIGENSTAENDIGE ZULASSUNGSENTSCHEIDUNG FUER DAS PROFILING . 432 AA) VERBOT DES PROFILINGS . 432 BB) EIGENES ZULASSUNGSREGIME FUER DIE PROFILBILDUNG . 433 CC) EIGENES ZULASSUNGSREGIME FUER NEU GENERIERTE DATEN . 434 DD) EINFUEHRUNG PROFILSPEZIFISCHER ZULASSUNGSTATBESTAENDE . 434 EE) GENERIERUNG NEUER DATEN ALS TRANSPARENZPROBLEM . 435 B) INNOVATIONSPOTENTIALE HINSICHTLICH DER EINWILLIGUNG: UMGESTALTUNG DES ZULASSUNGSREGIMES IN ZENTRALE DATENVERWALTUNGSSYSTEME .435 AA) DATENSCHUTZPRAEFERENZEN ALS STANDARDEINSTELLUNG (STICKY POLICIES) . 436 BB) PERSONAL INFORMATION MANAGEMENT SYSTEMS UND PERSOENLICHE DATENRAEUME . 437 4. ERGEBNIS . 441 III. REFORMOPTIONEN FUER DEN TRANSPARENZGRUNDSATZ . 442 1. INNOVATIONSRAEUME IM HINBLICK AUF DEN TRANSPARENZGRUNDSATZ . 442 A) INTERREGULATIVE ABGRENZUNG: NUR BEGRENZTE ALGORITHMENSPEZIFISCHE TRANSPARENZ . 443 B) INTRAREGULATIVE ABGRENZUNG: KEINE ABSCHAFFUNG, SONDERN ERGAENZUNG DER BETROFFENENTRANSPARENZ . 446 2. ANSAETZE ZUM UMGANG MIT FEHLENDER NACHVOLLZIEHBARKEIT AUTONOMER SYSTEME .448 A) BANALITAET DER INTRANSPARENZ VON ENTSCHEIDUNGSARCHITEKTUREN UND TECHNISCHEN PHAENOMENEN . 449 AA) UMGANG MIT INTRANSPARENZEN TRADIERTER ENTSCHEIDUNGSARCHITEKTUREN .449 BB) UMGANG MIT INTRANSPARENZEN TECHNISCHER SYSTEME . 450 B) RECHTSNORMATIVE KONZEPTIONEN MENSCHLICHER VERSTAENDLICHKEIT: RECHT AUF ERKLAERUNG ALS LOESUNGSMODELL 451 AA) MENSCHLICHE LESBARKEIT (LEGIBILITY) . 451 BB) KONTRAFAKTISCHE ERKLAERUNGEN . 452 CC) RECHT AUF NACHVOLLZIEHBARE SCHLUSSFOLGERUNGEN . 453 DD) BEGRUENDUNG UND RECHTFERTIGUNG . 453 EE) AUDITABILITAETSHERSTELLENDE BEGRUENDUNG UND VORHERSEHBARKEIT .454 FF) AUDITABILITAETSHERSTELLENDE VORHERSEHBARKEIT . 456 C) . GRENZEN EINES BETROFFENENBEZOGENEN TRANSPARENZMODELLS . 457 D) . ERGEBNIS . 458 3. DE LEGE LATA . 459 A) INHALT DER BESONDEREN INFORMATIONSPFLICHTEN UND RECHT AUF ERKLAERUNG . 460 AA) AUFDECKUNG DER GRUNDLEGENDEN FUNKTIONSWEISE . 460 BB) RECHT AUF ERKLAERUNG (RIGHT TO EXPLANATION) . 460 (1) NORMATIVE ANKNUEPFUNG EINES RECHTS AUF NACHTRAEGLICHE ERLAEUTERUNG DE LEGE FERENDA . 461 (2) INHALTE EINES RECHTS AUF ERKLAERUNG: RISIKOBASIERTE, AUDITABILITAETSHERSTELLENDE BEGRUENDUNG . 463 (3) INHALTE EINES RECHTS AUF ERKLAERUNG BEI PROFILBASIERTEN ENTSCHEIDUNGEN . 465 CC) ZEITLICHE DIFFERENZIERUNG DER INFORMATIONSPFLICHTEN UND VORHERIGE ERLAEUTERUNGSPFLICHTEN . 465 B) KOGNITIONSFREUNDLICHE AUFBEREITUNG DURCH VISUELLE UND VIDEOGRAPHISCHE AUFBEREITUNG . 466 C) TECHNISCHE INFORMATIONSMEDIATIONSMECHANISMEN . 469 AA) TRANSPARENZASSISTENTEN UND INFORMATIONSFILTERSYSTEME . 469 BB) ERKLAERBARE KUENSTLICHE INTELLIGENZ (EXPLAINABLE AI, T-SWITCH) .469 4. DE LEGE FERENDA . 471 A) EIGENSTAENDIGE TRANSPARENZBEDARFE DER PROFILBILDUNG . 471 AA) INFORMATIONEN IM VORHINEIN: YYINVOLVIERTE LOGIK " UND PROGNOSE VON PROFILINHALTEN . 471 BB) INFORMATIONEN IM NACHHINEIN: OFFENLEGUNG DER PROFILINHALTE. 473 CC) LOESUNGEN FUER FEHLENDE NACHVOLLZIEHBARKEIT UND VORHERSEHBARKEIT . 474 B) ALTERNATIVE INFORMATIONSMAERKTE: EINBEZUG VON EXPERTINNEN UND ADRESSIERUNG DER GESAMTOEFFENTLICHKEIT 475 5. ERGEBNIS .477 C. AUSBLICK: REGULIERUNGSBEDARFE UND -OPTIONEN JENSEITS DER DSGVO: REGULIERUNG MASCHINELLER LERNVERFAHREN . 479 I. VORGABE INHALTLICHER ANGEMESSENHEITSKRITERIEN: QUALITAETSVORGABEN, RISIKOMANAGEMENT UND VERBOTE . 480 1. QUALITAETSVORGABEN FUER DAS TRAININGSVERFAHREN . 480 2. AUDIT UND RISIKOMANAGEMENTSYSTEME . 481 3. VERBOTE . 482 II. BEWERTUNG DES KI-GESETZ-E DER EUROPAEISCHEN KOMMISSION . 483 D. ERGEBNIS . 485 FAZIT . 489 A. ZUSAMMENFASSUNG IN THESEN . 489 I. TECHNISCHE GRUNDLAGEN AUTONOMER SYSTEME .489 II. SOZIOKULTURELLE BEWERTUNGEN AUTONOMER SYSTEME . 489 III. GRUNDLEGENDE FRAGEN ZUR REGULIERUNG AUTONOMER SYSTEME . 490 IV. BEWERTUNG DER REGULIERUNGSZUGRIFFE DSGVO . 491 V. BEWERTUNG DES ZWECKFESTLEGUNGSGRUNDSATZ . 492 VI. BEWERTUNG DES RECHTMAESSIGKEITSGRUNDSATZ . 493 VII. BEWERTUNG DES TRANSPARENZGRUNDSATZ . 494 VIII. INNOVATIONSPOTENTIALE DER DSGVO . 495 IX. GRENZEN DES DATENSCHUTZRECHTS .497 B. SCHLUSSBETRACHTUNG .498 LITERATURVERZEICHNIS . 499 SACHREGISTER . 549
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