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Erzeugnisse des maschinellen Lernens

Eine Herausforderung für die Gestaltung einer effizienten Patentrechtsordnung
Authors:
Publisher:
 2024

Summary

In this work, the author shows the gaps in protection that arise in patent law through the use of machine learning in the development process of technical teachings and develops solutions to close these gaps in the sense of an efficient patent law system that is oriented towards economic aspects. To this end, he examines in detail the individual requirements for granting a patent. In doing so, he differentiates between the protection of the system that works on the basis of machine learning and the resulting product as an independent technical teaching. In addition, he deals with the inventor status of humans, whose role as the sole creator of technical teachings is increasingly being pushed back.

Keywords

Bibliographic data

Edition
1/2024
Copyright Year
2024
ISBN-Print
978-3-7560-0945-9
ISBN-Online
978-3-7489-4610-6
Publisher
Nomos, Baden-Baden
Series
Schriften zum geistigen Eigentum und zum Wettbewerbsrecht
Volume
149
Language
German
Pages
363
Product Type
Monograph

Table of contents

ChapterPages
  1. Titelei/Inhaltsverzeichnis No access 1 - 22
    1. A. Gegenstand der Untersuchung und Methodik No access
    2. B. Gang und Ziel der Untersuchung No access
      1. I. Sinn und Zweck der ökonomischen Analyse des Rechts No access
      2. II. Verhaltensmodell des homo oeconomicus und Kritik No access
        1. 1. Pareto-Effizienz No access
        2. 2. Effizienz nach Kaldor und Hicks No access
        3. 3. Coase-Theorem No access
        4. 4. Zwischenergebnis No access
      1. I. Monopolartige Stellung des Patentinhabers No access
        1. 1. Theorien zur Rechtfertigung von Patenten No access
        2. 2. Kritik an den Theorien und Erkenntnisgewinn No access
        3. 3. Zwischenergebnis No access
      1. I. Der homo oeconomicus im Patentrecht No access
      2. II. Effizienz und Patente No access
      3. III. Zwischenergebnis No access
    4. D. Zusammenfassung No access
    1. A. Allgemeine Begriffsbestimmungen und Abgrenzung zur ‚künstlichen Intelligenz‘ No access
    2. B. Abgrenzung zu ‚herkömmlichen‘ Algorithmen No access
      1. I. Klassische wissensbasierte (deduktive) Ansätze No access
        1. 1. Symbolische Verfahren No access
            1. aa. Aufbau No access
            2. bb. Funktionsweise No access
            1. aa. Überwachtes Lernen No access
            2. bb. Unüberwachtes Lernen No access
            3. cc. Bestärkendes Lernen No access
          3. c. Deep Learning No access
      3. III. Zwischenergebnis No access
    4. D. Vom ML-Modell zum ML-Erzeugnis No access
      1. I. Grundbegriffe No access
      2. II. Aktueller Stand bei vollständig autonomen ML-Systemen No access
    6. F. Erklärbarkeit von ML-Systemen No access
    7. G. Zusammenfassung No access
        1. I. Grundlagen der Technizität No access
          1. 1. ML-Modell als noch nicht ausführbarer Programmcode No access
              1. aa. Computerprogramm No access
              2. bb. Grundlagen computerimplementierter Erfindungen No access
              3. cc. Datenverarbeitungsanlage No access
              4. dd. Technizität von Simulations- und Entwurfsverfahren No access
              5. ee. Zwischenergebnis No access
              1. aa. Untrainierte ML-Modelle No access
              2. bb. Trainingsverfahren No access
              3. cc. Implementierte und trainierte ML-Modell No access
              4. dd. Zwischenergebnis No access
          3. 3. Hardware des ML-Systems als Erzeugnispatent No access
          4. 4. Zwischenergebnis No access
        1. I. Grundlagen der Neuheitsprüfung No access
          1. 1. Durchschnittsfachmann No access
          2. 2. Einzelvergleich bei ML-Modell und ML-System No access
        3. III. Zwischenergebnis No access
          1. 1. Nächstliegender Stand der Technik No access
          2. 2. Bestimmung der zu lösenden technischen Aufgabe No access
          3. 3. Anforderungen des could/would approach No access
          1. 1. Nächstliegender Stand der Technik No access
          2. 2. Bestimmung der zu lösenden technischen Aufgabe No access
          3. 3. Anwendung des could/would approach No access
        3. III. Zwischenergebnis No access
        1. I. Grundlagen der Offenbarung No access
          1. 1. Allgemeine Anforderungen und Beschreibung des technischen Vorgangs No access
          2. 2. Zugriff auf die Trainingsdaten und Reproduzierbarkeit No access
          3. 3. Erklärbarkeit der konkreten Arbeitsweise (Black-Box) No access
          4. 4. Unspezifische Fachbegriffe No access
        3. III. Zwischenergebnis No access
      5. E. Gewerbliche Anwendbarkeit des ML-Systems No access
        1. I. Technizität No access
        2. II. Offenbarung und Reichweite des Patentanspruchs No access
        3. III. Erfinderschaft No access
        4. IV. Zwischenergebnis No access
      7. G. Zusammenfassung No access
          1. 1. Bestehende Unterschiede zu anderen Hilfsmitteln No access
          2. 2. Unterschiedliche Anwendung von hoch entwickelten ML-Systemen No access
        2. II. Einsatz eines vollständig autonomen ML-Systems No access
        3. III. Zwischenergebnis No access
          1. 1. Persönliche menschliche Schöpfung No access
          2. 2. Zufallserfindung No access
          3. 3. Verwechslung mit dem Erfinderbegriff und die Bedeutung des Erkennens No access
          4. 4. Zwischenergebnis No access
          1. 1. Übersetzung No access
          2. 2. ML-Erzeugnis als Entdeckung No access
            1. a. Grundlagen No access
            2. b. Anwendung auf das ML-Erzeugnis No access
            1. a. Ausführbarkeit No access
            2. b. Wiederholbarkeit No access
        4. IV. Zwischenergebnis No access
        1. I. Stand der Technik No access
        2. II. Die Besonderheiten des maschinellen Lernens im Rahmen des Einzelvergleichs No access
            1. a. Mögliche unterbleibende Berücksichtigung des ML-Systems No access
            2. b. Maschine oder natürliche Person als Durchschnittsfachmann No access
          2. 2. Einbindung des ML-Systems No access
            1. a. Schwierigkeiten bei der Bestimmung des ‚Durchschnitts-ML-Systems‘ No access
            2. b. Weiterhin ausreichende Praktikabilität für Patentämter No access
            3. c. Zwischenergebnis No access
            1. a. Untergeordneter Einsatz als Tool No access
            2. b. Umfassender Einsatz als Tool No access
            3. c. Vollständig autonomes ML-System No access
          5. 5. Zwischenergebnis No access
        2. II. Bestimmung zu lösender technischer Aufgabe No access
        3. III. Durchführung des could/would approach No access
        4. IV. Zwischenergebnis No access
      5. E. Offenbarung No access
        1. I. Recht an der und auf die Erfindung No access
            1. a. Erkenntnis begründet keine Erfinderstellung No access
            2. b. Natürliche Personen No access
            3. c. Zwischenergebnis No access
            1. a. Untergeordneter Einsatz als Tool No access
              1. aa. Programmierer des ML-Systems No access
                1. (1) Nutzung als Wahrnehmbarmachung No access
                2. (2) Keine Vergleichbarkeit zu biotechnologischen Erfindungen No access
                3. (3) Gestaltende Nutzung No access
                4. (4) Zwischenergebnis No access
              3. cc. Eigentümer No access
              4. dd. Einzelne Datenerzeuger No access
              5. ee. Investor No access
              6. ff. Konzept der ‚elektronischen Person‘ No access
              7. gg. Zwischenergebnis No access
            3. c. Vollständig autonomes ML-System No access
            4. d. Zwischenergebnis No access
          3. 3. Betriebserfindung und Arbeitnehmererfindung No access
          4. 4. Miterfinder No access
              1. aa. Unkörperlichkeit von Daten No access
              2. bb. Vergleichbarkeit mit körperlichen Gegenständen No access
              3. cc. Patentfähigkeit des Erzeugnisses No access
                1. (1) Technische Erfindung als Bedingung für das Erzeugnis No access
                2. (2) ML-Erzeugnis als taugliches Objekt eines Sachpatents No access
              5. ee. Zwischenergebnis No access
              1. aa. Auslegung des ‚hergestellten‘ Erzeugnisses No access
              2. bb. Auslegung des Begriffs der ‚Unmittelbarkeit‘ No access
              3. cc. Anwendung auf das ML-Erzeugnis No access
              4. dd. Zwischenergebnis No access
            3. c. Schutzumfang No access
            4. d. Zwischenergebnis No access
            1. a. Product-by-Process-Ansprüche No access
            2. b. Reach-Through-Ansprüche No access
          7. 7. Zwischenergebnis No access
          1. 1. Allgemeine Voraussetzungen zur Anmeldung eines Patents No access
            1. a. Untergeordneter Einsatz als Tool No access
                1. (1) Anmelder kein Rechtsnachfolger des ML-Systems No access
                2. (2) Formale Anforderungen nach der EPÜAO No access
                3. (3) Fehlende Akzeptanz der ‚Erfindung ohne Erfinder‘ No access
                4. (4) Keine Rechtsnachfolge aufgrund von Eigentumsrechten No access
                5. (5) Zwischenergebnis No access
              2. bb. Widerspruchslose falsche Erfindernennung No access
              3. cc. Zwischenergebnis No access
            3. c. Vollständig autonomes ML-System No access
          3. 3. Zwischenergebnis No access
        4. IV. Erfindereigenschaft über vollständig autonome ML-Systeme No access
      7. G. Zusammenfassung No access
        1. I. Makroökonomische Bedeutung des maschinellen Lernens No access
        2. II. Besonderheiten der Datenwirtschaft No access
        3. III. Patentierbare ML-Erzeugnisse als Wirtschaftsfaktor No access
        4. IV. Zwischenergebnis No access
        1. I. Patentrechtliche Schutzlücken No access
            1. a. Computerprogramm No access
            2. b. Schutz als Datenbank No access
            3. c. Zwischenergebnis No access
            1. a. Grundlegende Unterschiede No access
              1. aa. Patentschutz für (Trainings-)‌Daten No access
              2. bb. Geheimnisschutz für (Trainings-)‌Daten No access
            3. c. Zwischenergebnis No access
          3. 3. Gebrauchsmusterrecht No access
      3. C. Zusammenfassung No access
          1. 1. Folgen eines umfassenden Technizitätsverständnisses No access
          2. 2. Effizienz der möglichen Ausweitung des Technizitätsverständnisses No access
          3. 3. Effizienz der aktuellen Auslegung der Rechtsprechung No access
        2. II. Schutzrechtserweiterung für (Trainings-)‌Daten No access
        3. III. Zwischenergebnis No access
        1. I. Ökonomische Bedeutung der erfinderischen Tätigkeit No access
          1. 1. Patentschutz ohne eine erfinderische Tätigkeit No access
              1. aa. Kennzeichnungspflicht No access
              2. bb. Konsequente Rechtsfolgen No access
              3. cc. Plausibilitätsprüfung No access
              4. dd. Auswirkung auf die Effizienz der Patentrechtsordnung No access
            2. b. Benutzungspflicht No access
            3. c. Zwischenergebnis No access
              1. aa. Grundlagen des sui-generis-Schutzes No access
              2. bb. Ineffizienz des sui-generis-Schutzes No access
              3. cc. Zwischenergebnis No access
            2. b. Orientierung am Markenrecht No access
          4. 4. Zwischenergebnis No access
        3. III. Vollständig autonome ML-Systeme No access
        4. IV. Zwischenergebnis No access
        1. I. Keine Veränderung am Schutzumfang No access
        2. II. Keine Massenproduktion von ML-Erzeugnissen No access
        3. III. Daten und der first mover advantage No access
        4. IV. Fehlende empirische Grundlage No access
        5. V. Zwischenergebnis No access
          1. 1. Patentschutz ohne menschliche Schöpfung No access
          2. 2. Ungleicher Zugriff auf ML-Systeme No access
          3. 3. Abgeleiteter Schutz vom ML-System No access
          4. 4. Kein Widerspruch zum Anreizmodell No access
          5. 5. Geheimhaltung und Transaktionskosten No access
          6. 6. Zwischenergebnis No access
          1. 1. ML-System als ‚elektronische Person‘ No access
          2. 2. Vorteile der Einführung einer ‚elektronischen Person‘ No access
          3. 3. Deutlich überwiegende Nachteile der Einführung einer ‚elektronischen Person‘ No access
          4. 4. Zwischenergebnis No access
          1. 1. Präzisierung des Effizienz-Kriteriums No access
            1. a. Zuordnung zum Programmierer des ML-Systems No access
            2. b. Zuordnung zum Eigentümer des ML-Systems No access
                1. (1) Keine Abstufung nach Nutzungsqualität No access
                2. (2) Zweifelsfallregelung möglich No access
                3. (3) Fachlich größte Nähe zum ML-Erzeugnis und größte Anreizwirkung No access
                4. (4) Geringste Transaktionskosten wegen Nähe zum ML-Erzeugnis No access
                5. (5) Zwischenergebnis No access
                1. (1) Abstellen auf die Verfügungsbefugnis No access
                2. (2) Abstellen auf die wirtschaftliche-organisatorische Verantwortung No access
                3. (3) Wirtschaftliche Verantwortung als Gemeinsamkeit und effizienter Zuordnungsmaßstab No access
                4. (4) Keine Relativität der Schuldverhältnisse als Anknüpfungspunkt für absolute Schutzrechte No access
                5. (5) Kriterien zur Bestimmung der wirtschaftlich-organisatorischen Verantwortlichkeit No access
                6. (6) Zwischenergebnis No access
                1. (1) Vergleichbare Stellung von wirtschaftlich-organisatorisch Verantwortlichen und einem Arbeitgeber No access
                2. (2) Nutzer als Erfinder No access
                3. (3) Keine Vergütung für Nutzer No access
                4. (4) Zwischenergebnis No access
                1. (1) Erfindernennung als Ausdruck des Erfinderpersönlichkeitsrechts No access
                2. (2) Keine Erfindernennung für das ML-System No access
                3. (3) Erfindernennung des Nutzers No access
                4. (4) Zwischenergebnis No access
          3. 3. Zuordnung bei vollständig autonomen ML-Systemen No access
          4. 4. Zwischenergebnis No access
    1. A. Patentschutz für das ML-System de lege lata No access
    2. B. Patentschutz für die ML-Erzeugnisse de lege lata No access
    3. C. Anforderungen an eine effiziente Patentrechtsordnung im Hinblick auf das maschinelle Lernen No access
    4. D. Konkrete dogmatische Anknüpfung der Änderungsvorschläge No access
  8. Literaturverzeichnis No access 343 - 363

Bibliography (334)

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