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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

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
Book Titles

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)

  1. Abbott, Ryan, I Think, Therefore I Invent: Creative Computers and the Future of Patent Law, B. C. L Rev. 2016, S. 1079-1126. Open Google Scholar
  2. Abbott, Ryan, Autonomous Machines their Inventions, MittPat 2017, S. 429-437. Open Google Scholar
  3. Abbott, Ryan, Everything Is Obvious, UCLA L. Rev. 2019, S. 2-52. Open Google Scholar
  4. Afshar, Mimi S., Artificial Intelligence and Inventorship Does the Patent Inventor Have to be Human?, Hastings Sci. & Tech. L. J. 2022, S. 55-72. Open Google Scholar
  5. Agrawal, Ajay/Gans, Joshua/Goldfarb, Avi, Economic Policy for Artificial Intelligence, IPE 2019, S. 139-159. Open Google Scholar
  6. Ammann, Thorsten, KI as a Service – Künstliche Intelligenz aus der Cloud und ihre rechtlichen Eigenheiten, CR 2020, S. 295-303. Open Google Scholar
  7. Ann, Christoph, Patentrecht Lehrbuch zum deutschen und europäischen Patentrecht und Gebrauchsmusterrecht, 8. Auflage München 2022. Open Google Scholar
  8. Antonie, Lucie, Entwurfsmaterial im Schutzsystem der Software-Richtlinie – Chancen und Herausforderungen, CR 2019, S. 1-8. Open Google Scholar
  9. Apel, Simon/Kaulartz, Markus, Rechtlicher Schutz von Machine Learning-Modellen, RDi 2020, S. 24-34. Open Google Scholar
  10. Arnold, Bernhard, Datenströme als unmittelbare Verfahrenserzeugnisse, in: Kühnen (Hrsg.), Festschrift 80 Jahre Patentgerichtsbarkeit in Düsseldorf, Köln 2016, S. 15-23. Open Google Scholar
  11. Arrow, Kenneth J., Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention, in: National Bureau of Economic Research (Hrsg.), The Rate and Direction of Inventive Activity – Economic and Social Factors, Princeton 1962, S. 609-626. Open Google Scholar
  12. Baldus, Oliver, Schutz von Erfindungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, MittPat 2020, S. 51-54. Open Google Scholar
  13. Balkin, Jack M., The Path of Robotics Law, Calif. L. Rev. Cir. 2015, S. 45-60. Open Google Scholar
  14. Balough, Richard C., Artificial Intelligence as an Author, in: Claypoole (Hrsg.), Law of Artificial Intelligence and Smart Machines: Understanding A.I. and the Legal Impact, Chicago 2019, S. 335-346. Open Google Scholar
  15. Banterle, Francesco, Ownership of inventions created by Artificial Intelligence, AIDA 2018, abrufbar unter: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3276702. Open Google Scholar
  16. Bartke, Lukas/Hoffmann, Kira-Sophie/Skiebe, Daniel, Der Schutz von Trainingsdaten de lege ferenda – What would Machlup do?, RDi 2022, S. 431-439. Open Google Scholar
  17. Bauckhage, Christian et al., Grundlagen des Maschinellen Lernens, in: Görz/Schmid/Braun (Hrsg.), Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 6. Auflage Berlin/Boston 2021, S. 429-507. Open Google Scholar
  18. Bauckhage, Christian/Fürnkranz, Johannes/Paaß, Gerhard, Vertrauenswürdiges, transparentes und robustes Maschinelles Lernen, in: Görz/Schmid/Braun (Hrsg.), Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 6. Auflage Berlin/Boston 2021, S. 571-600. Open Google Scholar
  19. Baumann, Florian, Recht und Ökonomie aus Sicht der Wirtschaftswissenschaften, in: Haucap/Budzinski (Hrsg.), Recht und Ökonomie, Baden-Baden 2020, S. 43-78. Open Google Scholar
  20. Bechtold, Stefan, Zur rechtsökonomischen Analyse im Immaterialgüterrecht, GRUR Int. 2008, S. 484-488. Open Google Scholar
  21. BeckOGK: Gsell, Beate/Krüger, Wolfgang/Lorenz, Stephan/Reymann, Christoph (Hrsg.), Beck’scher Online Großkommentar, München Stand: 01.03.2023 [zitiert als: BeckOGK ZivR/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  22. BeckOK BGB: Hau, Wolfgang/Poseck, Roman (Hrsg.), Beck’scher Online-Kommentar Bürgerliches Gesetzbuch, 66. Edition München Stand: 01.05.2023 [zitiert als: BeckOK BGB/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  23. BeckOK PatR: Fitzner, Uwe/Kubis, Sebastian/Bodewig, Theo (Hrsg.), Beck’scher Online-Kommentar Patentrecht, 27. Edition München Stand: 15.01.2023 [zitiert als: BeckOK PatR/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  24. BeckOK UMV: Büscher, Wolfgang/Kochendörfer, Mathias (Hrsg.), Beck’scher Online-Kommentar UMV, 28. Edition München Stand: 15.02.2023 [zitiert als: BeckOK UMV/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  25. Beier, Friedrich-Karl, Die herkömmlichen Patentrechtstheorien und die sozialistische Konzeption des Erfinderrechts, GRUR Int. 1970, S. 1-6. Open Google Scholar
  26. Beier, Friedrich-Karl/Ohly, Ansgar, Was heißt "unmittelbares Verfahrenserzeugnis"? – Ein Beitrag zur Auslegung des Art. 64 (2) EPÜ, GRUR Int. 1996, S. 973-986. Open Google Scholar
  27. Beierle, Christoph/Kern-Isberner, Gabriele, Methoden wissensbasierter Systeme – Grundlagen Algorithmen Anwendungen, 6. Auflage Wiesbaden 2019. Open Google Scholar
  28. Benkard: Beckedorf, Ingo/Ehlers, Jochen (Hrsg.), Europäisches Patentübereinkommen: EPÜ, 4. Auflage München 2023 [zitiert als: Benkard EPÜ/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  29. Benkard, Georg (Begr.), Patentgesetz: PatG Gebrauchsmustergesetz Patentkostengesetz, 11. Auflage München 2015 [zitiert als: Benkard PatR/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  30. Bennett, Richard, The Future of Protecting Computer-Implemented Methods of Simulation under the European Patent Convention, sic! 2020, S. 240-245. Open Google Scholar
  31. Beyer, Hans, Der Begriff der Information als Grundlage für die Beurteilung des technischen Charakters von programmbezogenen Erfindungen, GRUR 1990, S. 399-410. Open Google Scholar
  32. Beyer, Hans, Patent und Ethik im Spiegel der technischen Evolution, GRUR 1994, S. 541-559. Open Google Scholar
  33. Biener, Klaus/Suschke, Edmund, Karl Steinbuch – Informatiker der ersten Stunde – Hommage zu seinem 80. Geburtstag, RZ-Mitteilungen 1997, S. 53-54, abrufbar unter: https://www.itiv.kit.edu/downloads/KarlSteinbuchInfo1StundeHU.pdf. Open Google Scholar
  34. Billings, Jay Jay/McCaskey, Alexander J./Vallee, Geoffroy/Watson, Greg, Will humans even write code in 2040 and what would that mean for extreme heterogeneity in computing?, 2020, abrufbar unter: https://arxiv.org/pdf/1712.00676.pdf. Open Google Scholar
  35. Bittner, Peter, Schutz für KI als computer-implementierte Erfindung – Was lehrt ein KI-Patent die Konkurrenz?, ZdiW 2021, S. 445-448. Open Google Scholar
  36. Bleckat, Alexander, Intelligente Roboter als Urheber, InTer 2019, S. 54-56. Open Google Scholar
  37. Blok, Peter, The Inventor's New Tool: Artificial Intelligence – how does it fit in the European Patent System?, EIPR 2017, S. 69-73. Open Google Scholar
  38. Bolz, Matthias, Die Patentierbarkeit künstlicher Intelligenz, ZJS 2020, S. 218-227. Open Google Scholar
  39. Bomhard David/Gajeck, Niclas A., Softwareentwicklung durch künstliche Intelligenz, RDi 2021, S. 472-480. Open Google Scholar
  40. Borges, Georg, Rechtliche Rahmenbedingungen für autonome Systeme, NJW 2018, S. 977-982. Open Google Scholar
  41. Bridy, Annemarie, Coding Creativity: Copyright and the Artificially, Stan. Tech. L. Rev. 2012, S. 1-28. Open Google Scholar
  42. Bruchhausen, Karl, Sind Endprodukte unmittelbare Verfahrenserzeugnisse eines auf die Herstellung eines Zwischenprodukts gerichteten Verfahrens?, GRUR 1979, S. 743-750. Open Google Scholar
  43. Brynjolfsson, Erik/McAfee, Andrew, The Business of Artificial Intelligence – What It Can and Cannot Do for Your Organization, H. B. Rev. 2017, S. 3-11. Open Google Scholar
  44. Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik/Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik Heinrich-Hertz-Institut/Verband der TÜV e. V. (Hrsg.), Whitepaper Towards Auditable AI Systems, 2021, abrufbar unter: https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/EN/BSI/KI/Towards_Auditable_AI_Systems_2022.pdf?__blob=publicationFile&v=4 [zitiert als: BSI/TÜV/Fraunhofer HHI, Whitepaper]. Open Google Scholar
  45. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht, Big Data trifft auf künstliche Intelligenz – Herausforderungen und Implikationen für Aufsicht und Regulierung von Finanzdienstleistungen, 2018, abrufbar unter: https://www.bafin.de/SharedDocs/Downloads/DE/dl_bdai_studie.html. Open Google Scholar
  46. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Hrsg.), Ergebnispapier: Künstliche Intelligenz und Recht im Kontext von Industrie 4.0, 2019, abrufbar unter: https://www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/kuenstliche-intelligenz-und-recht.pdf?__blob=publicationFile&v=4 [zitiert als: BMWI, Ergebnispapier KI und Recht 2019]. Open Google Scholar
  47. Bundesregierung, Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung, 2018, abrufbar unter: https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Publikationen/Technologie/strategie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung.pdf?__blob=publicationFile&v=10 [zitiert als: BReg, KI-Strategie 2018]. Open Google Scholar
  48. Burchardi, Thomas, Submission Ericsson: Public Consultation on AI and IP Policy, 2020, abrufbar unter: https://www.wipo.int/export/sites/www/about-ip/en/artificial_intelligence/call_for_comments/pdf/org_ericsson.pdf. Open Google Scholar
  49. Burkart, Nadia/Huber, Marco F., A Survey on the Explainability of Supervised Machine Learning, JAIR 2021, S. 245-317. Open Google Scholar
  50. Busse, Rudolf/Keukenschrijver, Alfred (Hrsg.), Patentgesetz unter Berücksichtigung des Europäischen Patentübereinkommens – der Regelungen zum Patent mit einheitlicher Wirkung und des Patentzusammenarbeitsvertrags mit Patentkostengesetz – Gebrauchsmustergesetz und Gesetz über den Schutz der Topographien von Halbleitererzeugnissen – Gesetz über Arbeitnehmererfindungen und Gesetz über internationale Patentübereinkommen – Kommentar, 9. Auflage Berlin/Boston 2020. Open Google Scholar
  51. Bußmann, Sarah/Glasowski, Carolin/Niehaus, Michael/Stecher, Sarah, Die Schutzfähigkeit von KI-Trainingsdaten de lege lata – What would Machlup find?, RDi 2022, S. 391-396. Open Google Scholar
  52. Butler, Timothy L., Can a Computer be an Author – Copyright Aspects of Artificial Intelligence, Hastings Comm. & Ent. L. J. 1982, S. 707-747. Open Google Scholar
  53. Butz, Martin V., Towards Strong AI, Künstliche Intelligenz 2021, S. 91-101. Open Google Scholar
  54. Buxmann, Peter/Schmidt, Holger, Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens, in: Buxmann/Schmidt (Hrsg.), Künstliche Intelligenz – Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, 2. Auflage Berlin 2021, S. 3-25 [zitiert als: Buxmann/Schmidt]. Open Google Scholar
  55. Buyers, John, Artificial Intelligence – The Practical Legal Issues, 2. Auflage Minehead 2021. Open Google Scholar
  56. Carey, Mike/Kincaid, Dave/Pienkos, John, How to get the most out of disclosure interviews with AI inventors, in: Chau et al. (Hrsg.), Protecting Inventions Relating to Artificial Intelligence: Best Practices, IPO 2022, S. 4-11, abrufbar unter: https://ipo.org/wp-content/uploads/2022/02/AI-Patenting_white-paper_final.pdf. Open Google Scholar
  57. Castets-Renard, Céline, The Intersection Between AI and IP: Conflict or Complementarity?, IIC 2020, S. 141-144. Open Google Scholar
  58. Chau, Frank/Carey, Michael, Drafting AI-Based Patent Applications with Section 112 in Mind, in: Chau et al. (Hrsg.), Protecting Inventions Relating to Artificial Intelligence: Best Practices, IPO 2022, S. 27-28, abrufbar unter: https://ipo.org/wp-content/uploads/2022/02/AI-Patenting_white-paper_final.pdf. Open Google Scholar
  59. Chau, Frank/Carey, Mike/Pienkos, John/Kincaid, David, How to draft AI applications to prevent or overcome rejections under 35 U. S. C. § 101 and § 112 before the USPTO, in: Chau et al. (Hrsg.), Protecting Inventions Relating to Artificial Intelligence: Best Practices, IPO 2022, S. 21-26, abrufbar unter: https://ipo.org/wp-content/uploads/2022/02/AI-Patenting_white-paper_final.pdf. Open Google Scholar
  60. Chen, Ying/Argentinis, Elenee JD/Weber, Griff, IBM Watson: How Cognitive Computing Can Be Applied to Big Data Challenges in Life Sciences Research, Clinical Therapeutics 2016, S. 688-701. Open Google Scholar
  61. Cimniak, Thomas, Der derivative Erzeugnisschutz im deutschen Patentrecht, Münster 2014. Open Google Scholar
  62. Claessen, Rolf, Künstliche Intelligenz als Erfinder, IPRB 2020, S. 38-40. Open Google Scholar
  63. Coase, Ronald H., The Problem of Social Cost, J. L. Econ. 1960, S. 1-44. Open Google Scholar
  64. Cockburn, Iain/Henderson, Rebecca/Stern, Scott, The Impact of Artificial Intelligence on Innovation, in: Agrawal/Gans/Goldfarb (Hrsg.), The Economics of Artificial Intelligence – An Agenda, Chicago/London 2019, S. 115-148. Open Google Scholar
  65. Davies, Colin R., An evolutionary step in intellectual property rights – Artificial intelligence and intellectual property, Comp. L. & Sec. Rev. 2011, S. 601-619. Open Google Scholar
  66. Denga, Michael, Deliktische Haftung für künstliche Intelligenz – Warum die Verschuldenshaftung des BGB auch künftig die bessere Schadensausgleichsordnung bedeutet, CR 2018, S. 69-78. Open Google Scholar
  67. Department for Digital, Culture, Media and Sport, National AI Strategy: Establishing a pro-innovation approach to regulating AI – An overview of the UK’s emerging approach, 2022, abrufbar unter: https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1092630/_CP_728__-_Establishing_a_pro-innovation_approach_to_regulating_AI.pdf [zitiert als: Department for Digital, Culture, Media and Sport, National AI Strategy UK 2022]. Open Google Scholar
  68. DiMatteo, Larry A., Artificial Intelligence – The Promise of Disruption, in: DiMatteo/Poncibò/Cannarsa (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence – Global Perspectives on Law and Ethics, Cambridge 2022, S. 3-17. Open Google Scholar
  69. Dornis, Tim. W., Der Schutz künstlicher Kreativität im Immaterialgüterrecht, GRUR 2019, S. 1252-1264. Open Google Scholar
  70. Dornis, Tim W., Künstliche Intelligenz als „Erfinder“ – Perspektiven der Disruption im Patentrecht (Teil 1), MittPat 2020, S. 436-446. Open Google Scholar
  71. Dornis, Tim. W., Künstliche Intelligenz als „Erfinder“ – Perspektiven der Disruption im Patentrecht (Teil 2), MittPat 2020, S. 477-485. Open Google Scholar
  72. Dornis, Tim W., Artificial Intelligence and Innovation: The End of Patent Law As We Know It, Yale J. L. & Tech. 2020, S. 97-159. Open Google Scholar
  73. Dornis, Tim W., Die „Schöpfung ohne Schöpfer“ – Klarstellungen zur „KI-Autonomie“ im Urheber- und Patentrecht, GRUR 2021, S. 784-792. Open Google Scholar
  74. Dreier, Thomas, Urheberrecht an der Schwelle des 3. Jahrtausends – Einige Gedanken zur Zukunft des Urheberrechts, CR 2000, S. 45-49. Open Google Scholar
  75. Dreier, Thomas/Schulze, Gernot (Hrsg.), Urheberrechtsgesetz: UrhG – Urheberrechts-Diensteanbieter-Gesetz – Verwertungsgesellschaftengesetz – Nebenurheberrecht – Kunsturhebergesetz – Kommentar, 7. Auflage München 2022. Open Google Scholar
  76. Duque Lizarralde, Marta/Contreras, Héctor Axel, The real role of AI in patent law debates Get access Arrow, Int. J. Law Inf. 2022, S. 23-46. Open Google Scholar
  77. Ehinger, Patrick, Urheberrechtlicher Schutz von neuronalen Netzen und Erzeugnissen von K.I.-Software, K&R 2019, S. 12-14. Open Google Scholar
  78. Ehinger, Patrick/Stiemerling, Oliver, Die urheberrechtliche Schutzfähigkeit von Künstlicher Intelligenz am Beispiel von Neuronalen Netzen – Welche Strukturelemente und welche Entwicklungsphasen sind urheberrechtlich geschützt?, CR 2018, S. 761-770. Open Google Scholar
  79. Eidenmüller, Horst, Effizienz als Rechtsprinzip – Möglichkeiten und Grenzen der ökonomischen Analyse des Rechts, 4. Auflage Tübingen 2015. Open Google Scholar
  80. Eidenmüller, Horst, The Rise of Robots and the Law of Humans, ZEuP 2017, S. 765-777. Open Google Scholar
  81. Emmerich, David, Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die erfinderische Tätigkeit und das Erfinderprinzip, Münster 2021. Open Google Scholar
  82. Engel, Andreas, Can a Patent Be Granted for an AI-Generated Invention?, GRUR Int. 2020, S. 1123-1129. Open Google Scholar
  83. Engel, Andreas, Erfinderische Tätigkeit und Künstliche Intelligenz – Der Einfluss vermehrten KI-Einsatzes auf das Verständnis der erfinderischen Tätigkeit, GRUR 2022, S. 864-869. Open Google Scholar
  84. Engels, Rainer, Patent-, Marken- und Urheberrecht – Lehrbuch für Ausbildung und Praxis, 11. Auflage München 2020. Open Google Scholar
  85. Ensthaler, Jürgen/Strübbe, Kai, Patentbewertung – Ein Praxisleitfaden zum Patentmanagement, Berlin/Heidelberg 2006. Open Google Scholar
  86. Europäisches Patentamt (Hrsg.), Patenting Artificial Intelligence – Conference Summary, 2018, abrufbar unter: https://e-courses.epo.org/pluginfile.php/23523/mod_resource/content/2/Summary%20Artificial%20Intelligence%20Conference.pdf [zitiert als: EPA, Patenting AI Conference 2018]. Open Google Scholar
  87. Europäisches Patentamt (Hrsg.), Qualitätsbericht 2020, abrufbar unter: https://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/66A405546212DDF4C12586FC00330A90/$FILE/quality_report_2020_de.pdf [zitiert als: EPA, Qualitätsbericht 2020]. Open Google Scholar
  88. Europäisches Patentamt (Hrsg.), Richtlinien für die Prüfung im Europäischen Patentamt, März 2023, abrufbar unter: https://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/616B456AA59D7B02C12589630059E5C2/$File/epo_guidelines_for_examination_2023_hyperlinked_de.pdf [zitiert als: EPA, Prüf-RL 2023]. Open Google Scholar
  89. European Commission, Artificial Intelligence for Europe, COM(2018) 237 final, abrufbar unter: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52018DC0237 [zitiert als: European Commission, Artificial Intelligence for Europe 2018]. Open Google Scholar
  90. European Commission, Building Trust in Human-Centric Artificial Intelligence, COM(2019) 168 final, abrufbar unter: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52019DC0168 [zitiert als: European Commission, Building Trust in Human-Centric Artificial Intelligence 2019]. Open Google Scholar
  91. European Commission, A European Strategy for Data, COM(2020) 66 final, abrufbar unter: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0066 [zitiert als: European Commission, European Strategy for Data 2020]. Open Google Scholar
  92. European Commission, White Paper: On Artificial Intelligence – A European Approach to Excellence and Trust, COM(2020) 65 final, abrufbar unter: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0065 [zitiert als: European Commission, White Paper AI 2020]. Open Google Scholar
  93. European Commission, Annexes to the Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions: Fostering a European approach to Artificial Intelligence, COM(2021) 205 final, abrufbar unter: https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:01ff45fa-a375-11eb-9585-01aa75ed71a1.0001.02/DOC_1&format=PDF [zitiert als: European Commission, Coordinated Plan on Artificial Intelligence 2021]. Open Google Scholar
  94. European Parliament, Civil Law Rules on Robotics, P8_TA(2017)0051, abrufbar unter: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52017IP0051 [zitiert als: European Parliament, Civil Law Rules on Robotics 2017]. Open Google Scholar
  95. European Parliament, Intellectual Property Rights for the Development of Artificial Intelligence Technologies, P9_TA(2020)0277, 2019-2024, abrufbar unter: https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2020-0277_EN.pdf [zitiert als: European Parliament, IP for AI 2020]. Open Google Scholar
  96. European Parliament – Committee on Legal Affairs, Draft Report on Intellectual Property Rights for the Development of Artificial Intelligence Technologies, 2020/2015(INI), abrufbar unter: https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/JURI-PR-650527_EN.pdf [zitiert als: EP Committee on Legal Affairs, IP for AI 2020]. Open Google Scholar
  97. European Union Intellectual Property Office (Hrsg.), Protecting Innovation through Trade Secrets and Patents – Determinants for European Union, 2017, abrufbar unter: https://euipo.europa.eu/tunnel-web/secure/webdav/guest/document_library/observatory/documents/reports/Trade%20Secrets%20Report_en.pdf [zitiert als: EUIPO, Trade Secrets and Patents]. Open Google Scholar
  98. Fechner, Simon, Regulierungsprinzip Effizienz – Maßstäbe und Grenzen einer effizienzorientierten Regulierung im Telekommunikations- und Energiesektor, Baden-Baden 2020. Open Google Scholar
  99. Feng, Shuo et al., Dense reinforcement learning for safety validation of autonomous vehicles, Nature 2023, S. 620-627. Open Google Scholar
  100. Fitzner, Uwe/Lutz, Raimund/Bodewig, Theo (Hrsg.), Patentrechtskommentar: PatG – GebrMG – IntPatÜG – PCT und EPÜ mit Nebenvorschriften, 4. Auflage München 2012. Open Google Scholar
  101. FiveIPOffices, Executive summary: Report from the IP5 expert round table on artificial intelligence, 2018, abrufbar unter: https://www.fiveipoffices.org/sites/default/files/attachments/5e2c753c-54ff-4c38-861c-9c7b896b2d44/IP5+roundtable+on+AI_report_22052019.pdf [zitiert als: FiveIPOffices, Report from the IP5 expert round table on AI 2018]. Open Google Scholar
  102. Fox, Nicholas/Morozova, Yelena/Distefano, Luigi, Patentability of AI – Inventions in the European Patent Office, in: DiMatteo/Poncibò/Cannarsa (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence – Global Perspectives on Law and Ethics, Cambridge 2022, S. 223-239. Open Google Scholar
  103. Fraser, Erica, Computers as Inventors – Legal and Policy Implications of Artificial Intelligence on Patent Law, SCRIPTed 2016, S. 305-333. Open Google Scholar
  104. Fraunhofer IPA (Hrsg.), Erklärbare KI in der Praxis – Anwendungsorientierte Evaluation von XAI-Verfahren, 2021, abrufbar unter: https://publica-rest.fraunhofer.de/server/api/core/bitstreams/117faf51-3937-474e-9ed8-ce8307074fa1/content. Open Google Scholar
  105. Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. (Hrsg.), Maschinelles Lernen – Eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung, 2018, abrufbar unter: https://www.bigdata-ai.fraunhofer.de/content/dam/bigdata/de/documents/Publikationen/Fraunhofer_Studie_ML_201809.pdf. Open Google Scholar
  106. Furman, Jason/Seamans, Robert, AI and the Economy, IPE 2019, S. 161-191. Open Google Scholar
  107. Gervais, Daniel, Exploring the Interfaces Between Big Data and Intellectual Property Law, JIPITEC 2019, S. 3-19. Open Google Scholar
  108. Gervais, Daniel, Is Intellectual Property Law Ready for Artificial Intelligence?, GRUR Int. 2020, S. 117-118. Open Google Scholar
  109. Ginsburg, Jane C., People Not Machines: Authorship and What It Means in the Berne Convention, IIC 2018, S. 131-135. Open Google Scholar
  110. Gläßner, Anne, Die Beschränkung des Vertriebs von Finanzprodukten – Eine verhaltensökonomische und regulierungstheoretische Analyse des Kleinanlegerschutzgesetzes, Baden-Baden 2017. Open Google Scholar
  111. Godt, Christine, Eigentum an Information – Patentschutz und allgemeine Eigentumstheorie am Beispiel genetischer Information, Tübingen 2007. Open Google Scholar
  112. Gomille, Christian, Kreative künstliche Intelligenz und das Urheberrecht, JZ 2019, S. 969-975. Open Google Scholar
  113. Goodfellow, Ian/Bengio, Yoshua/Courville, Aaron, Deep Learning – Adaptive Computation and Machine Learning, Cambridge u. a. 2016. Open Google Scholar
  114. Görz, Günther/Schmid, Ute/Braun, Tanja, Einleitung, in: Görz/Schmid/Braun (Hrsg.), Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 6. Auflage Berlin/Boston 2021, S. 1-26 [zitiert als: Görz/Schmid/Braun]. Open Google Scholar
  115. Götting, Hans-Peter, Ethische Aspekte der Technikregulierung: Patentrecht oder Ordnungsrecht?, in: Metzger (Hrsg.), Festschrift für Theo Bodewig zum 70. Geburtstag: Methodenfragen des Patentrechts, Tübingen 2018, S. 177-191. Open Google Scholar
  116. Götting, Horst-Peter/Meyer, Justus/Vormbrock, Ulf (Hrsg.), Gewerblicher Rechtsschutz und Wettbewerbsrecht Praxishandbuch, 2. Auflage Baden-Baden 2020. Open Google Scholar
  117. Graetsch, Daniel, Ergänzende Schutzzertifikate für Arzneimittel – Ökonomisch-rechtliche Analyse unter besonderer Betrachtung von Wirkstoffkombinationen, Baden-Baden 2020. Open Google Scholar
  118. Grätz, Axel, Künstliche Intelligenz im Urheberrecht – Eine Analyse der Zurechnungskriterien und der Prinzipien der Verwandten Schutzrechte vor dem Hintergrund artifizieller Erzeugnisse, Wiesbaden 2021. Open Google Scholar
  119. Greiner-Wittner, Franziska, Schutz von Informationen als unmittelbare Verfahrenserzeugnisse? – Eine rechtsvergleichende Untersuchung, Tübingen 2020. Open Google Scholar
  120. Gumm, Heinz-Peter/Sommer, Manfred, Informatik – Band 1: Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen, Berlin/Boston 2016. Open Google Scholar
  121. Güth, Werner/Schmittberger, Rolf/Schwarze, Bernd, An Experimental Analysis of Ultimatum Bargaining, J. Econ. Behav. Organ. 1982, S. 367-388. Open Google Scholar
  122. Hacker, Philipp, Immaterialgüterrechtlicher Schutz von KI-Trainingsdaten, GRUR 2020, S. 1025-1033. Open Google Scholar
  123. Haedicke, Maximilian, Patentrecht, 6. Auflage Köln 2022. Open Google Scholar
  124. Haedicke, Maximilian/Timmann, Henrik (Hrsg.), Handbuch des Patentrechts, 2. Auflage München 2020 [zitiert als: Haedicke/Timmann/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  125. Hartmann, Frank/Prinz, Matthias, Immaterialgüterrechtlicher Schutz von Systemen Künstlicher Intelligenz, WRP 2018, S. 1431-1438. Open Google Scholar
  126. Hauck, Ronny/Cevc, Baltasar, Patentschutz für Systeme Künstlicher Intelligenz?, ZGE 2019, S. 135-169. Open Google Scholar
  127. Heinze, Christian, Patentverletzungen durch Entwicklung, Anwendung und Verbreitung künstlicher neuronaler Netze, in: Specht-Riemenschneider/Buchner/Heinze/Thomsen (Hrsg.), Festschrift für Jürgen Taeger – IT-Recht in Wissenschaft und Praxis, Frankfurt am Main 2020, S. 663-690. Open Google Scholar
  128. Heinze, Christian/Engel, Andreas, KI und Patentrecht, in: Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik Rechtshandbuch, München 2020, S. 355-411. Open Google Scholar
  129. Heller, Michael A., The Tragedy of the Anticommons: Property in the Transition from Marx to Markets, Harv. L. Rev. 1998, S. 621-688. Open Google Scholar
  130. Herberger, Maximilian, „Künstliche Intelligenz“ und Recht – Ein Orientierungsversuch, NJW 2018, S. 2825-2829. Open Google Scholar
  131. Hetmank, Sven, Was ist Prüfungs- und Schutzgegenstand des Patentrechts? – Die Ambiguität des Erfindungsbegriffs, ZGE 2015, S. 460-472. Open Google Scholar
  132. Hetmank, Sven/Lauber-Rönsberg, Anne, Künstliche Intelligenz – Herausforderungen für das Immaterialgüterrecht, GRUR 2018, S. 574-582. Open Google Scholar
  133. Hicks, John R., The Foundation of Welfare Economics, Econ. J. 1939, S. 696-712. Open Google Scholar
  134. High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, A definition of Artificial Intelligence: Main Capabilities and Scientific Disciplines 2019, abrufbar unter: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/definition-artificial-intelligence-main-capabilities-and-scientific-disciplines. Open Google Scholar
  135. Hoeren, Thomas/Münker, Reiner (Hrsg.), GeschGehG – Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen – Kommentar, Berlin/Boston 2021. Open Google Scholar
  136. Hoeren, Thomas/Spittka, Jan, Patentschutz für Software – zum Streit über die Richtlinie über die Patentierbarkeit computerimplementierter Erfindungen, Ad Legendum 2005, S. 171-175. Open Google Scholar
  137. Hoeren, Thomas/Stefan, Pinelli, Big Data and Artificial Intelligence: Law and Industry 4.0, in: Frenz, Handbook Industry 4.0 – Law Technology Society, Berlin 2022, S. 95-109. Open Google Scholar
  138. Holzapfel, Henrik, Die patentrechtliche Zulässigkeit der Benutzung von Forschungswerkzeugen, GRUR 2006, S. 10-17. Open Google Scholar
  139. Howells, Richard, Louis Le Prince: the body of evidence Get access Arrow, Screen 2006, S. 179-200. Open Google Scholar
  140. Hristov, Kalin, Artificial Intelligence and the Copyright Dilemma, IDEA 2017, S. 431-454. Open Google Scholar
  141. Ingerl/Rohnke/Nordemann: Nordemann, Axel/Nordemann-Schiffel, Anke (Hrsg.), Markengesetz: MarkenG – Gesetz über den Schutz von Marken und sonstigen Kennzeichen – Kommentar, 4. Auflage München 2023 [zitiert als: Ingerl/Rohnke/Nordemann/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  142. International Association for the Protection of Intellectual Property, Summary Report 2019: Plausibility, abrufbar unter: https://aippi.soutron.net/Portal/Default/en-GB/DownloadImageFile.ashx?objectId=6879&ownerType=0&ownerId=115 [zitiert als: AIPPI, Plausibility 2019]. Open Google Scholar
  143. International Association for the Protection of Intellectual Property, Resolution 2020: Patents Inventorship of Inventions Made Using Artificial Intelligence, Q272-RES-2020, abrufbar unter: https://aippi.nl/wp-content/uploads/2020/10/Adopted-Resolution-Q272-Patents-Inventorship-of-inventions-made-using-Artificial-Intelligence.pdf [zitiert als: AIPPI, Resolution Inventorship AI 2020]. Open Google Scholar
  144. International Association for the Protection of Intellectual Property, Resolution 2021: Inventiveness and Sufficiency of Disclosure in AI Inventions, Q276-RES-2021, abrufbar unter: https://aippi.soutron.net/Portal/Default/en-GB/DownloadImageFile.ashx?objectId=8758&ownerType=0&ownerId=4154 [zitiert als: AIPPI, Resolution Inventiveness Disclosure AI 2021]. Open Google Scholar
  145. International Association for the Protection of Intellectual Property, Resolution 2022: Patentability of Diagnostic Methods, Q280-RES-2022, abrufbar unter: https://aippi.soutron.net/Portal/Default/en-GB/DownloadImageFile.ashx?objectId=9046&ownerType=0&ownerId=4650 [zitiert als: AIPPI, Resolution Diganostic Methods 2022]. Open Google Scholar
  146. Jestaedt, Bernhard, Die erfinderische Tätigkeit in der neueren Rechtsprechung des Bundesgerichtshofs, GRUR 2001, S. 939-944. Open Google Scholar
  147. Kahneman, Daniel/Knetsche, Jack L./Thaler, Richard H., Experimental Tests of the Endowment Effect and the Coase Theorem, JPE 1990, S. 1325-1348. Open Google Scholar
  148. Kahneman, Daniel/Tversky, Amos, Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk, Econometrica 1979, S. 263-291. Open Google Scholar
  149. Kaldor, Nicholas, Welfare Propostions of Economics and Interpersonal Comparisons of Utility, Econ. J. 1939, S. 549-552. Open Google Scholar
  150. Kammerlocher, Thomas, Eine Einführung in TensorFlow – Mit dem Strom schwimmen, iX Developer– Machine Learning 2018, S. 58-62. Open Google Scholar
  151. Kersting, Kristian /Tresp, Volker, Whitepaper: Maschinelles und Tiefes Lernen – Der Motor für „KI made in Germany“, 2019, abrufbar unter: https://www.plattform-lernende-systeme.de/publikationen-details/maschinelles-und-tiefes-lernen-der-motor-fuer-ki-made-in-germany.html. Open Google Scholar
  152. Khoury, Amir H., Intellectual Property Rights for Hubots: On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators, Cardozo Arts & Ent. L. J. 2017, S. 635-668. Open Google Scholar
  153. Kim, Daria, ,AI-Generated Inventions‘: Time to Get the Record Straight?, GRUR Int. 2020, S. 443-456. Open Google Scholar
  154. Kimbauer, Barbara et al., Automatic Detection of Periapical Osteolytic Lesions on Cone-beam Computed Tomography Using Deep Convolutional Neuronal Networks, JOE 2022, S. 1434-1440. Open Google Scholar
  155. Kirchgässner, Gebhard, Führt der homo oeconomicus das Recht in die Irre? – Zur Kritik an der ökonomischen Analyse des Rechts, JZ 1991, S. 104-111. Open Google Scholar
  156. Kirchner, Chritsian, Ökonomische Theorie des Rechts, Berlin/New York 1997. Open Google Scholar
  157. Kirste, Moritz/Schürholz, Markus, Einleitung: Entwicklungswege zur KI, in: Wittpahl (Hrsg.), iit-Themenband: Künstliche Intelligenz. Technologie – Anwendung – Gesellschaft, Berlin 2018, S. 21-35. Open Google Scholar
  158. Köhler, Helmut/Bornkamm, Joachim/Feddersen, Jörn (Hrsg.), Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb: UWG mit GeschGehG – PAngV – UKlaG – DL-InfoV – P2B-VO, 41. Auflage München 2023. Open Google Scholar
  159. Köllner, Malte, DABUS oder die künstliche Intelligenz als Erfinder?, ZdiW 2021, S. 449-455. Open Google Scholar
  160. Köllner, Malte, DABUS oder die künstliche Intelligenz als Erfinder?, MittPat 2022, S. 193-203. Open Google Scholar
  161. Köllner, Malte, EPA J 8/20: DABUS oder die Entstehung des Rechts auf das Patent, MittPat 2022, S. 386-389. Open Google Scholar
  162. Konertz, Roman/Schönhof, Raoul, Erfindungen durch Computer und künstliche Intelligenz – eine aktuelle Herausforderung für das Patentrecht?, ZGE 2018, S. 379-412. Open Google Scholar
  163. König, Pascal D./Krafft, Tobias D./Schulz, Wolfgang/Zweig, Katharina A., Essence of AI – What Is AI?, in: DiMatteo/Poncibò/Cannarsa (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence – Global Perspectives on Law and Ethics, Cambridge 2022, S. 18-34. Open Google Scholar
  164. Konrad-Adenauer-Stiftung e. V. (Hrsg.), Vergleich nationaler Strategien zur Förderung von Künstlicher Intelligenz, Teil 1, 2018, abrufbar unter: https://www.kas.de/documents/252038/3346186/Vergleich+nationaler+Strategien+zur+F%C3%B6rderung+von+K%C3%BCnstlicher+Intelligenz.pdf/46c08ac2-8a19-9029-6e6e-c5a43e751556?version=1.0&t=1559905070357. Open Google Scholar
  165. Krausen, Jean-Marcel, Künstliche Intelligenz als Erfindung und Erfinder – Patentrechtliche Auswirkungen des Fortschritts auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, Tübingen 2023. Open Google Scholar
  166. Kroll, Andreas, Computational Intelligence – Probleme, Methoden und technische Anwendungen, 2. Auflage Berlin/Boston 2016. Open Google Scholar
  167. Kruse, Rudolf et al., Computational Intelligence – Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze, 2. Auflage Wiesbaden 2015. Open Google Scholar
  168. Kübler, Dorothea/Kübler, Friedrich, Zur Einführung: Recht und Sozialwissenschaften – Herausforderungen und Chancen der Verhaltensökonomie, KritV 2007, S. 94-103. Open Google Scholar
  169. Kunz-Hallstein, Hans Peter/Loschelder, Michael, Stellungnahme der GRUR zum interfraktionellen Antrag zu Softwarepatenten (BT-Dr 17/13086), GRUR 2013, S. 704-705. Open Google Scholar
  170. Kuß, Christian/Sassenberg, Thomas, Künstliche Intelligenz und Machine Learning, in: Sassenberg/Faber (Hrsg.), Rechtshandbuch Industrie 4.0 und Internet of Things, 2. Auflage München 2020, S. 433-458. Open Google Scholar
  171. Lämmel, Uwe/Cleve, Jürgen, Künstliche Intelligenz – Wissensverarbeitung – Neuronale Netze, 5. Auflage München 2020. Open Google Scholar
  172. Landes, William M./Posner, Richard A., The Economic Structure of Intellectual Property Law, Cambridge u. a. 2003. Open Google Scholar
  173. Landscheidt, Fabian/Bethge, Jens, Die Patentierbarkeit „Künstlicher Intelligenz“ nach EPÜ, in: Taeger (Hrsg.), Tagungsband Herbstakademie 2019: Die Macht der Daten und der Algorithmen – Regulierung von IT, IoT und KI, Edewecht 2019, S. 769-782. Open Google Scholar
  174. Laub, Christoph, Patentfähigkeit von Softwareerfindungen: Rechtliche Standards in Europa und in den USA und deren Bedeutung für den internationalen Anmelder, GRUR Int. 2006, S. 629-640. Open Google Scholar
  175. Lauber-Rönsberg, Anne/Hetmank, Sven, The Concept of Authorship and Inventorship under Pressure: Does Artificial Intelligence Shift Paradigms?, GRUR Int. 2019, S. 641-647. Open Google Scholar
  176. LeCun, Yann/Bengio, Yoshua/Hinton, Geoffrey, Deep learning, Nature 2015, S. 436-444. Open Google Scholar
  177. Lederer, Thomas L., Patentierung im Bereich Künstlicher Intelligenz, GRUR-Prax 2019, S. 152-154. Open Google Scholar
  178. Legner, Sarah, Erzeugnisse Künstlicher Intelligenz im Urheberrecht, ZUM 2019, S. 807-812. Open Google Scholar
  179. Lemley, Mark A., IP in a World Without Scarcity, N. Y. U. L. Rev. 2015, S. 460-515. Open Google Scholar
  180. Lemley, Mark A., Faith-Based Intellectual Property, UCLA L. Rev. 2015 S. 1328-1346. Open Google Scholar
  181. Leschke, Martin/Neumann, Michael, Das Patentrecht aus institutionenökonomischer Sicht, in: Haucap/Budzinski (Hrsg.), Recht und Ökonomie, Baden-Baden 2020, S. 81-118. Open Google Scholar
  182. Lethaus, Firas/Sichler, Barbara/Neukart, Florian/Seidel, Christian, KI-Innovation über das autonome Fahren hinaus, in: Buxmann/Schmidt (Hrsg.), Künstliche Intelligenz – Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, 2. Auflage Berlin 2021, S. 81-100. Open Google Scholar
  183. Li, Nick/Koay, Tzeyi, Artificial intelligence and inventorship: an Australian perspective, JIPLP 2020, S. 399-404. Open Google Scholar
  184. Lieberman, Marvin B./Montgomery, David B., First-Mover Advantages, SMJ 1988, S. 41-58. Open Google Scholar
  185. Lillicrap et al., Backpropagation and the brain, Nat. Rev. Neurosci. 2020, S. 335-346. Open Google Scholar
  186. Maamar, Niklas, Computer als Schöpfer – Der Schutz von Werken und Erfindungen künstlicher Intelligenz, Tübingen 2021. Open Google Scholar
  187. Machlup, Fritz, Die wirtschaftlichen Grundlagen des Patentrechts – 1. Teil, GRUR Ausl 1961, S. 373-390. Open Google Scholar
  188. Machlup, Fritz, Die wirtschaftlichen Grundlagen des Patentrechts – 2. Teil, GRUR Ausl 1961, S. 473-482. Open Google Scholar
  189. Machlup, Fritz, Die wirtschaftlichen Grundlagen des Patentrechts – 3. Teil, GRUR Ausl 1961, S. 524-537. Open Google Scholar
  190. Mammen, Christian E., AI as Inventor, in: DiMatteo/Poncibò/Cannarsa (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence – Global Perspectives on Law and Ethics, Cambridge 2022, S. 240-256. Open Google Scholar
  191. Marly, Jochen, Der Schutzgegenstand des urheberrechtlichen Softwareschutzes – Zugleich Besprechung zu EuGH, Urt. v. 2. 5. 2012 − C-406/10 − SAS Institute, GRUR 2012, S. 773-779. Open Google Scholar
  192. Martin, Ursula, ADA Lovelace Computer Scientist, ITNOW 2015, S. 54-55. Open Google Scholar
  193. McCarthy, John/Minsky, Marvin Lee/Rochester, Nathaniel/Shannon, Claude Elwood, A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 1955, abrufbar unter: http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf. Open Google Scholar
  194. McCauley, Denis, The Global AI Agenda, MIT Technology Review Insights 2020, abrufbar unter: https://mittrinsights.s3.amazonaws.com/AIagenda2020/GlobalAIagenda.pdf. Open Google Scholar
  195. McCutcheon, Jani, The Vanishing Author in Computer-Generated Works: A Critical Analysis of Recent Australian Case Law, Melb. U. L. Rev. 2013, S. 915-969. Open Google Scholar
  196. McGuire, Mary-Rose, Der Schutz künstlicher Intelligenz – (K)eine Frage des Patentrechts?, ZdiW 2021, S. 443-444. Open Google Scholar
  197. McGuire, Mary-Rose/Skiebe, Daniel, Digitalisierung und Patentqualität: Vom Störfaktor zum Tool?, ZdiW 2022, S. 119-123. Open Google Scholar
  198. McKinsey Global Institute (Hrsg.), Discussion Paper: Notes From the AI Frontier Tackling Europe’s GAP in Digital and AI, 2019, abrufbar unter: https://www.mckinsey.de/~/media/mckinsey/locations/europe%20and%20middle%20east/deutschland/news/presse/2019/2019-02-11%20ai%20in%20europe%20mgi/mgi_tackling%20europes%20gap%20in%20digital%20and%20ai_feb%202019.pdf. Open Google Scholar
  199. McLaughlin, Michael, Computer-Generated-Inventions, 2018, abrufbar unter: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3097822. Open Google Scholar
  200. Meier-Beck, Peter, Die Rechtsprechung des Bundesgerichtshofs zum Patent- und Gebrauchsmusterrecht im Jahr 2009, GRUR 2010, S. 1041-1047. Open Google Scholar
  201. Meitinger, Thomas Heinz, Erfinderlose Erfindungen durch Know-how einer Organisation und Erfinderprinzip: kein Widerspruch, MittPat 2017, S. 149-151. Open Google Scholar
  202. Meitinger, Thomas Heinz, Künstliche Intelligenz als Erfinder?, MittPat 2020, S. 49-51. Open Google Scholar
  203. Melullis, Klaus-J., Zur Auslegung von Patenten, zum Begriff des Fachmanns im Patentrecht und zur Funktion des Sachverständigen im Patentprozess, in: Ahrens/Bornkamm/Kunz-Hallstein (Hrsg.), Festschrift für Eike Ullmann, Saarbrücken 2006, S. 503-514. Open Google Scholar
  204. Ménière, Yann/Pihlajamaa Heli, Künstliche Intelligenz in der Praxis des EPA, GRUR 2019, S. 332-336. Open Google Scholar
  205. Merritt, Cole G., A Compulsory Solution to the Machine Problem: Recognizing Artificial Intelligence as Inventors in Patent Law, Van. J. Ent. & Tech. L. 2023, S. 211-238. Open Google Scholar
  206. Mes, Peter, Der Schutz des Erzeugnisses gem. § 9 S. 2 Nr. 3 PatG, GRUR 2009, S. 305-308. Open Google Scholar
  207. Mes, Peter, Patentgesetz – Gebrauchsmustergesetz: PatG – GebrMG – Kommentar, 5. Auflage München 2020. Open Google Scholar
  208. MHdB ArbR: Kiel, Heinrich/Lunk, Stefan/Oetker, Hartmut (Hrsg.), Münchener Handbuch zum Arbeitsrecht, Band I: Individualarbeitsrecht I, 5. Auflage München 2021 [zitiert als: MHdB ArbR/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  209. Miller, Arthur R., Copyright Protection for Computer Programs, Databases, and Computer-Generated Works: Is Anything New Since CONTU?, Harv. L. Rev. 1993, S. 977-1073. Open Google Scholar
  210. Ministry of Science, ICT and Future Planning, Mid- to Long-Term Master Plan in Preparation for the Intelligent Information Society – Managing the Fourth Industrial Revolution (2017), abrufbar unter: https://k-erc.eu/wp-content/uploads/2017/12/Master-Plan-for-the-intelligent-information-society.pdf [zitiert als: Ministry of Science, ICT and Future Planning, Master Plan AI South Korea 2017]. Open Google Scholar
  211. Moufang, Rainer, Zur Patentierung von Entwurfs- und Simulationsverfahren in der EPA-Rechtsprechung, GRUR Int. 2018, S. 1146-1152. Open Google Scholar
  212. MüKo: Säcker, Franz Jürgen/Rixecker, Roland/Oetker, Hartmut/Limperg, Bettina (Hrsg.), Münchener Kommentar zum Bürgerlichen Gesetzbuch, Band 8, 9. Auflage München 2023 [zitiert als: MüKo/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  213. Müller, Andreas/Guido, Sarah, Introduction to Machine Learning with Python – A Guide for Data Scientists, Sebastapol 2016. Open Google Scholar
  214. Müller, Vincent C./Bostrom, Nick, Future Progress in Artificial Intelligence: A Survey of Expert Opinion, in: Müller (Hrsg.), Fundamental Issues of Artificial Intelligence, Heidelberg 2016, S. 553-571. Open Google Scholar
  215. Murphy, Kevin P., Machine Learning – A Probabilistic Perspective, Cambridge 2012. Open Google Scholar
  216. Nägele, Thomas/Apel, Simon, KI und Urheberrecht, in: Kaulartz/Braegelmann (Hrsg.), Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, München 2020, S. 291-311. Open Google Scholar
  217. Nägerl, Joel/Neuburger, Benedikt/Steinbach, Frank, Künstliche Intelligenz: Paradigmenwechsel im Patentsystem, GRUR 2019, S. 336-341. Open Google Scholar
  218. Nebel, Bernhard/Wölfl, Stefan, Wissensrepräsentation und -verarbeitung, in: Görz/Schmid/Braun (Hrsg.), Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 6. Auflage Berlin/Boston 2021, S. 27-56. Open Google Scholar
  219. Nemethova, Olivia/Peters, Mark, Patent als effektiver Schutz für Software-Produkte, InTer 2018, S. 67-72. Open Google Scholar
  220. Nemethova, Olivia/Peters, Mark, „Datenschutz“ durch Patentrecht? Schutz für das Direktprodukt eines Verfahrens, in: Taeger (Hrsg.), Tagungsband Herbstakademie 2018: Rechtsfragen digitaler Transformationen – Gestaltung digitaler Veränderungsprozesse durch Recht, Edewecht 2018, S. 193-205. Open Google Scholar
  221. Neuhäusler, Peter/Frietsch, Rainer/Rothengatter, Oliver, Patentierung computerimplementierter Erfindungen – Aktuelle Rechtslage und ökonomische Implikationen, Fraunhofer ISI Discussion Papers Innovation Systems and Policy Analysis No. 46, 2015, abrufbar unter: https://publica-rest.fraunhofer.de/server/api/core/bitstreams/6a029093-522d-4e6a-b1c8-2f3fc5df0310/content. Open Google Scholar
  222. Niederèe, Claudia/Nejdl, Wolfgang, Technische Grundlagen der KI, in: Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik Rechtshandbuch, München 2020, S. 42-74. Open Google Scholar
  223. Odeh, Morris K., Patenting Inventions Generated by Artificial Intelligence: The Way Forward, 2020, abrufbar unter: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3910124 [zitiert als: Odeh]. Open Google Scholar
  224. Ohly, Ansgar, „Patenttrolle” oder: Der patentrechtliche Unterlassungsanspruch unter Verhältnismäßigkeitsvorbehalt? – Aktuelle Entwicklungen im US-Patentrecht und ihre Bedeutung für das deutsche und europäische Patentsystem, GRUR Int. 2008, S. 787-798. Open Google Scholar
  225. Ory, Stephan/Sorge, Chrisoph, Schöpfung durch Künstliche Intelligenz?, NJW 2019, S. 710-713. Open Google Scholar
  226. Osha, Jonathan et al., Group Report Germany – Inventorship of inventions made using Artificial Intelligence (Q272-GR-P-2020), AIPPI 2020, abrufbar unter: https://aippi.soutron.net/Portal/Default/en-GB/DownloadImageFile.ashx?objectId=8398&ownerType=0&ownerId=3735. Open Google Scholar
  227. Osterrieth, Christian, Patentrecht, 6. Auflage München 2021. Open Google Scholar
  228. Palace, Victor M., What if Artificial Intelligence Wrote This? Artificial Intelligence and Copyright Law, Fla. L. Rev. 2019, S. 217-242. Open Google Scholar
  229. Papastefanou, Stefan, Genetic Breeding Algorithms als Form des „Machine Learning“ im Urheber- und Patentrecht – Rechtliche Herausforderungen beim Schutz von Algorithmen des Genetic Breeding Models, CR 2019, S. 209-215. Open Google Scholar
  230. Papastefanou, Stefan, “Machine-Learning“ im Patentrecht – Herausforderungen beim Erfinderbegriff und der Patentierfähigkeit von Algorithmen, in: Hetmank/Rechenberg (Hrsg.), Kommunikation, Kreation und Innovation – Recht im Umbruch?, Baden-Baden 2019, S. 9-27. Open Google Scholar
  231. Papastefanou, Stefan, KI-gestützte Schöpfungsprozesse im geistigen Eigentum – Rechtliche Anerkennung von Künstlicher Intelligenz im IP: Vom Hilfsmittel bis zum autonomen Schaffen, WRP 2020, S. 290-296. Open Google Scholar
  232. Papastefanou, Stefan, Umgang mit IP-rechtlichen Herausforderungen von „Machine Learning“ am Beispiel von Evolutionary Algorithms, in: Kuschel/Asmussen/Golla (Hrsg.), Intelligente Systeme – Intelligentes Recht, Baden-Baden 2021, S. 199-221. Open Google Scholar
  233. Pareto, Vilfredo, Manual of Political Economy: A Critical and Variorum Edition, Oxford 2014 (bearbeitet und übersetzt von Montesano et al.). Open Google Scholar
  234. Pesch, Benjamin, Patentfähigkeit computerimplementierter Erfindungen – Überblick über die einschlägige Entscheidungspraxis des BGH und EPA sowie Handlungsempfehlungen, MMR 2019, S. 14-19. Open Google Scholar
  235. Prado Ojea, Gabriel, Der derivative Informationsschutz nach § 9 S. 2 Nr. 3 PatG, GRUR 2018, S. 1096-1102. Open Google Scholar
  236. Pretnar, Bojan, Die ökonomische Auswirkung von Patenten in der wissensbasierten Marktwirtschaft, GRUR Int. 2004, S. 776-786. Open Google Scholar
  237. Probst, Sophia, 3D-Druck trifft auf Urheber und Patentrecht – Ein Beitrag zur rechtswissenschaftlichen Innovationsforschung unter Anwendung der ökonomischen Analyse des Rechts, Baden-Baden 2019. Open Google Scholar
  238. Purdy, Mark/Daugherty, Paul, Why Artificial Intelligence is the Future of Growth, 2016, abrufbar unter: https://dl.icdst.org/pdfs/files2/2aea5d87070f0116f8aaa9f545530e47.pdf. Open Google Scholar
  239. PwC, Auswirkungen der Nutzung von künstlicher Intelligenz in Deutschland, 2018, abrufbar unter: https://www.forum-institut.de/de/media/B3/Content/PwC%20Deutschland_Auswirkungen%20der%20Nutzung%20von%20k%C3%BCnstlicher%20Intelligenz%20in%20Deutschland.pdf. Open Google Scholar
  240. Ramalho, Ana, Patentability of AI-generated inventions: is a reform of the patent system needed?, 2018, abrufbar unter: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3168703. Open Google Scholar
  241. Rektorschek, Jan Phillip, Industrie 4.0 und künstliche Intelligenz – Risiko oder Chance für den gewerblichen Rechtsschutz?, MittPat 2017, S. 438-443. Open Google Scholar
  242. Richter, Stefan, Statistisches und maschinelles Lernen – Gängige Verfahren im Überblick, Berlin 2019. Open Google Scholar
  243. Riehm, Thomas, Nein zur ePerson! – Gegen die Anerkennung einer digitalen Rechtspersönlichkeit, RDi 2020, S. 42-48. Open Google Scholar
  244. Riehm, Thomas, Rechtsfähigkeit von KI-Systemen, in: Kaulartz/Braegelmann (Hrsg.), Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, München 2020, S. 221-238. Open Google Scholar
  245. Russell, Stuart J./Norvig, Peter, Künstliche Intelligenz – Ein moderner Ansatz, 3. Auflage München u. a. 2012. Open Google Scholar
  246. Säger, Manfred, Ethische Aspekte des Patentwesens, GRUR 1991, S. 267-273. Open Google Scholar
  247. Salje, Peter, Technikrecht und Ökonomische Analyse, in: Schulte/Schröder (Hrsg.), Handbuch des Technikrechts – Allgemeine Grundlagen Umweltrecht – Gentechnikrecht – Energierecht – Telekommunikations- und Medienrecht Patentrecht – Computerrecht, 2. Auflage Heidelberg 2011, S. 109-149. Open Google Scholar
  248. Samek, Wojciech et al. (Hrsg.), Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning, Cham 2019. Open Google Scholar
  249. Samuelson, Pamela, Allocating Ownership Rights in Computer-Generated Works, U. Pitt. L. Rev. 1985, S. 1185-1228. Open Google Scholar
  250. Sattler, Andreas, Schutz von maschinengenerierten Daten, in: Sassenberg/Faber (Hrsg.), Rechtshandbuch Industrie 4.0 und Internet of Things, 2. Auflage München 2020, S. 35-75. Open Google Scholar
  251. Schäfer, Hans-Bernd/Ott, Claus, Lehrbuch der ökonomischen Analyse des Zivilrechts, 6. Auflage Berlin 2021. Open Google Scholar
  252. Schaub, Renate, Interaktion von Mensch und Maschine Haftungs- und immaterialgüterrechtliche Fragen bei eigenständigen Weiterentwicklungen autonomer Systeme, JZ 2017, S. 342-349. Open Google Scholar
  253. Scheja, Katharina, Schutz von Algorithmen in Big Data Anwendungen – Wie Unternehmen aufgrund der Umsetzung der Geschäftsgeheimnis-Richtlinie ihre Algorithmen wie auch Datenbestände besser schützen können, CR 2018, S. 485-492. Open Google Scholar
  254. Schickedanz, Willi, Kunstwerk und Erfindung, GRUR 1973, S. 343-348. Open Google Scholar
  255. Schippel, Helmut, Anmerkung zum Urteil des BGH v. 30.04.1968 – X ZR 67/66, GRUR 1969, S. 135. Open Google Scholar
  256. Schirmer, Jan-Erik, Rechtsfähige Roboter?, JZ 2016, S. 660-666. Open Google Scholar
  257. Schirmer, Jan-Erik, Von Mäusen, Menschen und Maschinen – Autonome Systeme in der Architektur der Rechtsfähigkeit, JZ 2019, S. 711-718. Open Google Scholar
  258. Schmidt, Lukas, Sprachassistenten – eine rechtliche Betrachtung de lege lata und de lege ferenda, Berlin 2022. Open Google Scholar
  259. Schneider, Nadine/Kremer, Sascha, Rechtsschutz für KI-Erzeugnisse in Kunst und Design – Schutzmöglichkeiten durch Immaterialgüterrecht, Gewerblichen Rechtsschutz und Geheimnisschutz, ITRB 2020, S. 166-173. Open Google Scholar
  260. Schneider, Petra et al., Rethinking drug design in the artificial intelligence era, Nat. Rev. Drug Discov. 2020, S. 353-364. Open Google Scholar
  261. Schönberger, Daniel, Deep Copyright: Up‑ and Downstream Questions Related to Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML), ZGE 2018, S. 35-58. Open Google Scholar
  262. Schrell, Andreas/Heide, Nils, Zu den Grenzen des „product-by-process”-Patentanspruchs im Erteilungs- und Verletzungsverfahren, GRUR 2006, S. 383-388. Open Google Scholar
  263. Schricker/Loewenheim: Loewenheim, Ulrich/Leistner, Matthias/Ohly, Ansgar (Hrsg.), Urheberrecht UrhG – KUG (Auszug) – VGG – Kommentar, 6. Auflage München 2020 [zitiert als: Schricker/Loewenheim/Bearbeiter). Open Google Scholar
  264. Schröler, Philipp Roman/Kuß, Christian, Urheber-, Patent- und Markenrecht, in: Chibanguza/Kuß/Steege (Hrsg.), Künstliche Intelligenz – Recht und Praxis automatisierter und autonomer Systeme, München 2021, S. 171-191. Open Google Scholar
  265. Schulte, Rainer (Hrsg.), Patentgesetz mit Europäischem Patentübereinkommen – Kommentar auf der Grundlage der deutschen und europäischen Rechtsprechung, 11. Auflage Köln 2022. Open Google Scholar
  266. Schürholz, Markus/Spitzner, Eike-Christian, Hardware für KI, in: Wittpahl (Hrsg.), iit-Themenband: Künstliche Intelligenz. Technologie – Anwendung – Gesellschaft, Berlin 2018, S. 36-47. Open Google Scholar
  267. Schuster, W. Michael, Artificial Intelligence and Patent Ownership, Wash. & Lee L. Rev. 2019, S. 1945-2004. Open Google Scholar
  268. Schwab, Brent, Handkommentar Arbeitnehmererfindungsrecht: Arbeitnehmererfindungsgesetz – Arbeitnehmer-Urheberrecht – Betriebliches Vorschlagswesen, 4. Auflage Baden-Baden 2018. Open Google Scholar
  269. Schwarz, Claudia/Kruspig, Sabine, Computerimplementierte Erfindungen – Patentschutz von Software?, 2. Auflage Köln 2018. Open Google Scholar
  270. Schweitzer, Heike, Datenzugang in der Datenökonomie: Eckpfeiler einer neuen Informationsordnung, GRUR 2019, S. 569-580. Open Google Scholar
  271. Searle, John R., Minds, brains, and programs, BBS 1980, S. 417-457. Open Google Scholar
  272. Shemtov, Noam, A study on inventorship in inventions involving AI activity – Commissioned by the European Patent Office, 2019, abrufbar unter: https://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/3918F57B010A3540C125841900280653/$File/Concept_of_Inventorship_in_Inventions_involving_AI_Activity_en.pdf. Open Google Scholar
  273. Singer/Stauder/Luginbühl: Stauder, Dieter/Luginbühl, Stefan (Hrsg.), Europäisches Patentübereinkommen – Kommentar, 9. Auflage Köln 2023 [zitiert als: Singer/Stauder/Luginbühl/Bearbeiter]. Open Google Scholar
  274. Söbbing, Thomas, Fundamentale Rechtsfragen zur künstlichen Intelligenz, Frankfurt am Main 2019. Open Google Scholar
  275. Söbbing, Thomas, Deep Learning: Wenn künstliche Intelligenz lernt – Kann das durchaus rechtliche Relevanz haben, K&R 2019, S. 164-169. Open Google Scholar
  276. Söbbing, Thomas, Künstliche neuronale Netze – Rechtliche Betrachtung von Software- und KI-Lernstrukturen, MMR 2021, S. 111-116. Open Google Scholar
  277. Spindler, Gerald/Schuster, Fabian (Hrsg.), Recht der elektronischen Medien – Kommentar, 4. Auflage München 2019. Open Google Scholar
  278. Staehelin, Alesch, Begriff und Wesen der Künstlichen Intelligenz – Möglichkeiten, Realitäten, Grenzen, GRUR 2022, S. 1569-1571. Open Google Scholar
  279. Stechern, David, Künstliche Intelligenz – Auf der Suche nach dem Zuordnungssubjekt, IPRB 2020, S. 23-26. Open Google Scholar
  280. Stiemerling, Oliver, „Künstliche Intelligenz“ – Automatisierung geistiger Arbeit, Big Data und das Internet der Dinge – Eine technische Perspektive, CR 2015, S. 762-765. Open Google Scholar
  281. Stiemerling, Oliver, Technische Grundlagen, in: Kaulartz/Braegelmann (Hrsg.), Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, München 2020, S. 15-31. Open Google Scholar
  282. Stierle, Martin, A De Lege Ferenda Perspective on Artificial Intelligence Systems Designated as Inventors in the European Patent System, GRUR Int. 2021, S. 115-133. Open Google Scholar
  283. Stiglitz, Joseph E., Knowledge as a Global Public Good, in: Kaul/Grunberg/Stern (Hrsg.), Global Public Goods: International Cooperation in the 21st Century, Oxford 1999, S. 308-325. Open Google Scholar
  284. Stubbe, Julian/Lutze, Maxie/Ferdinand, Jan-Peter, Kreative Algorithmen für kreative Arbeit?, in: Wittpahl (Hrsg.), iit-Themenband: Künstliche Intelligenz. Technologie – Anwendung – Gesellschaft, Berlin 2018, S. 255-271. Open Google Scholar
  285. Surden, Harry, Machine Learning and Law, Wash. L. Rev. 2014, S. 87-115. Open Google Scholar
  286. Tauchert, Wolfgang, Software-Patente und computerimplementierte Erfindungen – Anmerkungen im Zusammenhang mit der Diskussion zur "Software-Richtlinie" der EU, JurPC Web-Dok. 2005, Abs. 1-55, abrufbar unter: https://www.jurpc.de/jurpc/show?id=20050006. Open Google Scholar
  287. Thaler, Richard, Toward a positive theory of consumer choice, J. Econ. Behav. Organ. 1980, S. 39-60. Open Google Scholar
  288. Thaler, Stephen L., Cycles of insanity and creativity within contemplative neural systems, Medical Hypotheses 2016, S. 138-147. Open Google Scholar
  289. Tilly, Marcel, Künstliche neuronale Netze in Theorie und Praxis – Das Gehirn des Rechners, iX Developer – Machine Learning 2018, S. 16-20. Open Google Scholar
  290. Tilly, Marcel, Künstliche Intelligenz – zwischen Hype und Realität Handwerk hat eine Zukunft, iX Developer – Machine Learning 2018, S. 138-140. Open Google Scholar
  291. Tochtermann, Lea, Immaterialgüterrechtlicher Schutz von KI de lege ferenda, in: Kaulartz/Braegelmann (Hrsg.), Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, München 2020, S. 322-335. Open Google Scholar
  292. Towfigh Emanuel V., Das ökonomische Paradigma, in: Towfigh/Petersen (Hrsg.), Ökonomische Methoden im Recht – Eine Einführung für Juristen, 2. Auflage Tübingen 2017, S. 25-43. Open Google Scholar
  293. Towfigh Emanuel V./Petersen, Niels, Ökonomik in der Rechtswissenschaft, in: Towfigh/Petersen (Hrsg.), Ökonomische Methoden im Recht – Eine Einführung für Juristen, 2. Auflage Tübingen 2017, S. 1-24. Open Google Scholar
  294. Tull, Susan Y., Patenting AI – The US Perspective, in: DiMatteo/Poncibò/Cannarsa (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence – Global Perspectives on Law and Ethics, Cambridge 2022, S. 215-222. Open Google Scholar
  295. Tull, Susan Y./Miller Paula E., Patenting Artificial Intelligence: Issues of Obviousness, Inventorship, and Patent Eligibility, RAIL 2018, S. 313-325. Open Google Scholar
  296. Turing, Alan M., Computing Machinery and Intelligence, Mind 1950, S. 433-460. Open Google Scholar
  297. Utermann, Jasper, Verwendungsanspruch neben Stoffanspruch, GRUR 1981, S. 537-541. Open Google Scholar
  298. Van den Hoven van Genderen, Robert, Do We Need New Legal Personhood in the Age of Robots and AI?, in: Corrales/Fenwick/Forgó (Hrsg.), Robotics, AI and the Future of Law, Singapur 2018, S. 15-56. Open Google Scholar
  299. Van der Linde, Timo, Der künstliche Erfinder – Schutzbedürfnis, Erfinderbegriff und Zuordnungsfragen, Augsburg 2021, abrufbar unter: https://d-nb.info/1252245408/34. Open Google Scholar
  300. Verhauwen, Axel, Der derivative Verfahrenserzeugnisschutz digitaler Signalfolgen, in: Kühnen (Hrsg.), Festschrift 80 Jahre Patentgerichtsbarkeit in Düsseldorf, Köln 2016, S. 543-558. Open Google Scholar
  301. Vertinsky, Liza, Thinking Machines and Patent Law, in: Barfield/Pagallo (Hrsg.), Research Handbook on the Law of Artificial Intelligence, Cheltenham/Nothampton 2018, S. 489-510. Open Google Scholar
  302. Vertinsky, Liza/Rice, Todd M., Thinking about Thinking Machines: Implications of Machine Inventors for Patent Law, B. U. J. Sci. & Tech. L. 2002, S. 574-613. Open Google Scholar
  303. Volmer, Bernhard, Die „Betriebserfindung” – ein noch ungelöstes Problem?, NJW 1954, S. 92-95. Open Google Scholar
  304. Volmer, Bernhard, Die Computererfindung – Unter besonderer Berücksichtigung des Arbeitnehmererfinderrechts, MittPat 1971, S. 256-264. Open Google Scholar
  305. Von Hellfeld, Axel, Der Schutz von Computerprogramme enthaltenden Erfindungen durch das Europäische und das Deutsche Patentamt – eine Konfrontation, GRUR 1985, S. 1025-1032. Open Google Scholar
  306. Wagner, Stefan, Patente – das schlechteste Anreizsystem für Innovationen, abgesehen von allen anderen?, ifo Schnelldienst 08/2021, S. 6-9, abrufbar unter: https://www.ifo.de/DocDL/sd-2021-08-patentschutz.pdf. Open Google Scholar
  307. Wandtke, Artur-Axel/Bullinger, Winfried (Hrsg.), Praxiskommentar Urheberrecht: UrhG – UrhDaG – VGG – InsO – UKlaG – KUG – EVtr – InfoSoc-RL – Portabilitäts-VO, 6. Auflage München 2022. Open Google Scholar
  308. Watkin Timothy/Rau, Albrecht, Intellectual Property in Artificial Neural Networks – In Particular Under the European Patent Convention, IIC 1996, S. 447-468. Open Google Scholar
  309. Weber, Christopher/Augenstein, Kather, EPA wendet üblichen Standard auch zur Beurteilung der Patentierbarkeit von Computersimulationen an, GRUR-Prax 2021, S. 229. Open Google Scholar
  310. Weibel, Beat, Patentschutz für digitale Erfindungen – wir brauchen neue Ansätze – Ein Statement aus der Sicht der Industrie, ZdiW 2021, S. 456-457. Open Google Scholar
  311. Wiebe, Andreas, Information als Naturkraft – Immaterialgüterrecht in der Informationsgesellschaft, GRUR 1994, S. 233-246. Open Google Scholar
  312. Wiebe, Andreas, Patentrecht, in: Leupold/Wiebe/Glossner (Hrsg.), IT-Recht – Recht Wirtschaft und Technik der digitalen Transformation, 4. Auflage München 2021, S. 1027-1032. Open Google Scholar
  313. Wischmann, Steffen (Hrsg.), Studie Erklärbare KI – Anforderungen, Anwendungsfälle und Lösungen, Berlin 2021, abrufbar unter: https://www.iit-berlin.de/wp-content/uploads/2022/11/Studie_Erklaerbare-KI_Institut-fuer-Innovation-und-Technik-2021.pdf. Open Google Scholar
  314. Wischmann, Steffen/Rohde, Marieke, Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI, in: Wittpahl (Hrsg.), iit-Themenband: Künstliche Intelligenz. Technologie – Anwendung – Gesellschaft, Berlin 2018, S. 99-121. Open Google Scholar
  315. Wissenschaftlicher Dienst des Deutschen Bundestages, Künstliche Intelligenz und Machine Learning, WD 10–3000–67/18, 2018, abrufbar unter: https://www.bundestag.de/resource/blob/592106/74cd41f0bd7bc5684f6defaade176515/WD-10-067-18-pdf-data.pdf [zitiert als: Wissenschaftlicher Dienst BT]. Open Google Scholar
  316. Witte, Jürgen, Die Betriebserfindung, GRUR 1958, S. 163-172. Open Google Scholar
  317. Wolf, Jörn, Die Auswirkung künstlicher Intelligenz auf das Patentverfahren, Dortmund 2020. Open Google Scholar
  318. World Intellectual Property Organization, Standing Committee on the Law of Patents, Background Document on Patents and Emerging Technologies, Thirtieth Session 2019, abrufbar unter: https://www.wipo.int/edocs/mdocs/scp/en/scp_30/scp_30_5.pdf [zitiert als: WIPO, Patents an Emerging Technologies 2019]. Open Google Scholar
  319. World Intellectual Property Organization, Conversation on Intellectual Property (IP) and Artificial Intelligence (AI), Draft Issues Paper on Intellectual Property Policy and Artificial Intelligence, Second Session 2019, abrufbar unter: https://www.wipo.int/edocs/mdocs/mdocs/en/wipo_ip_ai_2_ge_20/wipo_ip_ai_2_ge_20_1.pdf [zitiert als: WIPO, IP and AI 2019]. Open Google Scholar
  320. World Intellectual Property Organization, Technology Trends 2019 – Artificial Intelligence, abrubar unter: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_1055.pdf [zitiert als: WIPO, Trends 2019]. Open Google Scholar
  321. World Intellectual Property Organization, Summary: Conversation on Intellectual Property (IP) and Frontier Technologies, Sixth Session 2022, abrufbar unter: https://www.wipo.int/edocs/mdocs/mdocs/en/wipo_ip_conv_ge_2_22/wipo_ip_conv_ge_2_22_3.pdf [zitiert als: WIPO, IP and Frontier Technologies 2022]. Open Google Scholar
  322. Yanisky-Ravid, Shlomit, Generating Rembrandt: Artificial Intelligence, Copyright, and Accountability in the 3A Era-The Human-like Authors are Already Here- A New Model, Mich. St. L. Rev. 2017, S. 659-726. Open Google Scholar
  323. Yanisky-Ravid, Shlomit/Liu, Xiaoqiong, When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions: The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law, Cardozo L. Rev. 2018, S. 2215-2262. Open Google Scholar
  324. Yu, Robert, The Machine Author: What Level of Copyright Protection Is Appropriate for Fully Independent Computer‐Generated Works?, U. Pa. L. Rev. 2017, S. 1245-1270. Open Google Scholar
  325. Zech, Herbert, Information als Schutzgegenstand, Tübingen 2012. Open Google Scholar
  326. Zech, Herbert, Life Sciences and Intellectual Property: Technology Law Put to the Test, ZGE 2015, S. 1-14. Open Google Scholar
  327. Zech, Herbert, Die Dematerialisierung des Patentrechts und ihre Grenzen – Zugleich Besprechung von BGH „Rezeptortyrosinkinase II“, GRUR 2017, S. 475-478. Open Google Scholar
  328. Zech, Herbert, Technizität im Patentrecht – Eine intra- und interdisziplinäre Analyse des Technikbegriffs, in: Metzger (Hrsg.), Festschrift für Theo Bodewig zum 70. Geburtstag: Methodenfragen des Patentrechts, Tübingen 2018, S. 137-175. Open Google Scholar
  329. Zech, Herbert, Artificial Intelligence: Impact of Current – Developments in IT on Intellectual Property, GRUR Int. 2019, S. 1145-1147. Open Google Scholar
  330. Zech, Herbert, Anmerkung zur Entscheidung des EPA (GBK), Entscheidung vom 10.3.2021 – G 0001/19, GRUR 2021, S. 940-941. Open Google Scholar
  331. Zech, Herbert, Brauchen wir ein Patentrecht?, ifo Schnelldienst 08/2021, S. 3-6, abrufbar unter: https://www.ifo.de/DocDL/sd-2021-08-patentschutz.pdf. Open Google Scholar
  332. Zeigermann, Oliver, Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Maßanfertigung, iX Developer – Machine Learning 2018, S. 8-13. Open Google Scholar
  333. Zipse, Erich, Computer oder nachvollziehender Mensch als Erfinder, MittPat 1972, S. 41-44. Open Google Scholar
  334. Zuse, Konrad, Der Computer – Mein Lebenswerk, 4. Auflage Berlin/Heidelberg 2007. Open Google Scholar

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