Artificiële Intelligentie & Recht
Innovation, Technology & Law

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

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

Berichten in Big data
Workshop Juridische Aspecten AI & Data bij TNO - NL AIC Startups & Scaleups TekDelta Event
Workshop Juridische Aspecten AI & Data bij TNO - NL AIC Startups & Scaleups TekDelta Event

Op 24 september 2020 gaf Stanford Law School Fellow Mauritz Kop een masterclass over de juridische dimensie van kunstmatige intelligentie en informatie aan de getalenteerde deelnemers van de Werkgroep Startups & Scaleups van de Nederlandse AI Coalitie (NL AIC), in het kantoor van TNO Research in Den Haag. De workshop maakte onderdeel uit van het TekDelta | NL AIC startup accelerator event, met als centraal thema het versnellen en faciliteren van innovatie door het verbinden van startende ondernemingen met bestaande leading organisaties met slagkracht: het samen bouwen aan een succesvol high tech ecosysteem in Nederland.

Masterclass 'Juridische Aspecten van AI & Data’

De 2,5 uur durende masterclass 'Juridische Aspecten van AI & Data' bij TNO verschafte de cursisten duidelijkheid over de regels voor data delen, privacy en gegevensbescherming, alsmede juridisch en economisch eigendom van informatie. We behandelden onderwerpen variërend van de bescherming van intellectueel eigendom op het AI-systeem, de software, hardware en apps, clearance van data tot het anticiperen op de aanstaande AI & Data Governance wetten van de Europese Commissie.

Multidisciplinair Panel voor Verantwoord Data Delen

Dezelfde middag vond er vanuit het TNO gebouw een online seminar plaats speciaal voor startups, onder leiding van Anita Lieverdink, Senior Orchestrator of Innovation at TNO, Directeur van TekDelta en Program Manager van de Werkgroep Startps & Scaleups van de Nederlandse AI Coalitie.

AIRecht managing partner Mr. Kop nam als juridisch expert deel in het panel dat ging over verantwoord data delen. Het was goed om deel te nemen aan dit multidisciplinaire panel en samen met onze collega's oplossingen te verkennen voor het versneld en verantwoord delen van gegevens. Het is cruciaal en urgent om belemmeringen voor de inzet van benevolente AI weg te nemen en organisaties begeleiding te bieden die rechtszekerheid en vertrouwen in de snelle introductie van deze veelbelovende transformatieve technologie aanmoedigt!

Juridische Cursussen van AIRecht

Onze cursussen ‘AI en Recht – Juridische aspecten van AI, Machine Learning en Data’ bieden een compleet overzicht van de juridische facetten van kunstmatige intelligentie, big (structured/labelled en unstructured, raw) data en de verschillende typen machine learning (supervised, unsupervised, deep reinforcement, transfer, federated). De invalshoek is breed: van beschermen idee tot en met marktintroductie van het product. Cursusdoel is het wegnemen van juridische obstakels voor innovatie. Onderwerpen die hierbij aan de orde komen zijn privacywetgeving, het maximaliseren van uw IP-portfolio (intellectueel eigendom), normering, standaardisering (interoperabiliteit) en certificering (CE mark, keurmerken, conformiteit), het stimuleren van internationaal zakendoen, en het realiseren van (training)data delen op basis van EU regelgeving, licenties, toestemmingen en rechtsgeldige contracten. Maatwerk is mogelijk.

De workshops en masterclasses zijn cross-disciplinair en verbinden de ontwikkeling en toepassing van technologie met geldend nationaal en EU recht.

Meer lezen
Artificiële Intelligentie, Auteursrecht, AVG / GDPR, Bedrijfsrecht, Big data, Blockchain, Computer Vision, Data delen, Data processing, Deep Learning, eHealth, Entertainment en Kunst, Ethics, Ethiek, Europees recht, Farmaceutica, Grondrechten, Food Feed Agri, Healthcare, High Tech Industrie, Innovation, Informatierecht, Intellectual Property, Intellectueel Eigendom, Internationaal Zakendoen, Licenties, Machine Learning, Medical Devices, Ondernemingsrecht, Policy, Privacywetgeving, Productontwikkeling, Regulering, Standardization, Wetgeving, Workshops, Cursus, MasterclassMauritz KopAIRechtNL AIC, TNO, TekDelta, Startups & Scaleups, Kunstmatige Intelligentie, Juridisch, Workshop, Masterclass, Data delen, Expert panel, Europees recht, AI ecosysteem Nederland, Training Datasets, machine learning, JAVB Bedrijvendesk, AIRecht, Mauritz Kop, Stanford Law School, internationaal zakendoen, AVG, GDPR, Intellectueel Eigendom, Ethiek, Privacy, Trustworthy AI, AI Impact Assessment, Algoritmen, Aansprakelijkheid, Grondrechten, Data altruisme, legal sandboxes, Standaardisering, Certificering, CE Marking, Keurmerk, Conformiteit, Contractenrecht, Arbeidsrecht, Licenties, Cursus AI & Recht
Shaping the Law of AI: Transatlantic Perspectives
Shaping the Law of AI: Transatlantic Perspectives

Stanford-Vienna Transatlantic Technology Law Forum, TTLF Working Papers No. 65, Stanford University (2020).

New Stanford innovation policy research: “Shaping the Law of AI: Transatlantic Perspectives”.

Download the article here: Kop_Shaping the Law of AI-Stanford Law

The race for AI dominance

The race for AI dominance is a competition in values, as much as a competition in technology. In light of global power shifts and altering geopolitical relations, it is indispensable for the EU and the U.S to build a transatlantic sustainable innovation ecosystem together, based on both strategic autonomy, mutual economic interests and shared democratic & constitutional values. Discussing available informed policy variations to achieve this ecosystem, will contribute to the establishment of an underlying unified innovation friendly regulatory framework for AI & data. In such a unified framework, the rights and freedoms we cherish, play a central role. Designing joint, flexible governance solutions that can deal with rapidly changing exponential innovation challenges, can assist in bringing back harmony, confidence, competitiveness and resilience to the various areas of the transatlantic markets.

25 AI & data regulatory recommendations

Currently, the European Commission (EC) is drafting its Law of AI. This article gives 25 AI & data regulatory recommendations to the EC, in response to its Inception Impact Assessment on the “Artificial intelligence – ethical and legal requirements” legislative proposal. In addition to a set of fundamental, overarching core AI rules, the article suggests a differentiated industry-specific approach regarding incentives and risks.

European AI legal-ethical framework

Lastly, the article explores how the upcoming European AI legal-ethical framework’s norms, standards, principles and values can be connected to the United States, from a transatlantic, comparative law perspective. When shaping the Law of AI, we should have a clear vision in our minds of the type of society we want, and the things we care so deeply about in the Information Age, at both sides of the Ocean.

Meer lezen
Artificial Intelligence, Big data, Data processing, Ethics, European Law, Innovation, Intellectual Property, Machine Learning, Research, University, Law of AIMauritz KopStanford Law SchoolLaw of AI, Legal-Ethical Framework, Regulation, European Commission, Trustworthy AI, Risks, Data Act, Access, Machine Learning, Overarching Core AI Rules, Interoperability, Legal Transplant, United States, Impact Assessment, Comparative Law, Values, Ethically Aligned Design, IP, Incentives, Innovation, Mauritz Kop, Stanford-Vienna Transatlantic Technology Law Forum, Stanford Law School
We hebben dringend een recht op dataprocessing nodig
We hebben dringend een recht op dataprocessing nodig

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

5 juridische obstakels voor een succesvol AI-ecosysteem

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

Auteursrechten, Privacy en Rechtsonzekerheid over eigendom van data

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

Wat is machine learning eigenlijk?

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

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

Dringend nodig: het recht op dataprocessing

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

Technologie is niet neutraal

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

Meer lezen
Artificial Intelligence, Data delen, Data processing, Privacywetgeving, Machine Learning, Kunstmatige Intelligentie, Intellectueel Eigendom, Innovation, Informatierecht, Europees recht, Europese Richtlijn, European Law, Ethics, Cloud Computing, Big data, AuteursrechtMauritz KopAIRecht recht op dataprocessing, data delen, machine learning, Kunstmatige Intelligentie, artificial intelligence, juridisch, wetgeving, Europees recht, privacy, rechtszekerheid, intellectueel eigendom, economisch eigendom, trainingsdatasets, bedrijfsgeheim, federated learning, blockchain, technologie, exponentiele innovatie, CPO, Radboud Universiteit, VerderDenken, Mauritz Kop, Stanford University, Harvard, EU Data Act, Open Data, Digitaal DNA, Unicorns
De posthumanistische revolutie van AI
De posthumanistische revolutie van AI

Hoe voelden de eerste passagiers van een auto zich? Wat ging er door de mensen heen toen er thuis opeens elektrisch licht brandde? Misschien kun je je het moment nog herinneren dat je voor het eerst een e-mail stuurde. Dat zijn historische momenten geweest in onze technologische geschiedenis en dus in de vorming van onze maatschappij. Revolutionaire momenten zelfs; deze uitvindingen hebben de wereld en onze manier van leven ingrijpend veranderd. Hoe opwindend is het om te bedenken dat we nu opnieuw zo’n punt naderen met de doorbraak van artificiële intelligentie (AI).

AI: van belofte naar praktische toepassing

In samenspel met andere technologische ontwikkelingen als 5G, Big Data en het Internet of Things (IoT), is AI bezig met de verpopping van belofte naar praktische toepassingen. Dat betekent niet alleen dat we getuigen zijn van wat later geschiedenis wordt, maar ook dat de keuzes die we nu maken invloed hebben op het verloop ervan. First we shape our tools, then our tools shape us.

Ethisch en juridisch raamwerk

Eén van de grootste uitdagingen van exponentiële innovatie is ervoor zorgen dat we ethisch-juridische principes adequaat kunnen blijven beschermen. AI transformeert de wereld waarin we leven en stelt daarmee de huidige invulling van normen, waarden en rechten ter discussie. Autonomie en vrijheid, privacy en menselijke waardigheid, verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid – het zijn centrale uitgangspunten van ons ethisch en juridisch raamwerk, die in het licht van AI vragen om hernieuwde afkadering. Maar AI stelt ook de effectiviteit van bestaande wet- en regelgeving op de proef.

Techniekfilosofie

Eline de Jong neemt ons mee in een korte geschiedenis van de techniekfilosofie, tegen de achtergrond van het ethisch-juridisch raamwerk van een posthumanistische wereld waarin we leven als inforgs binnen de infosfeer.

Meer lezen
Artificiële Intelligentie, Auteursrecht, Big data, Ethiek, Grondrechten, Informatierecht, Intellectueel EigendomEline de JongAIRechtPosthumanisme, Vierde Industriële Revolutie, Kunstmatige Intelligentie, Ethiek, Infosfeer, Exponentiële Innovatie, Normen en Waarden, Mens en Machine, Transformatieve Technologie, Wet en Regelgeving, Juridisch Kader, Techniekfilosofie, Eline de Jong
Machine Learning & EU Data Sharing Practices
Machine Learning & EU Data Sharing Practices

Stanford - Vienna Transatlantic Technology Law Forum, Transatlantic Antitrust and IPR Developments, Stanford University, Issue No. 1/2020

New multidisciplinary research article: ‘Machine Learning & EU Data Sharing Practices’.

Download the article here: Kop_Machine Learning and EU Data Sharing Practices-Stanford University

In short, the article connects the dots between intellectual property (IP) on data, data ownership and data protection (GDPR and FFD), in an easy to understand manner. It also provides AI and Data policy and regulatory recommendations to the EU legislature.

As we all know, machine learning & data science can help accelerate many aspects of the development of drugs, antibody prophylaxis, serology tests and vaccines.

Supervised machine learning needs annotated training datasets

Data sharing is a prerequisite for a successful Transatlantic AI ecosystem. Hand-labelled, annotated training datasets (corpora) are a sine qua non for supervised machine learning. But what about intellectual property (IP) and data protection?

Data that represent IP subject matter are protected by IP rights. Unlicensed (or uncleared) use of machine learning input data potentially results in an avalanche of copyright (reproduction right) and database right (extraction right) infringements. The article offers three solutions that address the input (training) data copyright clearance problem and create breathing room for AI developers.

The article contends that introducing an absolute data property right or a (neighbouring) data producer right for augmented machine learning training corpora or other classes of data is not opportune.

Legal reform and data-driven economy

In an era of exponential innovation, it is urgent and opportune that both the TSD, the CDSM and the DD shall be reformed by the EU Commission with the data-driven economy in mind.

Freedom of expression and information, public domain, competition law

Implementing a sui generis system of protection for AI-generated Creations & Inventions is -in most industrial sectors- not necessary since machines do not need incentives to create or invent. Where incentives are needed, IP alternatives exist. Autonomously generated non-personal data should fall into the public domain. The article argues that strengthening and articulation of competition law is more opportune than extending IP rights.

Data protection and privacy

More and more datasets consist of both personal and non-personal machine generated data. Both the General Data Protection Regulation (GDPR) and the Regulation on the free flow of non-personal data (FFD) apply to these ‘mixed datasets’.

Besides the legal dimensions, the article describes the technical dimensions of data in machine learning and federated learning.

Modalities of future AI-regulation

Society should actively shape technology for good. The alternative is that other societies, with different social norms and democratic standards, impose their values on us through the design of their technology. With built-in public values, including Privacy by Design that safeguards data protection, data security and data access rights, the federated learning model is consistent with Human-Centered AI and the European Trustworthy AI paradigm.

Meer lezen
Artificial Intelligence, Big data, Data delen, Machine Learning, Privacywetgeving, Policy, Tech Startups, Intellectueel EigendomMauritz KopAIRechtData Sharing, Machine Learning, Artificial Intelligence, Intellectual Property, Training Corpora, Mixed Dataset, Sui Generis Database Right, Copyright, Patent, Trade Secret, Data Ownership, Property Law, Public Domain, Res Publicae ex Machina, Policy, AI-Regulation, Technology, Data Protection, Privacy, GDPR, FFD, Data-Driven Economy, Machine Legibility, Federated Learning, Future, Vision, Design, Values, Trustworthy AI, Human-Centered AI, Open Data, Legal Reform, Trade Secret Directive, Database Directive, EU Copyright Directive, Antitrust, Competition Law, Stanford University
Data delen als voorwaarde voor een succesvol AI-ecosysteem
Data delen als voorwaarde voor een succesvol AI-ecosysteem

Trainingsdatasets voor kunstmatige intelligentie: enkele juridische aspecten

Data delen (data sharing) of liever het vermogen om hoge kwaliteit trainingsdatasets te kunnen analyseren om een AI model -zoals een generative adversarial network- te trainen, is een voorwaarde voor een succesvol AI-ecosysteem in Nederland.

In ons turbulente technologische tijdperk nemen fysieke aanknopingspunten als papier of tastbare producten binnen de context van data -of informatie- in belang af. Informatie is niet langer aan een continent, staat of plaats gebonden. Informatietechnologie zoals kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich in een dermate hoog tempo, dat de juridische problemen die daaruit voortvloeien in belangrijke mate onvoorspelbaar zijn. Hierdoor ontstaan -kort gezegd- problemen voor tech startups en scaleups.

In dit artikel een serie -mede in onderlinge samenhang te beschouwen aanbevelingen, suggesties en inventieve oplossingen om anno 2020 tot waardevolle nationale en Europese dataketens te komen.

Data donor codicil

Introductie van een Europees (of nationaal) data donor codicil waarmee een patiënt of consument vrijwillig data kan doneren aan de overheid en/of het bedrijfsleven, AVG-proof. Hier kunnen waardeketens worden gecreëerd door de sensor data van medische Internet of Things (IoT) apparaten en smart wearables van overheidswege te accumuleren. Anoniem of met biomarkers.

Data interoperabel en gestandaardiseerd

Unificatie van data uitwisselingsmodellen zodat deze interoperabel en gestandaardiseerd worden in het IoT. Een voorbeeld is een Europees EPD (Elektronisch Patiënten Dossier), i.e een Electronic Healthcare Record (EMR). AI certificering en standaardisatie (zoals ISO, ANSI, IEEE / IEC) dient bij voorkeur niet te worden uitgevoerd door private partijen met commerciële doelstellingen, maar door onafhankelijke openbare instanties (vergelijk het Amerikaanse FDA).

Machine generated (non) personal data

Een andere categorisering die we kunnen maken is enerzijds publieke (in handen van de overheid) machine generated (non) personal data, en private machine generated (non) personal data. Met machine generated data bedoelen we met name informatie en gegevens die continue door edge devices worden gegenereerd in het Internet of Things (IoT). Deze edge devices staan via edge (of fod) nodes (zenders) in verbinding met datacenters die samen met edge servers de cloud vormen. Deze architectuur noemen we ook wel edge computing.

Juridische dimensie

Data, of informatie heeft een groot aantal juridische dimensies. Aan data delen kleven potentieel intellectueel eigendomsrechtelijke (verbodsrecht en vergoedingsrecht), ethische, grondrechtelijke (privacy, vrijheid van meningsuiting), contractenrechtelijke en internationaal handelsrechtelijke aspecten. Juridisch eigendom op data bestaat anno 2020 niet omdat het -vanuit goederenrechtelijk oogpunt- niet als zaak wordt gekwalificeerd. Data heeft wel vermogensrechtelijke aspecten.

Meer lezen
Artificiële Intelligentie, AVG / GDPR, Big data, Blockchain, Cloud Computing, Ethiek, Europees recht, Healthcare, Intellectueel Eigendom, Kunstmatige Intelligentie, Juridisch Advies, Levensmiddelenrecht, Policy, Privacywetgeving, Recht, Tech Startups, Data delenMauritz KopAIRechtData delen, Trainingsdata, kunstmatige intelligentie, privacy, ethiek, recht, intellectueel eigendom, artificiele intelligentie, Internet of Things, publiek domein, FRAND, GDPR, clearance, databankenrecht, TDM-exceptie, algoritmes, AI-systeem, innovatie, arbeidsrecht, Harvard, Silicon Valley, Europa, Nederland, AI-ecosysteem, Health, Entertainment, AgriFood, coderen, Human Capital, blockchain, quantum computing, governance, regulation, big data, CAHAI, samenwerking, data sharing, competitie, winnaarsmentaliteit, succes, Support Centre for Data Sharing, European Data Portal, Free flow of non-personal data, mixed datasets, cyberspace, data commons
Cursus AI, Data, Privacy en Innovatie in de Zorg
Cursus AI, Data, Privacy en Innovatie in de Zorg

Suzan Slijpen, Sander Ruiter en Mauritz Kop over AI in de Zorg

Op 31 oktober 2019 gaven Suzan Slijpen, Sander Ruiter en Mauritz Kop een cursus AI, Data, Privacy en Innovatie in de Zorg in het Maasstad Ziekenhuis Rotterdam. Wij waren daar te gast op uitnodiging van Quint Wellington Redwood, een leading consultancy firm die organisaties ondersteunt bij het ontwerpen en operationaliseren van hun digitale strategie waarbij mensen, processen en technologie centraal staan.

Gebruik van patiëntgegevens, medische hulpmiddelen, datadelen, privacy & AI in het ziekenhuis

Doel van cursus was om helderheid te scheppen in de wettelijke regels over het gebruik van patiëntgegevens, datadelen, eigendom van trainingsdatasets, medical devices, privacy en artificiële intelligentie in het ziekenhuis. AIRecht werd ingeschakeld om expertise te geven over dit complexe en uitdagende onderwerp. Om barrières weg te nemen voor innovatie. Onder de aanwezigen waren het Maasstad Ziekenhuis Rotterdam management team, de CISO (Chief Information Security Officer), enkele artsen, radiologen en verpleegkundigen. Ook waren er data scientists uitgenodigd van Parnassia Groep, specialisten in geestelijke gezondheid.

Keynote Digitale Zorg - Medical Devices, Patiëntdata, MDR & AVG

Nieuwe Europese regelgeving (MDR) voor Medical Devices waaronder zorgrobots, medische producten, hulpmiddelen en medische software vanuit een AI-helicopterview, die in 2020 in Nederland van kracht wordt. Verhouding tussen de AVG en de MDR. Gebruik en uitwisseling van patiëntdata, informatiebeveiliging en digitale zorg: wat mag er wel en niet op basis van de Europese Privacywetgeving (AVG/GDPR)?

Meer lezen
Artificial Intelligence, Artificiële Intelligentie, Auteursrecht, Big data, Computer Vision, Contractenrecht, Farmaceutica, Fundamental Rights, Grondrechten, Healthcare, Informatierecht, Intellectual Property, Intellectueel Eigendom, Internet of Things, Juridisch Advies, Kunstmatige Intelligentie, Medical Devices, Medische Producten, Quantum Computing, Robotica, WetgevingMauritz KopAIRecht
What are the main requirements for AI systems in Healthcare?
What are the main requirements for AI systems in Healthcare?

Main barriers to adoptation of Artificial Intelligence in healthcare.

Absence of a specific AI law, or clear legal framework from the perspective of both professional users (A) and patients (B).

When constructing such a framework, it is important to make a distinction between the various sub-areas of healthcare, such as research and development, professional care providers and recipients of care. Because each sub-area has different needs.

Barriers for professional users.

It is simply unclear for companies and private and academic research institutes in the medical sector what is and is not allowed in the field of AI, blockchain, computer & machine vision and robotics. Both at European level and at national level. This knowledge is important for the commodification of their inventions/creations. Two practical examples are permission from Farmatec and obtaining a CE-marking.

Requirements for sustained use of AI in healthcare.

Since traceability and transparency are key within any healthcare (and food-feed) system, blockchain could play an important role in sustained use of AI in healthcare.

A EU AI Directive or Regulation should be able to implement and/or adhere to principles of Eudralex (The body of European Union legislation in the pharmaceutical sector), Good Manufacturing Practices (GMP) and Good Distribution Practices (GDP) in particular.

Meer lezen
Algoritmes, Artificiële Intelligentie, AVG / GDPR, Big data, Blockchain, Cognitive Computing, Computer Vision, Deep Learning, Europees recht, Europese Richtlijn, Ethiek, Farmaceutica, Grondrechten, Kunstmatige Intelligentie, Machine Learning, Privacywetgeving, Productontwikkeling, Robotica, Robotlaw, Tech Startups, Virtual Reality, Wetgeving, Healthcare, eHealth, Medical DevicesMauritz KopArtificiële Intelligentie & Rechthealthcare, Artificial Intelligence Impact Assessment, robotics, blockchain, intellectual property, insurance, liability, damages, AI, Farmatec, FDA, QAQC-systems, GMP, GDP, medicine, Eudralex, Medical Devices, eHealth, wearables, legislation, European Union, European AI Alliance, privacy, legal and ethical framework, CE-marking, pilots, computer vision, machine learning, virtual reality, Law School, Medical School, fundamental rights, copyrights, computer generated works, regulation, directive, Machinery, standards, path dependency, traceability, surgery, patients, big data, cognitive computing, knowledge, legal certainty, innovation, tech startups, incentive & reward
Artificial Intelligence Impact Assessment
Artificial Intelligence Impact Assessment

AI Impact Assessment: checklist voor toepassing artificiële intelligentie

Het AI Impact Assessment biedt ondernemers, datawetenschappers en softwareprogrammeurs een gedragscode waarmee AI veilig geïmplementeerd kan worden. Het Artificial Intelligence Impact Assessment is ontwikkeld door het ECP|Platform voor de InformatieSamenleving. De AI Impact Assessment is een wegwijzer voor toepassing van artificiële intelligentie. Via een praktische checklist op zowel juridisch, technisch als ethisch vlak.

De uitvoering van de AI Impact Assessment wordt bij voorkeur begeleid door een daartoe gespecialiseerd jurist.

Risico-inschattingsinstrument

De AIIA vertoont verwantschap met andere risico-inschattingsinstrumenten zoals de Privacy Impact Assessment (PIA, ook wel Data Protection Impact Assessment (DPIA) of gegevensbeschermingseffectbeoordeling (GEB) genaamd). We zien eenzelfde logica terug bij de 3 Robotwetten van Asimov, de IBM Watson AI Guidelines en de 23 Asilomar AI principes. De AIIA heeft eveneens een gidsfunctie, en een vergelijkbaar moreel kompas.

Leidraad voor verantwoorde implementatie van kunstmatige intelligentie

De Artificiële Intelligentie Impact Assessment (AIIA) bevat een overzichtelijk stappenplan met 8 stappen, aan de hand waarvan bedrijven inzichtelijk kunnen maken welke juridische en ethische normen van belang zijn bij de creatie en toepassing van AI-systemen en smart robotics. Ook maken de AIIA en de Gedragscode Artificiële Intelligentie helder welke motieven en beweegredenen de basis vormen van de te maken keuzes en beslissingen tijdens het AI implementatietraject. Dit maakt het gebruik van kunstmatige intelligentie en slimme algoritmes transparanter.

Meer lezen
Algoritmes, Artificiële Intelligentie, Big data, Cloud Computing, Cognitive Computing, Computer Vision, Deep Learning, Extended Reality, Grondrechten, Informatierecht, Intellectueel Eigendom, Internet of Things, Internetrecht, Juridisch Advies, Kunstmatige Intelligentie, Nano Engineering, Neuraal Netwerk, Quantum Computing, Recht, Robotica, Robotlaw, Tech Startups, WetgevingMauritz KopArtificiële Intelligentie & RechtArtificial Intelligence Impact Assessment, robotisering, 4e industriële revolutie, slimme robots, kunstmatige intelligentie, AI Impact Assessment, checklist, stappenplan, ECP, Platform voor de InformatieSamenleving, jurist, legal, ethische normen, risico-inschattingsinstrumenten, Privacy Impact Assessment, PIA, Asimov, GEB, Gedragscode Artificiële Intelligentie, rechtsstatelijkheid, intellectueel eigendom, wet en regelgeving, belanghebbenden, Infinite computing, neuromorphic chips, AI-mind clouds, spintronics, wijsheid, compassie, Harari Home Deus, Singularity, Artificial General Intelligence, bias, Privacyvraagstukken, accessibility, blockchain, dystopische toekomstscenario’s, Orwelliaanse Versificator, 1984, The Matrix, Blade Runner, Ghost In The Machine, Westworld, Mad Max, Robocop, The Terminator, Brazil, Metropolis, Asilomar AI Principes, Privacy en Security by Design, Triple Helix Model, Nederlandse AI Strategie, Conferentie Nederland Digitaal, arbeidsmarkt, disruptie, leidraad, gidsfunctie, open internet, digitalisering, neuraal netwerk, machine learning, Internet of Things, data scientist, software programmeur, Europese AI Alliantie, Cybersecuritywetgeving, NIB-Richtlijn (EU) 2016/1148), NIS-Directive, IEC 62443, eIDAS, veiligheidseisen, Wbni, ISO, NEN, ANSI, end users, IBM Watson, AI Guidelines, ICAI, AINED
Auteursrechten op slimme software en smart apps
Auteursrechten op slimme software en smart apps

Is de programmeur van de software broncode eigenaar van de auteursrechten op een smart app?

De ontwikkelaar of programmeur van software broncode verkrijgt als maker in de zin van de wet van rechtswege een auteursrecht. Hetzelfde geldt voor de bedenker van online apps of tools. Dit brengt met zich mee dat u als menselijke maker – met uitsluiting van ieder ander - een exclusief recht verkrijgt op de exploitatie van de app. Dat geldt evenzeer voor software waarin blockchain functionaliteit is verwerkt en voor smart apps die op basis van artificiële intelligentie draaien.

Europese Softwarerichtlijn

Functionaliteit van software of apps komt op grond van de Europese Softwarerichtlijn niet in aanmerking voor auteursrechtelijke bescherming. Auteursrechten zijn echter niet de enige intellectuele eigendomsrechten, er bestaan meer juridische instrumenten om uw creaties te beschermen. De naam of het logo van een slimme app kan bijvoorbeeld worden beschermd door het handelsnaamrecht. En onder omstandigheden ook door een merkrecht, na succesvolle registratie van een woordmerk danwel een beeldmerk.

Meer lezen
Auteursrecht, Juridisch Advies, ICT Contracten, Intellectueel Eigendom, Software Licenties, Leveringsvoorwaarden, Tech Startups, Online Platforms, Informatierecht, Internetrecht, Computerrecht, Privacywetgeving, AVG / GDPR, Kunstmatige Intelligentie, Big data, Deep Learning, Machine Learning, Robotlaw, Robotica, Cloud Computing, Algoritmes, Internet of Things, Blockchain, Smart Contracts, Neuraal Netwerk, Medische Producten, Farmaceutica, Entertainment en Kunst, Ethiek, Grondrechten, Artificiële Intelligentie, Virtual Reality, Augmented Reality, Extended Reality, Computer Vision, Cognitive Computing, Wetgeving, Recht, Europese Richtlijn, Quantum Computing, Nano Engineering, Consumentenelektronica, High Tech Industrie, Food Feed Agri, Levensmiddelenrecht, Cosmeticawetgeving, Muziekrecht, Bedrijfsrecht, Arbeidsrecht, Contractenrecht, Productontwikkeling, eMarketing, Energie, Berner ConventieMauritz KopArtificiële Intelligentie & RechtSlimme software, Smart apps, auteursrechten, broncode, online tools, exclusief recht, exploitatie, medische app, reisapp, Mobility as a Service, Internet of Things, reverse engineering, blockchain, nieuwsapp, fitness app, gezondheidsapp, interface, i-Depot, BOIP, Europese Softwarerichtlijn, werk, Auteurswet, makerschap, chipsrecht, octrooirecht, patent, merkrecht, handelsnaamrecht, databankenrecht, werkgeversauteursrecht, co-auteurschap, Computer generated works, neuraal netwerk, arbeidscontract, app-ontwikkelaar, programmeur, ingenieur, big data, persoonlijkheidsrechten, naamsvermelding, wearables, openbaar maken, verveelvoudigen, distributie, onderwijsexceptie, 3-stappentoets, machine learning, software licensing, sui generis recht, modellenrecht, internationaal zakendoen, Berner Conventie, Infopaq II, Softwarerichtlijn, Auteursrechtrichtlijn