Training Generativer Modelle Tdm Opt Out

Für Training generativer Modelle: TDM und Opt-out: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

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Training generativer Modelle: TDM und Opt-out

Prüfansatz

Ordne jede Trainingsquelle nach Rechtepfad: eigene Daten, lizenzierte Daten, Webdatenabruf, Kundenupload, Open-Data, wissenschaftlicher Datensatz, Datenbank. Danach wird geprüft, ob TDM erlaubt ist, ob ein Opt-out greift und ob Output-Reproduktion droht.

Normenanker

  • UrhG § 44b: Text und Data Mining allgemein; Rechtevorbehalt muss maschinenlesbar sein, soweit online verfügbar.
  • UrhG § 60d: TDM für wissenschaftliche Forschung.
  • UrhG §§ 87a ff.: Datenbankherstellerrecht.
  • VO (EU) 2024/1689 Art. 53: Pflichten für Anbieter von GPAI-Modellen, insbesondere Urheberrechtsstrategie und Trainingszusammenfassung.
  • DSGVO Art. 5, 6, 9, 14, 17, 21 bei personenbezogenen Trainingsdaten.

Arbeitsprodukt

Erzeuge eine Quellenmatrix mit URL/Datensatz, Lizenz, Opt-out-Signal, Abrufwerkzeuge-Entscheidung, Sperrprotokoll, Datenbankrisiko, personenbezogenem Risiko und Output-Filter. Kein „fair use“-Argument als deutsches/europäisches Recht ausgeben.

Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/tree/main/ki-vo-ai-act-pruefer/skills/training-generativer-modelle-tdm-opt-out commit 0911e764dd

Frequently asked questions

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