Die digitale Transformation ist ohne Zweifel eine Herausforderung für das Recht. Digitalisierung, Datafizierung (Big Data) und Algorithmisierung (Analytics) halten Einzug in die Rechtswissenschaft und Rechtspraxis: Stichworte sind etwa Legal Analytics, LegalTech, RegTech, InsurTech. Insbesondere Methoden bzw. Verfahren des Maschinellen Lernens (ML), einem Teilgebiet der sog. Künstlichen Intelligenz (KI/AI), sind dabei Treiber der digitalen Transformation und somit auch Grundlage neuer Geschäftsmodelle in allen Bereichen.
Im Rahmen dieser Kontextualisierung des Rechts stellt sich die Frage, wie Recht und Algorithmisierung aufeinander bezogen sind bzw. bezogen werden können – aber auch, wie notwendige Grundlagen im fachübergreifenden Diskurs zu vermitteln sind.
Ein valider Ansatz ist die sorgfältige Analyse von ML-Methoden hinsichtlich ihrer Theoriebasis, ihrer Grenzen und somit ihrer Leistungsfähigkeit in der praktischen Anwendung sowie die fachlich passgenaue Vermittlung der Grundlagen.
Dieses Seminar soll als Blockveranstaltung in der Woche vom 10.02. – 14.02.2020 stattfinden. Der genaue Termin wird noch bekannt gegeben.
Vorbesprechung
Am 13. November 2019
um 18 Uhr, im EG 18/19
Interessierten melden sich bitte unter
hans-heinrich.trute@uni-hamburg.de
Zielgruppe: Studierende, Mitarbeiter*innen, Doktorand*innen, Kolleg*innen.
Die Teilnahme erfordert die Bereitschaft zur Einarbeitung in Grundwissen des Maschinellen Lernens und die kurze Vorstellung einer rechtlichen Auseinandersetzung mit entsprechenden Digitalisierungsphänomenen. Für Studierende des SPB VII „Information und Kommunikation“ besteht die Möglichkeit in diesem Kontext eine SPB-Hausarbeit anzufertigen, für alle Teilnehmer*innen die Möglichkeit einen Seminarschein zu erwerben.