Lehrende: Dr. Wolfgang Schulz
Veranstaltungsart: Seminar
Anzeige im Stundenplan: Seminar
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 5,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Weitere Informationen: Das Seminar wird als Blockveranstaltung im Hans-Bredow-Institut am Ende des Wintersemesters 2019/2020 (voraussichtlich 28.1.) stattfinden. Am 19. November wird es eine Vorbesprechung am Hans-Bredow-Institut zur Themenvergabe geben. Im Seminar können Sie einen Seminarschein erwerben. Hierfür ist Voraussetzung, dass Sie vor Fertigstellung der schriftlichen Arbeit Ihr Thema mündlich präsentieren sowie mit den anderen Seminarteilnehmenden diskutieren. Im Anschluss sollen die gewonnenen Erkenntnisse in die Themenarbeit eingearbeitet werden. Ein Seminarschein ist Voraussetzung für eine spätere Promotion. Die Seminararbeit bietet fortgeschrittenen Studierenden aber auch die Chance, die Anfertigung einer Themenarbeit zu üben. Wenn Sie an diesem Seminar teilnehmen möchten, melden Sie sich bitte bei meinem Wiss. Mit. Matthias K. Klatt (m.klatt@hans-bredow-institut.de) verbindlich an. Die Plätze werden nach dem first-come-first-serve Prinzip vergeben. Für die Anfertigung einer SPB-Hausarbeit fragen Sie bitte direkt Herrn Klatt an; die Kapazitäten dafür sind begrenzt.
Kommentare/ Inhalte: Themenvorschläge Mögliche (aber nicht ausschließliche) Seminarthemen sind: 1. Algorithmen und künstliche Intelligenz in der Verwaltung – Rechtlicher Rahmen 2. Algorithmische Entscheidungen und Gerichtsbarkeit – Chancen und Grenzen 3. Verfassungsrechtliche Vorgaben für Predictive Policing 4. Diskriminierungen und Ungleichbehandlung durch Algorithmen 5. Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von Algorithmischen Entscheidungen nach der DSGVO 6. Prädiktive Algorithmen und das Menschenwürdeprinzip 7. Entfaltung einer “rechtlichen Wirkung” und “andere erhebliche Beeinträchtungen” nach Art. 22 DSGVO 8. Konstellationen der Einbindung algorithmischer Empfehlungen in rechtliche Entscheidungsverfahren und Ansätze einer Kategorisierung von sog. Decision Support Systems (DSS) 9. Verhältnis von rechtlichen Verantwortlichkeitsregeln und algorithmenunterstützten Entscheidungen 10. Funktionen und Verhältnis von Ethik und Recht bei der normativen Rahmung automatisierter Entscheidungen 11. Rechtsschutzmöglichkeiten gegen Gefährdungen überindividueller Ziele durch ADM-Systeme (am Beispiel von Minderheitenrechten) 12. Datenschutzrechtlicher Schutzumfang und Nutzerrechte in Bezug auf Daten induktiver und deduktiver Inferenz
