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/

Bij een datagedreven economie hoort een gezond ecosysteem voor machine learning en artificial intelligence. Mauritz Kop beschrijft de juridische problemen en oplossingen hierbij. “We hebben dringend een recht op 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

Trump mag muziek Rolling Stones niet gebruiken tijdens verkiezingscampagne

Deze blog is een transcript van een live radio 3FM interview dat mr. Mauritz Kop op maandag 6 juli 2020 bij BNN/VARA gaf over muziekrechten en President Donald Trump. Dit naar aanleiding van bekende artiesten als Adele, de Rolling Stones, Tom Petty en Neil Young, die niet willen dat de Amerikaanse president hun muziek gebruikt in zijn verkiezingscampagne. Een succesvol verbod is mogelijk via een uitzondering op de Ascap/BMI "Political Entities License". Uitleg over muziekrechten, licenties en publiek domein in Europa en de Verenigde Staten. Ook aandacht voor IP en artificiële intelligentie.

Wat zijn muziekrechten eigenlijk?

Muziekrechten zijn een verschijningsvorm van intellectuele eigendomsrechten. Muziekrechten worden beschreven in de Auteurswet en de Wet naburige rechten. Zoals rechten van een componist, tekstdichter, uitvoerend muzikant en audioproducent. Zie het als een regenboog van rechtenlagen waarbij elke kleur symbool staat voor een bepaald soort recht, afhankelijk van iemands rol bij het ontstaan van een compositie, lyrics en de audiomaster. In het muziekrecht gaat het vaak over licenties, om toestemming krijgen voor muziekgebruik.

Belangrijker nog, wat kun je ermee?

Deze rechten geven de eigenaar het exploitatierecht, het recht om gebruik door een ander te verbieden en het recht om op te treden tegen derden die het zonder toestemming gebruiken. Auteurs hebben dus een vergoedingsrecht en een verbodsrecht.

Hoe krijg je die rechten? Moet je daarvoor muziek uitbrengen?

Nee, dan verlies je ze juist vaak, met name als je een onevenwichtig contract tekent. Auteursrechten ontstaan vanzelf, als je iets origineels maakt waarbij je creatief bent geweest. Het gaat om een minimum aan creatieve handelingen en originaliteit.

Zit er een leeftijd aan? Stel een artiest zou muziek maken en is 16 jaar? Gaat het dan naar hem/haar of de ouders?

Er zit geen leeftijd aan, wel moet je 18 jaar oud zijn om een muziekcontract rechtsgeldig te kunnen ondertekenen. Anders moeten ouders tekenen als wettelijk vertegenwoordigers. Daarnaast moet je een mens zijn en geen machine. Een slimme robot die muziek produceert krijgt geen auteursrechten. Die muziek komt direct in het publiek domein. Dat onderwerp sluit aan op mijn onderzoeksopdracht aan Stanford University in Silicon Valley, Californië. Dit onderzoek heeft ook met IP te maken en zoekt naar een optimaal innovatieklimaat in zowel Europa als de VS waarbij de maatschappelijke impact van transformatieve technologie zoals AI, quantum computing, blockchain en VR in balans wordt gebracht, met respect voor onze grondrechten en democratische waarden. Ik focus me daarbij op 3 sectoren: Pharma, Voeding en Entertainment, Media en Kunst. Allemaal 1e levensbehoeftes dus! Onderzoeksoutput gaat in de vorm van gepubliceerde artikelen direct naar Brussel en Washington, zodat politici en wetgevers een breder scala aan effectieve beleidsmogelijkheden voorgeschoteld krijgen om uit te kiezen.

Meer lezen

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

Best verdienende dode artiesten van 2018

Royalties uit auteursrechten en merkenrechten

Elk jaar publiceert Forbes een lijstje met de rijkste overleden beroemdheden. BNR Nieuwsradio Ochtendspits interviewde mr. Mauritz Kop van MuziekenRecht.nl op 8 november 2018 over het hoe en waarom van het geld dat dode artiesten nog altijd genereren.

De dode zanger Elvis Presley verdiende vorig jaar 30,1 miljoen euro. Komt al dat geld alleen voort uit royalty’s?

Het geld komt voort uit auteursrechten en naburige rechten oftewel royalty’s én door merkrechten en handelsnaamrechten. Denk aan merchandise van de artiest als merk, zoals parfum van Elizabeth Taylor of petjes met Tupac Shakur. Of auteursrechten op een boek van Albert Einstein, of een woordmerk op zijn naam. Maar ook uit alle films waarin Elvis speelde. Daar komen nog steeds royalty’s uit voort, vanwege de openbaring en verveelvoudiging van die films op internet en televisie.

Hoe zit het met auteursrechten, filmrechten en merkrechten?

De auteursrechten op werken zoals muziek of boeken gelden tot 70 jaar na de dood van de maker, daarna komen ze in het publiek domein. In het geval van Elvis naar Nederlands recht tot het jaar 2048, in het geval van David Bowie tot 2087. Heel lang dus. Bij film geldt de wettelijke beschermingsduur doorgaans tot 50 jaar na release van de film. De merkrechten aan de andere kant gelden 10 jaar en moeten daarna worden verlengd, maar u kunt tot in de eeuwigheid blijven verlengen.

Direct na overlijden zien we een piek in het geld dat er wordt gegenereerd door exploitatie van de rechten, zoals recent bij David Bowie, Prince en Avicii.

Meer lezen