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Bald eine Dekade ist es her, dass diese annähernd mantraartig wiederholte Phrase Unternehmen zur Umsetzung datenschutzrechtlicher Vorgaben incentivierte. Was ist davon geblieben? Nur wenige in Deutschland verhängte Bußgelder erreichten Millionenhöhe. Hintergrund ist (auch) das deutsche Ordnungswidrigkeitenrecht, welches in einem Spannungsverhältnis zu den Vorgaben der DS-GVO steht. Ein Bußgeldbescheid der Berliner Datenschutzaufsicht gegen die Deutsche Wohnen sollte Auslöser eines langen, fortdauernden Rechtsstreits werden. Auf Vorlage des KG hatte der EuGH in der Rechtssache C-807/21 („Deutsche Wohnen“) erstmals Gelegenheit, sich zur Frage der Bußgeldhaftung zu positionieren.
Seit Ende 2022 prägt das Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) nicht nur den rechtswissenschaftlichen Diskurs. Die allgemeine Verfügbarkeit von generativen KI-Modellen, allen voran die großen Sprachmodelle (Large Language Models, kurz: LLM) wie ChatGPT von OpenAI oder Bing AI von Microsoft, erfreuen sich größter Beliebtheit: LLM sind in der Lage, auf Grundlage statistischer Methoden – eine entsprechende Schnittstelle (Interface) vorausgesetzt – auch technisch wenig versierten Nutzern verständliche Antworten auf ihre Fragen zu liefern. Dabei werden nicht nur umfassend Nutzerdaten verarbeitet, sondern auch auf weitere personenbezogene Daten zugegriffen sowie neue Daten erzeugt. Der Beitrag geht der Frage nach, welche spezifischen datenschutzrechtlichen Herausforderungen sich für Unternehmen beim Einsatz solcher LLM stellen.
Das Thema Datenschutz wurde bei der öffentlichen Auftragsvergabe bislang vor allem in Bezug auf Drittlandtransfers personenbezogener Daten in die USA diskutiert. Jedoch spielt der Datenschutz für das Vergabeverfahren und für die Ausführung datenschutzrelevanter Leistungen generell eine wesentliche Rolle. Gleichwohl herrschen bislang unter öffentlichen Auftraggebern Schwierigkeiten, datenschutzrechtlich relevante Fallkonstellationen zu erkennen, die möglichen Risiken daraus abzuleiten und, sofern dies gelingt, diesen Risiken angemessen zu begegnen. Der vorliegende Beitrag befasst sich mit der datenschutzrechtlichen Verantwortlichkeit, ihren Folgen und den daraus resultierenden Konsequenzen für die Gestaltung von Vergabeverfahren und Vergabeunterlagen.
Generating synthetic LiDAR point cloud data for object detection using the Unreal Game Engine
(2024)
Object detection based on artificial intelligence is ubiquitous in today’s computer vision research and application. The training of the neural networks for object detection requires large and high-quality datasets. Besides datasets based on image data, datasets derived from point clouds offer several advantages. However, training datasets are sparse and their generation requires a lot of effort, especially in industrial domains. A solution to this issue offers the generation of synthetic point cloud data. Based on the design science research method, the work at hand proposes an approach and its instantiation for generating synthetic point cloud data based on the Unreal Engine. The point cloud quality is evaluated by comparing the synthetic cloud to a real-world point cloud. Within a practical example the applicability of the Unreal Game engine for synthetic point cloud generation could be successfully demonstrated.
Wer A sagt, muss zumindest im Kaufrecht nicht immer B sagen: Es kommt nicht selten vor, dass sich in einem Kaufvertrag einerseits ein wirksamer Ausschluss der Gewährleistung des Verkäufers für Sachmängel findet, die Parteien aber andererseits gleichwohl eine Beschaffenheitsvereinbarung für bestimmte Eigenschaften vertraglich festlegen. In diesem Problemfeld führt eine aktuelle Entscheidung des BGH zu weiteren Klärungen für die Praxis (BGH, Urt. v. 10.4.2024 – VIII ZR 161/23, MDR 2024, 706). Der folgende Beitrag setzt sich mit den vielfältigen Aspekten der Entscheidung auseinander und erläutert, aus welchen Gründen der BGH dem Käufer einige goldene Brücken für einen Schadensersatzanspruch gebaut hat.
The successful implementation and continuous development of sustainable corporate-level solutions is a challenge. These are endeavours in which social, environmental, and financial aspects must be weighed against each other. They can prove difficult to handle and, in some cases, almost unrealistic. Concepts such as green controlling, IT, and manufacturing look promising and are constantly evolving. This paper aims to achieve a better understanding of the field of corporate sustainability (CS). It will evaluate the hypothesis by which Corporate Sustainability thrives, via being efficient, increasing the performance, and raising the value of the input of the enterprises to the resources used. In fact, Corporate Sustainability on the surface could seem to contradict the idea, which supports the understanding that it encourages the reduction of the heavy reliance on the use of natural resources, the overall environmental impact, and above all, their protection. To understand how the contradictory notion of CS came about, in this part of the paper, the emphasis is placed on providing useful insight to this regard. The first part of this paper summarizes various definitions, organizational theories, and measures used for CS and its derivatives like green controlling, IT, and manufacturing. Second, a case study is given that combines the aforementioned sustainability models. In addition to evaluating the hypothesis, the overarching objective of this paper is to demonstrate the use of green controlling, IT, and manufacturing in the corporate sector. Furthermore, this paper outlines the current challenges and possible directions for CS in the future.
This publication is intended to present the current state of research on the rebound effect. First, a systematic literature review is carried out to outline (current) scientific models and theories. Research Question 1 follows with a mathematical introduction of the rebound effect, which shows the interdependence of consumer behaviour, technological progress, and interwoven effects for both. Thereupon, the research field is analysed for gaps and limitations by a systematic literature review. To ensure quantitative and qualitative results, a review protocol is used that integrates two different stages and covers all relevant publications released between 2000 and 2019. Accordingly, 392 publications were identified that deal with the rebound effect. These papers were reviewed to obtain relevant information on the two research questions. The literature review shows that research on the rebound effect is not yet comprehensive and focuses mainly on the effect itself rather than solutions to avoid it. Research Question 2 finds that the main gap, and thus the limitations, is that not much research has been published on the actual avoidance of the rebound effect yet. This is a major limitation for practical application by decision-makers and politicians. Therefore, a theoretical analysis was carried out to identify potential theories and ideas to avoid the rebound effect. The most obvious idea to solve this problem is the theory of a Steady-State Economy (SSE), which has been described and reviewed.