Workshop Juridische Aspecten AI & Data bij TNO - NL AIC Startups & Scaleups TekDelta Event →

Op 24 september 2020 gaf Stanford Law School Fellow Mauritz Kop een masterclass over de juridische dimensie van kunstmatige intelligentie en informatie aan de getalenteerde deelnemers van de Werkgroep Startups & Scaleups van de Nederlandse AI Coalitie (NL AIC), in het kantoor van TNO Research in Den Haag. De workshop maakte onderdeel uit van het TekDelta | NL AIC startup accelerator event, met als centraal thema het versnellen en faciliteren van innovatie door het verbinden van startende ondernemingen met bestaande leading organisaties met slagkracht: het samen bouwen aan een succesvol high tech ecosysteem in Nederland.

Masterclass 'Juridische Aspecten van AI & Data’

De 2,5 uur durende masterclass 'Juridische Aspecten van AI & Data' bij TNO verschafte de cursisten duidelijkheid over de regels voor data delen, privacy en gegevensbescherming, alsmede juridisch en economisch eigendom van informatie. We behandelden onderwerpen variërend van de bescherming van intellectueel eigendom op het AI-systeem, de software, hardware en apps, clearance van data tot het anticiperen op de aanstaande AI & Data Governance wetten van de Europese Commissie.

Multidisciplinair Panel voor Verantwoord Data Delen

Dezelfde middag vond er vanuit het TNO gebouw een online seminar plaats speciaal voor startups, onder leiding van Anita Lieverdink, Senior Orchestrator of Innovation at TNO, Directeur van TekDelta en Program Manager van de Werkgroep Startps & Scaleups van de Nederlandse AI Coalitie.

AIRecht managing partner Mr. Kop nam als juridisch expert deel in het panel dat ging over verantwoord data delen. Het was goed om deel te nemen aan dit multidisciplinaire panel en samen met onze collega's oplossingen te verkennen voor het versneld en verantwoord delen van gegevens. Het is cruciaal en urgent om belemmeringen voor de inzet van benevolente AI weg te nemen en organisaties begeleiding te bieden die rechtszekerheid en vertrouwen in de snelle introductie van deze veelbelovende transformatieve technologie aanmoedigt!

Juridische Cursussen van AIRecht

Onze cursussen ‘AI en Recht – Juridische aspecten van AI, Machine Learning en Data’ bieden een compleet overzicht van de juridische facetten van kunstmatige intelligentie, big (structured/labelled en unstructured, raw) data en de verschillende typen machine learning (supervised, unsupervised, deep reinforcement, transfer, federated). De invalshoek is breed: van beschermen idee tot en met marktintroductie van het product. Cursusdoel is het wegnemen van juridische obstakels voor innovatie. Onderwerpen die hierbij aan de orde komen zijn privacywetgeving, het maximaliseren van uw IP-portfolio (intellectueel eigendom), normering, standaardisering (interoperabiliteit) en certificering (CE mark, keurmerken, conformiteit), het stimuleren van internationaal zakendoen, en het realiseren van (training)data delen op basis van EU regelgeving, licenties, toestemmingen en rechtsgeldige contracten. Maatwerk is mogelijk.

De workshops en masterclasses zijn cross-disciplinair en verbinden de ontwikkeling en toepassing van technologie met geldend nationaal en EU recht.

Read more

Dit zijn de waarborgen bij de versnelde marktintroductie van vaccins →

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/waarborgen-versnelde-marktintroductie-vaccins/

De eerste COVID-19 vaccins zijn in zicht

Veel mensen maken zich zorgen over de versnelde introductie van coronavaccins. "Begrijpelijke vragen, begrijpelijke zorgen. Gelukkig is de werkelijkheid een stuk genuanceerder", zegt jurist Suzan Slijpen. In dit artikel gaat zij in op de waarborgen bij de versnelde marktintroductie van vaccins.

De eerste COVID-19 vaccins zijn in zicht. Met effectiviteitsmarges van waarschijnlijk 55% tot 95% gloort er eindelijk licht aan de horizon. Het RIVM bereidt de vaccinatiestrategie alvast voor, zodat er snel geschakeld kan worden als het moment daar is.

Het ontwikkelen van geneesmiddelen duurt normaal enkele jaren

Het ontwikkelen van geneesmiddelen duurt normaal enkele jaren. Dat er nu sprake is van enkele maanden lijkt absurd kort. Hoe zorgt men ervoor dat deze middelen veilig zijn? Dat mensen - aan beide kanten van de Atlantische Oceaan - zich hier zorgen over maken is geheel terecht. Hoe voorkom je dat burgers schade oplopen doordat de vaccins en medicijnen toch niet voor iedereen blijken te werken, omdat de toelatingsprocedures te veel zijn versoepeld?

Hoe een vaccin op de markt wordt gebracht

De Nederlandse regering heeft in nauwe samenwerking met Duitsland, Frankrijk en Italië een Joint Negotiation Team gevormd dat onder leiding van de Europese Commissie onderhandelt met vaccinontwikkelaars. Doel: in een vroeg stadium met producenten afspraken maken over de beschikbaarheid van vaccins voor de Europese landen. Als deze producenten erin slagen om een succesvol vaccin te ontwikkelen waarvoor de zogenaamde Market Authorization (MA) wordt verleend door EMA danwel CBG, zou dat tot een beschikbaarheid van zo’n 50 miljoen vaccins (enkel en alleen al voor Nederland) kunnen leiden.

Wie mogen deze vaccins produceren?

Wie mogen deze vaccins produceren? De Geneesmiddelenwet is er heel duidelijk over. Alleen ‘vergunninghouders’ mogen geneesmiddelen, waaronder vaccins, produceren. Dit zijn marktpartijen die een uitvoerige aanvraagprocedure hebben doorlopen, aantoonbaar beschikken over een gedegen farmaceutisch kwaliteitsmanagement systeem en die - na toetsing door de Inspectie voor de Gezondheidszorg (IGJ) - een zogenaamde F-vergunning (fabrikantenvergunning) hebben verkregen van Farmatec. Farmatec is onderdeel van het CIBG, een uitvoeringsorgaan van het ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport (VWS). De F-vergunning is verplicht voor partijen die geneesmiddelen bereiden, doen bereiden of invoeren.

Read more

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.

Read more