Meldungen aus der Forschung

Ein Gerichtsurteil mit begrenzter Wirkung
 

Im November 2025 erzielte die GEMA vor dem Landgericht München I einen Erfolg gegen OpenAI: Wenn ein KI-Modell Liedtexte so speichert, dass Nutzer*innen sie durch Prompts reproduzieren können, liegt eine urheberrechtliche Vervielfältigung vor, so das Gericht.
 

Josef Drexl macht in seinem Papier deutlich, dass dieser juristische Sieg über das eigentliche Problem hinwegtäuscht. Denn zu dieser Art der Reproduktion durch das sogenannte Memorisieren kommt es nur in eher wenigen Fällen. Ganz im Gegenteil sollte nach der von der generativen KI verfolgten und technologisch implementierten Logik ein Memorisieren gerade verhindert und völlig neue Inhalte generiert werden. Und genau hier liegt das Kernproblem: Die KI verdrängt menschlich geschaffene Werke vom Markt, ohne sie zu kopieren.

Substitution statt Imitation
 

Dabei ist es wichtig, zwischen Imitationswettbewerb (bei dem jemand ein bestehendes Werk kopiert) und Substitutionswettbewerb (bei dem etwas Neues die gleiche Funktion erfüllt) zu unterscheiden. Denn das Urheberrecht schützt gegen Imitationswettbewerb, während es den Substitutionswettbewerb erlaubt.
 

Bei generativer KI führt aber gerade der Substitutionswettbewerb zum Problem. Ein KI-Artikel mag keinen Satz aus bestehenden Texten übernehmen – und verdrängt trotzdem Journalist*innen. „Das klassische Urheberrecht greift hier strukturell zu kurz“, argumentiert Josef Drexl.

Warum menschliche Kreativität schützenswert bleibt
 

Der Autor nennt zwei zentrale Argumente: Generative KI ist technologisch auf menschliche Kreativität angewiesen. Modelle, die in zu großem Umfang wiederkehrend mit KI-generierten Daten trainiert werden, werden zunehmend „halluzinieren“, d.h. immer mehr Fehler produzieren und schließlich vielleicht sogar kollabieren.
 

Schwerer wiegt noch, dass unsere Demokratie menschliches Denken braucht. Journalist*innen als sogenannte Vierte Gewalt informieren nicht nur, sondern decken mit ihren Recherchen Missstände auf und kontrollieren dadurch die Regierenden. Eine ähnlich wichtige Rolle spielen Kreative der Kulturwirtschaft. „Generative KI an sich kann dies nicht leisten“, betont Josef Drexl.

Der radikale Vorschlag: Beteiligung ohne Werkbezug
 

Drexl skizziert drei Regelungsebenen – von Optimierungen des bestehenden Systems über ein neues „Recht der KI-Verwertung“ bis zu seinem favorisierten Modell: einem „Anspruch auf gerechten Ausgleich“, völlig losgelöst von der konkreten Werknutzung.

Josef Drexl schlägt vor, dass kommerzielle Anbieter und Betreiber von generativer KI eine Abgabe zahlen, die Verwertungsgesellschaften an Urheber*innen verteilen – als unübertragbares Recht. Die Verteilung erfolgt als Aufschlag auf die sonstigen Ausschüttungen der letzten fünf Jahre. Dies sollten auch die KI-Entwickler akzeptieren können, denn „die Entwicklung hochwertiger generativer KI-Modell ist zentral darauf angewiesen, mit menschengenerierten Erzeugnissen trainiert zu werden“, so Drexl.
 

Die Vorteile liegen auf der Hand: Es gibt weder Beweisprobleme noch langwierige Verhandlungen. Auch für Kreative, deren Werke nie zum KI-Training herangezogen wurden, verdienen einen Ausgleich, denn auch sie sind dem Wettbewerb durch KI-generierten Output ausgesetzt.
 

Über das Urheberrecht hinausdenken
 

Drexl betont, dass das Urheberrecht allein das Problem nicht lösen kann. Für den Journalismus schlägt er eine Bürgerabgabe vor, ähnlich dem Rundfunkbeitrag. Wahlberechtigte entscheiden jährlich, welche Presseverlage die Mittel erhalten unter der Voraussetzung, dass Qualitätsstandards eingehalten und ein Mindestprozentsatz der Verlagskosten auf der Vergütung von Journalist*innen beruht. Das würde einen Gegenanreiz zur Rationalisierung mit Mitteln generativer KI setzen.
 

Josef Drexl
KI-Nutzungen und Kreative: Umrisse eines gerechten Ausgleichs
Max Planck Institute for Innovation and Competition Discussion Paper No. 28 (2026)

Die derzeit beeindruckendsten Leistungen in der KI-Innovation beruhen auf erheblichen Ressourcen. Große Technologiekonzerne, die sogenannten Big Techs, haben sich seit Langem erhebliche Vorteile in Bezug auf die Verfügbarkeit von Datenmengen, Rechenkapazitäten und Cloud-Infrastruktur gesichert. Zugleich sind KI-Start-ups bestrebt, innovative Konzepte und Ansätze zu realisieren und bahnbrechende KI-Modelle zu entwickeln. Das Abhängigkeitsmuster ist erkennbar – lassen sich die damit verbundenen Fallstricke vermeiden?

Kontrollproblematik

Selbst wenn Wettbewerbsbehörden Zugang zu den KI-Vereinbarungen erhalten, bleiben deren Bedingungen der breiten Öffentlichkeit größtenteils unbekannt.  Weitgehend bekannt ist aber, dass Big Techs oft kritische Ressourcen wie Rechenleistung, Daten oder finanzielle Mittel zur Verfügung stellen. Die Gefahr besteht, dass sie im Gegenzug Bedingungen durchsetzen, die sowohl die freie Wahl der Lizenzierung als auch – allgemeiner – die Innovationsmodelle der KI-Entwickler einschränken. Von besonderer Bedeutung ist, wie die aus diesen strategischen Partnerschaften entstehenden KI-Modelle verbreitet bzw. sowohl nachfolgenden Innovatoren als auch der Allgemeinheit zugänglich gemacht werden.

Die Open-Source-Lizenzierung von KI-Modellen ist seit einiger Zeit Gegenstand kontroverser Diskussionen. Einige sehen darin ein ideales Mittel zur Förderung von Innovation und Wettbewerb. Andere haben sie eher als Ablenkungsmanöver von Unternehmen betrachtet, um die eigene Position innerhalb des KI-Ökosystems zu stärken. Allerdings kann „Offenheit“ von Modelllizenzen nicht automatisch und pauschal mit mehr Innovation gleichgesetzt werden. Zum einen kann Offenheit je nach Grad und Art des zugänglich gemachten Gegenstands variieren. Zum anderen kann die Offenheit von KI-Modellen unterschiedliche, teils gegensätzliche Implikationen für Innovation haben und lässt sich daher normativ nicht eindeutig bewerten; in manchen Fällen kann die Kontrolle über bestimmte Ressourcen vielmehr als legitimer Wettbewerbsvorteil gerechtfertigt sein.

Innovationswettbewerb als Entdeckungsprozess

Die traditionellen wettbewerbsrechtlichen Ansätze stoßen hier an ihre Grenzen. Zum einen ist häufig unklar, mit welcher Schadenstheorie – wenn überhaupt – sich wettbewerbliche Bedenken erfassen lassen; zum anderen ist oft ungewiss, welche Auswirkungen bestimmte Wettbewerbsstrategien in diesem dynamischen Umfeld tatsächlich auf Wettbewerb und Innovation haben. Es geht dabei nicht nur darum, einmal etablierte Monopole zu verhindern, sondern vor allem darum, Rahmenbedingungen zu schaffen, unter denen Unternehmen frei und kreativ neue Wege in der KI-Innovation einschlagen können

Die jüngsten Fälle, etwa die Partnerschaften zwischen Microsoft und OpenAI sowie zwischen Microsoft und Mistral AI, zeigen, dass die traditionellen Instrumente des Wettbewerbsrechts nicht ausreichen, um die spezifischen Risiken dieser digitalen Allianzen zu bewältigen. Gefordert ist daher ein differenzierter Analyseansatz, der gezielt auf die Bedenken hinsichtlich der Abhängigkeiten zwischen Big Tech und KI-Entwicklern eingeht. Ein vielversprechender Rahmen besteht darin, die wettbewerbsrechtliche Analyse auf dem Konzept des Innovationswettbewerbs als Entdeckungsprozess aufzubauen. Dabei gilt es vor allem, die Freiheit der KI-Entwickler zu wahren, ihre Lizenzierungsmodelle selbst zu wählen und unabhängige Innovationsstrategien ohne unangemessene Einschränkungen durch Kooperationsvereinbarungen verfolgen zu können.

Über die Anwendung des Innovationswettbewerbs als Entdeckungsprozess als leitendes Konzept der Wettbewerbsrechtsdurchsetzung hinaus, kämen zudem eine Reform des Digital Markets Act und sogar die Einführung eines neuen wettbewerbsrechtlichen Instruments in Betracht, um Wahlfreiheit und Zugang in digitalen Märkten in diesem Kontext zu fördern.

Zum Paper auf SSRN:
Josef Drexl, Daria Kim
AI Innovation Competition as a Discovery Procedure: The Role and Limits of Competition Law

Wer bestimmt die Regeln im Netz? Steuern bald Algorithmen die Debatte? Und welche Rolle spielen die großen Tech-Konzerne, die als unsichtbare Baumeister digitaler Räume agieren?

Was die Forschungsgruppe humanet3 untersucht

Um diesen Fragen auf den Grund zu gehen, haben sich drei Max-Planck-Institute zusammengeschlossen und die Forschungsgruppe humanet3 ins Leben gerufen. Forschende des Max-Planck-Instituts für Innovation und Wettbewerb, des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung und des Max-Planck-Instituts für ausländisches öffentliches Recht und Völkerrecht – genauer eine Gruppe, bestehend aus juristischen Fachleuten und Expert*innen für computergestützte Sozialwissenschaften – verfolgen ein ehrgeiziges Ziel: Sie wollen die „menschenzentrierte digitale Transformation“ digitaler Öffentlichkeiten analysieren, zerlegen und neu denken. In der soeben veröffentlichten Forschungsstrategie von humanet3 beschreibt die Gruppe Ansätze und Vorgehensweise Ihrer Arbeit.

Konkrete Projekte sollen beleuchten, wie sich Technologie, Recht und Gesellschaft gegenseitig beeinflussen:
 

• Der Mensch im Mittelpunkt der KI: Was bedeutet es, wenn wir von einer „menschenzentrierten KI“ sprechen? Wie lässt sich dieses Ideal technisch und rechtlich umsetzen?
• Der Mensch im globalen Recht: Wie wird „der Mensch“ in globalen Gesetzen konstruiert und welche Folgen hat das für unser Handeln im Netz?
• Regulierung durch die EU: Inwieweit schränkt die europäische Regulierung unser Verhalten auf Social-Media-Plattformen ein? Und welche Macht haben diese Plattformen selbst, unser Verhalten zu lenken?
• Macht für die Zivilgesellschaft: Könnte eine neue Art der Regulierung, die nicht nur den Staat, sondern auch zivilgesellschaftliche Gruppen stärkt, uns dabei helfen, die Macht von den großen Tech-Konzernen zurückzuerobern?

Die Gestaltung der digitalen Zukunft liegt in den Händen aller

Die Arbeit von humanet3 soll zeigen, dass die Gestaltung der digitalen Zukunft nicht allein den Tech-Konzernen oder den Regulierungsbehörden überlassen werden darf. Sie ist eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe. Es geht darum, das Internet als einen Ort der freien Meinungsäußerung zu bewahren und gleichzeitig Mechanismen zu schaffen, die es vor den Herausforderungen der KI und der Machtkonzentration schützen.

Die zentrale Frage, die am Ende über allem steht, ist: Wie können wir sicherstellen, dass das Internet ein Ort bleibt, an dem der Mensch im Mittelpunkt steht und nicht als bloße Datenquelle oder Algorithmus-Futter endet? Die Forschung von humanet3 liefert wichtige Impulse, um diese Debatte zu führen. Sie erinnert uns daran, dass wir die gestaltenden Kräfte der digitalen Zukunft sein müssen und nicht bloße Mitreisende.

Digitale öffentliche Räume für die Demokratie neu denken

Statement von Josef Drexl (YouTube-Video)

Statement von Gérman Oscar Johannsen (YouTube-Video)

Zur Forschungsstrategie auf SSRN:
Erik Tuchtfeld, Germán Oscar Johannsen, Anna Sophia Tiedeke, Chaewon Yun
humanet3: The Third Attempt at a Human-Centered Internet – A Research Agenda
Max Planck Institute for Innovation & Competition Research Paper No. 25-21

Das Projekt basiert auf einer bemerkenswerten Beobachtung: Die Ukraine war dominierender Standort der pharmazeutischen Produktion in der UdSSR und machte über 70% der gesamten sowjetischen Forschungs- und Entwicklungs- sowie Produktionskapazitäten im Pharmabereich aus. Heute liegen diese Kapazitäten noch immer „im Boden und in der Luft“. Ökonom*innen bezeichnen dieses Erbe als „industrielles Gedächtnis“ des Landes. Diese einzigartigen Fähigkeiten sind für industriepolitische Diskussionen von großer Bedeutung und unterstreichen das Potenzial der Ukraine, ihre Position als maßgeblicher Akteur in der globalen Pharmaindustrie zurückzugewinnen.

Der Wiederaufbau des ukrainischen Pharmasektors ist ein strategisches Win-win-Projekt. Ein in die EU integrierter ukrainischer Pharmasektor könnte die Widerstandsfähigkeit der Lieferketten in Europa stärken. Die COVID-19-Pandemie und geopolitische Spannungen haben die übermäßige Abhängigkeit Europas von asiatischen Arzneimittelherstellern offengelegt. Eine moderne pharmatechnische Basis in der Ukraine in unmittelbarer Nähe zur EU würde die Lieferquellen diversifizieren und in Krisenzeiten als Puffer fungieren.

Das Projekt sieht die Entwicklung eines umfassenden Leitfadens zur Unterstützung des Wiederaufbaus der ukrainischen Pharmaindustrie vor. Dieser Leitfaden wird dazu beitragen, Lücken in den Lieferketten der EU zu schließen und ein Element hoher Wertschöpfung für die ukrainische Wirtschaft zu schaffen, indem er das Wirtschaftswachstum und die Widerstandsfähigkeit des Landes fördert.

Mitglieder des Projektteams am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb sind:

Prof. Dietmar Harhoff, Ph.D., Direktor am Institut, Prof. Dr. Nataliia Mazaraki (Leiterin der Abteilung für internationales, Zivil- und Handelsrecht an der Staatlichen Universität für Handel und Wirtschaft, Ukraine) und Prof. Dr. Liudmyla Petrenko (Abteilung für Betriebswirtschaft und Entrepreneurship an der Nationalen Wirtschaftsuniversität Kyjiw, benannt nach Vadym Hetman) sowie die Senior Research Fellows Michael E. Rose, Ph.D., und Dr. Daria Kim.

Das lokale Team wird eng mit ukrainischen Forschenden und Institutionen zusammenarbeiten, die eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Forschungsagenda des Projekts und der Sicherstellung seiner Relevanz für den ukrainischen Kontext spielen werden:

Oksana Kashyntseva, Ph.D. (Beraterin der Leitung des Nationalen Amtes für geistiges Eigentum der Ukraine), Yevgeniya Piddubna (Direktorin für Unternehmenskommunikation bei Farmak JSC), Olha Urazovska, Ph.D. (Stellvertretende Leiterin der Abteilung für geistiges Eigentum und Innovationen des Nationalen Amtes für geistiges Eigentum der Ukraine), Olha Omelchenko, Ph.D. (Senior Researcher am Wissenschaftlichen Forschungsinstitut für geistiges Eigentum der Nationalen Akademie der Rechtswissenschaften), Anastasia Homeniuk (Doktorandin und Junior Researcher am Wissenschaftlichen Forschungsinstitut für geistiges Eigentum der Nationalen Akademie der Rechtswissenschaften), Tetiana Pyatchanina, Ph.D. (Leiterin der Abteilung für Patent- und Lizenzaktivitäten und Informationsunterstützung am R.E. Kavetsky-Institut für experimentelle Pathologie, Onkologie und Radiobiologie der Nationalen Akademie der Wissenschaften), Yaroslav Iolkin, Ph.D. (leitender Forscher am Wissenschaftlichen Forschungsinstitut für geistiges Eigentum der Nationalen Akademie für Rechtswissenschaften) und Viktoriia Kyrylenko (Doktorandin an der Nationalen Wirtschaftsuniversität Kyjiw, benannt nach Vadym Hetman).

Durch diese Zusammenarbeit werden wir ein tieferes Verständnis für die industriellen Fähigkeiten des Landes fördern und Möglichkeiten für Wachstum und Entwicklung identifizieren.

Wir danken für die Unterstützung der VolkswagenStiftung, die damit erneut den Wert unorthodoxer Forschung und ihr Potenzial, positiven Wandel voranzutreiben, anerkennt. Die Förderung ermöglicht es dem Institut, seine ambitionierten Ziele zu verfolgen und einen bedeutenden Beitrag zur Wiederbelebung der pharmazeutischen Industrie in der Ukraine zu leisten.

Weitere Informationen zum Projekt finden Sie im Projekt-Poster (PDF).

Die Belastung durch Bürokratie hat eine neue Qualität erreicht. Sie gilt bei Unternehmen und Wirtschaftsverbänden inzwischen als größte Wachstumsbremse und wichtigstes Investitionshindernis, noch vor den hohen Energiekosten und der Belastung durch Steuern und Abgaben. Wie kann ein wirksamer Bürokratieabbau dauerhaft erreicht werden, ohne unsere rechtsstaatlichen Prinzipien zu gefährden? Es bedarf eines neuen Konzepts der Gestaltung staatlicher Normsetzung und staatlichen Handelns, um substanzielle und nachhaltige Fortschritte zu erzielen.

Der Beirat empfiehlt konkret folgende Maßnahmen:

1. Abwägung von Nutzen und bürokratischen Kosten: Bei allen Gesetzesvorhaben muss der Nutzen neuer und bestehender Regelungen mit den bürokratischen Kosten abgewogen werden. Anstatt Einzelfallgerechtigkeit durch byzantinische Bestimmungen erreichen zu wollen, sollte der Gesetzgeber auf großzügige Pauschalierung und Bagatellklauseln setzen.

2. Gesetze auf den Prüfstand stellen und Alibi-Gesetze wieder abschaffen: Bei der Verabschiedung einer Regulierung mit hohem bürokratischem Aufwand sollte klar definiert werden, welche Ziele mit der Regelung erreicht werden sollen und wie die Zielerreichung gemessen werden kann. Das Gesetz sollte nach einer vorgegebenen Frist evaluiert und bei Zielverfehlung auch wieder abgeschafft werden.

3. Verzicht auf Mikromanagement und Einführung von Ex-post-Kontrollen: Der Staat sollte nicht im Detail regeln, wie ein gesellschaftliches Ziel erreicht wird. Es genügt, die Zielgröße zu messen und Anreize für die Zielerreichung zu geben. Der Staat solle häufiger auf die Ex-ante-Kontrolle der gesetzten Normen verzichten und stattdessen stichprobenhafte Ex-post-Kontrollen so vornehmen, dass Normverletzungen im Erwartungswert nicht profitabel sind.

4. Kein Gold-Plating von EU-Rechtsregeln: Der deutsche Gesetzgeber sollte darauf verzichten, EU-Vorgaben mit weitergehenden Vorschriften zu ergänzen.

5. Ergebnisorientierung und Wettbewerb: Es sollte nicht nur der Aufwand (Input), sondern vor allem das Ergebnis des Handelns einer Behörde gemessen und mit den Ergebnissen anderer Institutionen verglichen werden.

6. Einsatz strukturierter Managementmethoden und Fachkräfteentwicklung: In der Verwaltung sollten verstärkt moderne Managementmethoden eingesetzt werden. Auch die Ausbildung von Verwaltungs­mitarbeitenden sollte weniger verfahrens- und stärker ergebnisorientiert sein. Zudem sollten sich die Verwaltung stärker für Fachkräfte mit umfassender Berufserfahrung in Wirtschaft und anderen Sektoren öffnen.

7. Weiterentwicklung der Praxischecks: Praxischecks sind ein vielversprechendes Instrument der ergebnisorientierten Bürokratiegestaltung, das weiterentwickelt werden sollte. Insbesondere sollte dieses Verfahren durch Ex-ante-Praxischecks vor der Gesetzgebung ergänzt und ressortübergreifend gestaltet werden.

8. One-Stop-Shops und Regulatory Sandboxes: Es sollten neue Formen von kooperativer Normsetzung erprobt werden. Dazu gehört die Einrichtung von One-Stop-Shops, bei denen Gesetzgeber und Behörden so zusammenarbeiten, dass komplexe Genehmigungsprozesse vollständig von einer Instanz bearbeitet werden können.

Der Wissenschaftliche Beirat berät den Bundesminister unabhängig in allen Fragen der Wirtschaftspolitik. Dietmar Harhoff ist seit 2004 Mitglied des Wissenschaftlichen Beirats beim Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi), jetzt Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE).

Zur Veröffentlichung:

Wissenschaftlicher Beirat beim Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Bierbrauer, Felix; Engel, Christoph; Harhoff, Dietmar; Hellwig, Martin; Janeba, Eckhard; Kübler, Dorothea; Schmidt, Klaus M.; Wambach, Achim (2025). Bürokratieabbau und ergebnisorientiertes Verwaltungshandeln. Gutachten des Wissenschaftlichen Beirats beim Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Berlin: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.

https://www.bundeswirtschaftsministerium.de/Redaktion/DE/Publikationen/Ministerium/Veroeffentlichung-Wissenschaftlicher-Beirat/gutachten-buerokratieabbau.pdf

Das Institut ist aufgrund seines Forschungsschwerpunktes im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) von der UNCITRAL offiziell anerkannt. Dabei half der technologiespezifische Forschungs­ansatz, den das Institut vor allem in Schaffungs- und Kreations­prozessen im IP-Bereich genauer verfolgt, in den Vorarbeiten und in der finalen Fassung, die von der UNCITRAL-Kommission diesen Sommer in New York auf ihrer 57. Sitzung angenommen wurde.

Das Modellgesetz bietet einen rechtlichen Rahmen für die Nutzung von Automatisierung in grenzüberschreitenden Verträgen, einschließlich der Nutzung von KI-Technologien und “Smart Contracts”, sowie für automatisierte Transaktionen zwischen Maschinen. Es soll bestehende Gesetze zu elektronischen Ver­trags­schlüssen ergänzen und vervollständigen, insbesondere solche, die auf anderen UNCITRAL-Texten zum elektronischen Geschäftsverkehr basieren. Diese wurden bereits in über hundert Rechtsordnungen weltweit verabschiedet. Das Modellgesetz ist der erste Rechtsakt, der aus den UNCITRAL-Sondierungsarbeiten zu Rechtsfragen der digitalen Wirtschaft und des digitalen Handels hervorgegangen ist. Es soll bestehende Rechtsunsicherheiten und Transaktionskosten minimieren um dadurch KI-getriebene Inno­vationen zu fördern. Die Arbeiten zu Datenverträgen und zur Distributed-Ledger-Technologie (Blockchain) schreiten dabei weiter voran.

Über UNCITRAL
Die Kommission der Vereinten Nationen für internationales Handelsrecht (UNCITRAL) ist das zentrale Rechtsorgan des Systems der Vereinten Nationen im Bereich des internationalen Handelsrechts. Ihr Mandat besteht darin, rechtliche Hindernisse für den internationalen Handel durch die schrittweise Modernisierung und Harmonisierung des Handelsrechts zu beseitigen. Sie er­ar­beitet Rechtstexte in Schlüsselbereichen wie Insolvenz, Beilegung von Handelsstreitigkeiten, elektronischer Handel, internationaler Zahlungsverkehr, Warenverkauf, Transportrecht, öffentliches Beschaffungswesen und Infrastrukturentwicklung.
 

Pressemitteilung der UNCITRAL
Dokumente der UNCITRAL Arbeitsgruppe Electronic Commerce

Forschende sehen sich mit einer immer größeren Menge an relevanten Dokumenten aus den unterschiedlichsten Bereichen konfrontiert. Damit besteht ein wachsender Bedarf an Werkzeugen, die es Forschenden ermöglichen, verwandte Texte in ver­schie­de­nen Bereichen schnell zu identifizieren. Bestehende Lösungen erlauben keine Verknüpfung von Dokumenten aus Textkorpora, die verschiedenen Domänen entstammen. Sie sind zudem nicht skalierbar oder verwenden Algorithmen, die nicht quelloffen und allgemein zugänglich sind.

Logic Mill – ein neues Software-System und Forschungstool

Logic Mill ist ein neues Software-System und Forschungstool, das von einer Forschungsgruppe der wirtschaftswissenschaftlichen Abteilung unter Leitung von Dietmar Harhoff entwickelt wurde, um Dokumente zu identifizieren, die einem bestimmten Text in anderen Textkorpora ähnlich sind. Es besteht aus einer Reihe von quelloffenen Software-Komponenten und besitzt eine öffentliche Schnittstelle für die Anwendungsprogrammierung (API), die von der wissenschaftlichen Gemeinschaft genutzt werden kann.

Die Lösung

Die Logic Mill-Software analysiert große Teile von Texten, die ja nicht nur aus Wörtern, sondern auch Struktur und Kontext bestehen, mit Hilfe modernster maschineller Lernverfahren. Im Gegensatz zu früheren Versuchen, die Ähnlichkeit von Texten zu schätzen, berücksichtigt Logic Mill die semantische Struktur als zusätzliche Dimension der Ähnlichkeit. Logic Mill sucht nicht nur nach dem Vorkommen gleicher Wörter, sondern auch danach, in welchem Kontext (d.h. relativ zum Satz und Absatz) diese vorkommen. Spezielle Modelle für maschinelles Lernen kodieren den Text numerisch und lassen so die Berechnung verschiedener Ähnlichkeitsmaße zu.

Bisherige Versuche, Textdokumente zu vergleichen, beschränkten sich meist auf Texte der gleichen Kategorie, z.B. Patente mit Patenten oder Publikationen mit Publikationen. Nun kann man Dokumente aus verschiedenen Domänen untereinander und miteinander vergleichen.

Bisher arbeitet Logic Mill mit Datensätzen von Semantic Scholar, EPO, USTPO und WIPO. Eine Einbindung von Wikipedia ist in Vorbereitung.

Die Anwendungsmöglichkeiten

Logic Mill ermöglicht schnell umfangreiche Literaturrecherchen. Es erlaubt, semantisch ähnliche Patentdokumente zu finden, was wichtig für Recherchen zum Stand der Technik bei der Patentprüfung oder für die Abschätzung der Wahrscheinlichkeit von Patentstreitigkeiten ist. Zudem kann eine Verbindung von Patenten zu entsprechenden wissenschaftlichen Publikationen hergestellt werden. Logic Mill kann sowohl Referenzen für neue Dokumente als auch gerade neu veröffentlichte Publikationen empfehlen. Es erlaubt zudem, die Neuheit von Patenten und Publikationen zu bewerten. Darüber hinaus können Wissensströme über verschiedene Bereiche hinweg verfolgt und neue Trends und die Verbreitung neuer Konzepte aufgespürt werden.

Der Name des Projekts Logic Mill ist durch die Romane des “Barock Cycle” des britischen Schriftstellers Neal Stephenson inspiriert. Darin entwirft der deutsche Universalgelehrte Gottfried Wilhelm Leibniz eine Maschine, die das gesamte menschliche Wissen auf der Grundlage eines Abrufsystems organisiert, das auf Primzahlen basiert. Diese Maschine ist zwar fiktiv, aber Leibniz’ Gedanken klingen in der modernen Informatik nach, insbesondere im Hinblick auf das Problem der numerischen Darstellung jeglicher Art von Daten.

Weitere Informationen:

Wenn Sie über die Fortschritte bei Logic Mill informiert werden möchten oder am Testprogramm teilnehmen möchten, können Sie sich auf der Logic Mill-Website registrieren.

Direkt zur Publikation Logic Mill – A Knowledge Navigation System.