- Interview über KI-Plagiate, die Pastiche-Regelung und Besonderheiten der Popmusik
prompt/-Newsletter, Oktober 2025 - To Train or Not to Train – KI-Trainingsdaten und deren Lizenzierung in der Diskussion um die Text- und Data Mining-Schranke des Urheberrechts
K&R 9/2025, Beilage, S. 43 - Experteninterview: „KI-Training: Wann Privatdaten einfließen dürfen“
zdfheute.de, Juli 2025 - Beiträge u.a. zu TDM / KI und technischen Schutzmaßnahmen
in: Boehm/Euler/Klimpel/Rack/Weitzmann, Creative Commons Public License (CCPL): Kommentar und Handbuch für die Rechtspraxis (Open Access) - KI-Kompetenz: Sind Zertifikate erforderlich?
iX 4/2025, S. 106 - Training generativer KI-Modelle ist (auch) Text- und Data-Mining
KIR 5/2024, 162 - Wann ist ein Nutzungsvorbehalt gegenüber Text- und Data Mining maschinenlesbar und dem Rechtsinhaber zurechenbar?
CR 9/2024, S. 598 - Know Your Data
in: Heinze/Steinrötter (Hrsg.), KI und Daten: Digitalregulierung auf dem Höhepunkt?, Edewecht 2024, S. 1-19. - AI Act: Auswirkungen in der Praxis
iX 9/2024, S. 114 (auch auf Heise online) - Do You Remember? – Enthalten KI-Modelle Vervielfältigungen von Trainingsdaten, lassen sich diese gezielt rekonstruieren und welche Implikationen hat das für das Urheberrecht?
ZUM 3/2024, 174 (beck-online) - Next-Level Software Development – Computerprogrammschutz und weitere rechtliche Stolpersteine beim Einsatz von Code-generierender KI in der Praxis
MMR 2024, 142 (beck-online) - Creative Machines – Copyright, Artificial Intelligence, and Computational Creativity
in: Vicente/Pereira/Leal, Legal Aspects of Autonomous Systems, Springer 2024 - Urheberrechtsfragen im Kontext professioneller Literaturübersetzung mit (Hilfe von) Künstlicher Intelligenz
kollektive-intelligenz.de, August 2023 - The Issue of the Image of Algorithms
in: Dreier/Andina, Digital Ethics – The Issue of Images, Nomos 2022 - KI-Systeme als Erfinder? Anm. zu Federal Court of Australia VID 108 of 2021, Thaler v Commissioner of Patents [2021] FCA 879
RDi 2021, 557 - Kreative Maschinen und Urheberrecht – Die Machine Learning-Werkschöpfungskette vom Training über Modellschutz bis zu Computational Creativity (Diss.)
Nomos 2021 (Open Access) - Algorithmen die nicht vergessen – Sicherheitslücken in Machine-Learning Modellen und deren Bedeutung für den Schutz der Daten und der Urheberrechte (mit Stephanie v. Maltzan)
InTeR 2020, Heft 4, 201-208 - Algorithmen, die nicht vergessen – Model Inversion Attacks und deren Bedeutung für den Schutz der Daten und der Urheberrechte (mit Stephanie v. Maltzan)
in: Taeger (Hrsg.), Den Wandel begleiten – IT-rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung, Tagungsband der DSRI Herbstakademie 2020, S. 505 - Die Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz (mit Stephanie v. Maltzan)
CR 2020, 66 - Towards a Demystification of the Black Box – Explainable AI and Legal Ramifications (mit Stephanie v. Maltzan)
Journal of Internet Law, September 2019, Vol. 23 Issue 3, S. 1-27 - Transparency By Design durch erklärbare und selbsterklärende KI (mit Stephanie v. Maltzan)
in: Taeger (Hrsg.), Die Macht der Daten und der Algorithmen – Regulierung von IT, IoT und KI, Tagungsband der DSRI Herbstakademie 2019, 339
