A Multidisciplinary Approach to KIIT Horizons, Volume 1

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Introduction

   1. Frontmatter

   2. Chapter 1. Addressing Copyright Challenges in the Era of AI-Generated Content: What Are the Legal Implications?

      Pratiti Nayak, Kiymet Tunca Çalıyurt

      Dieses Kapitel vertieft das komplexe Zusammenspiel zwischen Urheberrecht und künstlicher Intelligenz und konzentriert sich auf vier Schlüsselbereiche: die Neudefinition von Urheberschaft, die Herausforderungen der Eigentumszuweisung, die internationalen Unterschiede beim Urheberschutz für künstlich erzeugte Werke und die ethischen Implikationen künstlicher Intelligenz in der Kreativwirtschaft. Die Analyse beleuchtet die Spannung zwischen traditionellen Vorstellungen menschlicher Kreativität und dem Aufstieg künstlich erzeugter Inhalte und untersucht, wie unterschiedliche Rechtssysteme mit diesen Problemen umgehen. Das Kapitel untersucht auch die Rolle von Softwareentwicklern, Endanwendern und KI-Systemen im Erstellungsprozess und das Potenzial für gemeinsame Urheberschaft oder "Work-for-Hire" -Rahmenwerke. Sie endet mit einem Aufruf zur internationalen Zusammenarbeit und zur Entwicklung eines kohärenten Schutzrahmens, um den einzigartigen Herausforderungen durch künstlich erzeugte Inhalte zu begegnen. Die Leser erhalten Einblicke in die sich entwickelnde Rechtslandschaft, die ethischen Überlegungen und die praktischen Implikationen für die Kreativwirtschaft, was dies zu einem Pflichtlektüre für jeden macht, der sich für die Zukunft des Urheberrechts im digitalen Zeitalter interessiert.

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3. Exploring Artificial Intelligence Across Disciplines

   1. Frontmatter

   2. Chapter 2. Use of Artificial Intelligence by the Judiciary in Brazil and India

      Kyvalya Garikapati, Faiz Ayat Ansari, Paulo Campanha Santana

      Dieses Kapitel geht der transformativen Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in den Justizsystemen Brasiliens und Indiens nach und konzentriert sich auf Schlüsselbereiche wie Fallmanagement, Rechtsforschung und Zugang zur Justiz. Sie bietet eine vergleichende Analyse der Einführung künstlicher Intelligenz und hebt sowohl die Ähnlichkeiten als auch Unterschiede in der Art und Weise hervor, wie diese beiden Länder künstliche Intelligenz in ihre Gerichtsprozesse integrieren. Das Kapitel untersucht verschiedene KI-Anwendungen, darunter Fallmanagementsysteme, Werkzeuge zur Dokumentenanalyse und vorausschauende Analysen, und diskutiert ihr Potenzial, die Effizienz zu steigern und den Zugang zur Justiz zu verbessern. Darüber hinaus werden die Herausforderungen und ethischen Überlegungen untersucht, die mit der Einführung künstlicher Intelligenz verbunden sind, wie Datenschutz, Voreingenommenheit und die Notwendigkeit einer robusten Infrastruktur. Das Kapitel schließt mit Empfehlungen für die zukünftige Forschung und betont die Bedeutung ethischer Überlegungen bei der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz innerhalb der Justiz. Indem dieses Kapitel einen detaillierten Überblick über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Justizsysteme Brasiliens und Indiens bietet, bietet es wertvolle Einblicke in die Zukunft künstlicher Intelligenz im Rechtssektor.

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   3. Chapter 3. Press Freedom in the AI Era: Global Insights & Indian Data Laws

      Tulishree Pradhan, Chinmayee Nanda

      Dieses Kapitel vertieft sich in die komplizierte Beziehung zwischen KI, Datenschutz und Pressefreiheit, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf dem indischen Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten (Digital Personal Data Protection Act, 2023) liegt. Darin wird untersucht, wie das Gesetz das Recht auf Privatsphäre mit dem Recht der Öffentlichkeit auf Zugang zu Informationen in Einklang bringt und wie es sich auf die journalistische Praxis auswirkt. Der Text untersucht auch die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Verbesserung der Datenschutzmaßnahmen und die Herausforderungen, die von kriminellen Aktivitäten aufgrund künstlicher Intelligenz ausgehen. Eine vergleichende Analyse globaler KI-Strategien und Datenschutzansätze wird zusammen mit Empfehlungen zur Steuerung der Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Pressefreiheit und die Strafverfolgung vorgelegt. Das Kapitel schließt mit Einblicken in die Zukunft von KI, Datenschutz und Pressefreiheit im digitalen Zeitalter.

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   4. Chapter 4. Can the Digital Data Protection Act Bridge the Gap Between Privacy and Competition Law in the Age of Artificial Intelligence? Exploring the Confluence of Regulatory Domains Amidst Data Harvesting

      Akash Bag, Bhavya Tandon, Anant V. Maria

      Dieses Kapitel geht der kritischen Beziehung zwischen Datenschutz und Wettbewerbsrecht im Zeitalter künstlicher Intelligenz und massiver Datenerfassung nach. Sie argumentiert, dass ein kombinierter Regulierungsansatz notwendig sei, um die Verbraucherinteressen zu schützen und die Markteffizienz zu verbessern, und kritisiert den gegenwärtigen indischen Rechtsrahmen für seinen allzu vereinfachten Ansatz. Das Kapitel schlägt eine zweifache Strategie zur Bekämpfung wettbewerbswidriger Datenerhebung und -fusionen vor, einschließlich der verpflichtenden Weitergabe von Daten zwischen großen Technologieunternehmen. Es untersucht auch die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf diese Regulierungsbereiche und betont die Notwendigkeit einer umfassenden rechtlichen Struktur, die die Herausforderungen durch künstliche Intelligenz anspricht. Das Kapitel diskutiert das zweitbeste Theorem und seine Relevanz für digitale Märkte und betont die Bedeutung der Berücksichtigung von Interdependenzen in komplexen Systemen. Es untersucht auch die Rolle des Datenschutzes im Nichtpreiswettbewerb und das Potenzial des Datenschutzes, als "internes Hindernis" für das Wettbewerbsrecht zu wirken. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes, der Datenschutz und Wettbewerbsrecht integriert, um die Herausforderungen durch KI und Data Harvesting zu bewältigen.

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   5. Chapter 5. Artificial Intelligence-Powered Sustainability Reporting: A Policy Analysis of Opportunities and Challenges for Non-governmental Organizations

      Shashwata Sahu, Ramesh Chandra Sethi

      Dieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) in der Nachhaltigkeitsberichterstattung für Nichtregierungsorganisationen (NGOs). Er beleuchtet vier Schlüsselbereiche: die Möglichkeiten der KI zur Verbesserung von Genauigkeit, Effizienz und Transparenz bei der Berichterstattung; die Herausforderungen, vor denen NGOs bei der Einführung künstlicher Intelligenz stehen, wie Datenqualität und algorithmische Voreingenommenheit; die politischen Überlegungen, die für eine verantwortungsvolle KI-Integration erforderlich sind; und Beispiele aus der realen Welt, in denen NGOs KI bereits für die Nachhaltigkeitsberichterstattung einsetzen. Der Text kommt zu dem Schluss, dass künstliche Intelligenz zwar erhebliche Vorteile bietet, die Bewältigung ethischer und politischer Herausforderungen jedoch für ihre erfolgreiche Umsetzung von entscheidender Bedeutung ist. Durch die Automatisierung der Datenerfassung, die Echtzeitüberwachung und die Ermöglichung genauerer Berichterstattung kann die KI NGOs helfen, ihre Umweltauswirkungen wirksamer zu demonstrieren, das Vertrauen der Stakeholder aufzubauen und bedeutsame Umweltveränderungen voranzutreiben. Das Kapitel betont auch die Notwendigkeit standardisierter Datenformate, Datenschutzmaßnahmen und Initiativen zum Aufbau von Kapazitäten, um NGOs bei der Nutzung des vollen Potenzials künstlicher Intelligenz zu unterstützen. Durch gemeinsame Anstrengungen und verantwortungsvolle KI-Entwicklung können NGOs größere Transparenz und Rechenschaftspflicht erreichen und letztlich zu einer nachhaltigeren Zukunft beitragen.

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   6. Chapter 6. A Study on Agricultural Innovations to Improve Social Enterprises in Crop Irrigation Through an Integrated Artificial Intelligence Driven Approach

      Monalisha Chakraborty, Prasanta Parida, Subhomita Chakraborty

      Dieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial künstlicher Intelligenz bei der Bewältigung zentraler Herausforderungen in der indischen Landwirtschaft, wobei der Schwerpunkt auf der Bewässerung von Pflanzen und sozialen Unternehmen liegt. Die Studie zeigt die entscheidende Rolle der KI bei der Überwachung und Verwaltung von Nutzpflanzen auf, indem Satellitenbilder, Drohnen und andere Fernerkundungstechnologien genutzt werden, um Echtzeitdaten und -erkenntnisse zu liefern. Es wird die Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Decision Trees für die Pflanzenidentifikation und -klassifizierung hervorgehoben, wodurch hohe Genauigkeit und geringe Fehlerquoten erreicht werden. Das Kapitel befasst sich auch mit der Optimierung der Bewässerung von Pflanzen und setzt dabei Algorithmen wie K-Means Clustering und Gradient Boosting Machines ein, um die Wassernutzungseffizienz und Ernteerträge zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität dieser KI-gestützten Innovationen bei der Förderung der landwirtschaftlichen Produktivität, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit. Durch die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse und entscheidungsunterstützender Instrumente ermöglichen diese Technologien effizientes Ressourcenmanagement, Risikominderung und verbesserte Ernteerträge, wodurch sie für Landwirte und Sozialunternehmen gleichermaßen von unschätzbarem Wert sind.

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   7. Chapter 7. Artificial Intelligence Tools: Flipped and Blended Teaching–Learning Dynamics in English Language Classroom

      Zeenat Taher, Rakesh Kumar Tripathi, Sharda Acharya

      Dieses Kapitel befasst sich mit der Integration von Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz (KI) in englischsprachige Klassenzimmer, wobei ihr transformatives Potenzial hervorgehoben wird. Darin wird untersucht, wie KI interaktives Lernen, studentisches Engagement und die allgemeine Lehrerfahrung verbessert. Der Text beschreibt verschiedene KI-Tools wie Google Translate, Text-to-Speech und ELSA und ihre praktischen Anwendungen im Sprachunterricht. Ein detaillierter Stundenplan wird bereitgestellt, in dem die Einbindung von KI-Tools in einem gekippten Klassenzimmer dargestellt wird. Umfrageergebnisse von Studenten deuten auf die Effektivität von KI beim Spracherwerb hin, wobei eine Mehrheit findet, dass gekippte und gemischte Klassen engagierter und effektiver sind als herkömmliche persönliche Klassen. Das Kapitel befasst sich auch mit den Herausforderungen und Vorteilen der KI-Integration, einschließlich technischer Pannen und der Notwendigkeit einer angemessenen Internetanbindung. Der Forscher kommt zu dem Schluss, dass KI ein Segen für den Englischunterricht ist und betont die Bedeutung der Anpassung an neue Lehrmethoden und die Notwendigkeit, KI-Werkzeuge in die moderne Sprachausbildung einzubeziehen.

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   8. Chapter 8. Unravelling AI’s Impact on Women’s Safety and Empowerment in Urban India: An Empirical Analysis

      Ipsita Das, Debadeepti Jagaty, Shrabani Kar

      Dieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) bei der Verbesserung der Sicherheit und Stärkung von Frauen im urbanen Indien. Sie geht den vielfältigen Herausforderungen nach, vor denen Frauen stehen, darunter wirtschaftliche Ungleichheiten, geschlechtsspezifische Gewalt und politische Unterrepräsentation. Der Text hebt die Rolle der KI bei der Verbesserung der Sicherheit durch vorausschauende Analysen, Unterstützungsdienste und Rechtsvertretung hervor. Außerdem werden die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Teilhabe von Frauen untersucht, wobei der Schwerpunkt auf finanzieller Inklusion, Bildung und Qualifizierung liegt. Die Analyse basiert auf empirischen Daten und rechtlichen Rahmenbedingungen und bietet einen umfassenden Überblick über die aktuelle Landschaft. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die ethischen Überlegungen und Herausforderungen der KI-Umsetzung, wobei die Notwendigkeit kollaborativer Strategien und der Beteiligung der Gemeinschaft betont wird. Die Leser erhalten Einblicke, wie künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um die Gleichstellung der Geschlechter und den sozialen Fortschritt zu fördern, was sie zu einer wertvollen Ressource für Fachleute auf diesem Gebiet macht.

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   9. Chapter 9. Policy and Legal Regulatory Landscape for Artificial Intelligence in Carbon Management

      Aranya Nath, Srishti Roy Barman, Rasika Pramod Bangre

      Dieses Kapitel befasst sich mit den Strategien und rechtlichen Rahmenbedingungen, die den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Kohlenstoffmanagement regeln, einem entscheidenden Bereich im Kampf gegen den Klimawandel. Es untersucht, wie KI-Technologien den Energieverbrauch optimieren, Emissionen reduzieren und Entscheidungsprozesse verbessern können. Das Kapitel beginnt mit einer Untersuchung der globalen politischen und rechtlichen Regulierungslandschaft für künstliche Intelligenz im Kohlenstoffmanagement, wobei die Rolle künstlicher Intelligenz bei der CO2-Abscheidung und -Speicherung (CCS) und anderen Strategien zur Emissionsreduzierung hervorgehoben wird. Außerdem werden die aktuellen Herausforderungen und Grenzen des Kohlenstoffmanagements in Indien diskutiert, darunter die Dominanz fossiler Brennstoffe, Industrieemissionen und der Mangel an Infrastruktur und Technologie. Das Kapitel überprüft dann bestehende Literatur und Forschungsmethoden und betont die Notwendigkeit eines umfassenden Verständnisses der globalen Landschaft. Sie untersucht auch die Rolle der Technologie beim Umgang mit Kohlenstoff, wobei der Schwerpunkt auf dem Logistik- und Transportsektor liegt. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion der potenziellen Vorteile und Chancen künstlicher Intelligenz im Kohlenstoffmanagement sowie der mit ihrer Umsetzung verbundenen Herausforderungen und Risiken. Es untersucht auch den rechtlichen Rahmen für KI im Kohlenstoffmanagement, einschließlich geistigen Eigentums und grüner Innovationen, Datenschutz und Privatsphäre sowie regulatorischer Aufsicht und Einhaltung. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die zukünftigen Richtungen und sich abzeichnenden Trends bei KI-betriebenen Kohlenstoffmanagementprojekten, die eine Roadmap für Interessengruppen bietet, die sich in dieser sich wandelnden Landschaft zurechtfinden.

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   10. Chapter 10. Examining the Efficacy and Ethical Implications of Predictive Policing Deployment in Indian Law Enforcement: A Critical Inquiry

       Nilanjan Chakraborty, Susmita Priyadarshini Mishra, Yogesh Mishra

       Dieses Kapitel geht der Wirksamkeit und den ethischen Implikationen vorausschauender Polizeiarbeit in der indischen Strafverfolgung nach und konzentriert sich auf den Einsatz datengestützter Methoden zur Verbrechensbekämpfung. Darin werden die Herausforderungen von Voreingenommenheit und Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre sowie das Potenzial für eine verbesserte Ressourcenallokation und Verbrechensverhütung untersucht. Das Kapitel untersucht außerdem die weltweit besten Praktiken, einschließlich des Einsatzes von Predictive Policing in den USA, Großbritannien und China, und gibt einen Überblick über Indiens KI-Politik und seine ethischen und rechtlichen Bedenken. Darüber hinaus wird die Rolle der KI im indischen Strafvollzugssystem und die Schritte hin zu einer effizienteren und präziseren Regulierung der KI diskutiert. Das Kapitel schließt mit Empfehlungen für zukünftige Studien, in denen die Notwendigkeit betont wird, Vorurteile abzumildern, ethische Richtlinien zu entwickeln und Transparenz und gemeinschaftliches Engagement sicherzustellen. Fachleute erhalten Einblicke in den aktuellen Stand der vorausschauenden Polizeiarbeit, ihre potenziellen Vorteile und Herausforderungen und die Schritte, die unternommen werden, um diese Probleme zu lösen.

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   11. Chapter 11. AI Tools Adoption and Utilization Impact: Extending TAM Framework and Exploring Relevance to Job Performance Among Bengaluru IT Professionals

       Samuel Mores Geddam, A. Ameer Hussian, N. Nethravathi

       Diese Studie untersucht die transformativen Auswirkungen von KI-Tools auf die Arbeitsleistung von IT-Fachkräften in Bengaluru und erweitert das Rahmenwerk des Technology Acceptance Model (TAM) um Variablen wie Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit, Nutzerwissen und Selbstwirksamkeit. Die Forschungsergebnisse zeigen, dass die empfundene Nützlichkeit die Einstellung und Absichten gegenüber der Einführung von KI-Werkzeugen erheblich beeinflusst, und betonen die Notwendigkeit für Organisationen, sich auf Schulungsprogramme zu konzentrieren, die die praktischen Vorteile von KI hervorheben. Die empfundene Benutzerfreundlichkeit beeinflusst zwar nicht direkt die Verhaltensabsichten, spielt aber eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung positiver Einstellungen. Die Studie stellt auch die Annahme in Frage, dass höheres Nutzerwissen zu einer positiveren Einstellung gegenüber KI führt, und unterstreicht die Bedeutung kontinuierlicher Aus- und Weiterbildung. Bemerkenswert ist, dass sich die empfundene Selbstwirksamkeit als starker Prädiktor sowohl für die Absichten des Verhaltens als auch für die tatsächliche Nutzung erweist, was die Notwendigkeit einer gezielten Schulung und eines unterstützenden Umfelds unterstreicht. Die Forschungsergebnisse kommen zu dem Schluss, dass Organisationen eine Kultur der Innovation und beruflichen Entwicklung fördern und den Einsatz von KI-Tools fördern sollten, um menschliche Fähigkeiten zu ergänzen und die Arbeitsleistung zu steigern. Diese Studie befasst sich mit dem komplexen Zusammenspiel von Faktoren, die die Einführung künstlicher Intelligenz beeinflussen, und liefert wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen, die darauf abzielen, ihre Leistung zu optimieren und im sich rasch entwickelnden IT-Sektor wettbewerbsfähig zu bleiben.

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   12. Chapter 12. Ethical and Legal Implications of AI-Based Doping Detection Systems in Sports

       Prathyusha Samvedam, Hiranmaya Nanda

       Dieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf die Aufdeckung von Doping im Sport und untersucht ihre ethischen und rechtlichen Implikationen. Er beginnt mit einer Beschreibung der Fortschritte bei KI-basierten Doping-Erkennungstechnologien, die eine verbesserte Objektivität, Effizienz und Präzision bieten. Das Kapitel untersucht dann die ethischen Überlegungen, einschließlich Fragen der Privatsphäre, Gerechtigkeit und Gleichheit, potenzielle Diskriminierung und die Auswirkungen auf die Rechte und den Ruf der Athleten. Auch rechtliche Implikationen und regulatorische Rahmenbedingungen werden diskutiert, wobei die Notwendigkeit starker rechtlicher Schutzmechanismen und die Rolle internationaler und nationaler Anti-Doping-Gesetze hervorgehoben werden. Das Kapitel umfasst Fallstudien über den Einsatz von KI bei der Analyse biometrischer Daten von Athleten, KI-basierte Medikamententestprotokolle und die Herausforderungen bei der Beurteilung künstlich erzeugter Dopingnachweise. Abschließend wird betont, wie wichtig es ist, ethische Standards und rechtliche Rahmenbedingungen einzuhalten, um die Integrität und Fairness von Sportwettkämpfen zu wahren.

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4. Backmatter