Programm
Open Access steht seit jeher für Offenheit und den freien Zugang zu wissenschaftlichen Inhalten. Mit dem Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz stellt sich jedoch eine neue Frage: Wie offen ist offen? Zu Beginn der Open-Access-Bewegung hat wohl niemand daran gedacht, ob auch KI-Systeme von der Offenheit wissenschaftlicher Publikationen profitieren sollen.
Für die Diamond-Open-Access-Community entsteht damit ein Spannungsverhältnis: Auf der einen Seite schaffen offene Lizenzen, wie die CC-Lizenzen eine weitreichende Verbreitung wissenschaftlicher Inhalte. Auf der anderen Seite profitieren KI-Anbieter erheblich von diesen frei verfügbaren Inhalten. Allerdings bietet KI auch im wissenschaftlichen Bereich neue Chancen und Wissenschaftler*innen selbst nutzen KI-Angebote. Wie lässt sich vor diesem Hintergrund ein faires Geben und Nehmen gestalten?
Der Workshop beleuchtet zunächst das Verhältnis der Text-und-Data-Mining-Schranke zu den CC-Lizenzen und geht dabei insbesondere auf die Opt-out-Option der TDM-Schranke ein. Des Weiteren wird ein Einblick in verschiedene Ansätze gegeben, mit denen ein Ausgleich in diesem Spannungsverhältnis geschaffen werden soll. Vorgestellt werden unter anderem die CC Signals von Creative Commons, Really Simple Licensing (RSL) sowie die AI Preferences der Internet Engineering Task Force (IETF). Dabei soll vor allem darauf ein Blick geworfen werden, wie und ob einzelne Akteur*innen (z. B. Open-Access-Verlage, Herausgebende, Autor*innen) die „Instrumente“ anwenden können.
Im Anschluss bietet der Workshop Raum für Fragen, Austausch und Diskussion.
