prqperty损害是由水管造成的,确定市政当局是否对私人土地所有者承担损坏,因为损坏了水位,因此由于该城市是否以“政府”或“私人”的身份行事。。一般规则是,当市政当局在3中提供水时; “政府”的能力,由于其代理商或雇员的疏忽而对水损坏不承担责任。在大多数司法管辖区中,用水在大火中使用水和消防部门的其他直接行为被认为是“政府职能。“ l在其他司法管辖权中,案件案件是否有冲突
如上所述,要根据第1346(b)条采取的行动,索赔必须指控,除其他外,美国“将对索赔人负责”为“私人”,“根据该法案或不放弃的地方的法律”。像迈耶这样的宪法侵权主张无法包含这样的指控。的确,我们一直认为,第1346(b)条提及“地点法”是指国家法律 - FTCA下实质性责任的根源。参见,例如Miree诉Dekalb县,433 U.S. 25,29,N.4,53 L. Ed。2d 557,97 S. Ct。 2490(1977);美国诉Muniz,374 U.S. 150,153,10 L. Ed。2d 805,83 S. Ct。 1850(1963);理查兹(Richards),同上,6-7,11; Rayonier Inc.诉美国,352 U.S. 315,318,1 L. Ed。2d 354,77 S. Ct。 374(1957)。从定义上讲,联邦法律而不是州法律为指控剥夺联邦宪法权利的索赔提供了责任来源。使用理查兹的术语,美国根本没有根据第1346(b)条对宪法侵权索赔承担责任。因此,由于迈耶的宪法侵权主张是不可识别的,因此§1346(b),FTCA并不构成他的“独家”补救措施。
越来越担心的是,生成的AI模型将产生与受过训练的版权材料相似的产出。由于生成模型的质量和复杂性得到了极大的改进,并且包含受版权保护材料的广泛数据集的可用性已经扩大。研究人员正在积极探索策略,以减轻产生侵权样本的风险,最近的工作表明采用了诸如差异隐私和其他形式的算法稳定性之类的技术,以保证缺乏侵权副本。在这项工作中,我们检查了这种算法 - MIC稳定性技术是否适合确保负责使用生成模型而不会无意中违反版权法。我们认为,尽管这些技术旨在验证数据集中可识别的信息的存在,因此,版权法旨在促进使用原始作品以使整个社会受益的原始作品,但前提是不会出现对受保护表达的非无意义使用。不得忽略隐私和版权之间的这些根本差异。特别是,我们证明算法稳定性可能被视为检测复制的实用工具,但这种复制并不一定构成侵犯版权。因此,如果通过作为检测建立版权侵权的标准,算法稳定性可能会破坏版权法的预期目标。
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