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World File Search System违法
全球供应链中与可持续性相关的违法行为
商业行为公开（Busse，2016; Busse等，2017）。由此产生的负面新闻对购买公司可能非常有害。例如，大赦国际发布了一份报告，指责几家欧美制造商的消费品，包括宝洁和赌博，雀巢，Reckitt Benckiser，Colgate-Palmolive和Kellogg侵犯人权。notably，这些公司都没有直接从事批评的任何不人道的违规行为。相反，威尔马及其在印度尼西亚的种植园供应商（即他们的第二层和第一层供应商）经营的棕榈油炼油厂一直依靠儿童和强迫劳动，歧视女性工人，并支付低等工资（Amnesty International，2016年）。仍然将购买公司描绘成同谋（Scherer＆Palazzo，2011年）。在发布该报告的3天内，宝洁公司的股价下跌了1.25％，雀巢的股价下跌了1.66％，Reckitt的2.27％，高露洁 - 帕尔莫利维's，2.32％，而凯洛格（Kellogg）则下降了3.61％。，即使假设说，购买公司也忽略了供应商可持续性 - 与可持续性相关的违法行为，也肯定不会说上述股票价格影响。因此，重要的是要了解与与可持续性相关的违法行为相关的直接财务后果。有关这些主题的首次出版物提供了不同的结果。相反，Kim等人。我们想知道，哪些新闻强调供应链可持续性相关的违法行为或多或少地对购买公司有害？Jacobs and Singhal（2017）在一项专门针对Rana Plaza灾难的研究的研究中发现，来自孟加拉国的39家零售商并未受到严重的股票市场惩罚。（2019年）以及金和瓦格纳（Kim and Wagner，2021）发现，关于司法破产的公告以及与产品和过程相关的可持续性违法行为，对购买公司的股票市场绩效产生了负面影响。在这种背景下，我们的第一个目标是通过全面的样本和严格的方法来评估新闻对供应商与可持续性相关的违法行为的影响。为此，我们的研究考虑了（i）广泛的ESG相关跨性别，（ii）从各个区域起源中购买公司，（iii）可能通过混淆事件进行干扰，以及（iv）需要考虑各种控制变量。假设实际上存在有意义的股票价格效应，那么了解影响其幅度的因素在理论上很有趣，而且很重要。与其他人相比，某些与可持续性相关的违法行为肯定比其他人的眼睛更不合适，某些媒体可以将各自的信息发布给全球受众，而其他人则不能将这些信息发布到全球，而某些跨性别者（例如，来自
欧洲议会和理事会 2024 年 12 月 19 日第 2024/3237 号指令 (EU)，修订第 2015/413 号指令，促进跨境道路安全相关交通违法行为信息交换（与欧洲经济区相关的文本）
(3) 参与调查道路安全相关交通违法行为的执法机构的经验表明，指令 (EU) 2015/413 的现行措辞无法促进对非居民司机犯下的道路安全相关交通违法行为的有效调查，也无法在预期程度上执行罚款。这导致非居民司机相对不受惩罚，并对欧盟的道路安全产生负面影响。此外，在跨境调查中，非居民司机的基本权利和程序权利并不总是得到尊重，特别是由于在确定罚款金额和上诉程序方面缺乏透明度。因此，本指令旨在提高对使用在犯罪发生国（“犯罪发生国”）以外的成员国注册的车辆犯下的道路安全相关交通违法行为的调查效率。这将有助于实现联盟的目标，即到2050年将所有交通方式的死亡人数降至接近零，并加强对非居民司机的基本权利和程序权利的保护。
Careel案件的免疫预防违法行为违反提交者的优惠... div>
11。商业委员会建议副检察官授予豁免权时，它将向拟议豁免权的优点发表正式意见。该意见应来自卡特尔小组检察官（如果指示了），或该委员会的合适高级法律人员（在没有指示卡特尔小组检察官的情况下）。该意见应包括或附件，表明在豁免权中提供的证据（不必以证据摘要的形式）提供的证据。
2024 年第 71 号内阁决议，规范行政违法行为
法令第（14）条规定或本决议所附统一清单规定的违规行为，考虑违规行为、提出申诉的决定事项以及其与设施活动性质和交易量的比例，但申诉不得损害受害方的利益。c. 如果违规原因属于以下情况，则取消规定的行政处罚
您对人工智能的使用是否违法？ ...
3. Anjana Samant 等人，《通过算法进行家庭监控：很少有人听说过的快速传播的工具》，《美国公民自由联盟》（2021 年 9 月 29 日），https://www. aclu.org/news/womens-rights/family-surveillance-by-algorithm-the-rapidly-spreading- tools-few-have-heard-of [https://perma.cc/545D-WNF5]。4. Karen Hao，《人工智能正在把人送进监狱——而且做错了》，《麻省理工学院技术评论》（2019 年 1 月 21 日），https://www.technologyreview.com/2019/01/21/137783/algorithms-criminal- justice-ai/ [https://www.perma.cc/F9WY-QFBQ]。 5. Erin Denniston Leach，《谨防使用人工智能招聘和雇用工具》，Snell & Wilmer（2022 年 5 月 18 日），https://blog.swlaw.com/labor- and-employment/2022/05/18/beware-of-the-use-of-artificial-intelligence-recruitment- and-hiring-tools/ [https://perma.cc/WA44-RBU2]（招聘）；Meta (Facebook) 解决公平住房违规指控，全国房地产经纪人协会 (2022 年 12 月 28 日)，https:// www.nar.realtor/legal-case-summaries/meta-facebook-settles-fair-housing-violation- allegations [https://perma.cc/GL4W-Q9GG]（住房）； Hannah Bloch-Wehba，《访问算法》，88 Fordham L. Rev. 1265 (2020)，https://ir.lawnet.fordham.edu/flr/vol88/iss4/2 [https://perma.cc/3TP8-UDP6]（医疗补助福利）。6. Tojin T. Eapen 等人，《生成式人工智能如何增强人类创造力》，Harv. Bus. Rev.（2023 年 7 月至 8 月），https://hbr.org/2023/07/how-generative-ai-can-augment- human-creativity [https://perma.cc/WLT8-BD69]（激发创造力）； Michael Chui 等人，麦肯锡公司，生成性人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿 (2023 年)，https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction [https://perma.cc/C956-S63N]（改进业务系统）。 7. Thomas Brewster，警方发现诈骗者克隆公司董事声音，案值 3500 万美元，福布斯 (2023 年 5 月 2 日上午 8:37)，https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2021/10/14/huge-bank-fraud-uses-deep-fake-voice-tech-to-steal- millions/ [https://perma.cc/GE26-RMC4]。8. AI 风险管理框架，美国国家标准与技术研究所、美国商务部 (2024)，https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [https://perma.cc/RUK7-J398] 第 35-37 页。9. 斯坦福大学以人为本的人工智能，2023 年人工智能指数报告 (2023 年)，https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf [https://perma.cc/25JP-U442]。
非确定性和机器学习代码的违法行为
有关机器学习（ML）的法律文献倾向于关注危害，因此倾向于推理个人模型结果和摘要错误率。这种重点掩盖了ML的重要方面，这些方面源于其依赖随机性（即随机性和非确定性）。尽管最近的一些工作已经开始推论随机性与法律背景下的任意性之间的关系，但非确定主义的作用更加广泛。在本文中，我们阐明了这两个概念之间的重叠和差异，并表明非确定性的影响及其对法律的影响，从关于ML输出作为分布的推理的角度来看，将其作为对可能结果的分布而变得更加明显。通过强调ML的可能结果来解释随机性。重要的是，这种推理并不是当前法律推理的排他性；它补充了有关特定自动化决策的个人，具体结果的分析（实际上可以加强）分析。通过阐明非确定性的重要作用，我们证明了ML代码属于网络劳劳的“代码为法律”的框架，因为该框架假定代码是确定性的。我们简要讨论了ML可以采取什么措施来限制非确定性造成危害的影响，并指出法律必须在何处弥补其当前个人结果重点与我们建议的分配方法之间的差距。
第5部分违法和不专业的行为 - 处罚
（i）除法律允许的范围外，假冒另一名被许可人或以虚假或假定的名称执业； （ii）对于纪律处分后已恢复了该标题的许可证的被许可人，使用与纪律处分之前使用的名称不同的名称，除非法律允许并在该部门的通知和批准之后，否则该职业的名称不同； （c）如果雇员未获得此标题的许可，则有意雇用任何其他人练习，从事或试图从事或从事根据本标题许可的任何职业； （d）有意允许该人的权力执业或从事其他标题许可的任何职业，但法律允许的范围除外； （e）通过使用欺诈，伪造或故意欺骗，虚假陈述，错误陈述或遗漏，通过许可考试，申请或获得许可证或以其他方式处理法律或获得许可委员会的传球分数； （f）
网络安全指南：违法内容判定
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