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可解释的人工智能的法律框架
第二，我们讨论法律，技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例，我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律，计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者，法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三，我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助，高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为，在创建解释权时，决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释，决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
什么不是道德的不能是合法的
虽然有几种以消费者为中心的产品，但非法使用基于BCI的高级训练（思维和思想种子）技术可能会对公民社会造成很大的破坏。最糟糕的是，缺乏对某些技术及其启用工具的存在的正式认可。以及对这种工具的不同意和不受监管的使用可能是对人类的不道德到危险的任何地方。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
（11月15日）森林政策和法律文书日
1个创始合作伙伴是：亚洲发展银行；亚洲森林合作组织；国际林业研究中心和世界农林业；联合国食品和农业组织；全球司法研究所；加拿大政府；摩洛哥政府；中华人民共和国政府；日本政府；英国政府；国际竹子和藤制组织；国际森林与纸质协会理事会；国际可持续林业联盟；国际森林研究组织联盟；摩纳哥基金会的阿尔伯特二世王子；和联合国森林秘书处论坛。
172.-原住民 - 法律 - 右翼 - pdf
原住民合法权利运动（ALRM）的徽标显示了一个原住民盾牌，上面涂有设计。盾牌极大地代表了Alrm的作用。我们在那里保护原住民，通过使用法律制度保护他们及其利益免受伤害，并帮助他们主张自己的权利，以确立自己作为南澳大利亚州公民的骄傲的原住民身份来保护他们。我们的座右铭是不偏见的正义，封装了我们的组织努力实现的目标。通过提供法律服务和相关活动，ALRM促进了原住民和托雷斯海峡岛民作为南澳大利亚州境内的人民的法律，文化，经济，政治和社会权利。我们为南澳大利亚原住民寻求社会正义，平等和福祉的愿景，特别是对于那些被拘留在警察拘留或监禁的原住民而言。
随着法律和技术格局的快速发展，如何跟上人工智能发展的步伐
“是否可以从其他行业的风险管理类似或具有指导意义的模式中汲取灵感，例如通过注册、激励、认证或许可促进监督的法律和政策？” 基础模式是否应区别对待？ 或者新法规将以结果为导向？ ▪ 法规将对技术保持中立吗？ 基于原则的法规（如 UDAAP 法律）不需要关注特定技术
零工经济 2021 - 普华永道法律
最后，在 2019 年 1 月 16 日的一项判决中，布鲁塞尔法语区商业法院顺便对 Uber 司机的就业状况作出了裁决，裁定司机实际上不应被视为雇员（尽管该法院原则上不负责此类纠纷，此类纠纷通常属于劳动法院的管辖范围）。这项从劳动法角度来看尤其值得怀疑的判决已被上诉，目前正等待布鲁塞尔上诉法院的裁决。在一项临时判决中，法院向宪法法院提出了两个有偏见的问题，即出租车执照的必要性以及这是否构成某种形式的歧视。预计宪法法院将在 2022 年就此事作出裁决。
2024 年美国法律市场状况报告
2 本报告的财务数据由 Thomson Reuters Financial Insights 提供。数据基于 179 家美国律师事务所的报告结果，其中包括 48 家 Am Law 100 强律师事务所、49 家 Am Law Second Hundred 律师事务所和 82 家中型律师事务所（排名在 Am Law Second Hundred 之外的美国律师事务所）。法律买家情绪数据来自 Thomson Reuters Market Insights，该公司根据每年对约 2,500 名收入超过 5,000 万美元（美国）的法律买家的采访，提供来自全球的法律买家信息。
人工智能在法律行业的应用
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件，这些算法是一组代码，用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下，“机器”一词的使用意味着人工智能系统，其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习，从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力，数据集越大，人工智能从数据中学习到的就越多。
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。