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（远程）索赔代表 – 责任多重......
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执法责任
根据《科罗拉多州政府豁免法》（CGIA），公共实体和雇员通常不受所有索赔的责任，除非州法律规定。在2020年，反对执法人员过度使用武力的国家和地方公开示威促使参议院第20-217号法案通过，这限于执法人员的合格豁免权。本期摘要提供了执法人员行动的概述，这些行动应承担民事或刑事责任。背景：责任类型有两种类型的法律责任：民事和刑事责任。民事责任发生在一个私人政党对另一方寻求危害或伤害的补救措施的诉讼时。刑事责任发生在检察官向犯罪委员会犯罪的人指控时。一个事件，例如交通碰撞，可能会根据情况造成刑事和民事责任。在CGIA下对执法的民事责任，包括执法在内的公共雇员，如果他们的行为或遗漏是故意而肆意的，则应对受伤索赔负责。1在实践中，这意味着执法人员通常不对责任造成的伤害负责，例如在重罪期间追求个人时，除非
人工智能有害言论的责任在哪里？
生成式人工智能，尤其是基于文本的“基础模型”（在包括互联网在内的大量信息上训练的大型模型），可以生成在各种责任制度下可能存在问题的言论。机器学习从业者定期对模型进行“红队”测试，以识别和缓解此类有问题的言论：从错误地指控他人严重不当行为的“幻觉”到制造原子弹的配方。一个关键问题是，这些红队行为是否真的会根据美国法律对模型创建者和部署者造成任何责任风险，从而激励对安全机制的投资。我们研究了三种责任制度，将它们与红队模型行为的常见例子联系起来：诽谤、与犯罪行为相关的言论和非正常死亡。我们发现，任何第 230 条豁免分析或下游责任分析都与算法设计的技术细节密切相关。而且，要真正找到对生成言论负责的模型（及其相关方），还存在许多障碍。我们认为人工智能不应该
解决人工智能事故中的责任缺口
在美国，制造缺陷将要求制造商承担严格责任。通常，一方面，制造商会将产品与自己的蓝图进行比较，以检查产品是否与最终产品不一致。另一方面，对于设计和警告缺陷，责任将通过成本效益分析来确定。对于设计缺陷，将采用“风险效用测试”或“消费者期望测试”。欧盟的产品责任侵权行为也采用了这些测试（Riordan 2003）。如果存在合理的替代设计，风险效用测试将判定被告对缺陷负责，而消费者期望测试则调查缺陷造成的危险是否超出了用户的预期。本质上，这些测试力求在安全利益与发现所有缺陷的成本之间取得平衡 (Selbst 2020)。
房屋责任法I - 基础知识
“ [o]对前提责任法规的分析使我们确信，大会清楚而明显地表达了其意图……反击的结构将无法对第（2）款（2）中的先发制人语言产生影响（2）款，明确划定了地主在（3）款中的地主义务（3）中的有限作用，并在（4）中避免了一项否定的效果 - 避免了它的态度，以至于是一个判断。 Vigil诉Franklin，103 P.3d 322，329（Colo。2004）。
（几乎）没有不良药物：药品几乎完全免于产品责任的解释
Sales of Bad Products，《纽约时报》（2010 年 10 月 26 日），https://perma.cc/6HFS-RKFH（上次访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（报道制药巨头葛兰素史克在波多黎各经营的一家工厂生产受污染的抗抑郁药、糖尿病药物和胃酸反流药物）（存档于《华盛顿与李法律评论》）。5. 例如，参见 John LaMattina，《制药公司的声誉持续受损——可以做些什么来修复它？》 , F ORBES (2013 年 1 月 18 日，上午 8:27)，https://perma.cc/X4PY-YLB8（最后访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（将制药行业声誉不佳的原因归咎于公司活动缺乏透明度以及优先考虑利润而非公平定价行为）（存档于《华盛顿与李法律评论》）。6. 例如，请参阅 Clifton Leaf 的《药物研发中的创新有多陈旧？想想：五年前的酸奶》，《财富》（2018 年 3 月 6 日），https://perma.cc/Y9A6-NDDN（最后访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（指出，平均而言，30 家大大小小的生物科技公司 2017 年的收入中只有 11% 来自过去五年内开发的药物）（存档于《华盛顿与李法律评论》）；另见下文第 IV.D.1 部分（讨论投资者对新抗生素开发创新有限的失望）。 7. 这场危机尚未体现出该行业的责任感。参见 B ARRY M EIER，P AIN K ILLER：欺骗帝国与美国类固醇流行病的起源，第 155–72 页 (2018 年第 2 版)（证实了这一主张）；另见 Rebecca L. Haffajee 和 Michelle M. Mello，Drug Companies' Liability for the Opioid Epidemic，377 NEW E NG. J. M ED。 2301, 2305 (2017)（观察到“阿片类药物诉讼尚未对每年 130 亿美元的阿片类药物行业造成经济损失”，且阿片类药物诉讼“胜利均以和解的形式达成”）。另请参阅 Richard C. Ausness, 《阿片类药物诉讼的现状》，70 SCL R EV . 565 (2019)（对“阿片类药物诉讼”类案件进行了全面、最新的回顾，完全忽略了人身伤害诉讼，仅涉及政府发起的诉讼）；Anita Bernstein, 《沙利度胺的形成：大规模侵权行为作为毒性暴露的虚假治疗方法》，97 C OLUM . L. R EV . 2153 (1997)（得出结论，政府部门比人类原告更安全，他们的审慎和收钱权利不会受到攻击）；Jef Feeley，制药商不愿为解决阿片类药物泛滥提供资金；指望法庭胜诉，I NS . J.（2018 年 5 月 4 日），https://perma.cc/4AUP-YJST（上次访问时间为 2019 年 10 月 12 日）（解释说“制药公司并不急于为解决阿片类药物泛滥提供资金”，宁愿“在法庭上碰运气，也不愿支付数十亿美元来和解指责他们上瘾的诉讼”）（存档于《华盛顿与李法律评论》）。8. 参见 Alison Kodjak，民意调查：美国人支持政府采取行动抑制处方药价格，NPR（2019 年 3 月 1 日），https://perma.cc/K6EN-8SC8（上次访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（讨论一项无党派民意调查，该调查的结论是“
责任敞口和核心政策免疫的护理义务，...
核心政策免疫不适用于人权法的背景。当第一民族直接提供预防服务和/或决定将在哪种级别和/或向谁提供预防服务的决定时，这很可能是《加拿大人权法》（“ CHRA”）适用的，因此，如果出现的话，就可以发现第一民族有歧视的责任。这将在很大程度上取决于事实，指控的性质以及第一个国家参与有关服务的水平。例如，第一民族仅对每个预防水平的资金可用多少做出高级和一般决策，那么对于提供的服务而言，对于潜在的歧视而言，不太可能承担任何责任。但是，如果第一民族直接参与计划制定，交付和资金决定，那么第一民族可能被认为是该法案中的“服务提供者”，从而引发了与CHRA相反的歧视责任。
人工智能系统造成的损害赔偿责任
本文讨论了与人工智能 (AI) 系统造成的损害赔偿责任相关的主要挑战，这些挑战需要欧盟 (EU) 法律冲突制度妥善解决。在本文的第一部分，作者指出了三个主要挑战，即：1）确定责任人，2）人工智能侵权行为的最佳责任制度，以及 3）确定高风险人工智能系统。在本文的第二部分，作者从这个角度评估了《罗马 II 条例》法律冲突条款的应用。本文认为，欧盟层面的协调法律框架是必要的，以避免在填补人工智能前所未有的技术进步所造成的空白时出现法律碎片化的风险。国际私法的法律冲突规则也应追求这一目标。
教师/监护人责任免除
我在此授权西弗吉尼亚州军事当局、西弗吉尼亚州、美国国防部、马丁斯堡基地计划以及其他与之合作的联邦和州政府实体和公司（以下统称为“西弗吉尼亚州国民警卫队”）使用我儿童时期的照片用于宣传目的。我在此放弃我可能拥有的检查和/或批准广告、宣传或新闻副本成品的任何金钱或其他权利，并同意西弗吉尼亚州国民警卫队以认为适当的任何方式使用这些照片。我在此同意将上述照片发布给广播和印刷媒体，例如非政府报纸和出版物、电视台、有线电视或广播电台。我理解，发布信息的所有权利和所有权仍属于西弗吉尼亚州国民警卫队或接收者。