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1.6就本法规的规定，其依恋和附属目的：（i）大写字母中指定的术语和表达方式（单数或复数）应具有根据本法规和文档期间的词汇附加方式所示的定义归因于它们的含义； （ii）对本法规的文章，段落，段落，项目或项目的文章，段落，项目或项目的引用，其附件和附属品（如适用）； （iii）在这些规定中规定的所有截止日期，其附件和附件应按照2015年3月16日第13,105条第224条规定的计数，即不包括开始和包括工资的日期； （iv）如果该规定条款的任何日期发生的任何日期，其附件和附属物不是一个工作日，如其中所述，第二天的事件日期应视为事件的日期。
人工智能的替代责任
当算法伤害某人时（比如歧视她、泄露她的个人数据或利用内幕信息购买她的股票），谁应该赔偿？如果这种伤害是犯罪行为，谁应该受到惩罚？在一般情况下，当 A 伤害 B 时，责任分析的第一步取决于 A 是什么。如果 A 是自然现象，如台风或泥石流，B 赔偿，没有人受到惩罚。如果 A 是人，那么 A 可能要承担损害赔偿和制裁责任。算法的问题在于两种范式都不适合。算法是可训练的人工制品，具有“关闭”开关，而不是自然现象。从法律或形而上学的角度来看，它们也不是人。解决这一困境的一个有吸引力的方法是从使标准的 A-危害-B 场景复杂化开始。它会认识到第三方 C 通常潜伏在算法造成伤害时附近，并且第三方是人（法人或自然人）。通过让第三方为其算法的行为承担替代责任，法律可以促进对开发或部署算法的人的有效激励，并确保受害者获得公正的结果。挑战在于找到一个能够胜任这项任务的替代责任模型。本文提供了一组标准，任何算法危害的替代责任模型都应满足这些标准。这些标准涵盖了一系列的要求：从确保良好的结果，到最大限度地提高实施的现实前景，再到推进可解释性等编程价值。虽然数量相对较少，但标准要求很高。大多数现有的替代责任模型都不符合这些要求。尽管如此，本文还是以乐观的语气结束。下面考虑的模型的缺点为发现更有希望的替代方案提供了重要的教训。
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
人工智能相关损害的私人责任
一、引言 很难为人工智能 (AI) 找到一个包罗万象的定义。欧盟政策文件将 AI 定义为通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统。AI 应用程序通过利用机器学习和大量数据进行训练以执行其任务。 1 AI 已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并正在改变我们的社会。传统的损害赔偿责任法概念和现有的监管框架对于涉及新技术的情况的适用性并不简单。 2 在欧盟，合同外责任主要由国家法律规定。这些规则以及某些欧盟法律规则可能不足以有效、可预测和公平地解决与 AI 相关的案件。与 AI 相关的损害并不一定与其他损害有太大不同，以至于直接证明制定全新的、全面的 AI 责任立法是合理的。然而，当涉及复杂的设备和价值链时，可能需要额外的立法。避免欧盟内部市场分裂的目标可能证明欧盟层面全面协调人工智能相关私人责任是合理的。这将为整个价值链中的利益相关者和受害方提供法律确定性。
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