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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。
估计承担责任模块 - 自治机构
由Sridhar K从Eoffice生成，SO（SK）-HR-II-CSIR HQ，SO SO（HR-II），CSIR HQ，28/08/2024 02:41 PM
医生何时使用人工智能会增加责任？
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议，包括个性化建议，这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为，遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任，从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而，这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断：当医生使用 AI 系统时，陪审员会在哪些情况下追究医生的责任？方法：为了确定潜在陪审员的责任判断，我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议（标准或非标准护理）和医生的决定（接受或拒绝该建议）。随后，医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果：我们的结果表明，在其他条件相同的情况下，从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是，当人工智能系统推荐非标准护理时，拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论：侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用，甚至可能鼓励使用这些工具。
碳存储责任转移和孔隙空间统一
即使在井关闭后，也确保责任的潜力，因此有助于阻止闭合前的错误，并确保没有激励所有者和运营商来削减拐角处，例如使用更便宜，较弱的材料，而对长期后果却很少考虑。它还确保没有激励所有者和运营商不断向相关的监管机构提供草率或不完整的信息，这可能会将发现推迟到关闭井后。此外，如果需要补救，所有者和运营商通常都可以根据自己对自己的井拥有的优越知识来快速补救监管问题。5
加利福尼亚州公共财产责任危险条件的概述
“危险条件”是“当这种财产或邻近财产以适当的谨慎使用时，可以通过合理预见的方式使用这种财产或相邻财产时会产生重大（与较小，微不足道或微不足道的）风险受伤的风险。” （州长代码§830（a））。如果法院“对原告最有利的证据进行查看，则确定条件所产生的风险是如此小，微不足道的或微不足道的性质，鉴于周围环境的观察，鉴于没有合理的人会在这种财产中造成这种财产的实质性或邻近的方式，因此没有合理的人会在适当的情况下进行这种情况，而这是在适当的情况下，这是在这种情况下的实质性。 （州长代码§830.2。 ）
前验 - PI，网络和一般责任
签署的授权官员宣布，根据他们的知识和信念，本文所列出的陈述以及所有附件和时间表是真实的，并在合理可行的情况下，如果上述任何信息在此提案的日期和建议的保险日期之间更改，则将在合理可行的情况下发出通知。尽管该提案的签署并未代表被指定被保险人签名，以实施保险，但签署的人同意，该提案，所有附件和时间表以及此处的所有附件和时间表应为基础，并将在政策中纳入政策。
ACT产品责任指令|欧洲议会
在1985年采用产品责任指令（PLD）时，委员会认为有必要对有缺陷的产品造成的损害进行协调的法律保护。PLD使用无基于故障的生产者责任对有缺陷的产品造成的损害的概念，引入了一套通用规则，可以使整个单一市场的消费者提供协调和平等的保护水平。无基于故障的责任意味着责任不取决于制造商的断层或过失（也称为“严格责任”，而生产者负责有缺陷的产品，而不管缺陷是否是错误）。这种形式的责任与基于故障的责任制度不同，在这些责任制度中，受伤人员可以通过通常证明其基于人的行为造成的损害索赔：（i）损害的存在，（ii）责任人的过错，以及（iii）（iii）该故障和损害之间的因果关系。将根据PLD无能责任制度进行补偿，受伤人的举证责任仅在于显示：（i）产品有缺陷； （ii）损害受到损害； （iii）损害与产品的缺陷之间存在因果关系。
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。
在医学中使用人工智能的责任
尽管人工智能（AI）具有改善医疗实践的巨大潜力，但肯定会出现错误，有时会导致伤害。谁将承担责任？与AI相关伤害的责任问题不仅引起了潜在责任当事方的直接关注，而且还引起了有关如何开发和采用AI的更广泛的系统性问题。责任景观很复杂，涉及医疗保健提供者和机构以及AI系统的开发商。在本章中，我们考虑了这三个主要责任基因座。一开始，我们注意到一些塑造我们分析的问题。首先，AI的侵权责任领域仍在发展。在撰写本文时，在法院案件中仍未直接解决医疗保健ai liabil的问题，这主要是因为该技术本身是如此新并且仍在实施。因此，我们考虑侵权法的一般原则以及它们最有可能适用的原则。第二，在人工智能侵权背景下，因果关系通常会具有挑战性。在医学背景下，证明受伤的原因常常很难，因为结果通常是概率的，而不是确定性的。添加通常非直觉且有时难以理解的AI模型可能会使因果关系更具挑战性。第三，我们专注于美国的观点。 我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。 系统将使用哪些数据集？第三，我们专注于美国的观点。我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。系统将使用哪些数据集？我们在结论中确实指出了欧洲地平线上一些潜在的实质性变化。第四，从系统的角度来看，个人的医疗保健专业责任虽然复杂，但仅代表了一个较大的拼图，系统设计师必须尝试将其组合在一起以实现全面且最佳设计的责任系统。许多玩家在医疗AI领域进行互动，包括可能承担可能塑造它的责任和监管者的演员。首先，AI开发人员将在基础AI上做出许多关键选择，至少在责任系统中部分指导 - 它会被锁定还是自适应？选择体系结构会使“推翻”系统变得容易或难以使该系统变得容易或难以“否决”？第二，美国食品和药物管理局（FDA）将（有时）确定