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人工智能医疗技术的责任挑战
鉴于医疗技术制造商在上市前和上市后不仅要定义警告，还要定义预防措施、禁忌症、要采取的措施和使用限制，因此额外的产品安全立法（如 MDR/IVDR（以及即将出台的 AI 法案））非常重要。对于软件而言，这也意味着 IT 安全措施。例如，如果未能提供足够的警告，生产商可能会根据产品责任法承担责任，这通常可以归类为 PLD 意义上的“缺陷”。
综合环境反应、补偿和责任法案决策记录，位于田纳西州橡树岭环境管理处置设施的橡树岭保留区废物处理
田纳西州橡树岭环境管理处置设施的《综合环境反应、补偿和责任法案》橡树岭保护区废物处置决策记录是根据 1980 年《综合环境反应、补偿和责任法案》（经 1986 年《超级基金修正案和重新授权法案》修订）的要求制定的，旨在向公众介绍橡树岭保护区 (USDOE) 国家优先事项清单场地清理过程中预计产生的废物处置的选定补救措施。本决策记录记录了美国能源部 (DOE)、田纳西州环境保护部和美国环境保护署商定的选定补救措施。本文件总结并依据了 D5 补救调查/可行性研究 (DOE 2017a)、拟议计划 (DOE 2018a) 以及田纳西州橡树岭橡树岭保护区 CERCLA 废物处置水管理重点可行性研究 (DOE 2022) 中的信息。
预测欧盟人工智能责任指令
6 有关欧盟《人工智能法案》产品安全方法的专家法律意见，请参阅：Edwards, L. (2022)。欧洲人工智能监管：四个问题和四个解决方案。阿达洛夫莱斯研究所。网址：https://www.adalovelaceinstitute.org/report/regulating-ai-in-europe/ 7 请参阅：阿达洛夫莱斯研究所。（2022 年）。人、风险和人工智能的独特要求。网址：https://www.adalovelaceinstitute.org/policy-briefing/eu-ai-act/ 8 本文作者也提出了类似的建议。请参阅：Wendehorst, C. (2021)。从消费者政策角度提出的人工智能法案提案 COM(2021) 206。奥地利联邦社会事务、卫生、护理和消费者保护部。网址：https://www.sozialministerium.at/dam/jcr:750b1a99-c5af-47bd-906a-7aa2485dabbd/The%20 Proposal%20for%20an%20Artificial%20Intelligence%20Act%20COM2021%20206%20from%20a%20Consumer%20Policy%20 Perspective_dec2021__pdfUA_web.pdf
人工智能相关损害的责任规则：欧洲做法的法律和经济学经验
近年来，人工智能 (AI) 的潜力呈指数级增长，它不仅创造价值，也带来风险。人工智能系统的特点是其复杂性、不透明性和运行自主性。现在和可预见的未来，人工智能系统将以非完全自主的方式运行。这意味着，为相关人类当事方提供适当的激励对于减少与人工智能相关的危害仍然至关重要。因此，应调整责任规则，为相关方提供激励措施，以有效降低潜在事故的社会成本。依靠法经济学的方法，我们解决了应将何种责任规则应用于与人工智能相关的价值链上的不同当事方的理论问题。此外，我们批判性地分析了欧盟正在进行的政策辩论，讨论了欧洲政策制定者无法针对不同利益相关者确定有效责任规则的风险。
佛罗里达州的商业信托——股东的责任
然而，在上诉中，最高法院并不关心这些问题的实质。该信托在初审法院败诉，4 5 提起上诉。上诉人提出撤销上诉。上诉人动议支持的一个理由是，该信托的一些受托人和一些股东没有参与上诉。最高法院同意上诉人的意见，驳回上诉。法院在其意见中指出，所涉“信托”足以像合伙企业，因此适用有关合伙企业的程序规则。根据这些规则，所有合伙人都是代表该实体提起诉讼和上诉的不可或缺的当事人。由于一些合伙人没有参与上诉，因此上诉必然被驳回。
石油泄漏的定量责任风险评估：广东大湾大湾地区的广东港的情况
中国南部技术大学经济与商学院物流工程系，中国广州。b后勤与海事研究系，香港理工大学，中国香港九龙霍姆·霍姆。摘要：为了降低石油港口的风险并提高安全性，本研究提出了一种分析民用责任风险和刑事责任责任风险的方法。通过方案分析和数据分析，本研究估计了每个溢出场景的概率，溢出，伤亡，实际补偿和总溢出成本，包括当船只泊位，在泊位接近泊位和端口移动时，装载臂/软管破裂和船体故障。根据这些估计因素和法律责任，石油港口和船东承担的民事责任风险和刑事责任风险。最后，以研究案例作为研究案例，以验证所提出的方法的适用性，以大湾地区大湾地区的石油末端数据进行数据。估计的概率和后果可以帮助判断哪种情况会导致犯罪并为紧急容量装备提供参考，并且估计的风险对于减轻损失和预防犯罪是有用的。调查结果和分析表明，薪酬率低以及中国漏油标准的不一致，因此建议加强对民事补偿的执行和统一的罪名标准。关键字：油端口；海洋污染；漏油；定量风险评估；法律责任。
弥合责任差距：人工智能为何挑战现有责任规则以及如何设计赋能人类的解决方案
13.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 248 13.3.4 场景 B：爱丽丝和自动驾驶汽车 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 256 参考文献.................... ...
自主人工智能和责任
Christian List 提出了一个基于责任差距的论点，即“监管机构应允许在高风险环境中使用自主人工智能 [AI]，前提是它们被设计为道德……代理人和/或存在某种责任转移协议”（2021：1213）。以下内容认为，对“道德”人工智能的要求过于繁重，责任转移协议无法提供与其在群体环境中使用平行的合理“后盾”（1215）。协议只有通过应用独立合理的群体责任归因规范才能合理地填补责任差距，这样人工智能就不会面临独特的监管规范。激发 List 的条件 List 对其条件的论证主要基于避免责任差距的需要。简而言之，需要确保有人对通常归因于人类行为的伤害负责。私法通过要求某些团体问责机制来填补团体代理案件中的责任空白。List 的条件是作为推论提供的。根据 List，团体和人工智能都表现出不同的有意代理。这是它们之间的“主要相似之处”（1221）。像国家、公司或企业这样的团体和真正自主的人工智能满足代理的基本条件，即表征（例如，信念）和动机（例如，愿望）状态的结合以及采取行动的能力（1219）。他们可以采取我们通常认为是人类故意采取的行动，但这些行动不能合理地归因于特定的人类决定。“美国”可以参与与“俄罗斯”的战略互动，而这些互动并非完全归因于他们的高管（1215-1216）。同样，例如，自适应机器学习医疗工具可以执行无法归因于任何人的操作。它们可以通过根据现实世界数据改变性能，以开发人员无法预测的方式提供更准确的医疗状况诊断。List 认为，如果群体和人工智能的行为不能完全归因于个人，则存在责任差距的风险。继 Johannes Himmelreich (2019) 之后，List 认为，如果一个实体（例如，公司、人工智能）执行的行为如果由人类执行则会触发责任（例如，漏油、误诊治疗），但没有人可以对该行为承担全部责任（例如，公司/人工智能不能承担责任，个人也不对其行为承担全部责任），则会出现差距。这样的个人只对他们发挥规范性重要作用（例如，制定、授权或设计）的相关行为负责，并且只在他们的角色有助于做出行动决定的范围内负责。即使运营商、所有者、监管者、制造商等都勤勉行事，人工智能也可能造成危害。让任何人对所有危害负责是不公平的（1223、1225-1226）。就像在团体代理案件中一样，这似乎是不可避免的：拥有不完全归因于人类的代理权就是拥有团体代理权的含义，类似的东西应该告诉我们如何理解不同于其用户/创造者的“完全自主”人工智能。1 高风险案件中的责任差距（“根据社会标准定义”，但包括许多军事、医疗和金融案件（1228-1230））允许“不负责任的”决策，并可能导致受害者无法找到适当的补救措施（1239）。List 主张对“道德”人工智能进行法律要求，使其适合“承担责任”（1239），以避免此类结果。
第三方责任诉讼中 NTSB 调查证据的可信度和可靠性问题
由此类坠机事件引起的第三方责任诉讼。美国国家运输安全委员会 (NTSB) 负责调查绝大多数涉及诉讼的事故和事件。该委员会既会识别和观察速度、角度、天气和设备状况等客观数据，也会识别和观察设计错误、维护错误、通讯错误以及导致飞机失事的各种人为行为等主观证据或意见证据。此类公开、专业且理论上中立的证据对于诉讼当事人、法官和陪审团在解决第三方诉讼时似乎至关重要。然而，由于相关法规以及 NTSB 为限制其参与第三方诉讼而发布的隔离条例，在这种案件中，NTSB 的工作成果很少被采纳为证据。此外，由于证据收集和提供方式的原因，可能被采纳的证据也可能不被采纳。