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医疗保健领域的人工智能和责任
AI 正被纳入全球医疗保健领域。5 研究人员预测，到 2030 年，AI 可能会影响全球 14% 的国内生产总值，其中一半的影响来自生产率的提高。6 AI 将通过“从每天提供医疗保健过程中产生的大量数据中获得新的和重要的见解”来改变医疗保健。 7 AI 可以快速且经济高效地分析以前无法扩展的数据集（如电子健康记录数据、医学图像、实验室结果、处方和人口统计数据），“以做出预测并推荐干预措施”来治疗患者。8 美国“正在大力投资开发 AI”，白宫最近发布的行政命令证明了这一点，该命令建立了“美国 AI 计划”，以促进美国学校的教育和学徒制，以支持“未来的行业，如 ...疾病诊断算法。” 9 然而，“人工智能的好坏取决于人类对它的编程以及它所运行的系统。” 10 一般而言，人工智能被定义为旨在执行与人类相似或优于人类的任务的计算机技术。11 人工智能使用计算机算法模仿人类智能
（远程）索赔代表 – 责任多重......
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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”。
人工智能的责任 - 欧洲议会
人工智能和其他新兴数字技术，如物联网或分布式账本技术，有可能使我们的社会和经济变得更好。然而，这些技术的推出必须配备足够的保障措施，以最大限度地降低这些技术可能造成的危害风险，如人身伤害或其他伤害。在欧盟，产品安全法规确保了这一点。然而，这些法规不能完全排除因使用这些技术而造成损害的可能性。如果发生这种情况，受害者将寻求赔偿。他们通常根据私法、特别是侵权法下的责任制度寻求赔偿，可能还会结合保险。只有生产者对缺陷产品的严格责任（仅占此类责任制度的一小部分）在欧盟层面由《产品责任指令》协调，而所有其他制度（特定行业或特殊立法下的某些例外情况除外）均由成员国自己监管。
或有负债审批框架 - GOV.UK
▪ 识别：协助各部门明确或有负债是否需要 HMT 同意，并在整个过程中为其提供支持。 ▪ 风险量化：通过提供案例研究、推广相关数据和使用 CLCC 的信贷和精算专业知识审查估算，为各部门提供财务估算支持。 ▪ 风险缓解：就降低财务风险的政策设计向各部门提供建议，并促进健全的风险管理流程。 ▪ 收费：就风险从私营部门转移而来的费用设定和基准评估向各部门提供建议。 ▪ 沟通：协助各部门完成或有负债清单，并解释新或有负债固有的好处和不确定性。 ▪ 持续数据和监控：就已实现损失的监控和报告系统向各部门提供建议。 ▪ 实际考虑：具有私营部门保险和银行经验的团队成员可以就实际考虑提供建议。 ▪ 公共部门内的先例：分享部门或有负债披露的见解，并召集同事，以促进知识、经验和最佳实践的转移。
人工智能与民事责任报告
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人工智能与法律渎职责任
律师事务所在代理客户时使用人工智能 1 很可能成为法律渎职索赔的主题。原因有三。首先，无论是在法律界内部还是外部，都有强烈的情绪 2 支持在包括法律实践在内的多种情况下开发和使用人工智能 (A.I.)技术。其次，随着人工智能在法律实践中的使用变得普遍，即使不是普遍存在，由于感知到的错误、失误、误用和其他问题而产生的某些损失将使人们有理由问一问遭受经济 3 或其他损害的人是否有权获得赔偿。4 第三，有完善的诉讼理由，为确定谁应该为因使用相关行为或疏忽而给客户或他人造成的损失支付赔偿提供了一个公平可行的框架。
专业责任顾问补充申请
致申请人的通知 - 请仔细阅读 不适用于佛罗里达州、乔治亚州、堪萨斯州、肯塔基州、缅因州、蒙大拿州、新罕布什尔州、北卡罗来纳州、俄勒冈州、南达科他州和西弗吉尼亚州，保证：申请人保证此处包含的信息自签署本申请之日起真实无误，并理解如果公司通过签发保单接受此申请，则此信息应成为保险单的基础并视为纳入其中。特此同意并理解，此保证构成一项持续义务，即尽快向公司报告申请人业务情况的任何重大变化，包括但不限于公司规模、公司从事的业务领域以及申请人提交的每份补充申请中包含的信息。
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
