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人工智能的刑事责任-IJRPR
在不断变化的环境中，一个以前陌生的主题（例如AI）很快就在包括技术和法律在内的所有事物中都找到了其应用领域，并造成了困难和相关的问题。，最复杂和普遍的问题之一是对AI系统进行的行动的刑事责任问题。曾经作为一个学术问题保留的东西变成了一个实际问题，即我们现在将如何解决政策制定者，法律学者，企业实体和普通人群的实际问题。当AI系统是设备做出决定并独立运行的设备的组成部分时，例如自动驾驶汽车，机器人医疗保健支持和自动化的财务顾问，就会出现风险。但是，到目前为止，在印度或全球对AI的刑事责任分配没有全面的法律模式。1对AI的责任模糊了通常理解的因果关系，因此对对预防措施的一部分的主流理解提出了司法和道德的重大问题。重要的是要发现关键的法律思想，例如意图，男士rea和actus reus，与ai涉及或与aid无关 - 因为这些系统偶尔可以自主和怪异地运行。2
市政责任和风险管理的未来
•在2022年春季，AMO和安大略省成立了一个技术工作组（“工作组”），以提供有关市政保险费用，承保范围和责任问题的政府间对话，包括联合和几项责任。通过其讨论，该小组汇集了来自各个部门的一系列专家，以帮助识别数据差距，讨论替代责任模型，并制定实际的短期和长期选择列表，以应对市政保险挑战。•本报告总结了工作组在工作组过程中确定的这些主题和其他感兴趣的主题的讨论。•工作组检查了安大略省市政保险市场的状况。从演讲者那里听到，全球宏观经济状况（例如投资回报，通货膨胀），索赔的量和规模不断增长，包括极端天气事件（本地和国际）的索赔，以及Covid-19的大流行的持续影响都在促成持续正在进行的艰难保险市场。当定价保险时，商业保险公司会在这些因素的影响与其业务目标之间取得平衡。•除了硬市场的影响外，由于其规模，规模和复杂性，市政当局也很难确保。在许多市政当局依赖相同保险提供者的环境中，各个市政损失的影响可能会更加全面地感觉到。•这些市场状况可能会在市政当局寻求扩大其运营和基础设施时面临进一步的挑战。但是，它还强调了战略风险融资和严格的市政风险管理的重要性。•建立新的市政部门互惠保险交易所或其他一些风险汇集结构可能是应对不断变化的保险市场状况并为市政当局提供长期溢价稳定性的有前途选择。•在有关保险定价的这些讨论中，工作组没有发现与确定保险费直接相关的联合责任的证据。据任何人都知道，根据联合和几项责任规则，从未有1％的责任发现。 工作组也没有从任何来源找到合并的数据，这些数据清楚地确定了联合的影响和对市政保险费或索赔解决方案的影响。 •尚不清楚哪些针对市政当局的索赔类型是保险费增加和总体保险成本的最重要驱动因素。 许多工作组参与者将财产索赔确定为增加保险成本的关键来源，特别是建筑法规索赔和极端天气损失。据任何人都知道，根据联合和几项责任规则，从未有1％的责任发现。工作组也没有从任何来源找到合并的数据，这些数据清楚地确定了联合的影响和对市政保险费或索赔解决方案的影响。•尚不清楚哪些针对市政当局的索赔类型是保险费增加和总体保险成本的最重要驱动因素。许多工作组参与者将财产索赔确定为增加保险成本的关键来源，特别是建筑法规索赔和极端天气损失。
计算机软件和严格产品责任
法院还必须在专利诉讼中解决计算机程序的无形性问题。计算机公司一直受到程序“盗版”的困扰，即公司未经授权复制并实际上窃取程序。28 过去，法院拒绝允许对计算机程序进行多种形式的专利保护。29 尤其是在程序没有产生“物理结果”的情况下。30 法院已开始放宽原则，允许对某些程序进行专利保护。最高法院最近裁定，作为橡胶硫化贸易过程的一部分，程序可以申请专利。31 虽然法院不一定完全肯定程序可以申请专利，但这一判决再次表明，法院认为无形性障碍不那么重要了。
运动，气候变化和法律责任
作为体育界最有影响力和最有影响力的利益相关者，体育理事机构（尤其是国家机构）具有较高的责任，以确保他们以不会加剧问题的方式来确定并全面地管理气候变化的风险，而是导致缓解和适应解决方案。但是，我们对澳大利亚国家和州体育组织的气候反应的前314名的分析表明，这远非案件。附件H中详细规定的结果表明，截至2023年9月：
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.................... ...
仓库保管员法律责任保险证书
公司负责确保索赔得到及时处理，包括确定 NTS SP 的责任，并在该责任范围内全额付款。NTS SP 因任何原因（包括 NTS SP 破产）不予合作均不构成辩护。如有必要，公司应向索赔人索取宣誓书或其他支持文件，以确定责任。应存储管理部门项目经理 (PM) 的要求，公司将在 (30) 天内提供上述保单的副本原件及其所有背书。如果保险公司未能提供足够的保护，存储管理部门 PM 保留拒绝保险公司的保险证书的权利。如果不取消上述保单，则不得取消此证书。公司或 NTS SP 必须向以下方发出三十 (30) 天书面通知才能取消或进行任何重大变更：
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。
刑事责任、机器人和人工智能系统报告
系列前言 有人说，我们正处于人工智能 (AI) 开发和使用的转折点。过去十年，数据量呈指数级增长——从 2010 年的 2 万亿 GB 增长到 2018 年底的 33 万亿 GB，预计到 2025 年将达到 175 万亿 GB——这使得人们能够汇编巨型数据集并用作开发更为复杂的人工智能系统的基础。这些系统反过来又被用于商业、军事、消费者和其他领域，以增强人类执行任务的能力，甚至完全取代人类。从自动驾驶汽车和机器人护理员到自主武器和自动化金融交易系统，机器人和其他数据驱动的人工智能系统正日益成为我们经济和日常生活的基石。自动化程度的提高将带来巨大的社会效益。然而，随着越来越多的流程在没有“人类参与者”参与的情况下进行，人们的注意力转向了这些机器人和其他自主系统如何运作、如何“学习”以及它们做出行动决策所依据的数据。即使在新加坡，这个在国际发展研究中心的政府人工智能准备指数中名列世界领先国家之一的国家，鉴于变化的速度和持续性，也不可避免地会出现这样的问题：现有的法律、法规和更广泛的公共政策体系是否仍然“符合目的”。也就是说，它们是否鼓励和推动创新、经济增长和公共福利，同时提供保护，防止滥用和对个人造成身体、财务或心理伤害？为此，新加坡法律学院的法律改革委员会（“LRC”）成立了一个机器人和人工智能小组委员会，以考虑并就法律在人工智能系统中的应用提出建议。在考虑了新加坡现行法律以及世界其他地区的法律和政策发展后，LRC 目前正在发布一系列报告，以解决人工智能背景下出现的独立法律问题。目前，国家和国际层面正在开展大量工作。在国内，新加坡政府发布了第二版《人工智能治理框架模型》，并推出了国家人工智能战略，以期从系统性和广泛应用新技术中获益。LRC 希望其报告能够补充和促进这些努力，并帮助新加坡法律（通过立法或“软法”）以一种促进机器人和人工智能驱动技术在社会和经济上有益的发展和使用的方式发展。该系列报告并不旨在为提出的许多问题提供全面的解决方案。然而，LRC 希望它能激发政策制定者、立法者、行业和政府对这些问题进行系统思考和辩论。法律界和公众。
人工智能责任及立法分析
5 https://www.thinkautomation.com/bots-and-ai/the-ai-black-box-problem 6 Gyandeep Chaudhary，《人工智能：责任悖论》，《ILI 法律评论》，2020 年夏季刊。7 Priyanka Majumdar、Bindu Ronald 等人，“人工智能、法人资格和刑事责任的确定”6 《批判性评论杂志》323（2019 年）。
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