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推荐引用 推荐引用 Celeste Shen，生成人工智能时代的合理使用、许可和作者权利，22 N W . J. T ECH . & I NTELL . P ROP . 157 (2024)。https://scholarlycommons.law.northwestern.edu/njtip/vol22/iss1/4
摘要 — 生成式人工智能技术的兴起给版权法带来了前所未有的挑战，特别是在人工智能训练过程中对受版权保护作品的合理使用方面。生成式人工智能工具（例如 ChatGPT）在大量数据集上进行训练，这些数据集通常包含受版权保护的材料，通常未经作者同意或使用补偿。这种广泛的未经授权的使用导致了法律纠纷，原告声称在训练人工智能模型中使用受保护的文本构成侵犯版权行为。本说明研究了合理使用原则在生成式人工智能中的应用，分析了四个法定因素中的每一个，以证明生成式人工智能对受版权保护内容的商业复制不具有变革性，损害了原创作品的市场，不应被视为合理使用。
推荐引用 推荐引用 Chris Chambers Goodman，AI，你能听到我的声音吗？促进政府使用人工智能技术的程序正当化，28 Rich。JL & Tech 700 (2024)。网址：https://scholarship.richmond.edu/jolt/vol28/iss4/3
摘要 本文探讨了算法、机器学习和人工智能 (AI) 在法律程序和决策中的宪法含义，特别是在正当程序条款下。关于亨利·弗伦德利法官提出的美国宪法程序正当程序原则 1，使用人工智能做出的判决似乎违反了其中的一两个原则。例如，人工智能系统可能提供出示证据和通知拟议行动的权利，但不提供任何有意义的交叉质询、了解反对证据或判决背后的真正理由的机会。通知也可能不充分，甚至令人难以理解。本文分析了在使用人工智能系统时遵守程序正当程序的挑战，解释了计算机辅助法律决策的限制，并评估了其他司法管辖区（包括欧盟 (EU) 和英国 (UK)）公平人工智能程序的政策。在现有文献的基础上，本文探讨了人工智能发展过程的各个阶段，指出了可能出现偏见的不同点，从而破坏了程序正当程序原则。此外，本文还讨论了人工智能机器学习模型的核心关键变量，并提出了负责任的人工智能设计框架。最后，本文提出了一些建议，以随着技术的发展促进美国的司法利益。
推荐引用 推荐引用 Samuel D. Hodge Jr.，《人工智能在医疗保健中的医学和法律影响 - 未解决的法律领域》，28 Rich. JL & Tech 405（）。可从以下网址获取：https://scholarship.richmond.edu/jolt/vol28/iss3/1
[1] 詹姆斯“吉姆”科里根在工作了一天后回到家，头痛欲裂，而且随着时间的推移，头痛愈演愈烈。2 他躺下，但房间开始旋转，视力模糊。他感觉到有什么不对劲，便去了急诊室，等候区里挤满了寻求医疗救助的人。一名护士叫来了吉姆，她从屏幕上读出了各种问题。他的回答产生了计算机响应，表明他可能中风了，需要进行计算机断层扫描 (CT)。病人立即被送往放射科，进行了 CT 扫描。二十秒后，计算机显示吉姆患有缺血性中风，并通知主治医生病人需要组织型纤溶酶原激活剂来溶解血栓，恢复脑血流。3 采取了适当的措施，病人迅速成功康复。 [2] 这一场景并非科幻电影的剧本，而是人工智能 (AI) 如何推动医疗保健发展的表现。通过使用与人类相似的技术，
推荐引用 推荐引用 Samuel D. Hodge Jr.，《在替代性争议解决中使用人工智能是可行的选择还是一厢情愿的想法？》，24 Pepp. Disp. Resol. LJ 91 (2024) 可访问以下网址：https://digitalcommons.pepperdine.edu/drlj/vol24/iss1/3
* Samuel D. Hodge Jr. 是天普大学的教授，教授法律、解剖学和法医学。他撰写了 700 多篇出版物、六本医学教材和两本法律书籍。他还是争议解决研究所的调解员和中立仲裁员，以及医学和法律事务的全国公共演讲者。Hodge 教授撰写了多篇关于人工智能在不同背景下的应用的文章。 1 生成式人工智能可能会从根本上改变法律实践，THE E CONOMIST（2023 年 6 月 6 日），https://www.economist.com/business/2023/06/06/generative-ai-could-radically-alter-the-practice-of-law?utm_medium=cpc.adword.pd&utm_source=google&ppccampaignID=17210591673&ppcadID=&utm_campaign=a.22brand_pmax&utm_content=conversion.direct-response.anonymous&gad_source=1&gclid=CjwKCAiAhJWsBhAaEiw AmrNyq5G4kIw31ce8BecM- YHV5LS1gjL4H5wxutYCAhenX_4GyMcVdSzNZxoCQLcQAvD_BwE &gclsrc=aw.ds。
推荐引用 推荐引用 S. Sean Tu、Amy Cyphert 和 Samuel J. Perl，《人工智能：法律推理、法律研究和法律写作》，25 M INN. JL S CI. & T ECH. 105 (2024)。网址：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/11
然而，法律分析并非仅仅基于类似的事实情况。制定法律论据可能是律师最重要的一步，需要了解法律背后的公共政策和制定法律的基础法律理论。如果事实与先前的案件不完全相同，那么了解哪些事实对于区分先前的裁决或类比到有利于客户立场的先前裁决最重要，可能是胜败的关键。这一步不仅需要了解关键的事实差异，还需要了解所使用的潜在法律理论，以及法律或先前先例案件背后的公共政策的作用。创建法律论据需要类比推理；人工智能的无监督甚至自我监督学习可能会在帮助律师创建制胜的法律论据方面发挥越来越重要的作用。
推荐引用 推荐引用 Kevin Frazier，《人工智能时代的法律实践 - 实践指南：如何将人工智能和新兴技术融入您的实践并遵守示范规则 3.1》，25 M INN . J.L. S CI . & T ECH . 67 (2024)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/10
AI Nexus：一些 AI 工具 3 有助于识别和起草法律论据。4 未能检查据称支持这些论点的来源并验证这些论点是否符合法律的律师可能会违反 MRPC 3.1 和联邦民事诉讼规则 (FRCP) 规则 11。在哪里：特别注意蒙大拿州、新泽西州、纽约州、俄勒冈州、田纳西州和威斯康星州的 MRPC 3.1 州版本；这些司法管辖区的 MRPC 3.1 各自版本在使用 AI 工具方面与标准规则有实质性不同。5 如果您在这些州中的任何一个州执业，请务必查看下面的“实质性州差异”部分。如何：通过彻底记录和验证您的索赔的法律支持来遵守 MRPC 3.1。6 原因：避免根据《联邦民事诉讼规则》第 11 条受到司法制裁，并避免根据该州版本的 MRPC 3.1 条受到州律师协会纪律处分。7
推荐引用 推荐引用 He, Jonathan 和 Xin, ChunSheng (2021) “开发人工智能聊天机器人以支持中学和高中网络安全营的管理”，网络安全教育、研究与实践杂志：第 2021 卷：第 1 期，第 6 篇文章。DOI：https://doi.org/10.62915/2472-2707.1077 可从以下网址获取：https://digitalcommons.kennesaw.edu/jcerp/vol2021/iss1/6
摘要 摘要 在整个互联网中，各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来，我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19，我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此，我们决定开发一个聊天机器人，以减少电子邮件和电话的数量，以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为，与其直接在网站上发布许多常见问题（许多人可能对此不感兴趣），不如使用聊天机器人，以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明，聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用；89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好；89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好，聊天机器人非常有帮助，帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题；75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人；总体而言，82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用，它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作，我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题，以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。
推荐引用 推荐引用 Schwartz, David 和 Te'eni, Dov (2024) “人工智能在情境中的知识创造、管理和消费”，信息系统协会杂志，25(1)，37-47。 DOI：10.17705/1jais.00862 可从以下网址获取：https://aisel.aisnet.org/jais/vol25/iss1/12
这会是我们写的最后一篇社论吗？或者说，会不会是我们写的最后一篇社论？根据本期特刊中提出的观点，人工智能完全接管期刊出版流程是完全有可能的，从人工智能生成的评论开始，正如我们的一些撰稿人所讨论的那样，直到实现完全由人工智能驱动的期刊，包括社论。但是，您将在本期特刊中遇到的其他观点则表明，我们作为编辑的角色仍然至关重要，提出的各种理由表明，在学术期刊文章的制作、评估和出版的各个方面保持高水平的人类参与非常重要。但在质疑我们在期刊生态系统中的角色时，我们提出了一个基本问题，即未来的知识生产应该采取何种形式，这是我们的许多撰稿人所探讨的一个基本问题。您将要阅读的其他观点探讨了作者、编辑、审稿人、出版商和最终读者的当前角色，这些角色受到现有制度动态的支持，而这些动态本身可能会让位于新的认识论基础和以新方式产生、验证和共享的知识单元。变革之风正在吹拂，我们最好开始弄清楚如何扬帆起航。
推荐引用 推荐引用 ATALI, GÖKHAN; PEHL İ VAN, İ HSAN; GÜREV İ N, B İ LAL; 和 Ş EKER, HAL İ L İ BRAH İ M (2021) “基于元启发式的人工智能算法中的混沌：简要回顾”，土耳其电气工程与计算机科学杂志：第 29 卷：第 3 期，第 3 篇文章。https://doi.org/10.3906/elk-2102-5 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol29/iss3/3
随着科学技术的发展，优化问题的复杂性也成倍增加。在工程和其他技术问题中，利用优化方法实现利润最大化或损失最小化一直是最重要的目标之一。为了加速问题的解决，人们开发了采用元启发式方法的优化问题解决方案算法，这些算法通常受到自然界生物、物理事件、群体行为等的启发。元启发式算法是一种启发式方法，它可以为计算能力不完整或有限的优化问题提供足够好的解决方案，该算法使用了计算机科学和数学优化中的高级程序。这些算法通常可以快速收敛到最优值，计算简单且易于实现。
推荐引用 推荐引用 Kohn, Miriam (2022) “Clearview AI、TikTok 和国际法中的面部图像收集”，《芝加哥国际法杂志》：第 23 卷：第 1 期，第 13 条。可从以下网址获取：https://chicagounbound.uchicago.edu/cjil/vol23/iss1/13
私营公司对面部图像的收集在全球范围内呈上升趋势，这对经济发展和隐私法都具有重大影响。本评论以面部识别技术公司 Clearview AI 和视频共享应用程序 TikTok 为案例研究，以研究这些做法引发的问题。在总结联合国 (U.N.) 和欧盟 (E.U.) 建立的相关法律制度后，将欧盟隐私制度应用于 TikTok 最新的隐私政策。该评论最后提出更新欧盟和联合国隐私制度，以更有效地规范 TikTok 的数据收集和类似的商业行为。这些拟议的更新包括将所有面部图像视为欧盟制度下的特殊类别生物特征数据，并修改联合国制度以专门涵盖数字隐私。