2024年2月6日,华盛顿特区上诉法院巡回法院在美国诉特朗普诉特朗普案中裁定。1在三名法官小组的一致意见中,前美国总统强调不能免受刑事起诉,因为他们在任职的行为。2尽管不到一个月前就提出了上诉,但法院的裁决已被备受期待。3首先,总统免疫的问题可能会对2024年总统大选产生深远的影响。4上诉人前总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)目前正在寻求连任,他因涉嫌参与2020年1月6日在美国国会大厦大楼的骚乱而受到联邦起诉。5上诉法院的裁决 - 特朗普受到起诉和审判的裁决,他们开辟了可能必须从狱中进行第二个总统任期的可能性。6此外,巡回法院裁决后的几周,人们广泛猜测雄鹿将在这里结束。尽管或可能是由于高风险,但最高法院以前曾表示不愿意
14. 可以为某些目的进入许可证、钻井保留地、租约或执照中包含的土地 33 15. 许可证、钻井保留地、租约或执照授予的权力 34 15A.进入保护区进行勘探等活动需经部长同意 34 16. 在某些情况下,勘探等活动需经所有者或受托人同意 36 17. 对私人土地所有者和占用者的补偿 36 18. 许可区、钻井保留区、租赁区或特许区附近的私人土地所有者可能有权获得补偿 37 19. 对进一步损害的补偿 38 20. 许可证、钻井保留区、租赁区或特许持有人不得在私人土地上开始作业,直至收到补偿或达成一致意见 38 21. 因改良设施受损和间接损害而向牧场租赁、木材租赁或供原住民使用和受益的租赁的承租人支付的补偿 39 22. 部分补偿的确定 40 23. 补偿担保 40 24. 不支付补偿的事项 41 24A向原住民土地持有人支付赔偿的责任 41 25. 授权 42
定期会议。秘书作为主席,可以召集董事会定期会议。在定期会议上,董事会成员可以提供个人或多名成员的非共识建议和建议。秘书可以主持讨论,促进董事会成员之间的辩论,并为董事会确定或从董事会成员那里获得讨论主题。不得在定期会议上寻求董事会共识建议和建议。董事会不得对个人或多名成员的非共识建议和建议进行投票,秘书可以自行决定采纳非共识董事会成员的建议。无论有多少成员同意某一意见,董事会都不得提出共识建议,任何表达的意见都不得称为董事会的共识建议。会议记录应记录向秘书提出的个人和多名成员的非共识意见和建议。秘书可要求个别董事会成员以书面形式正式化个人或多名成员的意见。秘书可向政府和私营部门人工智能社区提供他已批准的个人或多名成员建议,并以适当方式公开披露这些建议,并符合相关法律授权。秘书可将例行会议中的事项提交投票会议,以投票方式确定是否就某项建议达成共识、绝对多数或一致意见,如董事会章程所述。
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克服了阻碍其进步的两个障碍:缺乏足够的财政资源和决策过程的缺陷。为了处理共同体财政问题,委员会在 2 月向成员国提交了一份文件,连同其任期后半段的计划,该文件旨在促进考虑和讨论扩大自身资源的方法。委员会将根据所表达的观点和自己的思考,在 5 月底之前准备正式提案。关于第二点,委员会主席坚持必须迅速而明确地做出决定。“当最终做出共同体决定时,只能被描述为‘太少、太晚’,这种做法已不再令人接受,”他表示。“一个不断被推迟的决定将失去任何意义,欧洲也将失去其公信力”。如果只适用条约的规定,就可以更快地做出决定。不断寻求对不良问题的一致意见,即使条约没有要求,也会使共同体陷入瘫痪。正如在扩大问题清单中所承诺的那样,委员会已经向理事会提交了一些关于机构事务的建议,旨在鼓励理事会将更多的行政任务委托给委员会,并增加其做出多数决定的领域的数量。这种投票需要议会的正式同意,因此议会将更密切地参与共同体的立法进程。
人工智能 (AI) 中的解释可确保复杂 AI 系统的用户了解系统行为的原因。用户对系统行为的期望会发挥一定作用,因为他们共同决定了解释的适当内容。在本文中,我们研究了当系统以意外方式运行时用户所需的解释内容。具体来说,我们向参与者展示了涉及自动文本分类器的各种场景,然后要求他们在每种场景中指出他们喜欢的解释。一组参与者从多项选择问卷中选择解释类型,另一组参与者必须使用自由文本回答。当输出符合预期时,参与者对于首选的解释类型表现出相当明确的一致意见:大多数人根本不需要解释,而那些需要解释的人则希望得到一个解释,说明输入的哪些特征导致了输出(事实解释)。当输出不符合预期时,用户也喜欢不同的解释。有趣的是,在多项选择问卷中,一致性较低。然而,自由文本回答略微表明,他们更倾向于描述人工智能系统的内部运作如何导致观察到的输出(即机械解释)的解释。总体而言,我们表明用户期望是确定最合适的解释内容(包括是否需要解释)的重要变量。我们还发现不同的结果,尤其是当输出不符合预期时,这取决于参与者是通过多项选择还是自由文本回答。这表明对精确实验设置的敏感性可能解释了文献中的一些变化。
摘要。可解释人工智能 (XAI) 正在迅速成为一个新兴且快速增长的研究领域;然而,尽管 XAI 可以为人工智能在该行业的应用带来潜力,但它在医疗保健领域的应用仍处于早期阶段。仍有许多挑战有待解决,包括制定解释标准、不同利益相关者与模型之间的互动程度、质量和性能指标的实施、安全和问责标准的一致意见、将其集成到临床工作流程和 IT 基础设施中。本文有两个目标。第一个是介绍文献调查的总结结果,并强调可解释性的最新进展,包括 XAI 在医疗保健行业的差距、挑战和机遇。为了更容易理解和加入这个研究领域,我们建议采用综合分类法对可解释性方法进行分类。第二个目标是问一个问题,即通过特定的问题/领域视角,应用一种新的方式来看待可解释性问题空间,并以与 AutoML 类似的方式自动化该方法,是否有助于缓解上述挑战。在文献中,人们倾向于从模型优先的角度来看待人工智能的可解释性,这将具体的问题和领域放在一边。例如,患者生存模型的可解释性与解释医院费用程序计算相同。有了明确确定的 XAI 应该应用的问题/领域,范围就很明确,使我们能够(半)自动地找到合适的模型,优化它们的参数及其解释、指标、利益相关者、安全/问责水平,并提出将它们整合到临床工作流程中的方法。
1 英国创新战略:创造未来,引领未来——GOV.UK(www.gov.uk) 2 5G 供应链多元化战略——GOV.UK(www.gov.uk) 3 保护对实施标准至关重要的技术的专利称为标准必要专利 (SEP)。 4 “SEP 持有人”。持有一项或多项被宣布为标准必要专利的公司,并承诺以 FRAND(公平、合理和非歧视)条款进行许可。也称为“SEP 所有者”。 “实施者”。通过直接或间接使用被宣布为标准必要技术,按照行业标准生产商品和/或服务的公司。 5 主要从事制定、协调、颁布、修订、修正、重新发布、解释和以其他方式维护标准(在行业和技术专家的帮助下)等活动以满足行业或领域需求的组织。又称“标准制定组织”(SSO)。 6 经济合作与发展组织(OECD)将市场力量定义为“一家公司(或一组公司)将价格提高并维持在竞争水平之上的能力。市场力量的行使会导致产量下降和经济福利损失。” 7 所谓的“拒付”是指实施者推迟同意许可以逃避支付许可费或向 SEP 持有人施压,迫使其同意低于公平或合理的许可费的做法。对于实施者的哪些行为构成拒付,人们尚无一致意见。有关拒付的更多观点,请参阅第 2 节竞争与市场运作。 8 所谓的“拒付”是指 SEP 持有人要求收取高于公平合理费率的过高许可费的做法。有关市场力量的更多信息以及与拒付和市场力量相关的更多回应,请参阅本报告第 2 节。
上诉人提出六个上诉问题:(1)本法院是否无法根据《统一军事法典》第 66 条和《美国法典》第 10 编第 866 节进行审查,因为裁决含糊不清,政府引入了两项可以满足指控 II 中规范 4 的要素的法案,但只有一项法案受到指控,成员们没有收到关于两项法案中哪一项是受到指控的行为的指示,也无法知道成员们对哪一项法案进行了投票,或者他们是否就同一项法案达成了一致意见;(2)军事法官在没有适当指示的情况下指示成员审查他们已完成的调查结果工作表并讨论在小组主席在宣布调查结果之前缺席的情况下,其余七名成员中是否有六人同意他们的调查结果,从而犯下了有偏见的错误;(3)上诉人是否被剥夺了第六修正案 3、第五修正案 4 正当程序条款和第五修正案平等保护权所保证的一致裁决权; (4) 上诉人的审判记录是否实质上不完整,因为其中省略了军事法官对辩方根据 Mil. R. Evid. 404(b) 提出的排除证据和辩论动议的裁决,而该裁决本应记录在上诉证据 XXX 中;(5) 当政府向本法院提交的文件缺少 RCM 1112(b) 规定的必需项目时,政府向本法院提交的不完整审判记录是否没有“取消美国诉莫雷诺案,63 MJ 129 (CAAF 2006)”及其后续案件中关于审判后拖延的推定;(6) 军事法官驳回辩方要求提供精神健康记录进行不公开审查的动议是否错误。
A. 引言 在本文中,我借此机会简要介绍两位德国哲学家的核心思想,他们的工作与机器智能时代的法治高度相关。目前,英美道德和法律哲学占主导地位,强调功利主义或特定类型的新康德主义道德哲学,这要求进行一些反向思考,而《德国法律杂志》似乎是进行这种思考的正确场所。生物学家和哲学家 Helmuth Plessner 的开创性著作《有机生命和人类的层次》(1928)1 的英译本最近推出,这引发了人们对人类和机器智能之间差异的根本反思,包括对个性化微定位所依据的行为主义的尖锐批评。 2 Plessner 的核心发现基于他所谓的人类的中心位置性,这与律师兼法哲学家古斯塔夫·拉德布鲁赫在其《法哲学》(1932 年)3 中的关键见解相呼应,尤其是法律由反律法主义目标定义的观点。AI 通常代表人工智能,这是一个相当模糊的概念,无论是专家之间还是受其所谓颠覆性影响的人之间都没有达成一致意见。因此,AI 最好理解为自动推理,最好描述为机器智能。基于 Plessner 的观点,我认为当前的机器智能与人类智能有着根本的不同。我的观点是,正是人类智能是深度人工智能,而机器智能仅仅是自动化的。这与认识、欣赏和保护法律的人工智能性质及其为人类社会提供的特定智能的重要性有关。最后,我认为,正确理解机械代理的“存在模式”将是欧盟在 2020 年代面临的主要挑战之一。如果我们做对了,我们应该能够避免追求确定性 4,而这种追求既是信息资本主义 5 也是以国家为中心的监控 6 的基础。两者都建立在错误的愿景之上