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World File Search System侵权
1920-1980 年纽约侵权法的转变
经济学者认为，法院在处理侵权责任问题时应关注效率问题。其中最著名的是 Guido Calabresi 和 Richard Posner。除了对侵权领域经济分析的价值达成共识外，Calabresi、Posner 和其他法律和经济学者几乎在其他所有问题上都存在分歧。例如，Calabresi 的早期杰作《事故成本》使用经济分析来证明，将损害责任合法归咎于潜在被告通常会促使他们采取预防措施以防止伤害，从而将事故减少到最佳水平。相比之下，波斯纳在其早期著作中赞扬了汉德演算的效率，因为它使许多被告免于承担责任，从而降低了企业成本并促进了创业活动。除了争论效率分析是偏向原告还是偏向被告之外，法律和经济学者对效率的真正含义也存在分歧，一些人坚持帕累托最优，另一些人要求卡尔多-希克斯标准，还有一些人只要求财富最大化，以宣布一项经济举措是有效的。4
提供了广泛的侵权豁免 - 德克萨斯公立学校和...
发泄学说的严重程度。2然而，尝试的政府专有区别从管辖权到管辖权的范围不等，以至于美国最高法院将局势作为“不可避免的混乱时，当法院试图应用一条本质上不合理的法律规则时”的一个例子。3，由于对主权豁免的严酷性以及法院未能找到一些可行的规则来避免其苛刻性的原因，主权豁免权在司法或立法上在某种程度上被司法化的“重大大规模”在某种程度上废除了。14在1946年颁布了《联邦侵权索赔法》。''该法案使联邦雇员适合在其雇用范围内实施的疏忽或不法行为，以“在类似情况下与私人相同的方式”。1 6现在，大多数州都有立法，至少批准了苏州机构的同意。”7从佛罗里达州开始的几个州实现了主权豁免权的司法废除。”8这些决定通常包含对主权免疫的批判性描述，将其描述为“错误和不公正”，'19 a
解读医疗保健黑箱 AI 时代的美国侵权责任
* 法学助理教授，（马斯特里赫特）法律与技术实验室，马斯特里赫特欧洲私法研究所，马斯特里赫特大学，荷兰；研究团队成员，验证 AI 在实时手术中对癌症进行分类（CLASSICA），欧盟（资助协议编号 101057321），宾夕法尼亚州立大学迪金森法学院，美国宾夕法尼亚州卡莱尔。** 法学助理教授，宾夕法尼亚州立大学迪金森法学院，美国宾夕法尼亚州卡莱尔；联合首席研究员，WP8（法律、伦理和责任），验证 AI 在实时手术中对癌症进行分类（CLASSICA），欧盟（资助协议编号 101057321）；联合首席研究员，WP4（解决伦理/法律问题），通过人工智能个性化治疗优化结直肠癌预防（OperA），欧盟（资助协议编号 101057099）；多项首席研究员，生物伦理、法律和人类学技术研究 (BLAST)，国家生物医学成像和生物工程研究所 (NIBIB) 和国立卫生研究院院长办公室 (NIH OD)（资助协议编号 1R21EB035474-01）；联合研究员（补充项目），PREMIERE：预测模型索引和交换存储库，NIBIB 和 NIH OD（资助协议编号 3R01EB027650-03S1）；联合研究员，宾夕法尼亚州立大学 TCORS：烟草产品成分对毒性和成瘾的影响，国家药物滥用研究所 (NIDA)/国立卫生研究院 (NIH)（资助协议编号 1U54DA058271-01）。本文被选为 2024 年 AALS 年会上 AALS 法律、医学和医疗保健部门的“法律、医学和医疗保健新声音”计划。本文受益于德克萨斯 A&M 大学法学院年度卫生法会议、生物科学监管与创新 (RIBS) 研讨会和 AALS 年会参与者的反馈。对于有用的评论和对话，我们要感谢 Valarie Blake、Anjali Deshmukh、Wendy Netter Epstein、George Horvath、Nicole Huberfeld、Ryan Knox、Craig Konnoth、Matthew Lawrence、Myrisha S. Lewis、Brendan Maher、Elizabeth McCuskey、Govind Persad、Jessica Roberts、Christopher Robertson、David A. Simon、Michael Sinha、Charlotte Tschider、Allison Whelan 和 Carleen Zubrzycki。我们感谢 Kaci McNeave 和 Robin Platte 提供的出色研究协助。所有错误都是我们自己的。
合同法和侵权法下的可解释人工智能：法律激励和技术挑战
摘要本文表明，法律可能以微妙的方式为采用可解释的机器学习应用设定了迄今为止未被认识到的激励机制。在此过程中，我们做出了两项新颖的贡献。首先，在法律方面，我们表明，为了避免承担责任，医生和经理等专业参与者可能很快就会被法律强制使用可解释的机器学习模型。我们认为，可解释性的重要性远远超出了数据保护法，并且对使用机器学习模型的合同责任和侵权责任问题有着至关重要的影响。为此，我们进行了两项法律案例研究，分别涉及机器学习的医疗和公司合并应用。作为第二项贡献，我们讨论了（法律要求的）准确性和可解释性之间的权衡，并在垃圾邮件分类背景下的技术案例研究中展示了其影响。
侵权索赔申请说明 标准表格 (SF) 95
代表企业提出索赔的授权：如果索赔人是企业，则必须提交代理人提出索赔的授权。附加信息：针对美国的索赔诉讼时效为两年。这意味着索赔必须在事故/事件发生之日起两年内送达本办公室。如果您对索赔流程的任何部分有任何疑问，请随时联系 Fort Carson 索赔办公室。电话：719-526-1342。
人工智能音乐生成器输出中的版权侵权
音乐行业对颠覆性技术并不陌生。该行业似乎从非法文件共享造成的毁灭性衰退中复苏，而这似乎恰逢可能更具颠覆性的技术现象：人工智能（“AI”）。关于人工智能生成音乐的影响，人们已经讨论了很多，从所有权问题到公开权问题。然而，令人惊讶的是，关于人工智能系统输出侵权的讨论却很少。通过从最低限度用例法的角度研究人工智能音乐生成器的功能，本文将解释人工智能音乐生成器的输出如何可能侵犯授予音乐作品和录音版权所有者的独家复制权。展望未来，法院和政策制定者绝不能忽视人工智能破坏我们对人类创作的激励的能力，并制定规则，促进技术公司和版权所有者互惠互利的人工智能音乐生态系统。
《联邦侵权索赔法》（FTCA）：法律概述
几项与MILCON相关的法规要求国防部官员通知国会，特别是“适当的国会委员会”，意图行使法律或预算当局。标题10 U.S.C.§2801将这样的委员会定义为表示国会国防委员会（即众议院和参议院武装服务和拨款的委员会），以及关于由国防部众议院众议院众议院众议院众议院情报委员会常设委员会的情报组成部分或使用智慧委员会的智能委员会的情报组成部分或使用智慧委员会的智能委员会的任何项目。这些法规还可以在有关秘书继续进行项目之前提出所需的等待期。这个等待期为国会提供了监督的机会，使成员或委员会的时间有时间提出问题或提供有关单个项目的其他指导。
侵权索赔申请说明 标准表格 (SF) 95
代表企业提出索赔的授权：如果索赔人是企业，则必须提交代理人提出索赔的授权。附加信息：针对美国的索赔诉讼时效为两年。这意味着索赔必须在事故/事件发生之日起两年内送达本办公室。如果您对索赔流程的任何部分有任何疑问，请随时联系 Fort Carson 索赔办公室。电话：719-526-1342。
联邦侵权索赔法（FTCA）免费诊所计划
发起的免费诊所必须符合以下•免费诊所健康专业人员无法收到要求：任何来自个人或第三方付款人提供的服务赔偿•必须是501（c）（c）（3）组织•必须在免费提供或通过临床或通过个人卫生事件获得委托•必须获得•必须获得的服务•必须获得的服务•必须获得•不得获得服务的人•必须获得•不得获得服务的人•必须获得•不得获得委员会•必须接受•不得获得服务的人•必须获得•不得获得服务•必须获得的服务•第三方付款人（注意：允许当前允许诊所许可或认证免费的Sionals接受捐赠）提供医疗服务
生成人工智能程序使用版权材料的版权侵权
9 Banh和Strobel，生成人工智能。10 ID。 11 ID。 12 ID。 13 ID。 14 Hadi，M。U.，Al-Tashi，Q.，Qureshi，R.，Shah，S.，Muneer，A.，Irfan，M。，＆Zafar，A。 （2023）。 对大语言模型的调查：应用程序，挑战，局限性和实际用法。 techrxiv。 doi：10.36227/techrxiv.23589741.v4。 15 O'Conner，R。（2023年10月27日）。 dall-e 2实际工作。 大会AI。 https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e- 2-actally-works/。 16如何开发chatgpt和我们的语言模型。 OpenAI帮助中心。 2024年7月1日从https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-ranguage-models-are teeveloped检索。10 ID。11 ID。 12 ID。 13 ID。 14 Hadi，M。U.，Al-Tashi，Q.，Qureshi，R.，Shah，S.，Muneer，A.，Irfan，M。，＆Zafar，A。 （2023）。 对大语言模型的调查：应用程序，挑战，局限性和实际用法。 techrxiv。 doi：10.36227/techrxiv.23589741.v4。 15 O'Conner，R。（2023年10月27日）。 dall-e 2实际工作。 大会AI。 https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e- 2-actally-works/。 16如何开发chatgpt和我们的语言模型。 OpenAI帮助中心。 2024年7月1日从https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-ranguage-models-are teeveloped检索。11 ID。12 ID。13 ID。 14 Hadi，M。U.，Al-Tashi，Q.，Qureshi，R.，Shah，S.，Muneer，A.，Irfan，M。，＆Zafar，A。 （2023）。 对大语言模型的调查：应用程序，挑战，局限性和实际用法。 techrxiv。 doi：10.36227/techrxiv.23589741.v4。 15 O'Conner，R。（2023年10月27日）。 dall-e 2实际工作。 大会AI。 https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e- 2-actally-works/。 16如何开发chatgpt和我们的语言模型。 OpenAI帮助中心。 2024年7月1日从https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-ranguage-models-are teeveloped检索。13 ID。14 Hadi，M。U.，Al-Tashi，Q.，Qureshi，R.，Shah，S.，Muneer，A.，Irfan，M。，＆Zafar，A。（2023）。对大语言模型的调查：应用程序，挑战，局限性和实际用法。techrxiv。doi：10.36227/techrxiv.23589741.v4。15 O'Conner，R。（2023年10月27日）。dall-e 2实际工作。大会AI。https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e- 2-actally-works/。 16如何开发chatgpt和我们的语言模型。 OpenAI帮助中心。 2024年7月1日从https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-ranguage-models-are teeveloped检索。https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e- 2-actally-works/。16如何开发chatgpt和我们的语言模型。OpenAI帮助中心。2024年7月1日从https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-ranguage-models-are teeveloped检索。