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穆斯林专家对人工智能看法的初步调查
当今穆斯林生活中人工智能 (AI) 技术的应用范围广泛且仍在不断扩大，对此人们应该引起高度关注。从智能手机、无人机、机器人、自动驾驶汽车和武器技术的使用来看，人工智能带来的变革具有显著的积极意义，但仍有许多问题有待讨论和思考。事实上，一些穆斯林可能仅仅认为人工智能的快速发展是电影中流行的科幻小说的一部分。这种无知的观点是危险的，因为穆斯林可能对不可预见的人工智能影响没有警觉，尤其是当它超越伊斯兰道德或法律界限时。这些解释应该为当今的穆斯林专家提供适当的背景，让他们重新思考他们对人工智能对穆斯林社会变革性影响的看法。因此，这项初步研究旨在收集穆斯林专家对人工智能相关问题的专业看法。采用横断面研究设计的定量方法，37 位专家回答了通过电子邮件发送给他们的个人在线问卷。调查结果普遍表明，受访者对人工智能对穆斯林消费者的更大影响程度不敏感。然而，大多数受访者都同意迫切需要制定法规，以便人工智能能够适应并发挥其在改善穆斯林生活方面的好处。这表明，对人工智能研究和技术制定全面而严格的法规以遵守伊斯兰教义的重要性。建议制定一个由 Maqasid al-Shari'ah 支撑的特定框架来解决人工智能影响的各种当代问题。
推荐引用 推荐引用 Raymond H. Brescia，《机器人与掠食者：生成人工智能能否帮助解决消费者债务诉讼中的司法差距？》，51 Fordham Urb. LJ 1553 (2024)。网址：https://ir.lawnet.fordham.edu/ulj/vol51/iss5/7
随着 2023 年初生成式人工智能的普及，许多人担心这项技术创新可能会减轻人类执行一些重复和简单任务的负担，并可能使他们失去生计。这也引发了这样的担忧：这项技术以及相关技术最终可能会取代包括律师在内的工人。公众（包括法律界人士）对生成式人工智能 (GenAI) 的最初热情很快就被浇灭了，因为律师开始依赖这项技术的工作成果来帮助他们准备法律文件，结果相当不幸。在某些情况下，律师因提交带有 GenAI“幻觉”的文件而受到法官的制裁，即该技术“找到”了法律命题的权威，而实际上并不存在这样的权威，这些律师依赖这些权威而损害了他们的利益。鉴于这些以及其他 GenAI 证明无法满足律师在为客户服务时必须满足的最基本标准的经验，人们对这项技术的最初兴奋逐渐消退。然而，律师和技术人员仍在继续探索利用 GenAI 的方法，使法律行业的工作更加高效和有效，同时确保律师能够履行其道德义务，即使他们部署新技术来尝试满足客户的法律需求。虽然 GenAI 和其他相关技术（如机器学习）可能会在未来取代法律行业的部分（如果不是很多）职能，但这些新技术的引入可能有助于满足该行业目前未能满足的需求。也就是说，GenAI 确实
人工智能的道德使用。......
机器学习技术正在改变法律体系的运作方式，刑事司法将是发生最根本变化的领域。鉴于刑事司法体系涉及的基本权利和利益，这也是人工智能 (AI) 不假思索的应用最令人不安的领域，也是对个人权利威胁最大、法治可能遭受意外损害的领域。这些问题将（并且正在）在整个刑事司法体系中发生：从刑事调查过程中数据驱动的预测警务系统，到假释申请中的累犯预测和审判后的量刑建议系统。人工智能对刑事司法体系正常运作的风险将因执法和刑事司法体系面临的商业压力、党派政治利益以及司法机构和法律界普遍缺乏技术理解而加剧。尽管这种愿景是反乌托邦的，但我们仍有机会利用人工智能技术来改善犯罪侦查、起诉和判刑犯罪者、帮助揭露歧视、确保整个系统的平等待遇以及识别不公平和不公正的待遇。深思熟虑并适当使用“合乎道德的”人工智能系统可以极大地帮助司法管理和法治。在本文中，我们提出了一个框架，用于系统地将人工智能应用于刑事司法系统，以确保该系统以规范增强、更有效和高效的方式运行。在提出这个框架时，我们努力应对这样一个现实：人类天生就不喜欢计算机做出对人们的生活有重要影响的决策。
了解生成式人工智能时代的发现义务
虽然法律界正在努力解决一些棘手的话题，例如适当的用例、潜在的偏见、特权和保密性考虑以及使用 OpenAI 的 ChatGPT 和其他生成性人工智能工具时的法律道德应用，但重要的是要展望未来，思考如何在证据开示中解决这些工具的使用问题。本文讨论了诉讼律师在联邦法院诉讼中处理生成性人工智能工具产生的证据开示时应考虑的最佳实践和战略见解。本文还考虑了企业生成性人工智能政策的制定，这些政策将解决与使用生成性预训练转换器（或 GPT，许多聊天机器人的基础大型语言模型）工具相关的各种问题。保存义务在过去几年中，诉讼律师越来越多地看到，有关其他各种各样、更现代的数据源（如移动数据、超链接和协作工具）的义务和可发现性的问题成为证据开示纠纷的关注领域。随着司法部门解决这些义务应如何适用于新兴技术，有关相关性和相称性的法院命令已定期发布。保存生成式 AI 提示本身就存在挑战。动态响应 GPT 工具带来的独特挑战之一是响应的动态性质。这些模型根据输入提示生成文本响应。但是，这些响应不是静态的，可能会根据模型的参数、上下文甚至在不同时间输入的相同提示而变化。这种动态特性使得捕获和保存与特定提示相关的特定响应变得具有挑战性。没有跟踪功能
2010 年 4 月至 6 月事故‘原因’声明——是……
特写 5 事故“原因”声明——它过时了吗？作者：Robert MacIntosh (MO0996)，国家运输安全委员会——经过多年的使用和滥用，现在是时候省略附件 13 调查过程中的这个传统步骤了吗？ 10 让通用航空更安全作者：Philippe Plantin de Hugues，民航安全调查局——作者展示了如何通过更广泛地使用轻型飞行记录器来改善通用航空 (GA) 的事故预防。 14 检查事故成本分析作者：Simon Mitchell 博士，RTI Ltd，伦敦，Graham Braithwaite，克兰菲尔德大学安全，英国——作者说明了法律界使用的事故成本方法，即初级、次级和三级成本分类，如何能够极大地提高航空事故调查员制定令人信服、论证充分和完全合理的安全建议的能力。 18 电传操纵事故回顾 作者：RL (Dick) Newman 博士和 AA (Tony) Lambregts，FAA—在电传操纵 (FBW) 飞机的历史中，作者研究了民用 FBW 飞机的服务历史，使用了多个 FBW 事故和严重事故征候数据库。 23 使用 ADS-B 进行事故调查和预防 作者：David Zwegers，Embry-Riddle 航空大学—作者研究了广播式自动相关监视 (ADS-B) 的工作原理和在 ERAU 的使用情况，以展示其多功能性如何有助于将空中和地面的安全提升到一个新的水平。 部门 2 目录 3 总裁的观点 26 ISASI 综述 30 ISASI 信息 32 谁是谁 — Parker Aerospace 的简要企业会员简介
美国反对可再生能源设施
© 2023 哥伦比亚法学院萨宾气候变化法中心 萨宾气候变化法中心开发应对气候变化的法律技术，培训法学院学生和律师使用这些技术，并为法律界和公众提供有关气候法律和法规关键主题的最新资源。它与哥伦比亚大学气候学院的科学家以及众多政府、非政府组织和学术组织密切合作。 萨宾气候变化法中心 哥伦比亚法学院 纽约西 116 街 435 号，邮编 10027 电话：+1 (212) 854-3287 电子邮件：columbiaclimate@gmail.com 网址：https://climate.law.columbia.edu/ Twitter：@ColumbiaClimate 博客：http://blogs.law.columbia.edu/climatechange 免责声明：本报告由萨宾气候变化法中心独自负责，不反映哥伦比亚法学院或哥伦比亚大学的观点。本报告是一项学术研究，仅供参考，不构成法律建议。信息的传输无意建立发送者和接收者之间的律师-客户关系，接收也不构成发送者和接收者之间的律师-客户关系。任何一方在未事先寻求律师建议的情况下，均不得采取行动或依赖本报告中包含的任何信息。 2021 年 9 月报告协调编辑：Hillary Aidun 2021 年 9 月报告作者：Radhika Goyal、Kate Marsh、Neely McKee 和 Maris Welch 2022 年 3 月更新协调编辑：Jacob Elkin 2022 年 3 月更新作者：Leah Adelman 和 Shane Finn 2023 年 5 月更新作者：Matthew Eisenson，由 Yanzhao Chang 和 Harmukh Singh 协助
法律文件中的生成性AI，窃和侵犯版权
本文分为三个部分。第一部分研究生成的AI，特别是大型语言模型（LLMS）。It focuses especially on three crucial technical aspects of these tools that bear on the issues of plagiarism and copyright: the presence of copyrighted materials in the data training set, the ability of researchers to prompt the tools to reproduce verbatim entire sections of copyrighted material as outputs, and the possibility that entire sections of copyrighted materials could be reproduced verbatim as outputs in the absence of intentional prompting (in other单词，用户可以提示工具并在不知不觉中获得受版权保护的材料的可能性）。第二部分探讨了法律界对窃的概念所采取的混乱和不寻常的方法。与许多其他专业不同，并且与他们作为法律专业的学生的经历相反，通常鼓励律师“ pla窃”，使用样板文件或重用其他人撰写的整个简介。鉴于此，使用生成AI是否构成律师的“窃”？这个问题的答案几乎不清楚，并且取决于许多活动部件。最后，第三部分探讨了生成AI的使用如何有可能为在实践中使用LLM的律师提出版权侵权问题。已经针对生成AI开发人员提起了十二起诉讼，其中一些声称训练这些工具的过程构成了侵犯版权，因此任何使用工具的使用本身就是侵权。这些诉讼刚刚通过法院制度努力，因此，对某些侵权理论的最终司法解决仍然是多年的。但是，我们已经知道这些工具从数据培训中重现文本的能力的知识应使律师在使用LLMS时停顿。
华盛顿州的海洋碱度增强的调节
萨宾气候变化中心法律制定了应对气候变化，培训法律专业学生和律师使用的法律技术，并为法律界和公众提供有关气候法和监管中关键主题的最新资源。它与哥伦比亚大学气候学校的科学家紧密合作，并拥有各种政府，非政府和学术组织。Sabin Center for Climate Change Law Columbia Law School 435 West 116th Street New York, NY 10027 Tel: +1 (212) 854-3287 Email: columbiaclimate@gmail.com Web: https://climate.law.columbia.edu/ Twitter: @ColumbiaClimate Blog: http://blogs.law.columbia.edu/climatechange免责声明：此报告仅是Sabin气候变化法中心的责任，并不反映哥伦比亚法学院或哥伦比亚大学的观点。本报告是一项仅供参考目的提供的学术研究，不构成法律建议。信息的传输不是打算创建的，并且收据不构成，这是发件人和接收者之间的律师 - 客户关系。，没有任何一方不得采取或依靠本报告中包含的任何信息，而不会先寻求律师的建议。关于作者：Ashwin Murthy是Sabin气候变化法中心的负面排放研究员。Korey Silverman-Roati是Sabin中心的碳管理和负排放的高级研究员。致谢：本文的准备得到了Spitzer Trust的慷慨支持。封面图像：Puget Sound，n nitional W Ildlife f Ederation。Romany M. Webb是萨宾中心的副主任，哥伦比亚法学院的研究学者，哥伦比亚气候学校的气候辅助助理教授以及哥伦比亚新闻学研究生院的气候科学高级顾问。
打响最后一场人才争夺战 - JD Supra
将军们经常被指责“打最后一场战争”——即采用以前奏效的战术，并试图避免上次犯下的错误。战争往往不会重演，但我们在应对每一场新冲突时，却倾向于重复我们的战略和反应。这种现象与法律界所谓的“人才战争”有关。在金融危机和整个经济衰退期间，关于这场战争的讨论已经逐渐消退，但这些战斗仍在继续。第一年律师的现行价格回到了 160,000 美元，而且可能还会更高，而横向收购和律师事务所合并（获得所需人才的传统捷径）继续升温。然而，实施这些策略的律师事务所领导者很可能正在吸取以往人才争夺战的教训，当时，从“顶级”法学院招募“最优秀、最聪明”的新毕业生，或者让这位令人垂涎的合伙人获得丰厚的商业回报至关重要。这些看起来越来越像是不完整的作战计划，甚至完全是错误的。例如，没有人相信，即使是“顶级”法学院也能很好地为毕业生做好执业准备，也没有人能为如何定义“顶级”提供合理的理由。不仅如此，尽管美国律师最近的一项研究表明，律师奖金对提高律师保留率毫无作用，但各家律师事务所仍在竞相提高律师奖金。对横向员工来说，情况更糟。今年早些时候，《律师报》报道的一项英国调查发现，横向收购失败的比例高得惊人。在一项对五年内近 2,000 名横向招聘人员的研究中，33% 的人在三年内离开了新公司；在五年的时间跨度内，这一数字上升到 44%。想想那些没有成功新员工所浪费的时间和金钱。这些是旧策略不再有效并且需要新策略来取代它们的第一个迹象。因此，在制定人才战略时，请考虑下一个战场：未来更精简、更精简的律师事务所。
人工智能的法律和伦理观点
从开发自动化机器人制造到解决美国国债问题，人工智能的分析能力可能非常强大。我们正在向人工智能社会过渡，就像 20 世纪初的工业革命一样。希望通过本文，您能更好地了解国内和国际的人工智能。使用人工智能技术的例子有很多。有几个是按顺序排列的。考虑一下石油行业。为了让石油公司找到石油，地质学家使用人工智能从世界各地收集有关最佳石油储备位置的数据。然后使用人工智能计算公司最有效的石油开采方案。因此，公司的运营效率非常好。能源公司受益，并可能能够将节省的成本转嫁给消费者。另一个很好的例子是人工智能用于研究无法治愈的疾病的治疗方法。人工智能可用于收集数据、分析信息和推荐疗法。这些重要的医学突破可能会改变医学领域的格局。人工智能嵌入软件开发、无人驾驶汽车以及人力资源和法律实践等领域。人工智能在政府中用于交通调查、行政效率和犯罪现场调查等领域。许多国家将面部识别用于安全目的，以及政府会议和数据分析的最佳安排。在银行业，人工智能用于投资和评估。在教育领域，人工智能用于开发课程并向教育工作者提供有关课程有效性的反馈。人工智能用于营销预测和成本会计效率分析。人工智能将使我们生活的许多方面变得更好。然而，人工智能的广泛使用将产生法院尚未确定的法律责任问题以及正在制定的监管问题。此外，人工智能还对管理产生影响。许多人认为人工智能热潮将消除工作岗位并对社会经济版图产生不成比例的影响。如果人们流离失所或被解雇，人工智能将影响美国劳动者的钱包。仓储和许多其他重复性工作将被淘汰。另一个即将发生的变化是人工智能和人类可能意见不一。例如，众所周知，人工智能是错误的。在法律界，人工智能在案例引用和实际现有案例分析方面一直大错特错。在医学领域，人工智能确实存在一些缺陷，医生对医疗意见存在分歧