* 早期版本于 2018 年 12 月发布,标题为“注意力不集中经济的福利定理”。我们感谢 Jakub Steiner 和 John Leahy 分别在 2019 年和 2021 年 ASSA 会议上讨论我们的论文;感谢 Daron Acemoglu、Benjamin Hébert、Jennifer La'O、Stephen Morris、Alessandro Pavan 和 Harald Uhlig 的评论和精彩讨论。Angeletos 感谢美国国家科学基金会(资助编号 SES-1757198)的支持。† MIT 和 NBER;angelet@mit.edu ‡ MIT;ksastry@mit.edu
过失法经常被要求适应新技术。人工智能(“AI”)也是如此。尽管 AI 经常让人联想到自动机器人,尤其是自动驾驶汽车,但大多数现有的 AI 技术都不是自动的。相反,它们是决策辅助工具,旨在改善人类决策的低效率、任意性和偏见。决策辅助工具经常用于过失法或过失类似物运作的环境中,包括医学、财务建议、数据安全和驾驶(在部分自动驾驶汽车中)。这些工具的用户与 AI 的互动方式与任何其他形式的技术发展一样——将其纳入现有的决策实践中。因此,了解这些工具的使用如何影响过失法要求的注意义务以及人们履行这些义务的能力非常重要。本文讨论了这一讨论,认为人工智能对过失法继续赔偿受伤者的能力构成了严重挑战。通过在人类决策者和其决策后果之间插入一层难以捉摸、不直观且统计得出的代码,人工智能颠覆了我们对错误选择责任的典型理解。本文认为,人工智能的独特性质为过失带来了四个复杂因素:1)无法预测和解释人工智能错误;2)人类与人工智能交互界面上的物理或认知能力限制;3)
监视和健康文件评估[5] [6]。但是,如果结构失败并造成患者伤害,则使用AI也会引入复杂的法律责任问题。已通过政策呼吁解决临床疏忽和对AI决策有缺陷的责任。加纳根据高等法院(民事诉讼程序)规则第38条规定了为临床疏忽指定民事责任的框架(C.I.47)。证据要求包括护理标准,专业证人的专业知识,违反责任和伤害的因果关系以及许多其他因果关系。尽管如此,AI结构的性质构成了传统证据要求的障碍,以证明过失[7] [8]。因此,C.I。47需要在分配医疗保健AI系统的责任的背景下进行检查。该评估措施明确地列出了第38阶的第3、7和8节,这与证据要求有关。目的为:1。确定满足C.I的字母或原因的差距。47证明AI系统缺陷时。2。探索确定专有,非透明AI中失败根本原因的障碍。3。建议修订以在C.I.中建立灵活性。47在医学AI时代。随着医疗保健人工智能在加纳和全球的发展,政策必须平衡创新,问责制和公共利益。改变传统的医疗责任法是保护这种技术革命中患者权利的组成部分。
粗心大意的言论一直存在,而且规模非常大。当人们说话时,他们经常会给出不好的建议或错误的信息。随着数十亿参与者的思考和对话变得人人都可以访问和搜索,公共互联网使这种规模变得更加明显。这种动态产生了一套侵权和言论自由原则,我们在过去三十年中一直在争论和调整这些原则。人工智能语音系统带来了一种新的动态。与互联网时代分散的错误信息生产不同,大部分生产将集中并由少数财力雄厚、有吸引力的被告(即 OpenAI、微软和其他复杂对话式人工智能程序的生产者)提供。这些公司应在何时为其程序产生的疏忽性言论承担责任?这些程序的存在应如何影响其他个人之间的责任?
•损失生产性农田和宝贵的水资源(它们是非常口渴的树木)•当天然生物多样性的破坏时,它们会窒息本地植物,并减少本地动物的栖息地•增加野火危害和强度•对标志性景观和风景的巨大变化•对文化和历史上重要的重要景观和现场的负面影响。请记住,索赔人只需要证明它更有可能,即51%的差异来自被告的财产。这低于刑事标准。我们不应该推迟威胁法律诉讼,因为我们不能100%证明种子来源的起源。我们也许可以使用风型建模或其他证据。
NAVSAFECOM 发现,由于未遵守安全规程和指示,过失射击 (ND) 事件显著增加。OPNAVINST 3591.1E,小型武器训练和资格指导,要求在所有枪支操作活动中严格遵守武器安全规则和适当的监督,以防止 ND。这些事件的主要原因包括:
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“就我而言,当我说“粗心”时,我指的不是任何类型的“鲁莽”操作飞机,而只是委员会在这些案件中对“粗心”的定义中使用的最基本的简单人为错误或疏忽。换句话说,只是缺乏在特定情况下应有的谨慎,即简单的疏忽行为,或只是