当算法伤害某人时(比如歧视她、泄露她的个人数据或利用内幕信息购买她的股票),谁应该赔偿?如果这种伤害是犯罪行为,谁应该受到惩罚?在一般情况下,当 A 伤害 B 时,责任分析的第一步取决于 A 是什么。如果 A 是自然现象,如台风或泥石流,B 赔偿,没有人受到惩罚。如果 A 是人,那么 A 可能要承担损害赔偿和制裁责任。算法的问题在于两种范式都不适合。算法是可训练的人工制品,具有“关闭”开关,而不是自然现象。从法律或形而上学的角度来看,它们也不是人。解决这一困境的一个有吸引力的方法是从使标准的 A-危害-B 场景复杂化开始。它会认识到第三方 C 通常潜伏在算法造成伤害时附近,并且第三方是人(法人或自然人)。通过让第三方为其算法的行为承担替代责任,法律可以促进对开发或部署算法的人的有效激励,并确保受害者获得公正的结果。挑战在于找到一个能够胜任这项任务的替代责任模型。本文提供了一组标准,任何算法危害的替代责任模型都应满足这些标准。这些标准涵盖了一系列的要求:从确保良好的结果,到最大限度地提高实施的现实前景,再到推进可解释性等编程价值。虽然数量相对较少,但标准要求很高。大多数现有的替代责任模型都不符合这些要求。尽管如此,本文还是以乐观的语气结束。下面考虑的模型的缺点为发现更有希望的替代方案提供了重要的教训。
Google 的各个团队都在努力将这些研究成果应用并落实到我们的模型、产品和风险管理中。例如,2019 年的论文“模型报告的模型卡”为人工智能模型定义了“营养标签”,该标签随后在 Google 和整个行业中得到采用。2023 年的论文“算法系统的社会技术危害:确定危害减少的分类法”提出了一种人工智能危害分类法,为我们发布前的风险评估提供了参考(见第 18 页)。此外,2023 年的一篇 Google DeepMind 论文研究了未来更强大的通用模型可能带来的新风险(例如网络安全威胁),并提出了一种用于评估模型抵御这些风险的预警系统方法,该论文正在用于为负责任的模型训练、部署和安全决策提供参考。
根据《科罗拉多州政府豁免法》(CGIA),公共实体和雇员通常不受所有索赔的责任,除非州法律规定。在2020年,反对执法人员过度使用武力的国家和地方公开示威促使参议院第20-217号法案通过,这限于执法人员的合格豁免权。本期摘要提供了执法人员行动的概述,这些行动应承担民事或刑事责任。背景:责任类型有两种类型的法律责任:民事和刑事责任。民事责任发生在一个私人政党对另一方寻求危害或伤害的补救措施的诉讼时。刑事责任发生在检察官向犯罪委员会犯罪的人指控时。一个事件,例如交通碰撞,可能会根据情况造成刑事和民事责任。在CGIA下对执法的民事责任,包括执法在内的公共雇员,如果他们的行为或遗漏是故意而肆意的,则应对受伤索赔负责。1在实践中,这意味着执法人员通常不对责任造成的伤害负责,例如在重罪期间追求个人时,除非
PCERT®战略:准备下一个由证书引起的商业事件的下一个数字化产生约3-500万美元的损害赔偿(来源Ponemon&Gartner)。企业通常每年经历3-5个事件。想象您可以防止一个!还是全部?您的公司遇到不固定?喜欢验证?摘要和USP:您要去数字化,但是您安全吗?在数字信任锚点中揭露您未知的未知数是当今C套件的全面挑战,也是我们产品套件pcert®的业务目的,由数据仓库提供了超过25年的研究和10年的加密处理领域的产品经验。帮助您的企业,供应商和客户建立完整的范围自动加密清单,使您能够以透明且最小的侵入性集成在安全水平上发展到一个安全水平您的产品合规性并自动化您的管理流程,例如在运营和业务连续性团队中处理证书或信息交换,以及通过自动化减少管理团队的工作量,无论您的技术基础架构和运营概念的使用情况如何或年龄。您的责任和挑战:摆脱您的加密孤岛,启用加密清单并建立您的SBOMPCERT®整体方法,无论涉及网络服务,都可以调查,发现,评估,评估,自动化和管理一系列非常广泛的IT-Trust关系。PCERT®方法是识别任何证书,钥匙(例如私人,公共,对称,SSH,PGP),任何设备中的密钥库,用于识别漏洞,弱点,人类或系统的错误,以避免基础架构,程序和产品问题,准备和产品问题,准备或在新技术上做好变换(Post Quantum on the Hormon)。您对PCert®的好处不仅使您的技术环境和公共密钥基础设施(PKI)充分透明度,还可以增强您的网络安全性,包括供应链和符合多种标准的供应链(SOX,ISO,ISO,FEDRAMP,NIS 2等)。
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