43、AI时代的法律挑战与应对

AI时代的法律挑战与应对

1. AI监管的现状与需求

在当今社会,人工智能(AI)已经广泛应用于不同领域,众多法规也已适用于AI。政府不仅利用不同的法律领域相互竞争,以影响AI利益相关者的行为,实现促进和保护的目标,还需考虑在这些法律领域进行干预的程度,以及一个法律领域的干预对其他领域的影响。这就迫切需要监管的连贯性。对AI监管竞争的评估不能仅局限于单一法律领域,而应从整个监管框架的角度进行考量。

2. AI与普通法的关联
2.1 普通法在AI领域的重要性凸显

随着剑桥分析公司数据丑闻的爆发,公众首次意识到Facebook等平台收集的高度敏感信息甚至会影响选举和民主法律秩序,这引发了对国家和全球隐私法的呼吁。在网络空间中,人类与人工智能的互动为律师和法官带来了新的发展趋势。AI在民事和普通法裁决中的重要性日益增加。例如,具有自动驾驶能力的车辆设计引发了合同和侵权纠纷,这些纠纷既有熟悉的特点,也有新颖之处。此外,决策者和用户(包括法官和量刑前调查人员)可能缺乏对算法系统工作原理的充分技术法律理解和培训,不清楚这些系统在何种情况下适用或不适用。

早在几十年前,法院就面临着预示当今困境的法律问题,如平衡人类和机器决策的问题。以亚利桑那州的一个案例为例,法院需要裁决是否可以对一家未能使用信息技术跟踪司机工作并限制其超时工作的运输公司处以惩罚性赔偿。美国作为全球经济最复杂、地缘政治最强大的普通法司法管辖区,是AI创新的重要中心,因为世界上大多数领先的AI半导体芯片由英伟达、英特尔、苹果、谷歌和超威半导体等美国公司制造。

在自动驾驶车辆方面,制造商对车辆碰撞和黑客攻击负有责任,同时也涉及产品责任和人身伤害诉讼。然而,自动驾驶

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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