8、机器人流程自动化(RPA)造成损失或损害的责任探讨

机器人流程自动化(RPA)造成损失或损害的责任探讨

1. 引言

在当今的企业世界中,智能自主软件机器人取代人类活动并执行行政流程已成为现实。例如,在发票支付决策、营销活动的客户识别以及处理客户投诉等方面,软件机器人都发挥着重要作用。然而,当这些软件机器人造成损害时,责任该如何界定呢?

以亚马逊的虚拟助手Alexa为例,自2017年推出以来,德国警方报告了多起Alexa异常事件,如在夜间大声播放音乐,导致邻居报警。在Pinneberg的一个案例中,Alexa被音乐流媒体服务远程激活并将音量调至最大,且没有直接的人类行为导致这一夜间干扰。最终,亚马逊出于善意支付了约3000欧元的警方出警费用。但问题仍然存在:当一个自主运行的软件系统造成损害时,谁应真正承担责任?

在企业环境中,越来越多的流程也由软件程序(即软件机器人)实现自动化。机器人流程自动化(RPA)涵盖了一系列支持使用软件机器人实现业务流程自动化的方法和技术概念。这些系统通常由输入传感器、智能中心和输出执行器组成,智能中心可以从简单的基于规则的决策到使用人工智能(AI)等先进概念的认知机器人。以发票验证为例,这是几乎每个组织都有的行政流程,RPA自动化该流程时可能出现两种错误:一是正确的发票未支付,可能给第三方造成违约的财务损失;二是支付了不合理的发票,可能给公司自身带来财务损失。在这两种情况下,都需要确定是否有人应对所造成的损害负责。

判断RPA系统损害的责任是一个复杂的问题。从法律角度看,机器人的法律处理存在一些科学问题,如机器人的自我责任和现有法律的充分性;从应用角度看,RPA系统的当前发展需要结合计算机科学和法律的跨学科法律指导。本文主要聚焦于民事责任,并以欧洲法律传统(主要是德国法律传统)为例进行

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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