어떤 요인은 소송에서 인공 지능 사례를 영향력?

주관적 이론은 당사자 간의 사실과 관계에 달려 있습니다. 계약 위반은 AI 시스템이 licensing 또는 서비스 계약을 통해 성능 표준, 정확도 임계값 및 기능 사양을 충족하지 못하는 증거를 요구합니다. Negligence 기반 이론은 AI 개발자 또는 배포자가 시스템 설계, 테스트, 데이터 검증 및 운영 모니터링에 대한 합리적인 관리로 실패 여부를 결정합니다. Intellectual Property는 교육 데이터, 모델 아키텍처 또는 알고리즘 프로세스의 할당된 사용 주장합니다. 규제 위반 이론은 AI 시스템의 운영 침해 데이터 개인 정보 보호법, 알고리즘 투명성 규칙 또는 부문 별 준수 프레임 워크를 주장한다. 이 이론은 당사자가 증거의 부담을 품고, 어떤 증거는 발견 할 수 있고, 그 부패적 인 방어력이 생존할 수 있습니다.

공정의 Proper 서비스는 관할 구역입니다. 결함 서비스가 진행을 지연하거나 해체를 위해 접지를 제공 할 수 있습니다. 뉴욕에서는, 서비스는 CPLR 제3조에 따라 개인 납품을 허용하는 경우, acknowledgment로 메일 또는 제한적 인 상황에서 전자는 법원 명령이나 통계가 승인되면. 기업 수비수, 서비스 종종 등록 된 대리인 또는 임원을 대상으로합니다. 팀의 문제는 비방위적 인 시간 때문에 응답은 서비스에 시작되고 적절한 서비스를 수립하는 데 지연이 사전 승수 기간을 연장 할 수 있으며 발견 마감 기한 압축하고, 방어적인 인상이 중단 될 모션에 서비스 결함이있는 경우 기록 격차를 만듭니다.

본 규정은 AI 시스템의 소스 코드, 모델 아키텍처 사양, 교육 데이터 세트 및 메타데이터, 버전 제어 로그, 성능 벤치 마크, 테스트 프로토콜, 사용자 설명서, 내부 통신 시스템에 대한 설계 선택 또는 알려진 제한, 고객 불만 사항이나 오류 보고서, 규제 준수 기록 및 데이터 라이센스 또는 모델링 훈련에 관한 제 3 자와 모든 커뮤니케이션을 포함합니다. 물질적 증거를 보존하지 못하는 당사자는 사역의 강제적인 지시에서 sanctions에 직면한다. 법원은 AI 시스템이 voluminous 데이터를 생성한다는 것을 인식합니다. 그러나, 그 볼륨이 분쟁과 관련된 서류를 보존하는 데 실패가 없습니다. 상담은 기술팀과 협력하여 데이터 custodians를 식별하고 보존 프로토콜을 수립하며 디지털 증거에 대한 custody의 체인을 문서화해야합니다.

Expert Testimony는 거의 항상 카우스레이션, 기술적인 feasibility, 기업 기준 및 AI 체계의 디자인 또는 가동 불완전을 설치하기 위하여 필요합니다. 연방법 제26조(a)(2)에 따라 각 당사자는 전문가의 의견, 그 의견에 대한 기초, 사실 및 데이터가 고려되고 전문가들의 자격을 갖춘 보고서를 공개해야 합니다. 뉴욕 주 법원에서 유사한 공개 요구 사항은 CPLR 기사 31을 통해 적용됩니다. Deficient 전문가 보고서는 해당 청구에 대한 기술 지원 없이 진행할 수 있는 당사자를 제외해야 합니다. 인공 지능 사례의 전문가는 일반적으로 기계 학습 방법론, 데이터 품질 문제, 모델 검증 관행, 알고리즘 비스듬한 시스템 성능 지표 및 투명성과 테스트를위한 업계 표준을 해결합니다.

계약 제한 조항은 종종 간접, 정통 또는 punitive 손상에 대한 책임에서 AI 공급 업체를 보호하거나 지불 수수료로 캡 복구. 수비수는 평평한 불완전이 해를 막거나 시스템 문서를 따르기 위해 실패했다고 주장할 수있다. 규제 안전 항구는 공정한 주거 법 또는 동등한 고용 기회 법률에 있는 그들과 같은, 방어적인 표시가 체계 설계되고 신중한 결과를 피하기 위하여 시험된 경우에 AI 체계를 보호할지도 모릅니다. 의 부족은 강력한 방어입니다; AI 시스템의 출력이 물질적으로 부유하지 않은 경우, 책임 첨부 할 수 없습니다. 일부 방어는 발견 중 실제로 개발이 필요합니다. 다른 사람은 불평하지 않은 주장은 존재하지 않는 것이 밝혀지지 않을 경우 동의에 해결 될 수 있습니다.

CPLR 3211 또는 연방 규칙 12(b)(6)에서 해체되는 행위는 불평한 상태에 대한 청구를 부여할 수 있는지 여부를 테스트합니다. 일반화가 AI 시스템의 결함에 대한 충분한 사실이 실패하면 방어 행위 또는 카우스레이션, 법원은 발견 시작 전에 사건을 해소 할 수 있습니다. CPLR 3212 또는 Federal Rule 56의 개요 판결은 기록 증거가 실제 문제가 재판에 남아있는지 확인하는 경우 사실의 분쟁한 문제를 제거 할 수 있습니다. 인공 지능 사례에서 요약 판결은 종종 카우스레이션 및 시스템 성능에 대한 전문가 평가를 켭니다. AI 시스템이 설계 된대로 수행되는 신뢰할 수있는 전문가 증거를 제시 할 수 있는 방어자는 요약 판결에 미리 돌릴 수있다.

회사는 모든 관련 직원 및 부서에 대한 보존 통지를 즉시 발행해야하며, IT는 모든 AI 시스템 코드, 교육 데이터, 성능 로그 및 관련된 통신의 백업 사본을 확보하기 위해 IT를 구축하고 관할권, 장소 및 적용 법률 자문과 상담합니다. 기업은 AI 시스템과 관련된 모든 계약, 라이센스 계약 및 규제 준수 기록을 수집해야합니다. 보존 지연 또는 적시 파악 통지를 발급하는 것은 증거가 나중에 잃거나 파괴되면 역대 출현에서 발생할 수 있습니다. 보험 적용을 평가하고 정책에 명시된 시간 내에 보험료를 통지해야 합니다.

뉴욕 주 법원은 연방 질문이나 다양성 관할권이 적용되지 않는 한 인공 지능 사례에 CPLR 절차 및 뉴욕 하위 의법과 적용합니다. 뉴욕 주 법원에서, 회사는 공정의 서비스를 CPLR 제 3 요구 사항을 준수하고 법정은 수비에 개인 관할권을 가지고 있음을 확인해야합니다. 뉴욕 주 법원의 발견은 CPLR 기사에서 진행합니다. 31는 모든 청구 또는 방어와 관련된 재료의 광범위한 발견을 허용하지만, 당사자들은 거래 비밀이나 독점 정보의 공개를 제한하기 위해 보호 주문을 할 수 있습니다. 뉴욕 주 법원의 방어 기업은 CPLR 타이밍 요구 사항을 준수하는 기술 발견 응답에 대한 상담을 수행해야, 일반적으로 수요 서비스에서 20 일, 그리고 발견 도중 요청 될 수있는 모든 증거를 보존해야합니다 늦거나 불완전한 생산을위한 산션.