A tétel áttekintő adatai

Szerző
dc.contributor.author
Fézer Tamás
Elérhetőség dátuma
dc.date.accessioned
2024-07-18T10:06:40Z
Rendelkezésre állás dátuma
dc.date.available
2024-07-18T10:06:40Z
Kiadás
dc.date.issued
2024
Issn
dc.identifier.issn
2786-0760
Issn
dc.identifier.issn
2063-9058
Uri
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12944/26437
Kivonat
dc.description.abstract
The dynamic evolution of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) tools poses challenges to the existing liability concepts. This paper aims to examine some of the fields of tortious liability that are most affected by these developments to analyse whether the existing legal standards in civil liability can still be used, with slight reinterpretation, when approaching liability scenarios related to AI and ML, and whether fine tuning of the existing liability regimes is needed, or novel liability scenarios should be established. To answer this question, the paper begins by examining the nature of the regulation of AI and ML: whether it should be a regulatory regime neutral to technology or whether, instead, a sector specific approach is essential. The study considers the already existing legal authorities of the EU and the U.S. as starting points for the analysis, and briefly examines the interpretations municipal...
Nyelv
dc.language
en
Kulcsszó
dc.subject
data protection
Kulcsszó
dc.subject
machine learning
Kulcsszó
dc.subject
privacy law
Kulcsszó
dc.subject
product liability
Kulcsszó
dc.subject
tort law
Cím
dc.title
Upside Down : Liability, Risk Allocation and Artificial Intelligence
Típus
dc.type
folyóiratcikk
Változtatás dátuma
dc.date.updated
2024-07-18T09:55:52Z
Változat
dc.description.version
kiadói
Hozzáférés
dc.rights.accessRights
nyílt hozzáférésű
Doi azonosító
dc.identifier.doi
10.32575/ppb.2024.1.4
Tudományág
dc.subject.discipline
Műszaki tudományok
Tudományterület
dc.subject.sciencebranch
Műszaki tudományok/lnformatikai tudományok
Mtmt azonosító
dc.identifier.mtmt
35077013
Folyóirat
dc.identifier.journalTitle
Pro Publico Bono: Magyar Közigazgatás
Évfolyam
dc.identifier.journalVolume
12
Füzetszám
dc.identifier.journalIssueNumber
1
Terjedelem
dc.format.page
85-99
Folyóiratcím rövidítve
dc.identifier.journalAbbreviatedTitle
PRO PUBLICO BONO (2013-)
Kiadás éve
dc.description.issuedate
2024
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Állam- és Jogtudományi Kar
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Állam- és Jogtudományi Kar
Szerző intézménye
dc.contributor.department
Polgári Jogi Tanszék


A tételhez tartozó fájlok

Upside Down : Liability, Risk Allocation and Artificial Intelligence
 
 

Ez a tétel a következő gyűjteményekben található meg

A tétel áttekintő adatai

Tallózás a gyűjteményekben

Kategóriák és gyűjtemények
Megjelenés dátuma
Szerző
Cím
Tárgyszó
Feltöltés dátuma
Közszolgálati Online LexikonMagyary ArchívumLudovika Gyűjtemény