Notice bibliographique
Résumé
Ex post gap filling is a central function of contract law.This is about to change.Predictive capabilities created by big data and artificial intelligence increasingly allow parties to draft contracts that fill their own gaps and interpret their own standards without adjudication.With these self-driving contracts, parties can agree to broad objectives and let automated analytics fill in the specifics based on real-time contingencies.Just as a selfdriving car fills in the driving details to get its passenger to a designated end point, the self-driving contract fills in the contract details to achieve the parties' designated outcome.This development suggests a new focus for the doctrine and theories of contract law.Our primary goal in this Article is to introduce and develop that new focus.For example, self-driving contracts are both complete and incomplete.They are complete in that they specify actions for every contingency.This reduces the likelihood of breach and renegotiation.It also means that notions of efficient breach and ex post hold-up will be of reduced importance in contract law.At the same time, self-driving contracts are also incomplete in ways that render current notions ofdefiniteness and mutual assent irrelevant or at best misleading.Perhaps most importantly, with contracts being interpreted by their own internal software, contract law will have to focus on where that software comes from and how it operates.Markets will arise for third-party vendors who either certify or provide independent contract programming.In some cases, these will be new markets; in others, they will evolve from existing markets such as the market for contract arbitrators.Law will play a role in supporting and overseeing these markets.We explore that role, and how it will differ in markets for contracts between sophisticated parties and in markets for consumer contracts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».