A Theory of Vicarious Liability for Autonomous-Machine-Caused Harm
Notice bibliographique
Résumé
The possibility of autonomous-machine-caused harm generates doctrinal and theoretical challenges for assigning tort liability. With emergent capabilities, autonomous machines disrupt the structure of interpersonal rights and duties in tort law, framed by conditions of foreseeability and proximate causation. Where algorithmic processes are unintelligible, self-modifying, and unpredictable, the concern goes, algorithmic harms will be untraceable to tortious human agency. As a result, their costs will simply lie where they fall—on faultless victims. This outcome would be unfair and objectionable: A failure of tort’s mechanisms of corrective justice means faultless victims would disproportionately bear the accident costs of autonomous machines. This article suggests that the doctrinal form of vicarious liability is a promising strategy to ground tort liability for autonomous-machine-caused harm. Human or corporate deployers should be held liable for tortious harm caused by autonomous machines in the course of deployment. In this account, autonomous machines constitute a novel legal category as pure legal agents without legal personhood. In reconceiving vicarious liability—and the legal classification of autonomous machines—the article seeks to promote commonsensical liability outcomes for autonomous-machine-caused harm, consistent with tort’s doctrinal and theoretical structure of corrective justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».