BRIEF ASSESSMENTS ON LEGAL PERSONALITY AND LIABILITY: A DISCUSSION BETWEEN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES AND PATENTS IN EUROPEAN COMMUNITARIAN LAW
Notice bibliographique
Résumé
The research was based in an interdisciplinary approach about the legal ethics involved in the Digital Era, especially concerning the use of Artificial Intelligence (AI) in patents’ development and rights as an important problematic. The studies encompassed a view on the liability issue, within the broad framework of Contractual Law and licensing. The research addressed the different theories and perspectives on legal capacity, private law, and personality rights, illustrating the theoretical justice concept to substantiate and underlie the ethical problematics arising from the use of AI. This research work encompassed the advantages and disadvantages involved in the AI scenario, demonstrating the enhanced performance and outcomes in the industrial property area, accordingly to business practices and techniques, and ethical parameters that should be pursued by the society, to develop a transparent, reliable, trustworthy, and explainable use of AI as a tool especially related to the patent system. The studies summarily approached the regulatory aspects and legislative policies of AI in the International and European contexts, providing a comparative law picture. To achieve this multidisciplinary endeavor, a perspective also centered on data analysis had to be applied, employing mainly the functional method and schemes, with the purpose of better addressing the use of AI in intellectual property and its consequences. It was presented a small introduction to the relevant concepts of the scenario of AI, as well as the readers will find the contextualization of some other concepts throughout this work; It was introduced – and necessarily criticized— the idea of an obligatory insurance scheme for these AI technologies to be “pursued” by the AI developers and companies; The work tried to approach some ethical, transparency and legal issues involved in this problematic subject, and to achieve this, some comments about the contractual framework and labor changes were encompassed here, in order to reach the main conclusion of the use of AI as a tool to help the “ delivery” of innovations and improvement of the Patent system as a whole.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».