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Enregistrement W7116981250 · doi:10.51558/2712-1178.2025.11.1.45

UMJETNA INTELIGENCIJA I RIZICI ZA POTROŠAČA: ODGOVORNOST ZA ZAVARAVAJUĆE INFORMIRANJE OD STRANE CHATBOTOVA

2025· article· W7116981250 sur OpenAlexaboutno aff
Anita Petrović, Almedina Šabić Učanbarlić

Notice bibliographique

RevueZbornik radova Pravnog fakulteta u Tuzli · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Contract Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeorge (robot)Croatian

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automatizirani softveri odnosno algoritmi umjetne inteligencije koriste se u različitim kontekstima i u različitim fazama odnosa između trgovaca i potrošača, a masovno su uključeni i u internetske transakcije. Praksa pokazuje da se mnogi trgovci na svojim internetskim stranicama služe automatiziranim softverima (tzv. botovima ili chatbotovima) za interakciju s potrošačima, od pružanja informacija i savjeta, preko prijedloga potrošačima, sve do sklapanja ugovora. Različiti načini korištenja automatiziranih softvera imaju različite posljedice i otvaraju mnoštvo pravnih pitanja. Jedno od njih jeste i pitanje tko odgovara za štetu koju potrošač pretrpi pouzdajući se u tačnost informacija koje mu algoritam pruži, a potom usljed njihove netačnosti pretrpi štetu. U slučaju Moffatt v. Air Canada, u kojem je u junu 2024. godine odlučio kanadski sud, potrošač kao kupac koji je putem internetske stranice avioprijevoznika Air Canada kupio avionske karte, o pogodnostima letenja za slučaj smrti bliskog člana obitelji pogrešno je informiran od strane chatbota. Prema informacijama koje je potrošač dobio od chatbota, zahtjev za povrat dijela plaćenih troškova moguće je postaviti retroaktivno, što je informacija koja ne odgovora informaciji koju je avioprijevoznik naveo u općim uvjetima poslovanja, prema kojima je zahtjev za povoljnijom cijenom avionskih karata neophodno postaviti unaprijed. Iako se avioprijevoznik nije smatrao odgovornim za netačno informiranje, postupajući je sud argumentirao u suprotnom smjeru i avioprijevoznika koji je koristio podršku chatbota našao odgovornim i obavezao na naknadu štete. Autorice se, imajući u vidu predmetno činjenično stanje, u radu bave davanjem odgovora na pitanje koja bi regulativa bila relevantna za rješavanje ovog spora u EU pravu i domaćem zakonodavstvu. Ključne riječi: umjetna inteligencija, chatbot, potrošač, zavaravajuća poslovna praksa, građanskopravna odgovornost

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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