文件名称：人工智能集体诉讼-研究论文
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更新时间：2024-06-29 19:55:33
论文研究
集体诉讼应该允许原告为他们的高价值、低价值的索赔获得赔偿。 但现行法律对许多此类原告置之不理。 要获得认证，寻求损害赔偿的班级必须表明，在审判中，“常见”问题（通过单一答案有助于解决所有班级成员索赔的问题）将优先于“个别”问题（必须单独回答的问题）每个成员）。 目前，许多在重要教义领域（大规模侵权、消费者欺诈、就业歧视等）的推定集体诉讼由于缺乏优势而被视为无法证明。 因此，即使在这些领域拥有有效索赔的原告也很少或根本无法诉诸司法。 从 Wal-Mart Stores, Inc. v. Dukes 开始的一系列最高法院案件加剧了这种情况。 在那里，法院不赞成某些统计方法来回答个别问题并实现共同问题的优势。 本文提出了首创的解决方案：人工智能集体诉讼。 可以训练先进的机器学习算法来模仿陪审团在特定案件中的决定。 然后，这些算法将Swift解决案件的个别问题。 因此，常见问题将在审判中占据主导地位，从而促进无数当前无法认证的课程的认证。 本文详细阐述了人工智能集体诉讼提案。 它认为该提议是可行的； 必要的要素在复杂的诉讼和计算机科学中都有先例。 文章还认为，人工智能集体诉讼将在沃尔玛的审查下幸免于难，尽管其他统计方法没有。 为了证明这一点，本文开发了一种新的、综合的理论，探讨了推动沃尔玛及其后代发展的高阶价值观。 它表明，只有在能够在个别原告层面提供准确答案时，这些案例才能最好地解释为批准统计证据。 机器学习可以在黑桃中提供这样的准确性。