Cited by 2Ethics and Social Impacts of AILaw, Economics, and Judicial SystemsFree Will and Agency

L’agentivité algorithmique, fiction futuriste ou impératif de justice procédurale ?

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Grozdanovski, Ljupcho·2022·Réseaux

Abstract

Cette étude examine si un niveau élevé de protection juridictionnelle peut être garanti dans des cas de dommages résultant de décisions autonomes et opaques, prises par des systèmes de Machine Learning (ML). Analysant les moyens procéduraux offerts par la directive dite ‘produits défectueux’, cette étude fait deux propositions majeures. D’abord, que pour la preuve de la responsabilité de fait ( accountability ), soit appliquée la logique de responsabilité pour faute , laissant aux programmeurs, utilisateurs et déployeurs de systèmes ML la possibilité de réfuter la présomption d’agentivité humaine, en démontrant que la faute pour un dommage donné doit être placée sur un algorithme ayant agi seul. Ensuite, s’agissant de la réparation d’un dommage algorithmique ( liability ), il est proposé que l’obligation de réparation soit attribuée suivant une logique d’acceptation de risques, pour les systèmes ML à ‘haut risque’ de préjudicie, ou une logique de force majeure, pour tout dommage algorithmique non encore survenu en pratique.

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TL;DR

This doctrinal article argues that the EU's product-liability regime (Directive 85/374), built on a presumption of human agency and on the explicability of causal chains, is ill-suited to harm caused by opaque "strong black box" machine-learning decisions. It proposes making the presumption of human agency rebuttable, shifting toward a fault-based, multi-agent accountability model, and allocating compensation according to whether the harm belongs to a known "family of risks" (accepted-risk criterion) or is novel (insurance/force majeure logic).

Key findings

  • The author contends that the classical dogma of human agency, which underpins both substantive liability rules and evidentiary regimes, formally excludes autonomous action by non-human entities, yet remains the default basis of Directive 85/374, which the European Commission treats as the model instrument for AI liability.
  • The article identifies three pressure points in applying the directive to ML systems: whether largely intangible systems qualify as "products" (US case law suggests data itself is not a product but devices processing it may be), the directive's restriction to private use (excluding professional sectors such as medicine, transport, public administration and finance), and the difficulty of establishing that a defect present at the time of placing on the market caused harm that emerged later through autonomous learning.
  • It argues that the Article 7 defences — particularly 7(b) (defect not existing at the time of circulation) and 7(e) (state of scientific and technical knowledge) — are promising but problematic, because the objectivity standard set in *Commission v. United Kingdom* is hard to meet when autonomous learning paths cannot be traced in advance, and because the moment of "placing on the market" is ambiguous for evolving systems.
  • The paper proposes two directions: replacing no-fault liability with fault-based liability that admits proof that an artificial agent was the factual author of the harm, and deciding legal responsibility either through acceptance of "notorious" risk (drawing on *Boston Scientific* and the "sphere of control" case law) or, for entirely new harms, through insurance mechanisms analogous to force majeure.

Methods

  • Conceptual and doctrinal legal analysis, framed by theories of evidence and procedural justice (Solum, Rawls, Stancil), examining the articulation between the human-agency dogma in classical liability theory and procedural-justice principles such as effective participation and equality of arms.
  • The analysis focuses on EU law, principally Directive 85/374 on defective products, read alongside CJEU case law (*Commission v. United Kingdom*, *Veedfald*, *Boston Scientific*, *Skov/Bilka*, *Moteurs Leroy Somer v. Dalkia France*), US decisions (*Smithwick v. Jall & Upson Co.*, *US v. Coscia*, *Winter v. G.P. Putnam's Sons*), and EU policy documents (HLEG, AI Act proposals, SWD (2018) 137).
  • Key concepts are defined at the outset: AI as immaterial or material systems analysing their environment and taking autonomous action; algorithmic opacity as the absence of transparency preventing humans from retracing decision steps; evidence as any knowable fact presented to a court to produce conviction as to a proposition's truth.

Limitations

  • The paper states that no exhaustive definition of AI can be offered and that the debate on the level of safety consumers may "legitimately expect" in AI contexts is not pursued further; it also notes that theories of legal personality are not detailed.
  • The author acknowledges that the criteria for identifying who accepted a risk, when, and precisely which risk remain to be clarified, and that future case law will be needed to specify the evidence required to establish strong black box causation and the exclusion of known harm families.
  • Evident from the text: the argument is programmatic and normative rather than empirically tested, resting on hypothetical scenarios (recruitment algorithms, facial recognition, algotrading, autonomous vehicles) and on analogies drawn from non-algorithmic case law; the proposal to extend factual responsibility to artificial agents is presented as a minority position with no supporting positive law.

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  • Interpretationreasoning

    L'inexplicabilité des décisions algorithmiques opaques rend difficile le discernement et la preuve des liens de causalité reliant un dommage et un responsable humain.

    “Leur inexplicabilité rend difficile le discernement (et donc, la preuve) des liens de causalité permettant de relier un dommage et un responsable humain.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Premisecitation

    Les systèmes ML disposent d'une sorte d'agentivité fonctionnelle, car ils ont des fonctionnalités leur permettant d'atteindre des objectifs prédéfinis.

    “Les systèmes ML disposent d'une sorte d'agentivité fonctionnelle, dès lors qu'ils ont des fonctionnalités (analogues à des compétences humaines) leur permettant d'atteindre des objectifs prédéfinis 14 .”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Saripan et al. (2016)

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Premisecitation

    Les systèmes ML n'ont pas encore la capacité de choisir leurs objectifs.

    “Il ne s'agit pas d'une agentivité fonctionnelle « pleine » dans la mesure où les systèmes ML n'ont pas encore la capacité de choisir leurs objectifs.”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Saripan et al. (2016)

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Premisecitation

    La directive 85/374 met en place un régime d'harmonisation totale pour les dommages qu'elle couvre.

    “pour les dommages couverts par la directive 85/374, celle-ci met en place un régime d'harmonisation totale 11 .”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Interpretationcitation

    Le modèle de responsabilité sans faute est critiquable car il ne semble pas admettre la possibilité d'argumenter que la cause d'un dommage puisse se situer du côté de l'algorithme ayant agi seul.

    “Cette solution est, toutefois, critiquable, car elle ne semble pas admettre la possibilité d'argumenter que la cause d'un dommage puisse se situer du côté de l'algorithme ayant agi seul 9 .”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites SWD (2018) 137 final

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Classified as probably not a substantial claim. 61
  • May combine two claims. 27
  • The quote only partly states this claim. 1
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisecitation

    Smith a proposé la théorie des intérêts à protéger : la personnalité est reconnue lorsqu'il y a besoin qu'une entité bénéficie d'une protection juridique.

    “Smith (1928, p. 284) a, quant à lui, proposé la théorie des intérêts à protéger : la personnalité est reconnue lorsqu'il y a besoin qu'une entité bénéficie d'une protection juridique.”
    Quote in the paperNot a substantial claim1 of 1 sources checked
    • cites Smith (1928, p. 284) source

      In the opening section (page unavailable), Smith attributes the idea that rights require interests to Salmond, rather than proposing it as his own theory. Later, in the section labelled “CPTIONS (1923) 30.” (page unavailable), he says legal personality serves society’s purposes by regulating human conduct, not that it is recognized when an entity needs legal protection. (LLM, conf=0.86)

      Checked by a reasoning model — may be wrong.

      Experimental — accuracy not yet measured
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisenone given

    Selon l'école positiviste classique, la morale ne dicte pas les statuts juridiques personnels.

    “Selon l'école positiviste classique, la morale ne dicte pas les statuts juridiques personnels.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisecitation

    Pour Kelsen, la personnalité juridique traduit la capacité de bénéficier de droits et de devoirs que seuls les agents humains possèdent.

    “Pour Kelsen (1967, p. 172), la personnalité juridique traduit la capacité de bénéficier de droits et de devoirs que seuls les agents humains possèdent (Beran, 2013).”
    Quote in the paperNot a substantial claim0 of 2 sources checked
    • cites Kelsen (1967, p. 172) source
    • cites Beran, 2013

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  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing). May combine two claims.

    Premisereasoning

    Les États membres peuvent prévoir des régimes spéciaux de responsabilité pour des dommages non couverts par la directive 85/374, mais doivent exercer leur discrétion en conformité avec les principes de responsabilité que la directive énonce.

    “Même si les États membres peuvent prévoir des régimes spéciaux de responsabilité pour des dommages que la directive ne couvre pas, ils doivent exercer leur discrétion en conformité avec les principes de responsabilité que la directive énonce.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisecitation

    Un courant minoritaire privilégie, non sans réserve, le modèle de responsabilité pour faute.

    “Il y a, ensuite, un courant minoritaire (Karner et al., 2020) qui privilégie -non sans réserve -le modèle de responsabilité pour faute.”
    Quote in the paperNot a substantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Karner et al., 2020

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  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisecitation

    L'agentivité morale implique d'assimiler les systèmes ML aux humains ontologiquement.

    “Plus délicate est la question de l'agentivité morale, car elle implique d'assimiler les systèmes ML aux humains ontologiquement (Simmler et Markwalder, 2019).”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Simmler et Markwalder, 2019

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  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based).

    Interpretationreasoning

    Fonctionnellement, les systèmes ML peuvent être assimilés à des humains-opérateurs économiques.

    “Fonctionnellement donc, les systèmes ML peuvent être assimilés à des humains-opérateurs économiques.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisecitation

    Le modèle de responsabilité sans faute est privilégié au niveau de l'UE.

    “On peut, d'abord, opter pour le modèle de responsabilité sans faute, privilégié au niveau de l'UE (HLEG on AI Liability 2019).”
    Quote in the paperNot a substantial claim0 of 1 sources checked
    • cites HLEG on AI Liability 2019

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  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based). May combine two claims.

    Premisenone given

    Les régimes de preuve en matière de responsabilité sont conceptuellement fondés sur le dogme d'agentivité humaine et, procéduralement, sur celui de l'explicabilité des faits.

    “Les régimes de preuve en matière de responsabilité (contractuelle ou extracontractuelle, civile ou pénale) sont, conceptuellement, fondés sur le dogme d'agentivité humaine et, procéduralement, sur celui de l'explicabilité des faits.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Interpretationcitation

    Les systèmes de Machine Learning sont autonomes et opaques, ce qui soulève des difficultés en matière de responsabilité.

    “Capables de traiter de larges quantités de données à une vitesse supérieure à celle des humains, deux caractéristiques de ces systèmes semblent problématiques : leur autonomie, d'une part, se traduisant par une capacité de prendre des décisions sans intervention humaine apparente et leur opacité, d'autre part, dès lors que leurs processus décisionnels dommageables demeurent, dans certains cas, in”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Bathaee (2018)

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  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    Le second moyen de défense, fondé sur l'article 7, sous b), de la directive 85/374, peut être plus prometteur pour la défense du programmeur.

    “Partant, le second moyen de défense, signalé plus haut, peut paraître plus prometteur d'une meilleure stratégie de défense.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Interpretationreasoning

    À première vue, ces deux défenses semblent offrir la possibilité de produire des preuves établissant l'impossibilité objective de prévoir un défaut algorithmique en tant que cause directe d'un dommage.

    “À première vue, ces deux défenses semblent offrir la possibilité de produire des preuves établissant l'impossibilité objective de prévoir un « défaut » algorithmique en tant que cause directe d'un dommage.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    Si les moyens de défense dans la directive 85/374 subissent une révision, les humains responsables potentiels devraient avoir la possibilité de prouver qu'il était pratiquement impossible de détecter le défaut-cause du dommage algorithmique.

    “Ces observations permettent de considérer que, si les moyens de défense dans la directive 85/374 subissent une révision, les humains-responsables potentiels devraient, au final, avoir la possibilité de prouver qu'il était pratiquement impossible de détecter le défaut-cause du dommage algorithmique.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Premisecitation

    Les attributs des produits ordinaires sont immuables, tandis que les attributs des systèmes ML sont évolutifs.

    “Les attributs de ceux-ci sont immuables, tandis que les attributs de ceux-là sont évolutifs (Chagal-Feferkorn, 2019, p. 91).”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Chagal-Feferkorn, 2019, p. 91

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisereasoning

    Ce principe de proximité permet de désigner comme responsable l'agent qui exerce un droit (propriété et/ou usage) qui le rend titulaire d'un devoir de diligence sur la chose-cause immédiate du dommage.

    “Ce principe permet de désigner comme responsable l'agent qui exerce un droit (propriété et/ou usage) qui le rend titulaire d'un devoir de diligence sur la chose-cause immédiate du dommage.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisenone given

    Dans les régimes de responsabilité sans faute, la faute n'est pas prouvée précisément parce que le préjudice n'a pas pu être raisonnablement anticipé.

    “En revanche, dans les régimes de responsabilité sans faute, la faute n'est pas prouvée précisément parce que le préjudice n'a pas pu être raisonnablement anticipé.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisenone given

    En matière de responsabilité pour faute, il existe un devoir de diligence d'anticiper un préjudice et de prévenir sa réalisation.

    “En matière de responsabilité pour faute, il existe un devoir de diligence (due diligence) 23 d'anticiper un préjudice et de prévenir sa réalisation.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    La défense liée à l'insuffisance des connaissances scientifiques et techniques dans le cas de dommages algorithmiques soulève deux problèmes : l'objectivité et la généralisation.

    “La défense liée à l'insuffisance de ces connaissances dans le cas de dommages algorithmiques soulève alors deux problèmes.D'abord, celui de l'objectivité : comment peut-on déterminer si l'état de la science ne permet pas d'objectivement discerner un risque de dommage ?”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Interpretationnone given

    Il n'est pas clair ce que le devoir de diligence impliquerait concrètement dans les cas de black box.

    “Il n'est, d'abord, pas clair ce que le devoir de diligence impliquerait concrètement.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisecitation

    Le postulat historique est qu'un agent fautif est présumé disposer d'une capacité de discernement moral lui permettant d'anticiper et d'éviter les conséquences néfastes de ses actes.

    “le postulat historique étant qu'un agent fautif est présumé disposer d'une capacité de discernement moral qui lui permet d'anticiper et d'éviter les conséquences néfastes de ses actes (Foot, 1963, p. 506).”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Foot, 1963, p. 506 source
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing), S4 (based).

    Premisereasoning

    Tout plafond en piètre état est cause potentielle d'un dommage, puisqu'il ne dispose pas de la capacité de s'autoréparer.

    “Tout plafond en piètre état est cause potentielle d'un dommage, puisqu'il ne dispose pas de la capacité de s'autoréparer.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    Reconnaître cette possibilité aurait pour conséquence de reconnaître que l'irréfutable présomption d'agentivité humaine devrait, en cas de black box, être déclarée réfutable.

    “Ensuite, il faudrait reconnaître que l'irréfutable présomption d'agentivité humaine devrait, en cas de black box, être déclarée réfutable.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Premisecitation

    Dans l'arrêt Coscia, les juges américains ont demandé des preuves supplémentaires sous forme de témoignages des programmeurs, permettant de constater que l'utilisateur de l'algorithme avait instruit les programmeurs sur les fonctionnalités souhaitées.

    “Toutefois, les juges américains ont demandé des preuves supplémentaires sous la forme de témoignages de ces derniers, permettant de constater que ce fut, en réalité, l'utilisateur de l'algorithme qui avait instruit les programmeurs sur les fonctionnalités souhaitées de l'algorithme.”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites US v. Coscia, 866 F.3d 782 (2017)

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based).

    Interpretationnone given

    Les concepts opérants de la directive 85/374 reflètent l'époque pré-algorithmique de son adoption.

    “Les concepts opérants de la directive 85/374 reflètent l'époque pré-algorithmique de son adoption.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisecitation

    L'application du but-for test doit conduire à l'identification de la condition décisive et nécessaire à la survenance d'un dommage.

    “L'application de ce test doit conduire à l'identification de la condition décisive et nécessaire 22 à la survenance d'un dommage.”
    Quote in the paperNot a substantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Hart et Honoré, 1985

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  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisereasoning

    Cette titularité est utile lorsqu'il s'agit d'imputer la responsabilité du fait d'une chose susceptible de causer plusieurs dommages.

    “Cette titularité est un élément utile, notamment lorsqu'il s'agit d'imputer la responsabilité du fait d'une chose susceptible de causer plusieurs dommages.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S3 (load-bearing).

    Premisecitation

    En matière de responsabilité algorithmique, l'agentivité morale intrigue en raison de sa parenté conceptuelle avec la notion de faute.

    “Toutefois, en matière de responsabilité « algorithmique », ce type d'agentivité continue à intriguer en raison de sa parenté conceptuelle avec la notion de faute 17 , le postulat historique étant qu'un agent fautif est présumé disposer d'une capacité de discernement moral qui lui permet d'anticiper et d'éviter les conséquences néfastes de ses actes (Foot, 1963, p. 506).”
    Quote in the paperNot a substantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Foot, 1963, p. 506 source
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Premisereasoning

    Il appartiendrait aux États membres de l'UE de prévoir des régimes de responsabilité contractuelle ou extracontractuelle destinés à la réparation des dommages causés à l'occasion d'un usage professionnel desdits systèmes.

    “Il appartiendrait, ainsi, aux États membres de l'UE de prévoir des régimes de responsabilité contractuelle ou extracontractuelle destinés à la réparation des dommages causés à l'occasion d'un usage professionnel desdits systèmes.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Premisecitation

    L'évolutivité congénitale des systèmes ML est à la fois leur principal attrait économique et leur plus grand défaut.

    “Dès lors, l'évolutivité congénitale des systèmes ML est, à la fois, leur principal attrait économique et leur plus grand « défaut » (SWD (2018) 137 final, p. 11), l'épreuve herculéenne dans un débat probatoire étant d'établir que le « défaut » exprimé en cours d'utilisation ou de déploiement, était présent dès le moment de la mise en circulation d'un système ML.”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites SWD (2018) 137 final, p. 11

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    L'irréfutable présomption d'agentivité humaine dans les cas de black box peut être perçue comme un cas d'injustice, puisqu'elle place une responsabilité par défaut sur des humains n'ayant pas directement contribué à la réalisation de dommages algorithmiques.

    “L'irréfutable présomption d'agentivité humaine dans des cas de black box peut être perçue comme un cas d'injustice 42 , puisqu'elle place une responsabilité « par défaut » sur des humains n'ayant pas directement contribué à la réalisation de dommages algorithmiques.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Interpretationreasoning

    Dans les deux régimes, on chercherait à désigner un agent humain titulaire du devoir de diligence et donc responsable pour un dommage algorithmique donné.

    “Dans les deux cas, on chercherait à désigner un agent humain-titulaire du devoir de diligence et donc responsable pour un dommage algorithmique donné.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim. May combine two claims.

    Premisecitation

    Les moyens de défense de l'article 7 incluent : ne pas avoir mis le produit en circulation ; le défaut n'existait pas au moment de la mise en circulation ou est né postérieurement ; l'état des connaissances scientifiques et techniques au moment de la mise en circulation n'a pas permis de déceler l'existence du défaut.

    “Il peut, notamment, démontrer qu'il n'avait pas mis le produit en circulation (art.7, sous a) ; que, compte tenu des circonstances, le défaut n'existait pas au moment où le produit a été mis en circulation ou qu'il était né postérieurement (art.7, sous b) ou que l'état des connaissances scientifiques et techniques au moment de la mise en circulation du produit n'a pas permis de déceler l'existence”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 3 sources checked
    • cites art.7, sous a

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

    • cites art.7, sous b

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    • cites art.7, sous e

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  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisecitation

    Au sens de la jurisprudence de la Cour de justice, un produit est mis en circulation au moment où il sort de la sphère de contrôle du producteur.

    “Au sens de la jurisprudence de la Cour de justice, ce moment est celui où un produit donné sort de la sphère de contrôle du producteur.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Sur le plan procédural, puisque l'agentivité humaine est irréfutablement et a priori présumée à l'origine de tout dommage, elle est aussi le résultat recherché des preuves destinées à désigner l'agent chargé de la réparation.

    “Sur le plan procédural, puisque l'agentivité humaine est irréfutablement et a priori présumée à l'origine de tout dommage, il est logique qu'elle soit aussi le résultat recherché des preuves destinées à désigner l'agent chargé de la réparation.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Premisecitation

    Dans Smithwick v. Jall & Upson Co., les juridictions américaines ont conclu que le supérieur hiérarchique de la victime avait l'obligation de prendre soin des choses sous sa garde, y compris le plafond de la gare ; s'il l'avait fait, la victime n'aurait pas été blessée.

    “Elles ont conclu que le supérieur hiérarchique de la victime avait l'obligation de prendre soin des choses sous sa garde (y compris le plafond de la gare) ; s'il l'avait fait, la victime n'aurait pas été blessée.”
    Quote in the paperNot a substantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Smithwick v. Jall & Upson Co.

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based).

    Interpretationreasoning

    L'agentivité humaine paraît inadaptée aux cas de black box dans la mesure où elle exclut formellement la possibilité d'agissements autonomes d'entités non humaines.

    “L'agentivité humaine paraît inadaptée aux cas de black box dans la mesure où elle exclut -formellement -la possibilité d'agissements autonomes d'entités non humaines.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • The quote only partly states this claim.

    Interpretationreasoning

    Cela réduit le nombre de systèmes ML susceptibles d'être régis par la directive 85/374.

    “Cela réduit le nombre de systèmes ML susceptibles d'être régis par la directive 85/473, dès lors que des systèmes utilisés dans des secteurs professionnels (ex.médecine, transport, administration publique, finances, etc.) seraient, en principe, exclus de son champ d'application.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisecitation

    La Cour de justice a jugé qu'il convient de tenir compte uniquement de l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques dont le producteur était présumé informé.

    “Dans cet arrêt, la Cour a jugé qu'il convient de tenir compte uniquement de l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques dont le producteur était présumé informé 36 .”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites CJCE, Commission c. Royaume-Uni, aff.C-300/95, EU:C: 1997 : p. 255

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • May combine two claims.

    Premisecitation

    L'agentivité humaine est le principe de base de la directive 85/374, qui, à suivre la Commission européenne, est l'instrument en droit de l'UE qui servira de modèle en matière de responsabilité du fait de l'IA.

    “Et pourtant, elle est le principe de base de la directive 85/374 qui -à suivre la Commission européenne -est l'instrument en droit de l'UE qui servira de modèle en matière de responsabilité du fait de l'IA 25 .”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Commission collects views making liability rules fit digital age artificial intelligence and circular economy

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based).

    Interpretationreasoning

    Sur le plan probatoire matériel, la difficulté majeure est de circonscrire les faits qui pourraient être présentés en vue de renverser la présomption d'agentivité humaine.

    “Sur le plan probatoire matériel, la difficulté majeure est de circonscrire les faits qui pourraient être présentés en vue de renverser la présomption d'agentivité humaine.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • May combine two claims.

    Premisecitation

    La victime porte le fardeau d'établir le dommage subi, le défaut du produit à l'origine du dommage et le lien de causalité entre les deux (art. 4).

    “Cette présomption requiert des preuves préalables dès lors que la victime porte le fardeau d'établir le dommage subi, le défaut du produit à l'origine du dommage et le lien de causalité entre les deux (art.4).”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites art.4

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based).

    Interpretationnone given

    Pour les dommages algorithmiques, l'ouverture d'une black box sert précisément à démontrer qu'un agent humain n'a pas effectivement contribué à la réalisation d'un préjudice.

    “Toutefois, pour les dommages algorithmiques, l'ouverture d'une black box sert précisément à démontrer qu'un agent humain n'a pas effectivement contribué à la réalisation d'un préjudice.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    À supposer que l'autonomie fonctionnelle des systèmes ML cautionne la reconnaissance d'une forme d'agentivité, il faudrait admettre qu'au moins les systèmes avancés (DL) méritent la reconnaissance d'une forme d'agentivité.

    “À supposer que l'autonomie fonctionnelle des systèmes ML cautionne la reconnaissance d'une forme d'agentivité, il faudrait admettre qu'au moins les systèmes « avancés » (DL) méritent la reconnaissance d'une forme d'agentivité.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
    • The authors state this as an assumption: L'autonomie fonctionnelle des systèmes ML peut cautionner la reconnaissance d'une forme d'agentivité.
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Interpretationreasoning

    Puisque l'agentivité est encore perçue comme un attribut humain, les systèmes ML continuent à être qualifiés de choses.

    “Puisque l'agentivité est -encore -perçue comme un attribut humain, les systèmes ML continuent à être qualifiés de choses.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Lorsqu'un agent humain utilise un système ML, la coïncidence entre responsabilité de fait et responsabilité de droit n'est plus tenable, car une entité humaine intelligente contrôle les agissements autonomes d'une entité artificielle intelligente.

    “ML, cette coïncidence n'est plus tenable, car on est en présence d'une entité (humaine) intelligente qui contrôle les agissements autonomes d'une autre entité (artificielle) intelligente.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Pour la réparation de ces dommages (responsabilité de droit), on pourrait retenir le critère d'acceptation des risques et désigner les responsables en droit selon que la réparation concerne des dommages déjà réalisés, réparés par des agents humains, et les dommages non encore réalisés, pour lesquels la réparation se déroulerait suivant la logique de force majeure au moyen de systèmes assurantiels.

    “Enfin, s'agissant de la réparation de ces dommages (responsabilité de droit), on pourrait retenir le critère d'acceptation des risques et désigner les responsables en droit selon que la réparation concerne des dommages déjà réalisés (réparés par des agents humains) et les dommages non encore réalisés, pour lesquels la réparation se déroulerait suivant la logique de force majeure (i.e.au moyen de s”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim. May combine two claims.

    Premisecitation

    La responsabilité de fait permet de désigner un coupable, tandis que la responsabilité de droit conduit à désigner un redevable.

    “La responsabilité de fait permet de désigner un coupable 44 , tandis que la responsabilité de droit conduit à désigner un redevable.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisenone given

    Dans les régimes pour faute, l'agent coupable est généralement aussi responsable de la réparation du dommage qu'il aurait causé.

    “Dans les régimes pour faute, les deux généralement coïncident : l'agent coupable est aussi responsable pour la réparation du dommage qu'il aurait causé.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Premisecitation

    La doctrine distingue depuis longtemps la responsabilité de fait (accountability) et la responsabilité de droit (liability).

    “En réalité, la doctrine distingue ces deux concepts depuis longtemps (Hart et Honoré, 1985, p. 254 ss.).”
    Quote in the paperSubstantial claim0 of 1 sources checked
    • cites Hart et Honoré, 1985

      Couldn’t be matched to a paper in Crossref, so it can’t be checked.

  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    Les dommages notoires ne devraient pas être perçus comme des actes ponctuels, mais comme relevant de sphères de dommages.

    “On peut en effet suggérer que les dommages « notoires » ne soient pas perçus comme des actes ponctuels, mais comme relevant plutôt de sphères de dommages.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Il y aurait lieu d'appliquer un régime de responsabilité pour faute aux cas de dommages algorithmiques : dès lors que les justiciables tenteraient de démontrer que la cause d'un dommage se place du côté d'un agent artificiel, l'imputation de cette cause à un agent humain ne saurait être automatiquement présumée.

    “Cela signifie aussi qu'il y aurait lieu d'appliquer un régime de responsabilité pour faute aux cas de dommages algorithmiques : dès lors que les justiciables tenteraient de démontrer que la cause d'un dommage se place du côté d'un agent artificiel, l'imputation de cette cause à un agent humain ne saurait être automatiquement présumée.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    Une discrimination sur le fondement de l'âge relève de la sphère d'une discrimination sur le fondement du sexe, dans la mesure où les deux cas attestent de la capacité d'un système ML à opérer des différences de traitement.

    “En ce sens, une discrimination sur le fondement de l'âge relève de la sphère d'une discrimination sur le fondement du sexe, dans la mesure où les deux cas attestent de la capacité d'un système ML à opérer des différences de traitement.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    L'acceptation du risque porterait sur des familles de risques, c'est-à-dire sur des dommages dont la survenance peut être raisonnablement associée à un dommage ponctuel déjà réalisé.

    “L'acceptation du risque porterait donc sur des « familles de risques », c'est-à-dire sur des dommages dont la survenance peut être raisonnablement associée à un dommage ponctuel déjà réalisé.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    La réparation des dommages algorithmiques nouveaux suivrait la même logique que celle appliquée à la force majeure : face à la probabilité de dommages algorithmiques inconnus, la mise en place de systèmes d'assurance pourrait être envisagée afin que les victimes ne soient pas laissées sans réparation.

    “La réparation suivrait la même logique que celle qu'on applique à la force majeure : face à la probabilité de dommages algorithmiques inconnus, la mise en place de systèmes d'assurance pourrait être envisagée afin que les victimes ne soient pas laissées sans réparation.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable).

    Interpretationreasoning

    Dès lors que l'auteur, humain ou artificiel, de ces dommages ne serait plus présumé mais établi, il faudrait adopter une logique de responsabilité pour faute.

    “Dès lors que l'auteur (humain ou artificiel) de ces dommages ne serait plus présumé, mais établi, il faudrait adopter une logique de responsabilité pour faute.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationnone given

    La réparation des dommages issus d'une black box forte serait décidée selon qu'un agent avait accepté le risque de dommage notoire ou qu'un tel dommage était nouveau, couvert par un mécanisme assurantiel de réparation.

    “Ensuite, la réparation des dommages issus d'une black box forte serait décidée selon qu'un agent avait accepté le risque de dommage « notoire » ou qu'un tel dommage était « nouveau », couvert par un mécanisme assurantiel de réparation.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based).

    Interpretationreasoning

    Est tenu de réparer le dommage algorithmique notoire l'agent qui avait accepté le risque que ce dommage se réalise.

    “Le postulat serait le suivant : est tenu de réparer le dommage algorithmique « notoire » l'agent qui avait accepté le risque que ce dommage se réalise.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based).

    Interpretationnone given

    La responsabilité sans faute serait remplacée par une responsabilité pour faute, intégrant la preuve qu'un agent artificiel est responsable de fait d'un dommage algorithmique.

    “D'abord, la responsabilité sans faute serait remplacée par une responsabilité pour faute, intégrant la preuve qu'un agent artificiel soit responsable de fait d'un dommage algorithmique.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    La reconnaissance d'une agentivité artificielle entraînerait l'ouverture du cercle d'agents responsables et aurait pour effet de diversifier les preuves que les défendeurs pourraient présenter pour échapper à la responsabilité de fait d'un dommage issu d'une black box.

    “Ensuite, la reconnaissance d'une agentivité artificielle entraînerait l'ouverture du cercle d'agents responsables et aurait pour effet de diversifier les preuves que les défendeurs pourraient présenter pour échapper à la responsabilité de fait d'un dommage issu d'une black box.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Si, dans les faits, le postulat d'agentivité humaine peut être renversé, en droit, il doit être maintenu, afin que la victime d'un dommage dit algorithmique ne soit pas laissée sans réparation.

    “Il s'ensuit que si, dans les faits, le postulat d'agentivité humaine peut être renversé, en droit, il doit être maintenu, afin que la victime d'un dommage dit algorithmique ne soit pas laissée sans réparation.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based). May combine two claims.

    Premisereasoning

    Les producteurs sont censés connaître l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques, et les utilisateurs et déployeurs doivent connaître les risques de défauts algorithmiques pouvant surgir dans différents secteurs du marché.

    “En effet, comme les producteurs sont censés connaître l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques, les utilisateurs et déployeurs doivent connaître les risques de défauts algorithmiques qui peuvent surgir dans différents secteurs du marché.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
    • Rests on an assumption: Les producteurs sont censés connaître l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques.
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based).

    Interpretationnone given

    Quand l'inexplicabilité d'une chaîne causale est absolue, il n'est pas raisonnable de chercher à tout prix que cette chaîne remonte à un humain.

    “Il faut, sans doute, se rendre à l'évidence que, quand l'inexplicabilité d'une chaîne causale est absolue, il n'est pas raisonnable de chercher à tout prix que cette chaîne remonte à un humain.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Il est parfois mieux d'accepter qu'on ignore comment un système ML a pris une décision et reconnaître que, dans cette circonstance, il s'est comporté comme un agent.

    “Il est parfois mieux d'accepter qu'on ignore comment un système ML a pris une décision et reconnaître que, dans cette circonstance, il s'est comporté comme un agent.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Si on qualifie les systèmes ML comme des quasi-agents, le maintien de la présomption d'agentivité et de responsabilité humaines au fondement du régime de la directive 85/374 ne paraît plus tenable, conduisant à suivre une logique de responsabilité pour faute afin d'offrir des moyens de défense plus effectifs contre une responsabilité par défaut pour des dommages issus d'une black box.

    “Toutefois, si on qualifie les systèmes ML comme des (quasi-)agents, le maintien de la présomption d'agentivité et de responsabilité humaines au fondement dudit régime ne paraît plus tenable, conduisant à suivre une logique de responsabilité pour faute, afin d'offrir des moyens de défense plus effectifs contre une responsabilité « par défaut » pour des dommages issus d'une black box.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Si un programmeur met sur le marché un système ML mais constate que malgré des tentatives de programmation neutre persiste un risque élevé d'un dommage qui s'apparente à un dommage notoire, il doit prévenir les utilisateurs et déployeurs et être tenu responsable si l'attente des milieux intéressés est qu'un tel dommage ne se produit pas.

    “il doit alors prévenir les utilisateurs et déployeurs du système et doit -comme dans l'arrêt précité -être tenu responsable, si l'attente des milieux intéressés est qu'un tel dommage ne se produit pas.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based).

    Interpretationreasoning

    Sur le plan procédural, la présomption d'agentivité humaine deviendrait réfutable, permettant aux agents humains de prouver que la cause d'un dommage se situe au niveau d'un algorithme ayant agi seul.

    “Sur le plan procédural, la présomption d'agentivité humaine deviendrait alors réfutable, permettant aux agents humains de prouver que la cause d'un dommage se situe au niveau d'un algorithme ayant agi seul.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Pour déclencher un mécanisme de réparation assurantiel, il faudrait prouver qu'un préjudice fut le résultat d'une black box forte et que le préjudice en cause ne saurait être associé à une famille de dommages notoires.

    “Pour déclencher un mécanisme de réparation assurantiel, il faudrait -là encoreprouver qu'un préjudice fut le résultat d'une black box forte et que le préjudice en cause ne saurait être associé à une famille de dommages « notoires » (ex.biais, accidents de route, etc.).”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    Pour les dommages algorithmiques nouveaux, jamais réalisés en pratique, il est possible d'adopter une logique de prévention et de les traiter comme des cas de force majeure.

    “Pour ces dommages, il est possible d'adopter une logique de prévention et les traiter comme des cas de force majeure.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Interpretationreasoning

    Lorsqu'un dommage notoire se réalise après la mise en circulation d'un système ML, ce sont les utilisateurs et les déployeurs qui auraient accepté le risque de dommage.

    “Quand un tel dommage se réalise, ce seraient les utilisateurs et les déployeurs qui auraient accepté le risque de dommage.”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Classified as probably not a substantial claim.

    Interpretationreasoning

    Il y aurait un élargissement des preuves admissibles pour les défendeurs dans le cadre d'un système de responsabilité à agentivité multiple (multiagent accountability model).

    “Il y aurait, ainsi, un élargissement des preuves admissibles pour les défendeurs, dans le cadre d'un système de responsabilité à agentivité multiple (multiagent accountability model).”
    Quote in the paperSubstantial claim
  • Probably not a substantial claim: may not pass S2 (checkable), S4 (based). May combine two claims.

    Interpretationreasoning

    L'utilisateur d'un système de recrutement s'attendrait non seulement à ce que celui-ci ne discrimine pas sur le fondement du sexe, mais aussi sur d'autres fondements.

    “L'utilisateur d'un système de recrutement s'attendrait, non seulement à ce que celui-ci ne discrimine pas sur le fondement du sexe, mais aussi sur d'autres fondements.”
    Quote in the paperNot a substantial claim
71 of 71
  • The paper relies on this without support.

    Il est souvent impossible de tracer à l'avance les directions que l'apprentissage autonome d'un système ML peut prendre.

    “Toutefois, anticiper la récurrence d'un dommage algorithmique n'est pas simple, puisqu'il est souvent impossible de tracer, à l'avance, les directions que l'apprentissage autonome d'un système ML peut prendre.”
  • The authors state this as an assumption.

    Les cas de black box sont, par définition, inexplicables.

    “Une question reste toutefois ouverte : les cas de black box sont, par définition, inexplicables.”
  • The authors state this as an assumption.

    Les déployeurs ou consommateurs sont, par hypothèse, des non-experts.

    “est-il raisonnable de faire peser le devoir de diligence sur les déployeurs ou consommateurs (par hypothèse, non-experts) ?”
  • The authors state this as an assumption.

    L'autonomie fonctionnelle des systèmes ML peut cautionner la reconnaissance d'une forme d'agentivité.

    “À supposer que l'autonomie fonctionnelle des systèmes ML cautionne la reconnaissance d'une forme d'agentivité, il faudrait admettre qu'au moins les systèmes « avancés » (DL) méritent la reconnaissance d'une forme d'agentivité.”
  • The paper relies on this without support.

    Les producteurs sont censés connaître l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques.

    “En effet, comme les producteurs sont censés connaître l'état objectif des connaissances scientifiques et techniques, les utilisateurs et déployeurs doivent connaître les risques de défauts algorithmiques qui peuvent surgir dans différents secteurs du marché.”
  • The paper relies on this without support.

    Un algorithme n'a pas de capacité juridique.

    “Ce n'est certainement pas l'algorithme, faute de capacité juridique.”
6 of 6

Self-check

Percentages, sums and reported differences re-computed from the paper’s own numbers.

Each contradiction between two passages listed here was confirmed by an independent check.

  • Product-liability directive number changes

    Minor

    The directive repeatedly identified as 85/374 is called 85/473 in the discussion of its scope.

  • Resolution identifier appears in reverse order

    Minor

    The same European Parliament resolution is identified as 2012/2020 (INL) in one footnote and 2020/2012 (INL) elsewhere.

  • Two years given for the AI Act proposal

    Minor

    The paper identifies the AI Act as COM (2020) 206 final in one place and COM (2021) 206 final in another.

  • Becker citation falls outside the listed page range

    Minor

    The text cites page 267 and following of Becker (1968), but its reference-list entry ends at page 217.

4 of 4

Cites

Flagged first, then by citations

Research works printed but not linked: 8

  1. J. High Tech COWGER Jr. A. R (2018), « Liability Considerations When Autonomous Vehicles Choose the Accident Victim », vol. 19, n° 1, p. 1-60.
  2. Rutgers Computer & Tech. L.J GEMIGNANI M. C. (1981), « Product Liability and Software », vol. 8, n° 2 ., vol. 8, n° 2, p. 173-204.
  3. Boston Col. L. Rev ENDO S.K. (2018), « Technological opacity & procedural injustice », ., vol. 59, n° 3, p. 822-875.
  4. Ohio. St. Tech. L.J FOGGO V., VILLASENOR J., GARG P. (2021), « Algorithms and Fairness », ., vol. 17, n° 1, p. 123-188.
  5. Deep learning GOODFELLOW I., BENGIO Y., COURVILLE A. (2016), Cambridge, MIT Press.
  6. World Applied Sciences Journal SARIPAN H., FIKRIAH N.S., PUTERA M.S. (2016), « Are Robots Human? A Review of the Legal Personality Model », vol. 34, n° 6, p. 824-831.
  7. Iowa Law Review STANCIL P. (2016), Substantive Equality and Procedural Justice, vol. 102, n° 4, p. 1633-1690.
  8. Handbook of Automation NOF S.Y. (ed.) (2009), New York, Springer.

Authors
Grozdanovski, L.
Affiliations
University of Liège (BE)
Corresponding author
Grozdanovski, Ljupcho
Venue
Réseaux
Publisher
CAIRN
Published
2022-05-23
Volume
N° 232-233
Issue
2
Pages
99-127
ISSN
0751-7971 (ISSN-L)
OpenAlex
W4281901764
Cited by
2
References
41
Citations by year
2024: 1 · 2023: 1
FWCI
0.44
Type
journal article
Language
fr
Open access
Locations
  • Réseaux (publishedVersion)
  • Cairn.info (submittedVersion)
Topics
  • Social Sciences › Safety Research › Ethics and Social Impacts of AI
  • Social Sciences › Economics, Econometrics and Finance › Economics and Econometrics › Law, Economics, and Judicial Systems
  • Life Sciences › Neuroscience › Cognitive Neuroscience › Free Will and Agency
Keywords
algorithmic agency, accountability, fault-based liability, risk acceptance, force majeure, algorithmic transparency, human agency, algorithmic fairness

About these checks

Registry, retraction, Cites and statistics results are computed, not judged, with one exception: a printed reference that no index lists is read once by a model before it counts as a citation error. Claims are extracted by a model and kept only when their quote appears verbatim in the text; each cited source is then checked, with a model’s help, for whether it says what the claim relies on. Those verdicts can be wrong — read the claim’s quote and the cited source before relying on one.

Claims read by deepseek-v4.1-flash under definition version 3 (extract-v3) on 2026-10-11.

Classified by jev-1.13-20260917 (gold-guideline-v0.2) on 2026-10-11.

Cited sources are checked by gpt-6-sol.

Statistics and arithmetic are recomputed, not judged.

Confidence bands are shown only for fields calibrated on our annotated test set. None is calibrated yet, so no band is shown.

What counts as a claim ›How we measure confidence ›How we check this ›

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