本書以與公司有關(guān)的二級案由為標準劃分,選取了司法實踐中高頻率、大難度的13個案由,另選取了實踐熱點的清算義務(wù)人責任單設(shè)一章,以期為法律實務(wù)者提供可供參考的裁判方法,為公司治理者提供便于執(zhí)行的規(guī)范引導,為理論研究者提供可資借鑒的實踐樣本。全書共分為14章,分別為股東資格確認糾紛、請求變更公司登記糾紛、股東出資糾紛、股東知情權(quán)糾紛、請求公司收購股份糾紛、股權(quán)轉(zhuǎn)讓糾紛、公司決議糾紛、公司證照返還糾紛、公司盈余分配糾紛、損害股東利益責任糾紛、損害公司利益責任糾紛、股東損害公司債權(quán)人利益責任糾紛、公司解散糾紛、清算義務(wù)人責任。每個章節(jié)對一類問題進行深入分析,總結(jié)司法實踐難點,系統(tǒng)梳理裁判思路和裁判方法,通過比較《公司法》修改前后的條文,闡述修改變化之道。
[美]狄樂達,狄樂達博士從事國際數(shù)據(jù)隱私法、商業(yè)法和知識產(chǎn)權(quán)法的實踐和教學工作近三十年。他在德國和美國加州分別獲得律師資格,并在貝克·麥堅時國際律師事務(wù)所加州舊金山辦公室和帕洛阿爾托辦公室執(zhí)業(yè)。同時,他還獲得了柏林自由大學的終身法律教授職位,并加入德國公法教授協(xié)會。他長期在德國柏林自由大學、加州大學伯克利分校法學院、加州大學舊金山法學院、斯坦福大學法學院和舊金山大學法學院教授計算機法、數(shù)據(jù)隱私法和網(wǎng)絡(luò)法。截至目前,他已發(fā)表170多篇論文,并出版6本專著,包括《數(shù)據(jù)隱私法實務(wù)指南》(2022年第五版,已翻譯為中文、阿拉伯文、法文、德文、匈牙利文、意大利文、日文、韓文、葡萄牙文、俄文、西班牙文、土耳其文和越南文)、《加州隱私法美國聯(lián)邦和加州法律實用指南和評注》(2023年第五版),以及《人工智能法律實務(wù)指南》(2024年)。
譯者簡介:
金小力,哈佛大學法學院法律博士。
陳心云,哈佛大學法學院法律博士。
導言001
關(guān)鍵術(shù)語001
行業(yè)概述001
監(jiān)管格局001
識別人工智能001
法域009
被監(jiān)管者013
執(zhí)法機構(gòu)013
第一章 人工智能法
1.1 針對人工智能的專項法律
1.2 產(chǎn)品安全法、侵權(quán)法和刑法
1.3 財產(chǎn)權(quán)法
1.4 商業(yè)秘密、保密性和安全性
1.5 反歧視
1.6 隱私與誹謗
1.7 公開權(quán)
1.8 GDPR和其他數(shù)據(jù)處理法規(guī)
1.9 數(shù)據(jù)駐留和保留
1.10 合同和行業(yè)標準
第二章 啟動合規(guī)計劃
2.1 掌握主動權(quán)
2.2 管理
2.3 分配責任
2.4 與內(nèi)部利害相關(guān)部門及外部顧問開展有效合作
2.5 留意合規(guī)工具與自動化產(chǎn)品
2.6 準備任務(wù)清單
2.7 全面了解人工智能及相關(guān)法律問題
2.8 設(shè)置優(yōu)先級
2.9 明確關(guān)鍵法律要求
2.10 執(zhí)行
第三章 起草文件
3.1 為什么創(chuàng)建文件?
3.2 受眾是誰?
3.3 區(qū)分文件類型
3.4 法律建議、風險與合規(guī)
3.5 通知
3.6 警告
3.7 同意
3.8 處理活動記錄、數(shù)據(jù)圖及流程圖
3.9 協(xié)議
3.10 規(guī)程
第四章 評估影響和降低風險
4.1 定義影響、傷害與風險
4.2 量化和定性風險與傷害
4.3 評估的必要性
4.4 傷害風險與問責
4.5 保險
4.6 特定制裁風險與應對方案
4.7 注意保護客戶特權(quán)與保密性
4.8 特定所需的影響與風險評估
4.9 人工智能風險知識庫:從A到Z
4.10 不開發(fā)、不提供或不應用人工智能的風險
第五章 協(xié)議
5.1 協(xié)議、條款與附錄的組織架構(gòu)
5.2 賣方主要義務(wù)
5.3 買方主要義務(wù)
5.4 各方次要義務(wù)
5.5 所有權(quán)歸屬
5.6 機密信息及安保方案
5.7 違約責任
5.8 違約責任界定及限制
5.9 準據(jù)法選擇和爭議解決
5.10 不可抗力
第六章 規(guī)程
6.1 樣本規(guī)程:生成式人工智能的合理使用
6.2 樣本規(guī)程:人工智能生成代碼和開源代碼的使用準則
6.3 樣本規(guī)程:人工智能的數(shù)據(jù)獲取與使用
第七章 維護和審核合規(guī)活動
7.1 定期義務(wù)及變更管理
7.2 終止文件及相關(guān)流程
7.3 接管或?qū)徍爽F(xiàn)有合規(guī)計劃
7.4 開發(fā)審核機制
7.5 檢驗人工智能的性能、質(zhì)量與安全性
7.6 合規(guī)工具與自動化項目
7.7 并購中的盡職調(diào)查
7.8 對供應商的盡職調(diào)查
7.9 持續(xù)的員工培訓
7.10 監(jiān)控新發(fā)展
要點清單
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