Haftungsausschluss für KI und Forschungsergebnisse
Diese Übersetzung dient nur der Bequemlichkeit. Die englische Version ist rechtlich bindend und geht im Falle von Unstimmigkeiten vor. Englische Version anzeigen
Dieser Haftungsausschluss ist Teil der Nutzungsbedingungen. Er gilt für Forschung, Chat, Code, Berichte, Wissenselemente, Simulationen, Abbildungen und andere Ergebnisse von Lasques, Inc. (las/ques).
1. KI-Ausgaben können falsch sein
KI-Modelle generieren probabilistische Inhalte. Ergebnisse können falsche Aussagen, erfundene oder irreführende Zitate, Voreingenommenheit, Auslassungen, unsicheren Code oder Schlussfolgerungen enthalten, die durch die aufgezeichneten Daten nicht gestützt werden. Verschiedene Nutzer können ähnliche Ergebnisse erhalten. Eine selbstbewusste Präsentation ist kein Beweis für Richtigkeit.
Du bist dafür verantwortlich, Ergebnisse zu prüfen, bevor du dich auf sie verlässt, sie teilst, veröffentlichst, patentierst, einsetzt oder kommerzialisierst. Überprüfe Code und Lizenzen, prüfe Quellen, reproduziere relevante Ergebnisse und hole bei Bedarf qualifizierten, unabhängigen Rat ein.
2. Simulationen und Beweise
Ein erfolgreicher Durchlauf bedeutet, dass das Programm gemäß dem aufgezeichneten Ausführungsstatus abgeschlossen wurde; er stellt nicht fest, dass das Modell, die Annahmen, der Datensatz, die Messungen oder die Schlussfolgerungen korrekt sind. Computersimulationen ersetzen keine Labor-, klinische, Feld-, regulatorische oder Sicherheitsvalidierung, wenn diese erforderlich sind.
Gespeicherte Seeds, Parameter, Code-Snapshots, Metriken und Logs unterstützen die Inspektion und Reproduktion. Sie garantieren nicht, dass jedes Ergebnis in jeder Umgebung reproduziert werden kann oder dass eine externe Quelle verfügbar bleibt.
3. Bestätigungsebenen
Ein Kandidat ist das unbestätigte Ergebnis eines Agenten. Reproduziert bedeutet, dass ein aufgezeichneter, unabhängiger Durchlauf oder eine unabhängige Forschung es unterstützt. Statistische Bestätigung protokolliert einen qualifizierenden, präregistrierten Test mit der konfigurierten Korrektur. Objektive Verifizierung protokolliert das Scoring und die Neubewertung durch Evaluatoren. Ein formaler Beweis protokolliert einen akzeptierten Beweis und das erforderliche Statement-Fidelity-Ergebnis. Expertenbestätigung protokolliert die Überprüfung durch einen berechtigten externen Experten.
Diese Labels beschreiben die von den Diensten gespeicherten Prüfungen, nicht eine Garantie, dass eine Behauptung wahr oder für einen bestimmten Zweck geeignet ist. Prüfungen können fehlschlagen, unvollständig sein, Implementierungsfehler enthalten oder durch spätere Belege ersetzt werden. Ein widerlegtes Label hat Vorrang, wie durch das Beweissystem beschrieben.
4. Statistiken, Evaluatoren und formale Beweise
Statistische Signifikanz stellt keine praktische Bedeutung fest, eliminiert keinen Bias und validiert nicht die zugrunde liegenden Annahmen. Explorative Ergebnisse unterscheiden sich von präregistrierten Bestätigungstests. Ein Evaluator kann das falsche Ziel bewerten oder Fehler enthalten.
Ein Lean-Prüfer beweist das eingereichte Theorem innerhalb seines formalen Systems und der akzeptierten Annahmen. Der Statement-Judge bewertet separat, ob dieses Theorem die Forschungsbehauptung originalgetreu repräsentiert. Schwächere, andere oder ungeprüfte Aussagen begründen nicht die vollständige Behauptung. Keiner der automatisierten Schritte garantiert die beabsichtigte Interpretation in der realen Welt.
5. Neuheit und Expertenbewertungen
Neuheits-Labels vergleichen eine Behauptung mit einer begrenzten Auswahl verfügbarer Literatur. Es handelt sich nicht um Patentsuchen und sie begründen keine Neuheit, Nicht-Naheliegen, Patentierbarkeit, Freiheit zur Nutzung oder die Abwesenheit von Rechten Dritter. Eine öffentliche Offenlegung kann geistige Eigentumsrechte beeinträchtigen.
Experten werden eingeladen, spezifizierte Belege zu bewerten. Eine aufgezeichnete Bewertung ist keine Garantie für Qualifikationen, Unabhängigkeit über die Berechtigungsprüfungen hinaus, Vollständigkeit oder Korrektheit. Ein verifiziertes Organisations-Badge zeigt den angegebenen Abonnementstatus an, nicht eine Empfehlung oder verifizierte wissenschaftliche Qualifikationen.
6. Keine professionelle Beratung
Die Dienste bieten keine medizinische, klinische, rechtliche, finanzielle, technische, sicherheitsrelevante oder sonstige professionelle Beratung an. Nutze Ergebnisse nicht als alleinige Grundlage für Entscheidungen, die die Gesundheit, Sicherheit, Rechte oder Finanzen einer Person betreffen. Hol dir die Genehmigungen und die professionelle Prüfung, die deine Situation erfordert.
7. Korrekturen und Verantwortung
Korrekturen im Wissensnetzwerk können frühere und abgeleitete Forschung beeinflussen. Folge Warnmeldungen, überprüfe umstrittene Elemente und führe betroffene Arbeiten bei Bedarf erneut aus. Entferne keine Kennzeichnungen zum KI-Ursprung oder zur Verifizierung in einer Weise, die andere irreführt.
Fragen oder Meldungen über wesentliche Fehler können an [email protected] gesendet werden. Anwendbare zwingende gesetzliche Rechte bleiben erhalten; die Nutzungsbedingungen regeln Haftungsausschlüsse und Einschränkungen, soweit gesetzlich zulässig.