<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>حسین ترحمی اردکانی</PublisherName>
      <JournalTitle>مجله بین‌المللی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی</JournalTitle>
      <Issn></Issn>
      <Volume>1</Volume>
      <Issue>1 (پاییز)</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2025</Year>
        <Month>12</Month>
        <Day>08</Day>
      </PubDate>
    </Journal>

    <ArticleTitle>Legal challenges and liability of artificial intelligence systems in automated decision-making and its impact on the civil and criminal liability system</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>چالش‌های حقوقی و مسئولیت‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های خودکار و اثر آن بر نظام مسئولیت مدنی و کیفری</VernacularTitle>
    <FirstPage>29</FirstPage>
    <LastPage>38</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi">10.22051/jera.2021.31891.2698</ELocationID>
    <Language>FA</Language>

    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>علیرضا</FirstName>
                <Affiliation>کارشناس ارشد حقوق خصوصی،  گروه حقوق خصوصی ، واحد نورآباد ممسنی ،دانشگاه ازاد نورآباد ممسنی ، ایران</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>

    <PublicationType></PublicationType>

    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>2025</Year>
        <Month>11</Month>
        <Day>27</Day>
      </PubDate>
    </History>

    <Abstract>Rapid advances in AI technology, and in particular automated decision-making systems, have posed profound challenges to existing legal systems. This article examines the legal foundations of liability for automated AI decisions and their impact on traditional doctrines of civil and criminal liability. By analyzing the concepts of agency, intent, and fault in the context of non-human technologies, we show that current frameworks do not respond to the complexities arising from algorithmic autonomy. This study, using a descriptive-analytical approach and reviewing authoritative library sources, evaluates proposed legal solutions, including legal personality for AI, no-fault liability, and models of shared liability. The findings indicate the need for a fundamental revision of the fundamental concepts of liability in the age of AI and suggest that new legislation should pursue the goals of compensation, deterrence, and ethics.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">پیشرفت‌های سریع در فناوری هوش مصنوعی و به‌ویژه سامانه‌های تصمیم‌گیر خودکار، چالش‌های عمیقی را برای نظام‌های حقوقی موجود به وجود آورده است. این مقاله به بررسی مبانی حقوقی مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیم‌گیری‌های خودکار هوش مصنوعی و تأثیر آن بر دکترین‌های سنتی مسئولیت مدنی و کیفری می‌پردازد. با تحلیل مفاهیم عاملیت، قصد و تقصیر در بستر فناوری‌های غیرانسانی، نشان می‌دهیم که چارچوب‌های فعلی پاسخگوی پیچیدگی‌های ناشی از خودمختاری الگوریتمی نیستند. این پژوهش با رویکردی توصیفی-تحلیلی و با مرور منابع کتابخانه‌ای معتبر، به ارزیابی راهکارهای حقوقی پیشنهادی از جمله شخصیت حقوقی برای هوش مصنوعی، مسئولیت بدون تقصیر، و مدل‌های تقسیم مسئولیت می‌پردازد. یافته‌ها حاکی از نیاز به بازنگری اساسی در مفاهیم بنیادین مسئولیت در عصر هوش مصنوعی است و پیشنهاد می‌کند که قانون‌گذاری‌های نوین می‌بایست توأمان اهداف جبران خسارت، بازدارندگی و اخلاق‌محوری را دنبال کنند.</OtherAbstract>

    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial intelligence</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">civil liability</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">criminal liability</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">automated decision-making</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">algorithmic agency</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">legal personality</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">fault</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">compensation.</Param>
      </Object>
    </ObjectList>

    <ArchiveCopySource DocType="pdf">/downloadfilepdf/62228</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
