Artificial Intelligence in Nuclear Energy: Legal Challenges and International Cooperation in the Search of Approaches to Regulation


Citar

Texto integral

Resumo

The application of artificial intelligence (AI) holds the potential for revolutionary advancements in civil nuclear energy. However, this necessitates establishing a framework to ensure the safe and reliable use of AI technologies within the nuclear sector. Law plays a crucial role in adapting existing regulation and developing innovative approaches, concepts and legal structures. This study aims to identify potential threats from the use of AI in nuclear energy and the associated legal challenges, including those related to the nuclear non-proliferation regime and the IAEA safeguards system. It also examines the liability regime for nuclear damage caused by AI at nuclear power plants, insurance considerations, and the activities of the IAEA and other international organizations in exploring AI’s potential to accelerate technological development in nuclear energy and to establish a suitable international regulatory environment. The study further characterizes the current state of international cooperation in this area. The research methodology incorporates formal-legal, comparative-legal, and historical methods, as well as forecasting techniques. The study concludes that the development of principles and standards for the safe use of AI in nuclear energy will initially occur through cooperation among individual states, where the formation of a political space is already underway. Therefore, it is crucial for Russia to leverage this experience and create opportunities for collective cooperation (for example, within BRICS and BRICS+) to regulate AI in the nuclear energy sector.

Sobre autores

Lev Klebanov

RUDN University

Autor responsável pela correspondência
Email: solomon70@bk.ru
ORCID ID: 0000-0002-1452-9568

Doctor of Legal Sciences, Professor, Department of Criminal Law, Criminal Procedure and Criminalistics, Law Institute

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Marina Lizikova

Institute of State and Law of the Russian Academy of Sciences

Email: lizikova_m@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-5538-4385
Código SPIN: 7033-5240

Candidate of Legal Sciences, Senior Research Fellow, Department of Civil and Business Law

10, Znamenka str., Moscow, 119019, Russian Federation

Bibliografia

  1. Anastassov, A. (2021) Artificial intelligence and its possible use in international nuclear security law. Humanities and Social Sciences. 8 (1), 92-103.
  2. Atabekov, A.R. (2024) Conceptual approaches and practice of legal regulation of artificial intelligence in the public sphere: Comparative legal research. Doctor of Legal of Sciences dissertaion. Moscow, RUDN. (in Russian).
  3. Cha, S. (2024) Towards an international regulatory framework for AI safety: Lessons from the IAEA’s nuclear safety regulations. Humanit Soc Sci Commun. 11, 506. https://www.doi.org/10.1057/s41599-024-03017-1
  4. Erman, E. & Furendal, M. (2024) Artificial Intelligence and the Political Legitimacy of Global Governance. Political Studies, 72 (2), 421-441.
  5. Fitzpatrick, M. (2019) Artificial intelligence and nuclear command and control. Survival. 61(3), 81-92. https://www.doi.org/10.1080/00396338.2019.1614782
  6. Franks, E., Lee, B. & Xu, H. (2024) China’s New AI Regulations. Global Privacy Law Review. 5 (1), 43-49. https://www.doi.org/10.54648/GPLR2024007
  7. Geist, E. & Lohn, A.J. (2018) How might artificial intelligence affect the risk of nuclear war? Santa Monica, RAND Corporation. https://www.doi.org/10.7249/PE296
  8. Huang, K., Joshi, A., Dun, S. & Hamilton, N. (2024). AI Regulations. In: Huang, K., Wang, Y., Goertzel, B., Li, Y., Wright, S. & Ponnapalli, J. (eds) Generative AI Security. Future of Business and Finance. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54252-7_3
  9. Johnson, J. (2023) ‘AI-security dilemma: Insecurity, mistrust, and misperception under the nuclear shadow’, AI and the Bomb: Nuclear Strategy and Risk in the Digital Age. Oxford Academic. https://doi.org/10.1093/oso/9780192858184.003.0005
  10. Karim, R. & Muhammad-Sukki, F. (2023) Artificial Intelligence (AI) in the Nuclear Power Plants: Who Is Liable When AI Fails to Perform. In: Taghizadeh-Hesary F., Zhang D. eds. The Handbook of Energy Policy. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-6778-8_27
  11. Kologermanskaya, E.M. (2024) Legal regulation of artificial intelligence and robotics technologies in the energy sector in the Russian Federation: Problems and prospects. Pravovoi energeticheskii forum. (2), 29-38. https://doi.org/10.61525/S231243500031369-3 (in Russian).
  12. Lambrini, S. & Kougias I. (2019) Legal issues within ambient intelligence environments. In: 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications, IISA. https://doi.org/ 10.1109/IISA.2019.8900748
  13. Lizikova, M.S. (2020) Artificial intelligence in nuclear energy: Application and regulation. In: Mogilevskii, S.D., Leskova, Yu.G., Karelina, S.A., Ruzanova, V.D., Shmalii, O.V., Zolotova, O.A. & Sushkova, O.V. (eds.) Law and business: Legal space for business development in Russia. Moscow, Prospect Publ., 131-139. (in Russian).
  14. Lizikova, M.S. (2023). International nuclear law: Innovative development of the legal environment. Proceedings of the Institute of State and Law of the RAS. 18 (5), 80-97. https://doi.org/10.35427/2073-4522-2023-18-5-lizikova (in Russian).
  15. Roberts, H., Hine, E., Taddeo, M. & Floridi, L. (2024) Global AI governance: Barriers and pathways forward. International Affairs. 100 (3), 1275-1286. https://doi.org/10.1093/ia/iiae073
  16. Siserman-Gray, C., Barr, J., Burniske, J., Eftekhari, P., Marek, R. & Means, A. (2023) Regulatory Challenges Related to the Use of Artificial Intelligence for IAEA Safeguards Verification. Available at: https://resources.inmm.org/sites/default/files/2023-07/ finalpaper_379_0512065638.pdf [Accessed 15th October 2024].
  17. Suman, S. (2021) Artificial intelligence in nuclear industry: Chimera or solution? Journal of Cleaner Production. 278, 124022. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124022
  18. Trout, C. (2024) Liability and Insurance for Catastrophic Losses: The Nuclear Power Precedent and Lessons for AI. https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.06673
  19. Yavuz, C. & Şentürk Lüle, S. (2022) The Application of Artificial Intelligence to Nuclear Power Plant Safety. In: Mercier-Laurent, E., Kayakutlu, G. (eds) Artificial Intelligence for Knowledge Management, Energy, and Sustainability. IFIP Advances in Information and Communication Technology. Switzerland, Springer Publ., 117-127. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96592-1_9

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».