Концепция интеграции искусственного интеллекта в правовую систему

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цифровая эпоха определяет актуальность статьи, когда жизнь человека неразрывно связана с цифровыми технологиями, одной из которых является искусственный интеллект. Правовое регулирование разработки и использования искусственного интеллекта оказывает комплексное воздействие на правовую систему российского общества. В связи с этим проблема интеграции искусственного интеллекта в правовую систему характеризуется высокой научно-практической значимостью и отвечает стратегическим потребностям правовой политики Российской Федерации. Цель статьи - сформулировать основные элементы концепции интеграции искусственного интеллекта в правовую систему. Методы исследования: формально-юридический, аналогия, экстраполяция, культурно-исторический, моделирование, прогнозирование. Результаты исследования. Наиболее оптимальным вариантом развития отечественной правовой системы в условиях цифрового общества является гуманистический подход, в рамках которого искусственный интеллект естественным образом и незаметно встраивается в окружающую человеческую среду в качестве «умного» интеллекта, выполняющего функции «умного» регулирования. Следует с разумной осторожностью и предсказуемостью вводить в действие правовое регулирование воплощенного (роботизированного) и роевого (коллективного) искусственного интеллекта на уровне технических стандартов и контролируемых правовых экспериментов, предварительно проводя максимально широкую этическую экспертизу. Выводы. При формировании концепции интеграции искусственного интеллекта в правовую систему основными элементами концепции должны выступить три принципиальных идеи: правовой преемственности доктринального юридического знания, дифференциации правовых режимов и учета культурно-цивилизационного кода, психологии и менталитета того общества, в котором разрабатывается и внедряется такое правовое регулирование.

Об авторах

Юлия Александровна Гаврилова

Волгоградский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: gavrilova_ua@volsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8055-4710

кандидат юридических наук, доцент, доцент кафедры теории и истории права и государства, Институт права

Российская Федерация, 400062, г. Волгоград, Университетский пр-т, д. 100

Список литературы

  1. Alekseev, S.S. (1989) General permissions and general prohibitions in Soviet law. Moscow, Yuridicheskaya lititeratura Publ. (in Russian)
  2. Bellot, D., Siegwart, R., Bessière, P., Tapus, A., Coué, C. & Diard, J. (2004) Bayesian Modeling and Reasoning for Real World Robotics: Basics and Examples. In: Iida F., Pfeifer R., Steels L. & Kuniyoshi Y. (eds.). Embodied Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. T 3139. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 186-201. doi: 10.1007/978-3-540-27833-7_14
  3. Bokova, L.N. (2020) Legal regime of creation of a secure digital educational environment. RUDN Journal of Law. 24 (2), 274-292. doi: 10.22363/2313-2337-2020-24-2-274-292. (in Russian)
  4. Cherdantsev, A.F. (2002) Theory of State and Law: Textbook for universities. Moscow, Yurait-М Publ. (in Russian).
  5. Davydova, M.L. (2020) “Smart regulation” as a basis for improving modern law-making. Journal of Russian Law. (11), 14-29. doi: 10.12737/jrl.2020.130. (in Russian).
  6. Devyatkin, D., Sofronova, A. & Yadrintsev, V. (2020) Revealing Implicit Relations in Russian Legal Texts. In: Kuznetsov S.O., Panov A.I. & Yakovlev K.S. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12412. Springer, Cham. pp. 228-239. doi: 10.1007/978-3-030-59535-7_16
  7. Djukova, E.V., Masliakov, G.O. & Prokofyev, P.A. (2019) Logical Classification of Partially Ordered Data. In: Kuznetsov S.O. & Panov A.I. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2019. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1093. Springer, Cham. pp. 115-126. doi: 10.1007/978-3-030-30763-9_10
  8. Estep, M. (2006) Self-Organizing Natural Intelligence. Issues of Knowing, Meaning, and Complexity. Springer, Dordrecht
  9. Farooq, M. & Di Caro, G.A. (2008) Routing Protocols for Next-Generation Networks Inspired by Collective Behaviors of Insect Societies: An Overview. In: Blum C., Merkle D. (eds.). Swarm Intelligence. Natural Computing Series. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 101-160. doi: 10.1007/978-3-540-74089-6_4
  10. Fetyukov, F.V. (2020) Development of legislation on human cloning: world experience and a promising legal model for modern Russia. RUDN Journal of Law. 24 (4), 881-900. doi: 10.22363/2313-2337-2020-24-4-881-900. (in Russian)
  11. Fu, B., Mettel, M.R., Kirchbuchner, F., Braun, A. & Kuijper, A. (2018) Surface Acoustic Arrays to Analyze Human Activities in Smart Environments. In: Kameas A. & Stathis K. (eds.). Ambient Intelligence. AmI 2018. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11249. Springer, Cham, 115-130. doi: 10.1007/978-3-030-03062-9_10
  12. Hafner, V.V. (2004) Agent-Environment Interaction in Visual Homing. In: Iida F., Pfeifer R., Steels L. & Kuniyoshi Y. (eds.). Embodied Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3139. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 180-185. doi: 10.1007/978-3-540-27833-7_13
  13. Holland, O. (2004) The Future of Embodied Artificial Intelligence: Machine Consciousness? In: Iida F., Pfeifer R., Steels L. & Kuniyoshi Y. (eds.). Embodied Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3139. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 37-53. doi: 10.1007/978-3-540-27833-7_3
  14. Karpov, V.E. (2020) Can a Robot Be a Moral Agent? In: Kuznetsov S.O., Panov A.I. & Yakovlev K.S. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12412. Springer, Cham. pp. 61-70. doi: 10.1007/978-3-030-59535-7_5
  15. Kulinich, A. (2018) Architecture of a Qualitative Cognitive Agent. In: Kuznetsov S., Osipov G., Stefanuk V. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2018. Communications in Computer and Information Science. Vol. 934. Springer, Cham. pp. 102-111. doi: 10.1007/978-3-030-00617-4_10
  16. Kuteynikov, D.L., Izhaev, O.A., Zenin, S.S. & Lebedev, V.A. (2020) Algorithmic transparency and accountability: legal approaches to solving the problem of the “black box”. Lex russica. 73 (6), 139-148. doi: 10.17803/1729-5920.2020.163.6.139-148. (in Russian)
  17. Loukachevitch, N. & Parkhomenko, E. (2018) Recognition of Multiword Expressions Using Word Embeddings. In: Kuznetsov S., Osipov G. & Stefanuk V. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2018. Communications in Computer and Information Science. Vol. 934. Springer, Cham. pp. 112-124. doi: 10.1007/978-3-030-00617-4_11
  18. Magomedova, O.S., Koval, A.A. & Levashenko, A.D. (2020) Trade in data: different approaches, one reality. RUDN Journal of Law. 24 (4), 1005-1023. doi: 10.22363/2313-2337-2020-24-4-1005-1023. (in Russian)
  19. Mamychev, A. Yu. & Miroshnichenko, O. I. (2019) Modeling the future of law: problems and contradictions of legal policy in the field of regulation of artificial intelligence systems and robotic technologies. Legal policy and legal life. (2), 125-133. (in Russian)
  20. Nevzorova, O. & Nevzorov, V. (2019) Ontology-Driven Processing of Unstructured Text. In: Kuznetsov S.O., Panov A.I. (eds). Artificial Intelligence. RCAI 2019. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1093. Springer, Cham. pp. 129-142. doi: 10.1007/978-3-030-30763-9_11
  21. Panchenko, V.Yu. & Romashov, R.A. (2018) The digital state - the conceptual basis of the global world order. State and Law. (7), 99-109. doi: 10.31857/S013207690000235-0. (in Russian)
  22. Popova, A.V. (2020) Legal aspects of artificial intelligence ontology. State and Law. (11), 115-127. doi: 10.31857/S102694520012531-5. (in Russian)
  23. Rafalyuk, E.E. (2020) The law of the future: searching for new truths or conserving traditional values? Trans. into Engl. by A.I. Nikolaeva. RUDN Journal of Law. 24 (4), 843-863. doi: 10.22363/2313-2337-2020-24-4-843-863. (in Russian)
  24. Rovbo, M. (2019) Hierarchical Control Architecture for a Learning Robot Based on Heterogenic Behaviors. In: Kuznetsov S.O. & Panov A.I. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2019. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1093. Springer, Cham. pp. 44-55. doi: 10.1007/978-3-030-30763-9_4
  25. Rybakov, O.Yu. (2021) Quality of life, human well-being, the value of law in the conditions of digital reality. Man, society, law in the conditions of digital reality. Collection of articles. Moscow, Rusains Publ. pp. 15-31. (in Russian)
  26. Seredkina, E.V. (2010) Analysis of cyborgization and anthropomorphization programs in the context of high-tech philosophy. Perm National Research Polytechnic University. Culture, history, philosophy, law. (3), 137-146. (in Russian)
  27. Spitsyn, I.N. & Tarasov, I.N. (2020) Artificial Intelligence in the Administration of Justice: Theoretical Aspects of the Legal Regulation (Articulation of the Issue). Actual Problems of Russian Law. 15 (8), 96-107. doi: 10.17803/1994-1471.2020.117.8.096-107. (in Russian)
  28. Sporns, O. & Pegors, T.K. (2004) Information-Theoretical Aspects of Embodied Artificial Intelligence. In: Iida F., Pfeifer R., Steels L., Kuniyoshi Y. (eds.). Embodied Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. T. 3139. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 74-85. doi: 10.1007/978-3-540-27833-7_5
  29. Stefanuk, V.L., Zhozhikashvily, A.V. & Savinitch, L.V. (2020) Intelligent Systems with Restricted Autonomy. In: Kuznetsov S.O., Panov A.I. & Yakovlev K.S. (eds.). Artificial Intelligence. RCAI 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12412. Springer, Cham. pp. 460-471. doi: 10.1007/978-3-030-59535-7_34
  30. Trianni, V., Nolfi, S. & Dorigo, M. (2008) Evolution, Self-organization and Swarm Robotics. In: Blum C. & Merkle D. (eds.). Swarm Intelligence. Natural Computing Series. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 163-191. doi: 10.1007/978-3-540-74089-6_5
  31. Yastrebov, O.A. (2018) Artificial Intelligence in the Legal Space. RUDN Journal of Law. 22 (3), 315-328. doi: 10.22363/2313-2337-2018-22-3-315-328. (in Russian)
  32. Zenin, S.S., Kuteynikov, D.L., Izhaev, O.A. & Yapryntsev, I.M. (2020) Law Making in the Conditions of Algorithmization of Law. Lex russica. 73(7), 97-104. doi: 10.17803/1729-5920.2020.164.7.097-104. (in Russian)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».