Entrepreneurship 4.0: Artificial Intelligence and Legal Traps of the Digital Economy

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of this study is the legal problems of transforming entrepreneurial activities in the context of the fourth industrial revolution. A special emphasis is placed on analyzing the role of artificial intelligence technologies as a key factor shaping new business models and generating risks of legal uncertainty. The issues of determining the legal nature of digital entrepreneurship, qualifying the rights and obligations of subjects, and the relationship between general provisions of civil legislation and norms governing the circulation of digital objects are considered. The work highlights the importance of developing a balanced approach to legal regulation that can take into account both the needs of innovative development and the necessity of protecting the rights of participants in the digital turnover. The problems of legal subjectivity of algorithmic systems, the distribution of responsibility for AI decisions, and ensuring a balance between stimulating innovations and protecting the rights of participants in the digital turnover are addressed. Existing legislative gaps are explored, and proposals for improving legal mechanisms are substantiated. The methodological basis of the study consists of formal legal and comparative legal methods, as well as systemic and interdisciplinary approaches. Their use made it possible to reveal the features of business model transformation and justify the main directions for improving the legal regulation of the application of artificial intelligence technologies in the digital economy. The scientific novelty of the research lies in a comprehensive analysis of the legal consequences of integrating artificial intelligence technologies into entrepreneurial activities, as well as in formulating proposals for creating a balanced regulatory policy in this area. The necessity of rethinking key categories of civil law concerning the circulation of digital objects and concluding transactions involving algorithmic technologies is justified. Risks of legal uncertainty are identified, and measures for improving legal regulation are formulated to achieve a balance between protecting the rights of economic turnover subjects and stimulating innovative activities. Special attention is paid to issues of liability for damage caused by automated decisions and the necessity of developing legal constructs that take into account the autonomy of technologies. The significance of forming ethical standards and mechanisms for "explainable artificial intelligence" is emphasized. The conclusion is drawn on the expediency of creating a special legal regime for algorithmic agents that considers their autonomous nature and cross-border application aspects.

References

  1. Сушкова О. В. Особенности применения искусственного интеллекта в сфере цифровой предпринимательской деятельности // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина (МГЮА). 2023. № 8. С. 132-138. doi: 10.17803/2311-5998.2023.108.8.132-138. EDN: YDOVKU.
  2. Волос А. А. Цифровые права: некоторые проблемы толкования правил статьи 141.1 Гражданского кодекса Российской Федерации // Банковское право. 2024. № 3. С. 16-23. doi: 10.18572/1812-3945-2024-3-16-23. EDN: QICTIJ.
  3. Харитонова Ю. С., Ян Т. Правовые проблемы трансформации основных начал правосудия в условиях цифровизации цивилистического процесса в России и Китае // Вестник гражданского процесса. 2023. Т. 13. № 1. С. 203-235. doi: 10.24031/2226-0781-2023-13-1-203-235. EDN: SYWPWK.
  4. Худойнатов А. Ж. Правовые проблемы регулирования сферы цифрового предпринимательства // Вестник науки. 2020. Т. 5. № 5. С. 135-139.
  5. Purtova N., van Maanen G. Data as an economic good, data as a commons, and data governance // Law, Innovation and Technology. 2024. Vol. 16. № 1. Pp. 1-42.
  6. Хаддур З. А. Правовое регулирование использования технологий искусственного интеллекта в инвестиционной деятельности в России и за рубежом // Пробелы в российском законодательстве. 2022. Т. 15. № 5. С. 319-325. EDN: BUKBCT.
  7. Ролинсон П., Ариевич Е. А., Ермолина Д. Е. Объекты интеллектуальной собственности, создаваемые с помощью искусственного интеллекта: особенности правового режимов России и за рубежом // Закон. 2018. № 5. С. 63-71. EDN: XNGEJN.
  8. Тутов Л. А., Измайлов А. А. Искусственный интеллект на службе у предпринимательства – позиция новой австрийской теории // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2024. Т. 16. № 2. С. 53-62. doi: 10.38050/2078-3809-2024-16-2-53-62. EDN: HTPRAP.
  9. Bostrom N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford, 2014. 352 p.
  10. Хацкелевич А. Н., Рудаков С. А., Егоров Г. А. Применение технологий искусственного интеллекта как один из факторов конкурентоспособности бизнеса в четвертой промышленной революции // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2024. № 1. С. 184-199.
  11. Савин С. В., Мурзин А. Д. Искусственный интеллект в бизнесе: вызовы и перспективы развития (форсайт 2024) // Экономика и управление. 2025. Т. 31. № 2. С. 179-195.
  12. Зуб А. Т., Петрова К. С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. № 94. С. 173-187. doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187. EDN: FLGKRR.
  13. Бамбуров В. А. Применение технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Государственная служба. 2018. Т. 20. № 3. С. 23-28. doi: 10.22394/2070-8378-2018-20-3-23-28. EDN: XUAPBB.
  14. Калашникова И. В., Несмеянов Д. В. Использование искусственного интеллекта при принятии управленческих решений в проектном менеджменте // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2023. № 12-2. С. 205-210. doi: 10.24412/2500-1000-2023-12-2-205-210. EDN: QPCEYA.
  15. Юлдашева М. М. Применение технологий искусственного интеллекта в системе корпоративного управления // Научный аспект. 2023. Т. 13. № 4. С. 1577-1581. EDN: POBTDI.
  16. Никишова М. И. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении в условиях перехода к цифровой экономике // Управленческие науки в современном мире. 2018. Т. 1. № 1. С. 233-237. EDN: XQSDBB.
  17. Мустафина А. Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды // Стратегии бизнеса. 2019. № 7. С. 8-14. EDN: TRXBHE.
  18. Савельев И. И., Уланов Е. А. Новые технологии в бизнесе: искусственный интеллект // Экономика и управление: проблемы, решения. 2020. Т. 2. № 1. С. 119-125. EDN: AREUVT.
  19. Орешина М. Н. Применение искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий // E-Management. 2021. Т. 4. № 1. С. 29-37. doi: 10.26425/2658-3445-2021-4-1-29-37. EDN: VMGGPA.
  20. Егорова Д. А., Шпильман И. В. Цифровая трансформация российского бизнеса с использованием искусственного интеллекта в образовательной сфере // Экономика, предпринимательство и право. 2022. Т. 12. № 12. С. 3283-3298. doi: 10.18334/epp.12.12.117029. EDN: HGUELK.
  21. Cihon P., Maas M. M., Kemp L. Should Artificial Intelligence Governance Be Centralized? Design Lessons from History // Global Policy. 2021. Vol. 12. № S3. Pp. 40-51.
  22. Hacker P., Engel A. Regulating Explainable AI in the European Union // Internet Policy Review. 2021. Vol. 10. № 2. Pp. 1-24.
  23. Floridi L., Cowls J. A Unified Framework of Five Principles for AI in Society // Harvard Data Science Review. 2022. Vol. 4. № 1. Pp. 1-15.
  24. Smuha N.A. From a “Race to AI” to a “Race to AI Regulation”: Regulatory Competition for Artificial Intelligence // Law, Innovation and Technology. 2021. Vol. 13. № 1. Pp. 57-84. doi: 10.1080/17579961.2021.1898300. EDN: EPMAIL.
  25. Awad E., Dsouza S., Kim R., Schulz J., Henrich J., Shariff A., Bonnefon J.-F., Rahwan I. The Moral Machine Experiment // Nature. 2018. Vol. 563. Pp. 59-64.
  26. OECD. Artificial Intelligence in Society. Paris: OECD Publishing, 2019. 148 p.
  27. Williams R., Brooks C., Shmargad Y. How Algorithms Discriminate Based on Data They Lack: Challenges, Solutions, and Policy Implications // Journal of Information Policy. 2018. Vol. 8. Pp. 78-115.
  28. Jobin A., Ienca M., Vayena E. The Global Landscape of AI Ethics Guidelines // Nature Machine Intelligence. 2019. Vol. 1. Pp. 389-399. doi: 10.1038/s42256-019-0088-2. EDN: HDVOGB.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».