digitallawJournal of Digital Technologies and LawJournal of Digital Technologies and Law2949-2483Kazan Innovative University named after V. G. Timiryasov10.21202/jdtl.2025.3rtolzadigitallaw-509Research ArticleARTICLESСТАТЬИCrimes in the Age of Artificial Intelligence: a Hybrid Approach to Liability and Security in the Digital EraПреступления в эпоху искусственного интеллекта: гибридный подход к ответственности и безопасности в цифровую эруhttps://orcid.org/0000-0003-0315-2985БхаттН.BhattN.

Бхатт Нилкант – PhD в области инженерных наук, кафедра гражданского проектирования

363642, г. Морби, Гуджарат, Сама Канте

Neelkanth Bhatt – PhD (Engineering), Assistant Professor, Department of Civil Engineering

Sama Kanthe, Morbi, Gujarat 363642

neelkanth78bhatt@gmail.comИнженерный колледж ЛухдхирджиИндияLukhdhirji Engineering CollegeIndia2025270320253165–88Copyright © Bhatt N., 20252025Бхатт Н.Bhatt N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.lawjournal.digital/jour/article/view/509Objective

Objective: to study the applicability of existing norms on product quality liability and negligence laws to crimes related to artificial intelligence. The author hypothesizes that the hybrid application of these legal mechanisms can become the basis for an effective regulatory system under the rapid technological development.

Methods

Methods: the research includes a comprehensive approach based on the PESTEL analysis (political, economic, social, technological, environmental and legal factors), the “five whys” root cause analysis, and cases from various countries. This multi-level approach allows not only identifying key problems, but also proposing adapted solutions that take into account the specifics of crimes related to artificial intelligence.

Results

Results: the research shows that the existing norms on product quality and negligence are not effective enough to regulate crimes related to artificial intelligence. The main obstacles are technological complexity, lack of precedents, lack of consumer awareness, and jurisdictional issues. The author concludes that effective regulation requires a global system that includes clear principles of responsibility, strict safety standards, and constant adaptation to new challenges.

Scientific novelty

Scientific novelty: the paper represents a unique approach to the crimes related to artificial intelligence through the prism of hybrid application of existing legal mechanisms. It offers a new perspective on the problem, combining theoretical analysis with practical recommendations based on case study.

Practical significance

Practical significance: recommendations for legislators and regulators were developed. The author emphasizes the need to create specialized agencies, introduce educational programs for citizens and employees, and to provide funding for research in the field of explicable artificial intelligence and security standards. These measures are aimed at forming a stable regulatory system capable of effectively countering crimes related to the use of artificial intelligence. The work opens up new horizons for further research on the regulation of AI technologies and emphasizes the need for international cooperation and an interdisciplinary approach.

Цель

Цель: изучение применимости существующих норм об ответственности за качество продукции и законов о халатности к преступлениям, связанным с использованием искусственного интеллекта. Автор выдвигает гипотезу о том, что гибридное применение этих правовых механизмов может стать основой для создания эффективной системы регулирования в условиях стремительного развития технологий.

Методы

Методы: комплексный подход, основанный на анализе PESTEL (политические, экономические, социальные, технологические, экологические и правовые факторы), методе анализа первопричин «Пять почему» и изучении кейсов из различных стран. Такой многоуровневый подход позволяет не только выявить ключевые проблемы, но и предложить адаптированные решения, учитывающие специфику преступлений, связанных с искусственным интеллектом.

Результаты

Результаты: исследование демонстрирует, что существующие нормы об ответственности за качество продукции и халатности недостаточно эффективны для регулирования преступлений, связанных с искусственным интеллектом. Основными препятствиями являются технологическая сложность, отсутствие прецедентов, недостаточная осведомленность потребителей и юрисдикционные проблемы. Автор приходит к выводу, что для эффективного регулирования необходима глобальная система, включающая четкие принципы ответственности, строгие стандарты безопасности и постоянную адаптацию к новым вызовам.

Научная новизна

Научная новизна: заключается в уникальном подходе к изучению преступлений, связанных с искусственным интеллектом, через призму гибридного применения существующих правовых механизмов. Исследование предлагает новый взгляд на проблему, сочетая теоретический анализ с практическими рекомендациями, основанными на изучении реальных кейсов.

Практическая значимость

Практическая значимость: состоит в разработке конкретных рекомендаций для законодателей и регулирующих органов. Автор подчеркивает необходимость создания специализированных органов, внедрения образовательных программ для граждан и сотрудников, а также обеспечения финансирования исследований в области объяснимого искусственного интеллекта и стандартов безопасности. Эти меры направлены на формирование устойчивой системы регулирования, способной эффективно противостоять преступлениям, связанным с использованием искусственного интеллекта. Работа открывает новые горизонты для дальнейших исследований в области регулирования технологий искусственного интеллекта, подчеркивая необходимость международного сотрудничества и междисциплинарного подхода.

безопасностьискусственный интеллекткачество продукцииметод PESTELправопреступлениепреступностьуголовная ответственностьуголовное законодательствоцифровые технологииartificial intelligencecrimecriminal legislationcriminal liabilitycriminalitydigital technologieslawPESTEL techniqueproduct qualitysecurityАвтор выражает благодарность господину Джайкишен Бхатт, сотруднику Службы социального обеспечения в отставке (Государственная корпорация страхования работников, Ахмадабад, Гуджарат, Индия) и господину Бипин Пандит, профессору гражданского строительства в отставке (Инженерный колледж Лухдхирджи, Морби, Гуджарат, Индия) за их квалифицированную помощь в формулировании, написании и тщательной корректуре работы, что значительно повысило ее точность и качество.The author is grateful to Shri. Jaikishen Bhatt, Retired Social Security Officer, Employees’ State Insurance Corporation, Ahmedabad (Gujarat, India) and Prof. Bipin Pandit, Retired Professor of Civil Engineering, Lukhdhirji Engineering College, Morbi (Gujarat, India) for their expert help with language, writing and meticulous proofreading which significantly improved the clarity and the quality of the work.ReferencesЛи, Яо. (2023). Особенности нормативно-правового регулирования генеративного искусственного интеллекта в Великобритании, США, Евросоюзе и Китае. Право. Журнал Высшей школы экономики, 16(3), 245–267. EDN: https://elibrary.ru/yitzoa. DOI: https://doi.org/10.17323/2072-8166.2023.3.245.267Abbott, R., & Sarch, A. (2019). Punishing Artificial Intelligence: Legal Fiction or Science Fiction. UC Davis Law Review, 53, 323–384. https://doi.org/10.2139/SSRN.3327485Шестак, В. А., Волеводз, А. Г., Ализаде, В. А. (2019). О возможности доктринального восприятия системой общего права искусственного интеллекта как субъекта преступления: на примере уголовного законодательства США. Всероссийский криминологический журнал, 13(4), 547–554. https://doi.org/10.17150/2500-4255.2019.13(4).547-554Barsalou, M. A. (2014). Root cause analysis: A step-by-step guide to using the right tool at the right time. New York: CRC Press. https://doi.org/10.1201/b17834Abbott, R., & Sarch, A. (2019). Punishing Artificial Intelligence: Legal Fiction or Science Fiction. UC Davis Law Review, 53, 323–384. https://doi.org/10.2139/SSRN.3327485Barsalou, M., & Starzyńska, B. (2023). Inquiry into the Use of Five Whys in Industry. Quality Innovation Prosperity, 27(1), 62–78. https://doi.org/10.12776/qip.v27i1.1771Barsalou, M. A. (2014). Root cause analysis: A step-by-step guide to using the right tool at the right time. New York: CRC Press. https://doi.org/10.1201/b17834Bhatt, N., & Bhatt, J. (2023). Towards a Novel Eclectic Framework for Administering Artificial Intelligence Technologies: A Proposed ‘PEEC’ Doctrine. EPRA International Journal of Research and Development (IJRD), 8(9), 27–36. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11434.18888Barsalou, M., & Starzyńska, B. (2023). Inquiry into the Use of Five Whys in Industry. Quality Innovation Prosperity, 27(1), 62–78. https://doi.org/10.12776/qip.v27i1.1771Binns, R. (2018). Algorithmic accountability and public reason. Philosophy & Technology, 31(4), 543–556. https://10.1007/s13347-017-0263-5Bhatt, N., & Bhatt, J. (2023). Towards a Novel Eclectic Framework for Administering Artificial Intelligence Technologies: A Proposed ‘PEEC’ Doctrine. EPRA International Journal of Research and Development (IJRD), 8(9), 27–36. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11434.18888Broadhurst, R., Maxim, D., Brown, P., Trivedi, H., & Wang, J. (2019). Artificial Intelligence and Crime. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3407779Binns, R. (2018). Algorithmic accountability and public reason. Philosophy & Technology, 31(4), 543–556. https://10.1007/s13347-017-0263-5Calo, R. (2019). Artificial intelligence policy: A primer and roadmap. UC Davis Law Review, 51(2), 399–435. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3015350Broadhurst, R., Maxim, D., Brown, P., Trivedi, H., & Wang, J. (2019). Artificial Intelligence and Crime. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3407779Dremliuga, R., & Prisekina, N. (2020). The Concept of Culpability in Criminal Law and AI Systems. Journal of Programming Languages, 13(3), 256. https://doi.org/10.5539/jpl.v13n3p256Calo, R. (2019). Artificial intelligence policy: A primer and roadmap. UC Davis Law Review, 51(2), 399–435. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3015350Gless, S. (2019). AI in the Courtroom: a comparative analysis of machine evidence in criminal trials. Georgetown Journal of International Law, 51(2), 195–253.Dremliuga, R., & Prisekina, N. (2020). The Concept of Culpability in Criminal Law and AI Systems. Journal of Programming Languages, 13(3), 256. https://doi.org/10.5539/jpl.v13n3p256Ivan, D., & Manea, T. (2022). AI Use in Criminal Matters as Permitted Under EU Law and as Needed to Safeguard the Essence of Fundamental Rights. International Journal of Law in Changing World, 1(1), 17–32. https://doi.org/10.54934/ijlcw.v1i1.15Gless, S. (2019). AI in the Courtroom: a comparative analysis of machine evidence in criminal trials. Georgetown Journal of International Law, 51(2), 195–253.Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2Ivan, D., & Manea, T. (2022). AI Use in Criminal Matters as Permitted Under EU Law and as Needed to Safeguard the Essence of Fundamental Rights. International Journal of Law in Changing World, 1(1), 17–32. https://doi.org/10.54934/ijlcw.v1i1.15Khan, K., Ali, A., Khan, Z., & Siddiqua, H. (2021). Artificial Intelligence and Criminal Culpability. In 2021 International Conference on Innovative Computing (ICIC), IEEE (pp. 1–7). https://doi.org/10.1109/icic53490.2021.9692954Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2Khisamova, Z., & Begishev, I. (2019). Criminal Liability and Artificial Intelligence: Theoretical and Applied Aspects. Russian Journal of Criminology, 13(4), 564–574. https://doi.org/10.17150/2500-4255.2019.13(4).564-574Khan, K., Ali, A., Khan, Z., & Siddiqua, H. (2021). Artificial Intelligence and Criminal Culpability. In 2021 International Conference on Innovative Computing (ICIC), IEEE (pp. 1–7). https://doi.org/10.1109/icic53490.2021.9692954King, T. C., Aggarwal, N., Taddeo, M., & Floridi, L. (2021). Artificial Intelligence Crime: An Interdisciplinary Analysis of Foreseeable Threats and Solutions. In J. Cowls, & J. Morley (Eds.), The 2020 Yearbook of the Digital Ethics Lab. Digital Ethics Lab Yearbook. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80083-3_14Khisamova, Z., & Begishev, I. (2019). Criminal Liability and Artificial Intelligence: Theoretical and Applied Aspects. Russian Journal of Criminology, 13(4), 564–574. https://doi.org/10.17150/2500-4255.2019.13(4).564-574Kingston, J. K. (2016). Artificial Intelligence and Legal Liability. In M. Bramer, & M. Petridis (Eds.), Research and Development in Intelligent Systems XXXIII. SGAI 2016. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/9783-319-47175-4_20King, T. C., Aggarwal, N., Taddeo, M., & Floridi, L. (2021). Artificial Intelligence Crime: An Interdisciplinary Analysis of Foreseeable Threats and Solutions. In J. Cowls, & J. Morley (Eds.), The 2020 Yearbook of the Digital Ethics Lab. Digital Ethics Lab Yearbook. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80083-3_14Lagioia, F., & Sartor, G. (2019). AI Systems under Criminal Law: A Legal Analysis and A Regulatory Perspective. Philosophy & Technology, 33, 433–465. https://doi.org/10.1007/s13347-019-00362-xKingston, J. K. (2016). Artificial Intelligence and Legal Liability. In M. Bramer, & M. Petridis (Eds.), Research and Development in Intelligent Systems XXXIII. SGAI 2016. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/9783-319-47175-4_20Li, Yao (2023). Specifics of Regulatory and Legal Regulation of Generative Artificial Intelligence in the UK, USA, EU and China. Law. Journal of the Higher School of Economics, 16(3), 245–267 (in Russ.). https://doi.org/10.17323/2072-8166.2023.3.245.267Lagioia, F., & Sartor, G. (2019). AI Systems under Criminal Law: A Legal Analysis and A Regulatory Perspective. Philosophy & Technology, 33, 433–465. https://doi.org/10.1007/s13347-019-00362-xPetrella, S., Miller, C., & Cooper, B. (2021). Russia’s artificial intelligence strategy: the role of state-owned firms. Orbis, 65(1), 75–100. https://doi.org/10.1016/j.orbis.2020.11.004Petrella, S., Miller, C., & Cooper, B. (2021). Russia’s artificial intelligence strategy: the role of state-owned firms. Orbis, 65(1), 75–100. https://doi.org/10.1016/j.orbis.2020.11.004Pugna, A., Negrea, R., & Miclea, S. (2016). Using Six Sigma Methodology to Improve the Assembly Process in an Automotive Company. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 221, 308–316. https://doi.org/10.1016/J.SBSPRO.2016.05.120Pugna, A., Negrea, R., & Miclea, S. (2016). Using Six Sigma Methodology to Improve the Assembly Process in an Automotive Company. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 221, 308–316. https://doi.org/10.1016/J.SBSPRO.2016.05.120Qatawneh, I., Moussa, A., Haswa, M., Jaffal, Z., & Barafi, J. (2023). Artificial Intelligence Crimes. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 12(1), 143–150. https://doi.org/10.36941/ajis-2023-0012Qatawneh, I., Moussa, A., Haswa, M., Jaffal, Z., & Barafi, J. (2023). Artificial Intelligence Crimes. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 12(1), 143–150. https://doi.org/10.36941/ajis-2023-0012Scherer, M. U. (2015). Regulating Artificial Intelligence Systems: Risks, Challenges, Competencies, and Strategies. Harvard Journal of Law & Technology, 29(2), 353. https://doi.org/10.2139/ssrn.2609777Scherer, M. U. (2015). Regulating Artificial Intelligence Systems: Risks, Challenges, Competencies, and Strategies. Harvard Journal of Law & Technology, 29(2), 353. https://doi.org/10.2139/ssrn.2609777Shestak, V., Volevodz, A., & Alizade, V. (2019). On the Possibility of Doctrinal Perception of Artificial Intelligence as the Subject of Crime in the System of Common Law: Using the Example of the U.S. Criminal Legislation. Russian Journal of Criminology. 13(4), 547–554. https://doi.org/10.17150/2500-4255.2019.13(4).547-554Solum, L. B. (2020). Legal personhood for artificial intelligences. In Machine ethics and robot ethics (pp. 415–471). Routledge.Solum, L. B. (2020). Legal personhood for artificial intelligences. In Machine ethics and robot ethics (pp. 415–471). Routledge.Sukhodolov, A., Bychkov, A., & Bychkova, A. (2020). Criminal Policy for Crimes Committed Using Artificial Intelligence Technologies: State, Problems, Prospects. Journal of Siberian Federal University, 13(1), 116–122. https://doi.org/10.17516/1997-1370-0542Sukhodolov, A., Bychkov, A., & Bychkova, A. (2020). Criminal Policy for Crimes Committed Using Artificial Intelligence Technologies: State, Problems, Prospects. Journal of Siberian Federal University, 13(1), 116–122. https://doi.org/10.17516/1997-1370-0542Yüksel, I. (2012). Developing a Multi-Criteria Decision Making Model for PESTEL Analysis. International Journal of Biometrics, 7(24), 52. https://doi.org/10.5539/IJBM.V7N24P52Yüksel, I. (2012). Developing a Multi-Criteria Decision Making Model for PESTEL Analysis. International Journal of Biometrics, 7(24), 52. https://doi.org/10.5539/IJBM.V7N24P52Zhao, S. (2024). Principle of Criminal Imputation for Negligence Crime Involving Artificial Intelligence. Springer Nature. https://10.1007/978-981-97-0722-5Zhao, S. (2024). Principle of Criminal Imputation for Negligence Crime Involving Artificial Intelligence. Springer Nature. https://10.1007/978-981-97-0722-5

The authors declare that there are no conflicts of interest present.