Преступления в эпоху искусственного интеллекта: гибридный подход к ответственности и безопасности в цифровую эру

Введение

Термин «преступления, совершенные с использованием искусственного интеллекта (ИИ)» появился недавно, но уже стал хорошо известен. Он обозначает преступления, в которых искусственный интеллект (далее – ИИ) используется как инструмент для создания подделок с целью мошенничества, обмана и манипуляций¹. Технологии ИИ также могут использоваться преступниками для обхода систем безопасности или манипулирования процессом принятия решений (King et al., 2021). Растущие возможности ИИ позволяют совершать беспрецедентные по масштабу преступления, а также усложнять задачу принятия необходимых мер защиты².

По мере того как ИИ набирает силу, растет и потенциал его преступного использования. Это может привести к появлению новых видов преступной деятельности и к увеличению числа жертв преступности. Существуют ли средства борьбы с этими явлениями? Поспешное изменение регулирования может привести к тому, что оно быстро устареет.

Применимость существующих законов к новым видам преступлений с использованием ИИ – это сложная проблема. Утверждается, что действующие правовые рамки универсальны и могут быть адаптированы к новым видам преступлений; например, к дипфейкам, используемым в финансовой сфере, могут применяться уголовные законы о мошенничестве. Однако другие авторы обращают внимание на ограниченность существующих правовых норм в борьбе с подобными преступлениями. Так, в работе Sukhodolov и др. (2020) отмечается, что существующие законы недостаточно адекватно учитывают такие аспекты преступлений с использованием ИИ, как преступный умысел, так как преступления с умыслом обычно совершаются людьми. Непрозрачность алгоритмов искусственного интеллекта не позволяет решить вопрос об ответственности за преступление (Sukhodolov et al., 2020).

Отсутствие ясности в отношении подсудности и ответственности, неадекватность правового режима, трудности с определением вины и юрисдикционные проблемы – вот некоторые основные причины, по которым существующее уголовное законодательство оказывается недостаточным для рассмотрения дел, связанных с преступлениями с использованием ИИ. Кроме того, применение уголовного законодательства в отношении преступлений, связанных с технологиями или продуктами искусственного интеллекта, требует установления элементов умысла и атрибуции. Необходимо неопровержимо доказать, что преступление с использованием ИИ было совершено с умыслом и что оно связано с субъектом, совершившим его. Однако технологии могут причинять вред непреднамеренно. Также довольно сложно доказать, что преступление совершено программистом, производителем или пользователем ИИ. Это мешает задачам судебного преследования и эффективного сдерживания преступности. Поэтому необходимо создавать более надежную правовую базу в сфере постоянно развивающихся технологий искусственного интеллекта.

В отличие от уголовного законодательства гражданское в первую очередь рассматривает обязанности и элемент предсказуемости, поэтому его легче применить к преступлениям с использованием ИИ. В этом случае речь идет о компенсации жертвам преступлений, а не о тюремном заключении или ином наказании преступников. Учитывая природу преступлений с использованием ИИ, жертвы должны получить предусмотренную компенсацию, но это не гарантирует предотвращения преступлений в будущем. Однако вред, причиняемый искусственным интеллектом, не всегда достигает уровня тяжких преступлений. В принципе, существующие традиционные законы, например, Закон об ответственности за качество продукции или Закон о халатности, вполне способны справиться с преступлениями с использованием ИИ, поскольку они направлены на обеспечение баланса между общественной безопасностью, ответственностью и развитием. Но в какой степени это является предметом рассмотрения?

В случае обнаружения дефектов продукции права клиента защищены законами об ответственности за качество продукции, поскольку производители, дистрибьюторы и продавцы несут за это ответственность. Аналогичным образом, если система искусственного интеллекта выходит из строя или причиняет ущерб, разработчик или производитель может быть привлечен к ответственности за такие дефекты (Scherer, 2015). С другой стороны, законы о халатности требуют от отдельных лиц проявлять должную осмотрительность при осуществлении действий по предотвращению ущерба. Эти законы можно применять к преступлениям с использованием ИИ, когда отдельные лица не в состоянии предотвратить неправомерное использование систем искусственного интеллекта для преступной деятельности (Zhao, 2024). Системы искусственного интеллекта ставят перед нами такие проблемы, как самостоятельность при принятии решений, способность к обучению и неучастие человека в преступных действиях. Таким образом, насущной необходимостью является специальная правовая база для противодействия таким преступлениям. Необходимо установить четкие руководящие принципы для определения ответственности и юрисдикции в этой сфере.

В идеале для обеспечения благоприятной ситуации для всех заинтересованных сторон в сфере ИИ система регулирования ИИ должна основываться на доктрине PEEC, то есть на идеях соблюдения «общественных интересов» и «принципов экологической устойчивости», «экономического развития» и «норм уголовного права» (Bhatt & Bhatt, 2023).

В настоящей работе выдвигается гипотеза о том, что «гибридное применение существующих Закона об ответственности за качество продукции (Product Liability Law, PLL) и Закона о халатности (Negligence Law, NL) обеспечивает надежную правовую основу в сфере преступлений, связанных с искусственным интеллектом». Цель исследования – подтвердить эту идею путем систематического рассмотрения и анализа конкретных примеров для изучения эффективности Закона об ответственности за качество продукции и Закона о халатности в сфере преступлений с использованием ИИ. Мы надеемся, что данное исследование станет началом научной дискуссии о совершенствовании регулирования искусственного интеллекта в развитом обществе.

1. Обзор литературы

Применимые условия существующего уголовного законодательства затрудняют регулирование преступлений, совершаемых с использованием ИИ (Qatawneh et al., 2023; Abbot & Sarch, 2019; Шестак и др., 2019). Применение традиционных принципов mens rea и actus reus также затруднено в случаях таких преступлений (Abbot & Sarch, 2019; Шестак и др., 2019). Во всем мире наблюдается устойчивый консенсус в отношении проведения законодательных реформ в сфере преступлений с использованием ИИ. Это относится и к уголовному законодательству (Qatawneh et al., 2023; Bhatt & Bhatt, 2023; Шестак и др., 2019; Khisamova & Begishev, 2019). Ряд экспертов предлагают внести незначительные изменения в существующие законы, в то время как другие считают, что изменения должны быть радикальными (Abbot & Sarch, 2019; Khisamova & Begishev, 2019). Для снижения возможных рисков существует настоятельная потребность в стандартизации и сертификации при проектировании, разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта (Khisamova & Begishev, 2019; Broadhurst et al., 2019). Высказывается также серьезная обеспокоенность по поводу потенциального нарушения искусственным интеллектом основных прав и закрепления предвзятости; ИИ может играть двоякую роль: способствовать совершению преступлений и предотвращать их (Broadhurst et al., 2019; Ivan & Manea, 2022). В работах Шестак с соавторами (2019) и Khan с соавторами (2021) обсуждаются модели ответственности за действия ИИ при определенных условиях, хотя автономность различных форм ИИ часто затрудняет применимость соответствующих законов. Несмотря на то, что системы искусственного интеллекта потенциально способствуют совершению преступлений, в будущем с ними может быть связана большая неопределенность (King et al., 2021). Существующая правовая база недостаточна для определения виновности в преступлениях, связанных с использованием искусственного интеллекта в качестве инструмента (Dremliuga & Prisekina, 2020). Технологии искусственного интеллекта могут соответствовать критериям уголовной ответственности, однако для решения этих проблем необходимы дополнительные усилия в области регулирования (Lagioia & Sartor, 2019).

Правовые нормы, нацеленные на решение проблем, связанных с ИИ, должны учитывать ряд жизненно важных принципов, включая установление однозначных руководящих критериев ответственности, внедрение строгих стандартов разработки и развертывания систем ИИ и формирование регулирующих органов для надзора и обеспечения соблюдения этих принципов. Кроме того, такая структура должна включать инструменты для постоянного мониторинга и обновлять их в соответствии с быстрым технологическим прогрессом, а также предусматривать международное сотрудничество с учетом глобального характера преступлений, связанных с ИИ (Binns, 2018; Calo, 2019; Gless, 2019). Предполагается, что система будет определять приоритетность защитных мер, включая обязательные аудиты безопасности и оценки этического воздействия разработки искусственного интеллекта (Jobin et al., 2019). Она должна адаптироваться к меняющемуся характеру систем ИИ, обеспечивая каналы для постоянного анализа и доработки.

Использование комплексного инструмента, сочетающего принципы ответственности за качество продукции с нормами законодательства о халатности, потенциально может решить важнейшие проблемы в сфере борьбы с преступлениями, связанными с ИИ. Законы об ответственности за качество продукции, в которых основное внимание уделяется конструктивным дефектам и стандартам безопасности (Solum, 2020), возлагают ответственность за недостатки систем искусственного интеллекта на их разработчиков. Согласно законодательству о халатности, которое постулирует обязанность проявлять добросовестность (Kingston, 2016), ответственность наступает за возможные риски, возникающие из-за неправильного развертывания или использования систем искусственного интеллекта. Этот гибридный подход обеспечивает комплексный инструмент для определения виновности и поощряет превентивные действия при разработке и использовании систем искусственного интеллекта.

В настоящее время как в развитых, так и в развивающихся странах существует ограниченная правовая база, касающаяся исключительно преступлений, связанных с ИИ. Европейский союз посредством Общего регламента по защите данных (General Data Protection Regulation, GDPR) и проекта закона об искусственном интеллекте предпринимает значительные шаги в решении проблем, связанных с технологиями искусственного интеллекта^{3, 4}. В Соединенных Штатах отсутствует всеобъемлющее регулирование, но различные ведомства используют свои руководящие принципы⁵. Сингапур предложил типовую систему регулирования искусственного интеллекта⁶. В 2021 г. Китай ввел несколько отраслевых нормативных актов в форме Руководящих положений по регулированию научно-технической деятельности в области искусственного интеллекта (Ли, 2023).

Российский подход направлен на развитие и поддержку, а не на ужесточение норм. В России разработана дорожная карта развития прорывных технологий «Нейротехнологии и искусственный интеллект» в рамках Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.⁷ В Индии также отсутствует единое регулирование, вместо этого четыре комитета отчитываются по различным аспектам ИИ и дают рекомендации по этичному развитию систем ИИ⁸. В Японии нет всеобъемлющих правовых норм, регулирующих технологию искусственного интеллекта, хотя Закон о защите личной информации от 2020 г. регулирует некоторые аспекты, связанные с системами искусственного интеллекта⁹. В Южной Корее также действует Рамочное положение по этике развития и использования искусственного интеллекта (2020), которые служат скорее руководящими принципами и не являются обязательными¹⁰.

Проект по закону об ИИ, предложенный ЕС, предусматривает соблюдение строгих стандартов безопасности и четких норм ответственности в случае причинения вреда, подчеркивая важность управления рисками систем искусственного интеллекта. В США существует множество руководящих принципов в данной сфере, в которых основное внимание уделяется справедливости, подотчетности и снижению ущерба. Принципы действующих стандартов как в ЕС, так и в США соответствуют нормам законодательства об ответственности за качество продукции и о халатности.

2. Методология исследования

В настоящем исследовании используется рациональный, логичный, всеобъемлющий и многоуровневый подход к научному обоснованию выдвинутой гипотезы. Для отбора необходимой информации и правильного понимания внешних факторов, влияющих на гипотезу, был проведен анализ по методу PESTEL (political, economic, social, technological, environmental, legal), охватывающий политический, экономический, социальный, технологический, экологический и правовой аспекты с целью выявления факторов, которые находятся вне непосредственного контроля, но могут существенно повлиять на гипотезу. Наше исследование направлено не на устранение симптомов, а на решение реальных проблем путем глубокого и систематического разбора первопричины проблемы по методу «Пять почему».

Кроме того, для оценки различных мнений и расширения базы источников в работе использовались различные примеры для сравнения существующих законов об ответственности за качество продукции и о халатности в разных странах. Также мы рассмотрели успешные решения, эффективно внедренные в других областях. Этот комплексный анализ позволил выдвинуть предложения, направленные на устранение выявленной основной причины проблемы, а также адаптировать указанные решения к потенциальным последствиям их реализации.

Этот многогранный надежный подход не только основан на широком контексте, но и хорошо подходит для тщательного исследования выдвинутой гипотезы. Данная методология выходит за рамки поверхностного анализа и предлагает разностороннее понимание проблемы и ее потенциальных решений, необходимых для создания надежной правовой базы в области искусственного интеллекта. Преимущество использованной методологии заключается в целостном подходе, который позволяет принимать теоретически обоснованные и практически жизнеспособные решения.

3. Результаты и обсуждение

3.1. Анализ по методу PESTEL

Чисто количественные методы в стратегическом планировании редко дают явное преимущество, необходимое для проверки гипотезы. Качественные методы хорошо подходят для измерения внутренней эффективности или оценки рыночных тенденций, но их потенциал для получения более широкой картины весьма ограничен. Метод PESTEL, напротив, прекрасно подходит для систематического изучения политических, экономических, социальных, технологических, экологических и правовых факторов, давая целостное представление о внешних причинах, способствующих успеху компании (Yüksel, 2012). Этот подход отражает динамику систем искусственного интеллекта и обеспечивает всестороннее понимание потенциальных угроз и возможностей, связанных с гипотезой.

На рис. 1 показано сравнение конкретных разделов и статей законов, а также наказаний, предусмотренных законодательством разных стран. Дальнейший анализ будет основываться на этом сравнении. В табл. 1 представлен всесторонний анализ по методу PESTEL законов об ответственности за качество продукции и о халатности в различных странах.

Анализ по методу PESTEL демонстрирует сложную глобальную систему ответственности за качество продукции, особенно в сфере искусственного интеллекта. США, Великобритания, Китай и Россия заявляют о наличии широкой правовой базы в области производства продукции, тогда как в Индии имеются проблемы с правоприменением. В США и Великобритании наблюдается сильная политическая поддержка защиты прав потребителей. С экономической точки зрения американские компании обременены высокими судебными издержками, в то время как Индия сталкивается с необходимостью соблюдения требований законодательства. Технологические достижения в Великобритании, США и Китае способствуют соблюдению требований, однако в некоторых регионах пробелы в правоприменении достаточно очевидны. США и Великобритания устанавливают высокую планку благодаря строгим экологическим нормам, однако в общемировом масштабе их соблюдение осуществляется по-разному. Растущий всеобщий интерес к безопасности потребителей позволяет согласовать правовые стандарты, но разработка различных версий и мер создает риски.

Анализ также выявил очевидные возможности для глобального регулирования безопасности продукции, особенно для систем искусственного интеллекта. Эти меры основаны на повышении осведомленности потребителей и их внимания к технологическим достижениям. Для подтверждения нашей гипотезы был проведен анализ по методу PESTEL. Можно предположить, что в сфере борьбы с преступлениями, связанными с использованием искусственного интеллекта, даже гибридное применение законов об ответственности за качество продукции и законов о халатности не избавляет от необходимости точной настройки в соответствии с этими основными нормами. Существующие законы были разработаны для физических продуктов и не полностью охватывают проблемы систем с искусственным интеллектом. Проблемы правоприменения и быстрые темпы развития в области искусственного интеллекта также препятствуют эффективности обычных нормативных актов. В этих условиях только новая целостная структура будет способствовать согласованию глобальных стандартов в отношении преступлений, связанных с использованием искусственного интеллекта. Для обеспечения последовательного применения во всех странах мира такая система должна устанавливать режимы ответственности, специфичные для ИИ, обеспечивать прозрачность и опираться на глубокое понимание работы систем искусственного интеллекта.

3.2. Анализ первопричин

Анализ первопричин (Root Cause Analysis, RCA) служит важным инструментом для проверки гипотезы, особенно когда речь идет о многогранных явлениях (Barsalou, 2014). Этот метод позволяет систематически исследовать причинно-следственную связь для любого наблюдаемого явления. Тем самым можно выявить недостатки в гипотезе и внести коррективы, необходимые для обеспечения точности принятого плана исследования (Barsalou, 2014). Этот конвергентный процесс повышает надежность исследования в целом и способствует получению более существенных выводов.

На рис. 2 показана диаграмма Исикавы (схема причинно-следственных связей), показывающая неэффективность существующих законов об ответственности за качество продукции и о халатности в борьбе с преступлениями, связанными с использованием искусственного интеллекта.

Схема наглядно демонстрирует, что быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, несоответствие им существующих нормативных актов, отсутствие прозрачности и подотчетности, а также отсутствие глобально приемлемого механизма правоприменения делают существующую систему законов об ответственности за качество продукции и о халатности неэффективной для борьбы с преступлениями, связанными с использованием искусственного интеллекта.

Методика «пять почему» – это мощный инструмент, позволяющий с помощью минимальных ресурсов выявить первопричину проблем (Barsalou & Starzynska, 2023). Он используется в различных дисциплинах и позволяет получить структурированный и логичный ответ о важнейших факторах, влияющих на состояние вопроса (Pugna et al., 2016). Повторное применение данного инструмента отсекает все поверхностные факторы, выявляя наиболее глубокую причину изучаемой проблемы.

На рис. 3 показан систематический анализ неэффективности законов об ответственности за качество продукции в отношении преступлений, связанных с использованием искусственного интеллекта, по методу «Пять почему», а на рис. 4 – аналогичный анализ неэффективности законов о халатности.

Анализ по методу «пять почему» показывает, что действующие законы об ответственности за качество продукции и о халатности неэффективны в отношении уникальных и непредвиденных преступлений, связанных с использованием искусственного интеллекта. Это опровергает нашу гипотезу. Стремительный технологический прогресс и динамика мирового рынка превосходят адаптивные способности существующих правовых систем. В результате возникают такие явления, как недостаточность принятых стандартов, несовершенное регулирование, неудовлетворительность судебной экспертизы, недостаточная осведомленность потребителей, коммерческое использование правовых лазеек, юрисдикционные проблемы, огромные задержки судебных процедур, изменения в восприятии рисков, недостаточное финансирование судебных и регулирующих органов, а также экономическое давление, при котором интересы бизнеса ставятся выше защиты прав потребителей. Таковы основные проблемы, требующие оперативного решения и корректировки для эффективного использования существующих законов об ответственности за качество продукции и законов о халатности в целях борьбы с преступлениями, связанными с использованием искусственного интеллекта.

3.3. Анализ кейсов: как в разных странах борются с преступлениями, совершенными с использованием искусственного интеллекта

3.3.1. Инцидент Greyball в США

В этом деле компания Uber использовала Greyball – инструмент на основе искусственного интеллекта, – чтобы скрывать свою деятельность от правоохранительных органов в городах, где услуги компании не были разрешены¹¹. Программа идентифицировала сотрудников правоохранительных органов и выдавала им поддельную версию приложения, чтобы они не могли обнаружить машины компании. В связи с этим нарушением Департамент юстиции США и ряд местных органов власти инициировали расследование в отношении Uber. Компания согласилась прекратить использование данного инструмента и понесла репутационный ущерб. Контроль со стороны регулирующих органов был усилен. Это классический случай, когда регулирующие органы сталкиваются с преднамеренными неправомерными действиями систем искусственного интеллекта. Власти налагают штрафные санкции, которые должны послужить сдерживающим фактором для подобных действий в будущем.

3.3.2. Инцидент с нарушением конфиденциальности данных на сайте авиакомпании British Airways

В 2018 г. с веб-сайта компании British Airways, использующего системы искусственного интеллекта, произошла утечка, в результате которой были скомпрометированы личные и финансовые данные более 400 тысяч клиентов¹². По мнению Управления комиссара по информации (ICO), компания проявила халатность в защите данных клиентов. Первоначально речь шла о выплате штрафа в размере 183 млн фунтов стерлингов, однако за сотрудничество со следствием компания была оштрафована всего на 20 млн фунтов стерлингов. Это типичный случай, когда вместо наложения сурового наказания власти предпочли установить разумные и соразмерные штрафы, чтобы поощрить применение мер саморегулирования.

3.3.3. Утечка данных из системы Aadhaar в Индии

Нарушения безопасности и халатность в управлении базами данных на основе искусственного интеллекта привели к утечке личной информации миллионов граждан через Aadhaar – систему биометрической идентификации в Индии¹³. В связи с этим индийское Управление по уникальной идентификации (UIDAI) подверглось серьезной критике и судебным разбирательствам. В дальнейшем были введены более строгие нормы соблюдения требований и усилены функции безопасности. Однако из-за существующих правовых рамок этот инцидент не повлек за собой каких-либо финансовых санкций. Этот пример подчеркивает необходимость надежной системы для эффективной борьбы с непреднамеренным ущербом, причиняемым системами искусственного интеллекта.

3.3.4. Инцидент с созданием дипфейков компанией Tencent в Китае

В течение 2019 г. компании Tencent пришлось столкнуться с серьезными проблемами в связи с использованием инструмента для создания дипфейков на основе ИИ. Было высказано мнение, что этот инструмент использовался для мошенничества и дезинформации. В результате были приняты срочные меры в области регулирования. Китай ввел новые правила в отношении технологий искусственного интеллекта и дипфейков. Новые правила требуют четкой маркировки и ограничения неправомерного использования этих технологий. Компания Tencent выполнила требования, внеся коррективы в функционал своего инструмента. Это уникальный пример активного использования законодательных мер, направленных на то, чтобы усилия по регулированию и цензурированию контента опережали появление новых технологий искусственного интеллекта, а также пример ужесточения правоприменения для предотвращения преднамеренных нарушений и неправомерного использования технологий искусственного интеллекта¹⁴.

3.3.5. Российская Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Россия объявила о планах по предотвращению доминирования Запада в сфере технологий искусственного интеллекта¹⁵. Доминирование определенных стран в разработке искусственного интеллекта потенциально отражает региональные особенности, что может привести к цифровой дискриминации и негативно сказаться на суверенитете страны. Принятая Россией стратегия развития искусственного интеллекта уникальна тем, что направлена на сохранение национальной идентичности и культурного наследия при развитии технологий искусственного интеллекта. В России, в отличие от США и Великобритании, разработкой руководит не правительство или частный сектор, а государственные компании (Petrella et al., 2021). С помощью «цифровых песочниц» Россия ввела новый экспериментальный правовой режим для разработки ИИ, в рамках которого компаниям разрешается работать с системами искусственного интеллекта, которые в настоящее время не регулируются действующим законодательством. Это дает возможность этим компаниям увидеть, как разработанный ИИ работает в реальных ситуациях в Москве, а затем и по всей России¹⁶.

3.4. Основные наблюдения и выводы

Анализ по методу PESTEL, анализ первопричины и исследование кейсов показали, что выдвигаемая гипотеза не подтверждается в случаях сложных преступлений, связанных с технологиями искусственного интеллекта. Учитывая сложность таких преступлений, применение гибридного подхода на основе существующих структур является чрезвычайно сложной задачей. Для борьбы с указанными преступлениями следует создать надежную международную структуру, которая бы учитывала ряд спорных вопросов. Во-первых, эта структура должна четко определять все существующие и потенциальные преступления, связанные с технологиями искусственного интеллекта. Во-вторых, она должна содержать широкий набор действий и процедур для органов прокуратуры. В-третьих, она должна предусматривать суровые наказания за преступное поведение, соответствующие быстрым темпам технологического развития и динамике мирового рынка, с включением традиционных элементов mens rea и actus reus. Система должна способствовать правоприменению и соблюдению требований, оставаясь при этом справедливой по отношению к ответчикам, а также повышать информированность клиентов. Правовые нормы должны способствовать достижению согласия между национальными и международными органами и повышать эффективность юрисдикций в целях обеспечения правосудия, подотчетности и прав всех заинтересованных сторон.

Чтобы лучше понять уровень проблем, создаваемых развивающимися системами ИИ, рассмотрим еще ряд идей, почерпнутых из различных областей. Так, ИИ часто сравнивают с оружием, поскольку человек несет ответственность за его использование. Эта идея не выдерживает юридической проверки, так как последствия интенсивного развития ИИ непредсказуемы. Другой возможный подход к регулированию ИИ – возложить «строгую ответственность» на разработчиков и придать субъектность определенным системам искусственного интеллекта. Однако такие системы ИИ создаются для того, чтобы развиваться и принимать собственные решения, что чрезвычайно затрудняет регулирование ИИ. Еще одна идея состоит в том, чтобы рассматривать непредвиденное и непреднамеренное действие ИИ по аналогии с «обстоятельствами непреодолимой силы», так как в них также отсутствует критерий намерения. Эта идея привела к важным выводам, таким как принятие упреждающих мер, проверки безопасности и разработка этических принципов для искусственного интеллекта. С другой стороны, регулируя ИИ таким же образом, каким власти борются с инфекционными заболеваниями, можно найти сходство в управлении рисками и просвещении общественности. Однако этой концепции не хватает целенаправленности и высоких темпов изменений, которые обычно ассоциируются с ИИ. Наконец, можно регулировать ИИ способом, аналогичным регулированию в области ядерного оружия, когда особое внимание уделяется международному сотрудничеству и соблюдению надлежащих норм безопасности, не забывая при этом о проблемах, связанных с доступностью и быстрым развитием систем ИИ.

Из вышеизложенного следует, что нам следует сосредоточиться на объяснимом ИИ, надежных стандартах безопасности, постепенном совершенствовании надзора и адаптации законодательной базы. Это помогло бы обеспечить ответственность человека на всех этапах разработки и внедрения ИИ. Целью должно быть создание ответственной системы искусственного интеллекта с четким распределением обязанностей и возможностью принять адекватные упреждающие меры для минимизации риска непредвиденного ущерба и обеспечения того, чтобы искусственный интеллект оставался инструментом во благо.

Создание такой системы является трудоемкой задачей, которая становится еще более сложной, поскольку необходимо достичь прочного консенсуса разных стран для ее эффективного применения в отношении преступлений, совершаемых с помощью систем искусственного интеллекта, за пределами конкретной юрисдикции. До тех пор все страны, разрешающие использование технологий искусственного интеллекта, должны адаптировать свою существующую правовую базу для решения проблемы преступлений, связанных с использованием искусственного интеллекта. Такая адаптация должна происходить преимущественно в форме следующих мер:

1. Модернизация определения преступления с целью включения в него преступлений, связанных с ИИ, как умышленных, так и непреднамеренных.
2. Установление основных принципов разработки и внедрения ИИ.
3. Поэтапное внедрение норм в области ИИ, начиная с четких руководящих принципов, развивающихся параллельно с достижениями в области ИИ.
4. Поощрение разработчиков к созданию исключительно прозрачных и объяснимых систем искусственного интеллекта.
5. Обязательное публичное раскрытие информации и сотрудничество с целью учета социальных и этических аспектов при разработке нормативной базы.
6. Обязательные требования по повышению осведомленности общественности о разработчиках и пользователях ИИ.
7. Создание независимых специализированных органов для мониторинга разработки и внедрения ИИ.
8. Обязательное финансирование исследований в области объяснимого ИИ, разработка стандартов безопасности и изучение последствий ИИ для общества.

Заключение

Данное исследование направлено на изучение целесообразности гибридного применения существующего Закона об ответственности за качество продукции и Закона о халатности в отношении преступлений, связанных с искусственным интеллектом. Систематическая работа с использованием таких методов, как PESTEL, анализ первопричины и исследование кейсов, позволила автору углубленно изучить гипотезу и получить ценную информацию о требованиях законодательной базы для систем искусственного интеллекта.

Обеспечение подотчетности ИИ сопряжено со многими сложностями. Ответственность программиста остается ключевым аспектом, однако постоянно развивающиеся системы ИИ говорят о необходимости многоуровневой структуры. Уникальные возможности ИИ требуют уникального подхода. Технологии искусственного интеллекта все чаще используются в общемировом масштабе, и для того, чтобы ИИ приносил пользу обществу, необходимы международное сотрудничество, надежные стандарты безопасности и постоянная адаптация. Важно сосредоточиться на основных принципах регулирования, наладить поэтапное внедрение и уделять приоритетное внимание прозрачности, подотчетности и активным мерам, таким как просвещение общественности, наличие специализированных регулирующих органов и достаточных средств для продолжения исследований в области ответственного ИИ. Это, безусловно, обеспечит такое будущее, в котором ИИ будет служить человечеству только во благо.

Настоящее исследование основано на высоконаучном, качественном, беспрецедентном подходе к решению проблемы разработки нормативно-правовой базы для ИИ, что позволило сделать обоснованные выводы. Работа вносит существенный вклад в науку, предлагая соответствующие идеи и меры для создания надежной системы ИИ. Будущие исследования в области объяснимого ИИ и разработка стандартов безопасности обеспечат более полное понимание необходимого регулирования в области искусственного интеллекта.