Обеспечение автономности принятия решения искусственный интеллектом для целей публичных правоотношений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования выступает формализация действий искусственного интеллекта в качестве представителя органа власти. Объектом исследования выступают нормативные документы, рекомендации и иные документы регламентирующие вопросы реализации автономности искусственного интеллекта для целей публичных правоотношений в России и зарубежных странах, судебная практика, академические публикации и аналитические отчеты по исследуемой проблематике. Методология исследования интегрирует комплекс современных философских, общенаучных, специально-научных методов познания, включая, диалектический, системный, структурно-функциональный, герменевтический, сравнительно-правовой, формально-юридический (догматический) и др. В рамках настоящего исследования делается особый акцент на осуществлении сравнительного правового исследования феномена автономности искусственного интеллекта, реализующего публичные функции на основании опыта различных государств.   В рамках указанной статьи проводится сравнительный анализ действующих подходов по определению базовых условий обеспечения автономности искусственного интеллекта в контексте публичных правоотношений зарубежных стран и России. В рамках проведенного сравнительного анализа выявлены базовые проблемы в области прозрачности принятия решения искусственного интеллекта в мировой практике, определены практические ситуации интеграции непрозрачных искусственного интеллекта в сферу публичных правоотношений зарубежных стран, а также предложены возможные компенсирующие правовые мероприятия, обеспечивающие безопасную интеграцию искусственного интеллекта в сферу государственного управления в России. Предложенные в результате проведенного исследования мероприятия могут найти свое применение в законодательной и правоприменительной практике профильных органов власти реализующих интеграцию искусственного интеллекта в сферу общественных и публичных отношений в России.

Об авторах

Атабек Рустамович Атабеков

Российский университет дружбы народов

Email: atabekoff1@mail.ru
доцент; кафедра административного и финансового права;

Список литературы

  1. Zwischenbericht der Arbeitsgruppe “Digitaler Neustart” zur Frühjahrskonferenz der Justizministerinnen und Justizminister am 6. und 7. Juni 2018 in Eisenach: [сайт]. — URL: www.justiz.nrw.de/JM/schwerpunkte/digitaler_neustart/zt_fortsetzung_arbeitsgruppe_teil_2/2018-04-23-Zwischenbericht-F-Jumiko-2018%2D%2D-final.pdf (дата обращения: 21.02.2023).
  2. Proposal for a Regulation on promoting fairness and transparency for business users of online intermediation services (COM(2018) 238 final / 2018/0112 (COD)): [сайт]. — URL: https://eur-lex.europa.eu/procedure/EN/2018_112 (дата обращения: 21.02.2023).
  3. The initial proposal (Int. 1696–2017) would have added the text cited above to Section 23-502 of the Administrative Code of the City of New York. However, the law that was finally passed only established a task force which is designated to study how city agencies currently use algorithms: [сайт]. — URL: legistar.council.nyc.gov/LegislationDetail.aspx? ID¼3137815&GUID¼437A6A6D-62E1-47E2-9C42-461253F9C6D0 (дата обращения: 21.02.2023).
  4. Burrell J. How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms //Big data & society. – 2016. – Т. 3. – №. 1. – С. 2053951715622512.
  5. Ananny M., Crawford K. Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability //new media & society. – 2018. – Т. 20. – №. 3. – С. 973-989.
  6. Fenster M. The transparency fix: Secrets, leaks, and uncontrollable government information. – Stanford University Press, 2017.
  7. Grey C., Costas J. Secrecy at work: The hidden architecture of organizational life. – Stanford University Press, 2016.
  8. Мартынов А. В., Бундин М. В. О правовых принципах применения искусственного интеллекта при осуществлении органами исполнительной власти контрольно-надзорной деятельности //Журнал российского права. – 2020. – №. 10. – С. 59-75.
  9. Leese M. The new profiling: Algorithms, black boxes, and the failure of anti-discriminatory safeguards in the European Union //Security Dialogue. – 2014. – Т. 45. – №. 5. – С. 494-511.
  10. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2018) Big Data trifft auf künstliche Intelligenz. Herausforderungen und Implikationen für Aufsicht und Regulierung von Finanzdienstleistungen: [сайт]. — URL: www.bafin.de/SharedDocs/Downloads/DE/dl_bdai_studie.html (дата обращения: 21.02.2023).
  11. Tutt A. An FDA for Algorithms’(2017) //Administrative law review. – Т. 69. – С. 83.
  12. IBM. Continuous relevancy training: [сайт]. — URL: console.bluemix.net/docs/services/discovery/continu ous-training.html#crt (дата обращения: 21.02.2023).
  13. Hermstrüwer Y. Artificial intelligence and administrative decisions under uncertainty //Regulating Artificial Intelligence. – 2020. – С. 199-223.
  14. Lehr D., Ohm P. Playing with the data: what legal scholars should learn about machine learning //UCDL Rev. – 2017. – Т. 51. – С. 653.
  15. Воробьёва И. Б. Этические аспекты использования систем искусственного интеллекта при расследовании преступлений //Вестник Саратовской государственной юридической академии. – 2022. – №. 4 (147). – С. 162-172.
  16. Харитонова Ю. С., Савина В. С., Паньини Ф. Предвзятость алгоритмов искусственного интеллекта: вопросы этики и права //Вестник Пермского университета. Юридические науки. – 2021. – №. 53. – С. 488-515.
  17. Cowgill B., Tucker C. Algorithmic bias: A counterfactual perspective //NSF Trustworthy Algorithms. – 2017.
  18. Lewis D. Counterfactuals. Harvard University Press. Cambridge, MA. – 1973.
  19. Информация Конституционно-правовая защита предпринимательства: актуальные аспекты (на основе решений Конституционного Суда Российской Федерации 2018-2020 годов) (одобрено решением Конституционного Суда РФ от 17.12.2020)
  20. SyRI legislation in breach of European Convention on Human Rights: [сайт]. — URL: https://www.rechtspraak.nl/Organisatie-en-contact/Organisatie/Rechtbanken/Rechtbank-Den-Haag/Nieuws/Paginas/SyRI-legislation-in-breach-of-European-Convention-on-Human-Rights.aspx (дата обращения 21.02.2023)
  21. District Court of the Hague, 6 March 2020, ECLI:NL:RBDHA:2020:865: [сайт]. — URL: uitspraken.rechtspraak.nl/inziendocument?id=ECLI:NL:RBDHA:2020:1878 (дата обращения 21.02.2023)
  22. MAKING O. F. A. D. PROFILING THE UNEMPLOYED IN POLAND: SOCIAL AND POLITICAL IMPLICATIONS.
  23. Koniec profilowania bezrobotnych: [сайт]. — URL:https://www.prawo.pl/kadry/bezrobotni-nie-beda-profilowani-utrudnialo-to-ich-aktywizacje,394701.html (дата обращения 21.02.2023)
  24. Michigan’s MiDAS Unemployment System: Algorithm Alchemy Created Lead, Not Gold: [сайт]. — URL: https://spectrum.ieee.org/michigans-midas-unemployment-system-algorithm-alchemy-that-created-lead-not-gold#toggle-gdpr (дата обращения 21.02.2023)
  25. Cahoo v. SAS Analytics Inc. Nos. 18-1295/1296: [сайт]. — URL:https://casetext.com/case/cahoo-v-sas-analytics-inc (дата обращения 21.02.2023)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).