Правовая основа для управления искусственным интеллектом будущего

Автор: Денис Аветисян

Статья рассматривает необходимость смещения фокуса в регулировании ИИ с разработки правил как таковых на создание правовой инфраструктуры, способной эти правила генерировать и внедрять.

Эффективное управление трансформирующим искусственным интеллектом требует разработки систем регистрации и регуляторных рынков.

Несмотря на растущее внимание к этическим и правовым аспектам искусственного интеллекта, основное внимание по-прежнему уделяется содержанию правил, а не механизмам их реализации. В статье ‘Legal Infrastructure for Transformative AI Governance’ рассматривается необходимость смещения акцента на создание правовой инфраструктуры, способной генерировать и внедрять правила для регулирования быстро развивающегося ИИ. Ключевым аргументом является то, что эффективное управление требует создания систем регистрации моделей и агентов, а также разработки регуляторных рынков, стимулирующих инновации в сфере соответствия. Возможно ли, таким образом, обеспечить адаптивность правового регулирования к трансформационному потенциалу искусственного интеллекта и избежать парадокса “регулирования ради регулирования”?

Разрыв между технологиями и правом: риски развития ИИ

Стремительное развитие искусственного интеллекта, особенно в области автономных агентов и генеративных моделей, опережает существующие нормативные рамки. Новые возможности, такие как способность ИИ к самостоятельному обучению и принятию решений, создают уникальные вызовы для законодателей и регуляторов. Традиционные подходы к регулированию, разработанные для статических систем, оказываются неэффективными в отношении динамично развивающихся и самообучающихся алгоритмов. Этот разрыв между технологическим прогрессом и правовым регулированием создает риски в различных областях — от безопасности и конфиденциальности данных до этических вопросов и социальной справедливости. В результате, возникает необходимость в разработке новых, адаптивных механизмов управления, способных обеспечить безопасное и ответственное внедрение искусственного интеллекта.

Потенциал алгоритмических искажений и непредвиденных последствий, возникающих при использовании искусственного интеллекта, требует незамедлительного и проактивного регулирования. Подтверждением этого является значительный рост законодательных инициатив в США: к середине 2025 года в различных штатах было представлено более тысячи законопроектов, направленных на контроль и управление системами искусственного интеллекта. Данный факт свидетельствует о растущем осознании необходимости формирования правовой базы, способной минимизировать риски, связанные с предвзятостью алгоритмов и нежелательными результатами их работы, и обеспечить ответственное внедрение этих технологий в различные сферы жизни.

Современные подходы к регулированию искусственного интеллекта сталкиваются с серьезными трудностями при оценке и смягчении рисков, связанных с автономными системами, способными действовать независимо от человека. Несмотря на то, что уже к 2019 году во всем мире было опубликовано 84 заявления, подчеркивающих необходимость ответственной разработки и использования ИИ, существующие нормативные рамки не успевают за стремительным развитием технологий. Особенную сложность представляет способность таких систем к самообучению и адаптации, что делает предсказание и контроль их поведения крайне затруднительным. В отличие от традиционных программных систем, автономные ИИ могут генерировать новые решения и стратегии, которые не были предусмотрены разработчиками, что создает потенциальные угрозы для безопасности, справедливости и этических норм. Эта проблема требует разработки принципиально новых подходов к управлению рисками, основанных на проактивном мониторинге, непрерывной оценке и адаптации нормативных мер к изменяющимся возможностям искусственного интеллекта.

Правовая основа для ИИ: создание надежной инфраструктуры

Эффективное управление искусственным интеллектом (ИИ) напрямую зависит от наличия надежной правовой инфраструктуры, включающей в себя как нормативно-правовую базу, так и институциональные механизмы и процессы ее реализации. Эта инфраструктура должна обеспечивать правовую определенность для разработчиков и пользователей ИИ, устанавливать четкие рамки ответственности за потенциальный ущерб, а также создавать условия для инноваций и развития технологий. В ее состав входят законы, регулирующие сбор, обработку и использование данных, защиту прав граждан, вопросы интеллектуальной собственности и ответственность за действия ИИ. Ключевыми институтами являются органы, осуществляющие надзор за соблюдением законодательства в сфере ИИ, а также организации, занимающиеся разработкой стандартов и оценкой рисков, связанных с применением этих технологий. Отсутствие или недостаточность правовой инфраструктуры может привести к неопределенности, препятствовать внедрению инноваций и создавать риски для общества.

Традиционные методы нормативного регулирования, основанные на жестких предписаниях и контроле, часто оказываются неэффективными в контексте стремительного развития искусственного интеллекта. Они характеризуются низкой адаптивностью к новым технологиям и требуют значительных временных затрат на внесение изменений в нормативные акты. Это приводит к тому, что регуляторные рамки быстро устаревают, препятствуя внедрению инноваций и создавая правовую неопределенность для разработчиков и пользователей AI-систем. Более того, жесткий контроль может подавлять эксперименты и ограничивать потенциал для творческого применения AI в различных сферах.

Переход к нормативному регулированию, основанному на результатах, в сочетании с проактивными системами управления рисками, представляет собой более адаптивный подход к регулированию искусственного интеллекта. В отличие от традиционных методов, основанных на жестких правилах и контроле, данный подход фокусируется на достижении определенных показателей эффективности и безопасности, позволяя регулируемым организациям выбирать наиболее подходящие способы их достижения. Проактивные системы управления рисками, интегрированные в процессы разработки и внедрения ИИ, позволяют идентифицировать, оценивать и смягчать потенциальные негативные последствия до их реализации. Это обеспечивает большую гибкость и оперативность в реагировании на быстро меняющиеся технологические условия и позволяет избежать излишнего административного бремени, характерного для жесткого регулирования.

Инновации в регулировании: регистрация и рыночные подходы

Режимы регистрации передовых моделей искусственного интеллекта и агентов ИИ направлены на повышение прозрачности и подотчетности, что облегчает надзор со стороны регулирующих органов. Это достигается путем обязательной регистрации разработчиков и операторов таких систем, предоставления информации о возможностях моделей, данных, на которых они обучались, и потенциальных рисках. Регистрация позволяет отслеживать развитие и распространение передовых ИИ-систем, выявлять потенциальные угрозы и обеспечивать соблюдение установленных норм и стандартов безопасности. Данные, полученные в рамках регистрации, могут использоваться для аудита, оценки рисков и разработки эффективных мер регулирования.

Регуляторные рынки, использующие услуги поставщиков регуляторных услуг (ПРУ), представляют собой альтернативный подход к регулированию, направленный на повышение масштабируемости и эффективности. В данной модели ПРУ выступают в качестве посредников между регулирующими органами и компаниями, обеспечивая выполнение регуляторных требований, таких как аудит, мониторинг и отчетность. Использование ПРУ позволяет распределить нагрузку по обеспечению соответствия нормативным требованиям, снизить административные издержки для регулирующих органов и компаний, а также стимулировать инновации в области регуляторных технологий. Преимуществами данной системы являются потенциальное снижение стоимости регулирования, повышение скорости реагирования на изменения в нормативной базе и возможность более гибкой адаптации к новым технологиям и бизнес-моделям.

Переносимость данных является критически важным условием функционирования рынков регулирования, основанных на услугах регулирующих провайдеров (RSPs). Обеспечение возможности переноса данных между различными RSPs позволяет пользователям выбирать наиболее подходящего провайдера, исходя из качества и стоимости предоставляемых услуг, стимулируя конкуренцию и инновации. Без возможности переноса данных возникает эффект “закрытости” (vendor lock-in), когда пользователи вынуждены оставаться с текущим провайдером даже при наличии более выгодных предложений, что снижает эффективность регулирования и ограничивает выбор. Техническая реализация переносимости данных требует стандартизации форматов и протоколов, а также обеспечения совместимости между различными системами, используемыми RSPs и пользователями.

Новые горизонты права: правосубъектность ИИ и тестирование на устойчивость

По мере роста самостоятельности искусственного интеллекта и создания автономных агентов, возникают сложные вопросы юридической ответственности и правосубъектности. Традиционные рамки закона, предполагающие ответственность физических или юридических лиц, оказываются неприменимыми к системам, действующим независимо и способным к самообучению. Необходимо определить, кто несёт ответственность за действия таких агентов — разработчик, владелец, или сам агент, если он обладает достаточной степенью автономии. Отсутствие чётких правовых норм в этой области создаёт риски для общества и требует пересмотра существующих концепций ответственности, чтобы адекватно регулировать взаимодействие человека и всё более самостоятельных искусственных систем. Рассмотрение возможности наделения ИИ определенными правами и обязанностями становится предметом активных дискуссий в юридическом сообществе и требует тщательного анализа этических, социальных и правовых последствий.

Для обеспечения надежности и безопасности систем искусственного интеллекта, особенно в условиях растущей их автономности, критически важны комплексные испытания, такие как Red Teaming. Данный подход предполагает имитацию атак со стороны злоумышленников с целью выявления уязвимостей в коде, алгоритмах и инфраструктуре. В ходе Red Teaming команды специалистов активно ищут слабые места, эксплуатируют их и оценивают потенциальный ущерб, что позволяет разработчикам оперативно устранять недостатки до развертывания системы. Такой проактивный подход к тестированию не просто обнаруживает ошибки, но и способствует созданию более устойчивых и безопасных ИИ-агентов, способных противостоять реальным угрозам и минимизировать риски, связанные с их использованием.

Для эффективного использования потенциала искусственного интеллекта и одновременного снижения связанных с ним рисков необходим комплексный подход, включающий заблаговременное регулирование, тщательное тестирование и непрерывный мониторинг. Проактивное законодательство должно устанавливать четкие рамки ответственности и этические принципы, определяющие разработку и применение ИИ-систем. Параллельно, строгие процедуры тестирования, такие как Red Teaming, позволяют выявить уязвимости и слабые места до внедрения, минимизируя вероятность нежелательных последствий. Однако, одного регулирования и тестирования недостаточно — необходим постоянный мониторинг работы ИИ в реальных условиях, что позволит оперативно выявлять и устранять возникающие проблемы, а также адаптировать нормативные требования к быстро меняющейся технологической среде. Только сочетание этих трех компонентов обеспечит безопасное и устойчивое развитие искусственного интеллекта на благо общества.

В представленной работе акцент смещается с разработки самих правил регулирования искусственного интеллекта на создание необходимой правовой инфраструктуры для их реализации. Это логичный шаг, ведь потенциал трансформационного ИИ требует не просто формулировок, а действенных механизмов регистрации и регулирования. Как заметил Брайан Керниган: «Простота — это высшая форма утонченности». В контексте правового регулирования, стремление к ясности и минимализму в структуре правил и процедур — это не отказ от строгости, а путь к эффективному контролю и ответственности, особенно в сфере быстро развивающихся технологий. Создание регуляторных рынков, как предлагается в статье, — это, по сути, упрощение процесса адаптации правовых норм к изменяющейся реальности.

Что Дальше?

Представленная работа, по сути, смещает акцент с поиска идеальных правил для искусственного интеллекта на создание механизма, способного эти правила порождать и поддерживать. Это не отказ от необходимости самих правил, а признание их временности и неадекватности в отношении систем, способных к саморазвитию. Попытки заранее определить все возможные сценарии представляются упражнением в тщеславии; гораздо продуктивнее создать инфраструктуру, способную адаптироваться к неизвестному.

Ключевым вопросом остается не столько регистрация или регулирование как таковые, сколько создание рынков регулирования, где стоимость ответственности за действия ИИ будет четко определена и распределена. Сложность не в создании самого рынка, а в определении метрик оценки ущерба, особенно в случаях, когда ущерб носит нефинансовый характер. Настоящая проблема — это не технологическая, а философская — как оценить необратимые изменения, вызванные системами, превосходящими человеческое понимание.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке инструментов для мониторинга и аудита этих рынков регулирования, а также на создании протоколов для разрешения споров, возникающих в контексте агентного ИИ. В конечном итоге, успех не будет измеряться количеством созданных правил, а способностью системы к самокоррекции и адаптации к новым вызовам. Иначе говоря, совершенство — это не полнота, а минимализм.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.01474.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-03 14:16

🚀 Квантовые новости