Автор: Денис Аветисян
Статья предлагает концепцию ‘Операционной Субъектности’ для определения ответственности за действия искусственного интеллекта, не прибегая к наделению ИИ правовым статусом.
Предлагается фреймворк для оценки характеристик ИИ и построения графов причинно-следственных связей, позволяющий установить человеческую ответственность за последствия его работы.
Современные системы искусственного интеллекта (ИИ), действуя с высокой степенью автономности, сталкиваются с парадоксом отсутствия правосубъектности. В данной работе, ‘Operational Agency: A Permeable Legal Fiction for Tracing Culpability in AI Systems’, предложен концепт «Оперативного Агентства» — процессуальной фикции и инструмента для построения причинно-следственных связей, позволяющих установить ответственность человека за действия ИИ без наделения последнего юридическим статусом. Предлагаемый подход, основанный на анализе характеристик ИИ и построении графов причинности, призван укрепить существующие доктрины ответственности в различных областях права. Сможет ли предложенная методология обеспечить эффективное правовое регулирование в условиях стремительного развития технологий и растущей автономии искусственного интеллекта?
За гранью ответственности: Искусственный интеллект и существующие правовые рамки
Существующие правовые доктрины, сформировавшиеся на основе концепции человеческой деятельности и ответственности, сталкиваются с серьезными трудностями при определении вины и возмещении ущерба, вызванного все более автономными системами искусственного интеллекта. Традиционные принципы, требующие установления умысла и совершения конкретного действия, становятся неприменимыми, когда вред причиняется алгоритмом, действующим независимо от прямого человеческого контроля. Проблема заключается в том, что действующее законодательство ориентировано на субъекта, обладающего волей и способностью к осознанным действиям, в то время как ИИ функционирует на основе сложных вычислений и статистических закономерностей, что затрудняет определение причинно-следственной связи и, следовательно, установление юридической ответственности за его действия.
Традиционные правовые принципы, требующие наличия вины — mens rea (виновного умысла) — и совершения преступного деяния — actus reus (преступного действия), сталкиваются с серьезными трудностями применительно к действиям систем искусственного интеллекта. В ситуациях, когда вред причинен не человеком, а автономной машиной, установление субъективной вины становится невозможным, поскольку у ИИ отсутствует сознание и намерение. Попытки привязать actus reus к программисту или владельцу системы часто оказываются несостоятельными, поскольку действие совершено самой системой, а не человеком напрямую. Это создает пробел в правоприменительной практике, требующий переосмысления понятия ответственности в контексте автономных технологий и разработки новых подходов к определению вины и причинно-следственной связи.
Для определения ответственности в случаях, когда вред причинен системами искусственного интеллекта, требуется принципиально новая правовая база. Традиционные подходы, основанные на установлении прямой связи между действием и намерением, оказываются неэффективными при анализе сложных сценариев, где причинно-следственная связь размыта множеством алгоритмических уровней и процессов самообучения. Необходимо разработать механизмы, позволяющие проследить вклад каждого компонента системы — от разработчика алгоритма до поставщика данных — в возникновение ущерба, и справедливо распределить ответственность между ними. Такой подход потребует детального анализа не только конечного результата, но и промежуточных этапов принятия решений ИИ, а также учета факторов, влияющих на его поведение, включая качество данных и предвзятости алгоритмов. Решение этой задачи является ключевым для обеспечения безопасности и доверия к технологиям искусственного интеллекта.
Оперативное участие: Перевод действий ИИ в юридические доказательства
Операционное агентство представляет собой доказательственную структуру, сопоставляющую операционные характеристики искусственного интеллекта — такие как целеустремленность, предиктивное моделирование и архитектура безопасности — с установлением намерения, предвидения и должной осмотрительности. Анализ этих характеристик позволяет оценить, соответствовали ли действия ИИ поставленной цели и могли ли разумно предвидеться их последствия. Сопоставление этих элементов необходимо для определения степени ответственности лица, ответственного за проектирование, развертывание или использование системы искусственного интеллекта, и служит основой для оценки соблюдения стандартов безопасности и должной заботы.
Операционная агентивность не наделяет искусственный интеллект (ИИ) статусом юридического лица. Данный подход представляет собой методологию для возложения ответственности на человеческого актора, ответственного за проектирование, развертывание или использование ИИ. Это означает, что юридическая ответственность за действия ИИ не переносится на саму систему, а приписывается конкретному лицу или организации, осуществляющей контроль над ИИ и его применением. Анализ характеристик ИИ, таких как целеполагание и архитектура безопасности, служит для определения степени заботы и предвидения, которые были учтены при создании и эксплуатации системы, и, следовательно, для оценки действий ответственного лица.
Оценка разумности действий ИИ, в рамках оперативного агентства, производится путем анализа его характеристик — целеустремленности, предиктивного анализа и архитектуры безопасности — в контексте заявленной цели и предвидимых последствий. Данный анализ позволяет установить, соответствовали ли действия ИИ разумным ожиданиям, учитывая его функциональное назначение и потенциальные риски, которые могли быть предусмотрены разработчиком или оператором. При этом, оценка не сводится к определению вины ИИ, а направлена на установление степени ответственности лица, ответственного за проектирование, развертывание или использование системы, на основании того, насколько адекватно были учтены возможные последствия и реализованы меры предосторожности.
Картография причинно-следственных связей: Граф оперативного участия
Операционный граф агентства представляет собой инструмент визуализации причинно-следственных связей между системой искусственного интеллекта, её суб-агентами и возникающими в результате последствиями. Граф позволяет отобразить последовательность действий, начиная с инициации задачи, через действия отдельных компонентов ИИ, и заканчивая конечным результатом. Визуальное представление связей между агентами и их влиянием на конечный результат позволяет проследить путь от первоначальной причины до наблюдаемого эффекта, что необходимо для анализа и понимания поведения сложных систем ИИ. Такое отображение помогает выявить, какие именно действия суб-агентов привели к конкретным результатам, обеспечивая прозрачность и возможность анализа.
Рассмотрим гипотетическую систему искусственного интеллекта CreatorBot и ее подсистему ScraperBot. Операционный граф агентств позволяет проследить причинно-следственную связь от сбора данных ScraperBot до любых негативных последствий, которые могут возникнуть. Например, если ScraperBot собирает неверные или предвзятые данные, это может привести к ошибочным выводам CreatorBot, что, в свою очередь, может повлечь за собой ущерб. Граф визуализирует каждый этап этого процесса, от запроса данных до окончательного результата, позволяя детально проанализировать вклад каждого агента в итоговую ситуацию и установить последовательность событий.
Визуализация причинно-следственных связей в рамках операционного графа агентов позволяет выявить решения, принятые людьми на этапах проектирования и эксплуатации системы искусственного интеллекта. Данные решения, зафиксированные в архитектуре и алгоритмах, оказывают прямое влияние на действия ИИ и, как следствие, на возникающие результаты. Это создает документированную связь между человеческим намерением и фактическим воздействием, что является ключевым фактором при определении ответственности за любые негативные последствия, вызванные функционированием системы. Соответствующая информация может служить доказательством в юридических процессах, связанных с ущербом, причиненным ИИ.
Расширение границ ответственности: К экосистеме ответственного ИИ
Принцип оперативного участия позволяет расширить сферу действия существующего законодательства об ответственности, включив в нее ущерб, причиненный действиями искусственного интеллекта, без необходимости коренной перестройки правовых основ. Вместо создания принципиально новых юридических конструкций, данная концепция фокусируется на оценке степени заботы и предвидения, проявленных разработчиками и операторами ИИ в процессе создания и внедрения систем. Это означает, что ответственность за действия ИИ определяется не автономностью системы, а человеческим контролем и надзором, осуществляемым на протяжении всего жизненного цикла продукта. Таким образом, существующие правовые нормы, касающиеся небрежности, упущения и причинно-следственной связи, могут быть успешно применены к ситуациям, связанным с ИИ, обеспечивая правовую определенность и стимулируя ответственное развитие технологий.
В рамках предложенного подхода к определению ответственности за действия искусственного интеллекта, регулирующие органы и суды получают возможность оценивать степень заботы и предвидения, проявленных в процессе разработки и внедрения ИИ-систем. Оценка не фокусируется на самом результате, а на том, какие шаги были предприняты для минимизации потенциального вреда и обеспечения безопасности. Иными словами, ключевым фактором становится не просто возникновение ущерба, а продемонстрированная осмотрительность и продуманность на этапах создания и эксплуатации системы. Такой подход позволяет устанавливать ответственность, опираясь на существующие правовые нормы, без необходимости кардинального пересмотра принципов возмещения ущерба, и создает основу для формирования ответственной экосистемы искусственного интеллекта.
Данная работа демонстрирует инновационный подход к установлению ответственности за действия, совершённые искусственным интеллектом, посредством введения концепции Оперативного Агентства (OA) и Графа Оперативного Агентства (OAG). Предложенный фреймворк представляет собой новый метод доказательной базы, позволяющий регуляторам и судебным органам оценивать степень заботы и предвидения, проявленных при разработке и внедрении систем ИИ. Вместо поиска принципиально новых правовых норм, подход OA и OAG позволяет применять существующие принципы ответственности, но с учётом сложной сети взаимодействий между разработчиками, операторами и самой системой ИИ, что обеспечивает более точное определение лиц, несущих ответственность за возникший вред.
В представленной работе исследуется концепция «Оперативной Агентности» как инструмента определения ответственности за действия ИИ, избегая при этом наделения искусственного интеллекта правосубъектностью. Подход, предлагаемый авторами, акцентирует внимание на построении причинно-следственных связей для выявления человеческого фактора, влияющего на поведение системы. Это напоминает слова Кena Thompson: «Вся информатика — это решение задач, которые никто не решал до этого». Действительно, как и в создании нового программного обеспечения, так и в определении ответственности за действия ИИ, требуется нестандартный подход и решение ранее не встречавшихся проблем. Работа стремится к созданию чёткой системы оценки рисков и установлению причинно-следственных связей, что является ключом к эффективному управлению и регулированию ИИ.
Куда Ведет Дорога?
Предложенная концепция «Оперативной Дееспособности» не претендует на окончательное решение проблемы ответственности за действия ИИ, а скорее, обнажает её сложность. Если рассматривать систему как граф причинно-следственных связей, то возникает вопрос: где заканчивается алгоритм и начинается человеческий выбор? Зачастую, «ошибка» в коде — это не случайность, а следствие определенных приоритетов, заложенных проектировщиками. Не ошибка, а сигнал о неявных ценностях. Следующий этап — не поиск «виновного», а понимание структуры этих ценностей и их влияния на принимаемые решения.
Ограничения существующей правовой доктрины очевидны. Присвоение ИИ юридической личности лишь усложняет ситуацию, не решая проблему реальной ответственности. Более перспективным представляется анализ не самого алгоритма, а контекста его применения, степени контроля со стороны человека и возможности предвидеть последствия. Необходимо разработать инструменты для оценки рисков, учитывающие не только технические аспекты, но и социо-политические факторы.
В конечном счете, исследование ответственности ИИ — это исследование самой человеческой природы. Если машина способна имитировать разум, то кто несет ответственность за её действия — создатель, оператор или сама система? Возможно, правильный вопрос не в том, кто виноват, а в том, как мы строим системы, которые отражают наши собственные ценности и позволяют нам нести ответственность за их последствия. Иначе говоря, вопрос не в алгоритме, а в проектировании самой реальности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17932.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-23 16:10