За последние два десятилетия были отмечены примечательные успехи в области искусственного интеллекта (ИИ), чему способствовали достижения в алгоритмах машинного обучения, примером таких ИИ являются, в том числе Руконтекст и антиплагиат, экспоненциальное распространение обширных наборов данных, а также совершенствование и экономическая эффективность вычислительных технологий. В настоящее время ИИ демонстрирует способность имитировать человеческие функции и проявляет определенные автономные и когнитивные функции. Стратегический потенциал искусственного интеллекта подчеркивается его способностью внести значительный вклад в рост мирового ВВП с прогнозируемой дополнительной стоимостью в 939 миллиардов долларов США во всех государственных секторах 16 крупнейших развитых экономик мира к 2035 году [1, 2].
Распространение искусственного интеллекта привело к тому, что он стал стратегическим фактором в различных странах, что побудило к разработке и практической реализации национальных стратегий и проектов, направленных на развитие и развитие искусственного интеллекта в их экономиках. Вездесущность систем искусственного интеллекта представляет собой мощный катализатор трансформационных прорывов в различных технологических и деловых областях. Приложения, начиная от автономных транспортных средств и заканчивая медицинской диагностикой и инновационными методами промышленного производства, демонстрируют глубокое влияние искусственного интеллекта на технологический и экономический ландшафт.
Одновременно с этим повсеместная интеграция технологий искусственного интеллекта привела к тому, что исследования были сосредоточены на этических аспектах их использования. Хотя тонкости этических соображений выходят за рамки этой статьи, необходимо признать актуальность этических дискуссий в тандеме с более широкими проблемами в области искусственного интеллекта. Преобладающее мнение утверждает, что эффективное использование технологий искусственного интеллекта и их плавная интеграция в бизнес-модели в значительной степени способствуют успеху компаний в современной цифровой среде.
В заключение отметим, что траектория искусственного интеллекта разворачивается как преобразующая сила, предлагающая огромный потенциал для экономического роста, технологических инноваций и стратегической значимости. Слияние технологических достижений и этических соображений подчеркивает многогранный характер проблем и возможностей, которые открывает искусственный интеллект в динамичном ландшафте цифровой эпохи.
Многогранный характер искусственного интеллекта подчеркивается несколькими неотъемлемыми компонентами. По своей сути искусственный интеллект представляет собой конвергенцию технологий, объединяющих данные, компьютерные алгоритмы и вычислительные возможности, образуя основополагающие элементы сложной экосистемы ИИ [3]. Концептуально искусственный интеллект обозначает системы, характеризующиеся интеллектуальным поведением [4], включающие в себя способность анализировать окружающую реальность и автономно предпринимать действия для достижения заранее определенных целей. Проявление технологических систем искусственного интеллекта может проявляться как чистое программное обеспечение, действующее в виртуальной сфере, примером которого являются, среди прочего, голосовые помощники, программы распознавания изображений, поисковые системы, системы распознавания речи и лиц. В качестве альтернативы ИИ может быть легко интегрирован в аппаратные устройства, такие как современные роботы, автономные автомобили, дроны и разнообразные интернет-сервисы [5].
Общий термин «искусственный интеллект», это не только GPT, он охватывает широкий спектр явлений [6], начиная от машинного обучения и анализа данных и заканчивая всеобъемлющей концепцией общего искусственного интеллекта. Появление все более сложных систем ИИ приводит к новым и сложным концептуальным исследованиям потенциального статуса ИИ как отдельной формы идентичности, сопровождаемой сопутствующими юридическими правами и обязанностями. Эти исследования требуют разработки концептуальных рамок, адаптированных для понимания различных целей, которые требуют привнесения «интеллекта».
Первоначально задуманный как эмуляция процессов человеческого интеллекта с помощью компьютерных систем, искусственный интеллект включает в себя такие ключевые аспекты, как обучение (получение информации и ее обработка на основе заранее определенных правил), рассуждение (применение правил для получения конкретных выводов) и самокоррекция [7]. Эволюция искусственного интеллекта в последние годы свидетельствует о постоянном развитии теоретических основ, практических приложений и повышенном осознании рисков, связанных с его использованием [8]. Примечательно, что научная концепция интеллектуального агента, сформулированная С. Расселом и П. Норвигом [9], определяет искусственный интеллект как систему, тонко настроенную на процесс принятия решений, умело выполняющую оптимальный выбор в заданном контексте. Эта концептуальная основа поясняет тонкую природу искусственного интеллекта как адаптивной и ориентированной на принятие решений системы, тем самым способствуя более глубокому пониманию его многогранных измерений.
Наблюдается возрождение дискурса вокруг объяснимого ИИ, что отражает сближение обширных и ценных исследований в области философии, психологии и когнитивной науки. Этот блок исследований углубляется в сложные процессы, с помощью которых люди идентифицируют, оценивают, выбирают, представляют и объясняют информацию [10]. Например, решающее значение при определении оснований уголовной ответственности относится к виновному поведению субъекта, аспекту, который явно отсутствует в системах искусственного интеллекта из-за присущей им неспособности самостоятельно осознавать последствия своих действий [11]. Ожидается, что предполагаемая концепция «закона самостоятельного вождения» [12], сформулированная ИИ с помощью компьютерных алгоритмов, основанных на глубоком машинном обучении, выйдет за пределы общественной или частной сферы и охватит нормы социального поведения, регулирующие взаимодействие с системами ИИ. Особого внимания заслуживают современные глобальные угрозы и риски, преобладающие в эпоху после Covid-19, которые представляют собой убедительную возможность для оценки, которая может послужить основой для разработки более тонких моделей безопасности и способствовать совершенствованию эффективных мер контроля рисков. 13].
Термин «искусственный интеллект» функционирует как всеобъемлющая концепция, часто используемая как общий термин, охватывающий множество дополнительных методов и технологий, разработанных посредством объединения статистики, информатики и когнитивной психологии [14]. Важно отметить, что «искусственный интеллект» не обозначает конкретную технологию, а скорее включает в себя различные методологии, использующие математические и статистические модели для воспроизведения когнитивных способностей [15].
В рамках данного исследования ИИ рассматривается с юридической точки зрения как обладающий правосубъектностью в сочетании с возможностью участвовать в гражданско-правовых сделках с имуществом. В то же время он концептуализируется как технологическая компьютерная система, действующая на установленных принципах, способная делать прогнозы, предлагать рекомендации или принимать решения, влияющие как на реальную, так и на виртуальную среду. Важно отметить, что эти системы целенаправленно созданы для функционирования в рамках параметров целей, определенных человеком, и демонстрируют различную степень автономии. Как пояснялось ранее [16], системы искусственного интеллекта обычно включают в себя разнообразный набор технологий, каждая из которых имеет независимое значение в более широкой структуре. Такое тонкое понимание подчеркивает многогранную природу искусственного интеллекта, охватывающую как его юридические, так и технологические аспекты.
Чтобы обеспечить наиболее тщательный и всесторонний анализ возможностей, присущих искусственному интеллекту (ИИ), в этой статье тщательно рассматриваются три основных аспекта, касающихся сущности ИИ: (1) методологии, используемые при создании систем и технологий ИИ; с особым акцентом на машинное обучение и методы глубокого обучения; (2) разнообразные формы функциональных приложений, продемонстрированные технологиями искусственного интеллекта, включая обработку речи и компьютерное зрение; и (3) обширный спектр областей, в которых технологии искусственного интеллекта находят практическое применение, включая, помимо прочего, транспорт, связь и медицину. Благодаря этому детальному анализу ИИ становится важным юридическим субъектом, необходимым для защиты должным образом заявленных прав и интересов правообладателей, связанных с технологиями и системами ИИ. Главной целью остается дальнейшее совершенствование и развитие правовой и саморегулирующей базы, регулирующей практическое применение технологий искусственного интеллекта (см. Рисунок 1).
Придерживаясь подхода, направленного на изучение современных технических, этических, юридических и социальных проблем, возникающих в связи с ИИ, новый теоретический и концептуальный анализ дополняется исследованием эмпирических данных. Целью данного эмпирического исследования является выяснение фундаментальной природы технологий искусственного интеллекта как объекта регулирования (см. рисунок 1). Примечательно, что отсутствие общепринятого понимания или определения понятия «искусственный интеллект» подчеркивает динамичный характер ландшафта ИИ. Тема искусственного интеллекта находится в постоянном развитии, включая оценку его основной сущности, возможностей, методологий и практического применения. Продолжающаяся эволюция искусственного интеллекта неразрывно связана с постоянным развитием компьютерных технологий, при этом основное внимание уделяется использованию возможностей, подобных человеческому интеллекту, сознанию и творчеству. Начав с процессов автоматизации и роботизации, призванных заменить человеческий труд, ИИ превзошел эти истоки и значительно превзошел человеческие возможности в обработке данных, примером является GPT, создании математических моделей, а также прогнозировании и управлении сложными процессами.
При рассмотрении регулирования искусственного интеллекта (ИИ) рекомендуется сформулировать модель регулирования в зависимости от конкретной области и целей, определенных для практического внедрения технологий или систем ИИ. В контексте экономического и технологического прогресса, особенно усилившегося в эпоху после Covid-19, оптимальные применения технологий искусственного интеллекта появляются в различных сферах. Во-первых, внедрение автоматизированных алгоритмов, использующих обширную обработку данных, облегчает исследование гипотез и расширенную аналитику с помощью современных инструментов обработки данных и платформ машинного обучения. Эти технологии находят полезность при решении технических затруднений, организации бизнес-процессов, создании разнообразных услуг и выполнении социальных функций, таких как предоставление государственных услуг и предоставление юридической, образовательной или медицинской помощи.
Во-вторых, все большее распространение получает внедрение технологии блокчейн, характеризующееся значительным снижением затрат и оптимизацией систем управления. Это особенно заметно в таких секторах, как финансы, страхование, здравоохранение, промышленное и сельскохозяйственное производство, оптимизация цепочек поставок, государственное управление, защита критической инфраструктуры и кибербезопасность.
В-третьих, интегративный подход предполагает одновременное использование вычислительных технологий, облачных сервисов, Интернета вещей и технологий искусственного интеллекта для обработки объемных наборов данных и получения предсказуемых результатов (см. Таблицу 1). Широкое применение искусственного интеллекта в цифровой экономике и новом технологическом режиме являются предметом пристального внимания современных научных исследований, включая такие плодотворные работы, как «Искусственный интеллект: современный подход» С. Рассела и П. Норвига (4-е изд., Pearson). , 2020), «Искусственный интеллект» Эрла Б. Ханта (1978), «Искусственный интеллект: новый синтез» Нильса Дж. Нильссона (1998), «Распределенный искусственный интеллект» Р. Гассера и М. Хьюнса (1993) и Х. Смит, П. А. Смит, Д. Коннолли, Б. В. Матисен, «Умная энергетика и интеллектуальные энергетические системы» (Энергетика, Т. 137, 2019). Эти исследования в совокупности способствуют продолжающемуся дискурсу вокруг концептуальных проблем и прагматического применения технологий искусственного интеллекта в современном цифровом мире.
Искусственный интеллект, с нашей точки зрения, воплощает в себе сложную способность системы умело интерпретировать полученные извне данные, усваивать знания из этих данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей посредством адаптируемых корректировок в окружающей среде. Используя компьютерные программы, аппаратное и программное обеспечение, агенты, оснащенные технологиями искусственного интеллекта, представляют собой запрограммированные сущности, способные воспринимать окружающую среду и предпринимать действия, направленные на достижение определенных целей или, по крайней мере, повышение вероятности успешного результата. Технологии искусственного интеллекта охватывают целый ряд методов, включая поиск и оптимизацию информации, логические рассуждения, вероятностную и статистическую обработку данных, нейронные сети и аналитическую оценку.
Развертывание технологий и систем искусственного интеллекта предполагает определение трех основных аспектов: (1) методологии, используемые для создания искусственного интеллекта, примером которых является машинное обучение; (2) функциональные приложения искусственного интеллекта, охватывающие такие области, как обработка речи и компьютерное зрение; (3) разнообразные применения технологий искусственного интеллекта, от коммуникационных технологий до автономных транспортных средств. В контексте нашего расследования тщательно исследуется конкретный правовой аспект систем искусственного интеллекта, а именно их правовой статус и предоставляемые им правовые гарантии.
Методология, используемая для создания искусственного интеллекта, иллюстрируется подходом глубокого обучения, который влечет за собой преобразование необработанных входных данных в абстрактные представления высокого уровня с помощью вычислительных моделей с несколькими уровнями абстракции. Итеративный процесс когнитивных вычислений, характеризующийся циклической последовательностью поиска, ответа, исправления и последующего поиска, увеличивает резервуар опыта, базу знаний и навыки искусственного интеллекта.
Правовое регулирование операций ИИ требует создания архитектуры, облегчающей взаимодействие технологий ИИ и людей. Это предполагает определение сущности операций системы ИИ, выяснение их правовой природы и определение их как юридических фактов, порождающих отдельные юридические последствия. Это становится особенно актуальным в тех случаях, когда система ИИ причиняет вред, испытывает программные сбои (неспособность осуществлять контроль) или дает результаты, противоречащие установленным правилам, тем самым определяя границы ответственности ИИ и ответственности за нарушения, включая нарушение границ и нарушений безопасности. и связанные с этим нарушения.
В обширной области систем искусственного интеллекта функциональные приложения охватывают различные области, такие как обработка и распознавание речи, компьютерное зрение для идентификации людей или объектов, а также оценка различных параметров объектов. Эти параметры охватывают широкий спектр: от человеческого тела и промышленного оборудования до окружающей местности или водоемов и даже распространяются на химический состав объектов. Примечательно, что технологии искусственного интеллекта часто работают синергетически: примеры глубокого обучения в сочетании с компьютерным зрением, взаимодействие компьютерного зрения с автономными транспортными средствами, телекоммуникациями и безопасностью, а также онтологическое проектирование в сочетании с обработкой естественного языка. Кроме того, машинное обучение находит применение в естественных и медицинских науках, внося значительный вклад в многогранную среду искусственного интеллекта.
Использование технологий искусственного интеллекта и методов машинного обучения распространяется и на область обнаружения незаконной деятельности. Сюда входит выявление фишинговых атак, попыток социальной инженерии, несанкционированного использования общедоступных профилей реальных людей, а также предотвращение краж, мошенничества и других преступлений против отдельных лиц или целостности рынка. Следовательно, создание прочной правовой базы ответственности за ИИ становится первостепенной задачей, составляющей краеугольный камень всеобъемлющей правовой защиты, предоставляемой искусственному интеллекту.
Практическое внедрение искусственного интеллекта постоянно претерпевает трансформационную эволюцию. Появляется новое проявление искусственного интеллекта, известное как бизнес-аналитика (BI). BI использует математическое моделирование и статистические методы для прогнозирования развития событий и процессов в экономической, социальной и природной сферах. Его приложения распространяются на разнообразные цели, включая моделирование рисков — оценку вероятности неблагоприятных последствий в различных процессах, чему способствует интеграция технологии цифровых двойников. Примеры приложений BI включают моделирование рисков в страховании, формулирование и исполнение коммерческих контрактов, прогнозный анализ для принятия решений, законодательные процессы и многое другое.
Более того, технологии искусственного интеллекта играют решающую роль в прогнозировании параметров добычи нефти. Это включает в себя оценку геомеханических параметров, каротаж скважин, параметры бурения и прогноз водонасыщенности, а также усилия по увеличению нефтеотдачи. Заслуживающие внимания примеры такого применения можно увидеть в транснациональных корпорациях, таких как Shell. Shell стратегически использует портфель 4D-технологий для мониторинга движения жидкости в толстых нефтяных пластах на море. Компания использует карты различий, полученные на основе сейсмических данных 4D для морской добычи, способствуя формулированию комплексных стратегий, направленных на расширение добычи, повышение темпов добычи и совершенствование методов управления охраной труда, техники безопасности и окружающей среды (HSE). Это подчеркивает сложное взаимодействие между искусственным интеллектом и промышленными достижениями, подчеркивая многочисленные аспекты его практической полезности.
В сфере энергетики, добычи нефти и газа технологии искусственного интеллекта, выступающие в качестве методов математического моделирования, играют неотъемлемую роль в парадигме «умной энергетики», «умных скважин», «умных месторождений» и «интеллектуальных месторождений». Они включают в себя инновационные подходы, такие как «интегрированные операции», «умные операции» или «умная энергетика», иллюстрирующие универсальное применение технологий искусственного интеллекта в тщательном контроле и оперативном управлении производственными процессами в энергетическом секторе, особенно в сфере добычи углеводородов. разведка и добыча. Примечательно, что эти технологии успешно применяются при мониторинге подводных нефте- и газопроводов, где их возможности позволяют обнаруживать и оценивать утечки углеводородов или повреждения резервуаров и подводных трубопроводов.
В правовой сфере системы искусственного интеллекта, активно участвующие в общественных отношениях, обуславливают необходимость их интеграции в качестве легитимных субъектов в существующее правовое поле. Это охватывает спектр законов и постановлений, регулирующих государственное управление, коммерческое и корпоративное право, а также другие правовые положения, в том числе на международной арене. Следовательно, правовая база сталкивается с необходимостью решения нескольких ключевых вопросов: во-первых, понимание влияния систем и технологий искусственного интеллекта на существующие правовые категории и институты; во-вторых, разработка методов правовой защиты основных прав и свобод граждан; и в-третьих, создание безопасной среды, способствующей разумному использованию систем и технологий искусственного интеллекта.
Внедрение систем искусственного интеллекта в различные области привело к переоценке функциональности существующих правовых институтов в различных отраслях права. Это ставит критические вопросы относительно их эффективности в поддержании хрупкого равновесия между государственными, общественными и частными интересами. В ответ на это правовые рамки должны быть адаптивными и всеобъемлющими, регулируя новые технологии, включая искусственный интеллект, чтобы оказывать практическое влияние на их функционирование. Этот нормативный подход служит двойной цели: привести эти технологии в соответствие с целями, изложенными в законе и политике государственного регулирования, одновременно защищая частные интересы пользователей и правообладателей в обширной области искусственного интеллекта. Тонкое взаимодействие между юридическими соображениями и технологическими достижениями подчеркивает необходимость целостного и дальновидного подхода к решению многогранных проблем, возникающих в результате интеграции искусственного интеллекта в современные правовые ландшафты.
Вопрос правовой защиты искусственного интеллекта (ИИ) имеет первостепенное значение в современном технологическом ландшафте. Существуют различные правовые рамки для защиты технологий искусственного интеллекта, позволяющие создавать и защищать их как интеллектуальную собственность. Эти механизмы включают получение патентов на изобретения, защиту авторских прав с помощью компьютерных программ или научных статей, а также распространение программ с открытым исходным кодом или платформ для сотрудничества. Кроме того, инновации в области ИИ могут охраняться как коммерческая тайна или ноу-хау, что обеспечивает многогранный подход к правовой защите.
Важным поворотным моментом в патентовании ИИ стало дело о патенте Алисы, когда патентоспособность программ, особенно связанных с технологией ИИ, подверглась тщательной проверке из-за того, что их считали «абстрактными идеями». Этот прецедент привел к осознанию того, что традиционные методы программного обеспечения на стандартных компьютерах можно считать абстрактными, что влияет на патентоспособность изобретений, связанных с ИИ. Однако возможности для патентования ИИ сохраняются благодаря стратегическому сочетанию технологии ИИ с другими патентоспособными методами, что позволяет ориентироваться в сложной ситуации с правами интеллектуальной собственности.
Учитывая трансграничный и глобальный характер технологий искусственного интеллекта и их широкое практическое значение, создание единого и всемирно признанного правового статуса искусственного интеллекта становится императивом. Потенциальный подход предполагает закрепление правового статуса ИИ на принципе lex voluntatis – принципе, обычно используемом в международном частном праве. В соответствии с этим принципом стороны, участвующие в сделках с юридическими последствиями в разных юрисдикциях, обладают автономией в выборе применимого права, регулирующего их договорные соглашения. Этот принцип может применяться сторонами договора или судебными учреждениями, обеспечивая гибкость и адаптируемость к развивающемуся характеру глобальных экономических отношений с использованием технологий искусственного интеллекта. Унификация правовых стандартов в этой сфере имеет решающее значение для создания единой и справедливой международной структуры, содействия правовой ясности и содействия ответственным инновациям в динамичной среде искусственного интеллекта.
Продолжающийся дискурс вокруг «искусственного интеллекта» (ИИ) характеризуется заметным отсутствием общепринятого понимания или определения, что указывает на интеллектуальную сферу, которую еще предстоит полностью очертить. Однако эта концептуальная пустота находится в постоянном изменении, развиваясь в тандеме с непрерывным исследованием сущности феномена ИИ, его разнообразных возможностей, методологических сложностей и обширных областей практического применения. Эта динамичная эволюция берет свое начало в постоянном развитии компьютерных технологий, неуклонно направленном на использование способностей, подобных человеческому интеллекту, сознанию и творчеству. По мере развития этой траектории процессы автоматизации и роботизации, призванные заменить человеческий труд, становятся свидетелями того, как ИИ превосходит человеческие способности в обработке данных, формулировании математических моделей, а также прогнозировании и оркестрации сложных процессов.
Чтобы ориентироваться в сложной ситуации управления ИИ, предлагается, чтобы модель регулирования зависела от конкретной сферы применения и задач, поставленных для прагматического использования технологий или систем ИИ. В ближайшем будущем, особенно после сейсмического воздействия пандемии COVID-19, господство систем искусственного интеллекта приобретает угрожающие масштабы, способные не просто вытеснить людей, но и создать новую деловую и социальную среду, в которой человеческая деятельность больше не может быть абсолютной. Однако наступление новой эры может привести к беспрецедентным рискам и проблемам, возникающим из-за потенциального отказа от контроля над ИИ или неадекватной оценки его последствий.
Несмотря на эти неопределенности, предполагаемая траектория подчеркивает ключевую роль систем и технологий искусственного интеллекта как основного двигателя предстоящей технологической эпохи. Разворачивающееся повествование побуждает задуматься о возможности достижения системами искусственного интеллекта паритета с человеческими когнитивными способностями — преобразующего процесса, в просторечии называемого «оцифровкой» человеческого разума. Однако автор утверждает, что эволюция искусственного интеллекта не должна ограничиваться исключительно усилиями, направленными на изучение внутренней природы человеческого познания и интеллекта. Вместо этого более плодотворная траектория лежит в совершенствовании систем искусственного интеллекта — цифровых объектов — и развитии когнитивных технологий, которые выходят за рамки когнитивных ограничений отдельных людей, тем самым способствуя достижению желаемых результатов за пределами присущих интеллектуальных ограничений. Со временем траектория развития ИИ будет разворачиваться, открывая новые территории и меняя контуры симбиоза человека и технологий.
А. А. Карцхия, доктор юридических наук, профессор, Российский государственный университет нефти и газа имени И. М. Губкина
