Преимущества использования искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации

Унижаев Н.В.1
1 Национальный исследовательский университет «МЭИ», Россия, Москва

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 13, Номер 2 (Февраль 2023)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=50350726
Цитирований: 3 по состоянию на 30.01.2024

Аннотация:
Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации может позволить сделать скачек в развитии и повысить доверие к правосудию со стороны граждан. Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей в правовую систему решает проблему множественных трактовок одинаковых правовых ситуаций, приведет такие трактовки к единому пониманию. Научная проблема состоит в сложности управления правовой системой традиционными методами, вызванными многократным увеличением контента и постоянными изменениями законодательной базы. Данная проблема требуют скорейшего начала работы и поиска путей решения возникающих проблем. Быстрое начало обусловлено тем, что, как и все сквозные технологии цифровой экономики искусственный интеллект и нейросети могут модифицироваться только в процессе внедрения. Ожидать полностью сформированной теоретической части позволяющей перейти к практическому внедрению невозможно. Риск использования зарубежного программного обеспечения для формирования правовой системы, использующей искусственный интеллект и нейросети достаточно высокий, поэтому требует на первых этапах использование открытого кода, и в дальнейшем создание национальной системы формирования знаний. Данная работа может быть интересна экспертам в области искусственного интеллекта, исследователям и создателям нейросетей, руководителям занимающимся стратегическим планированием правовых отношений. Работа раскрывает преимущества использования искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации демонстрируя возможности автоматизации правовых процессов.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросеть, правовая система, сквозные технологии, цифровые технологии, юриспруденция

JEL-классификация: K00, O31, O33



ВВЕДЕНИЕ

Более тридцати лет в Российской Федерации формируются новые институты государственной власти, объединённые общей задачей создания единой системы государственного управления [1, с. 6]. Цель системы государственного управления в большинстве стран одинаковая – улучшение благосостояния граждан страны [2, с. 18], реализация планов повышения жизненного уровня и укрепления государства.

Система государственного управления ­– это совокупность институтов, функций, отношений, методов решений и принципов управления общества [3, с. 26]. В такой трактовке система государственного управления рассматривается как объединение взаимосвязанных элементов управления. Государственная система должна организовать взаимодействие собственного аппарата управления и граждан страны, определить структуру общественных отношений. При этом, во всем демократическом мире признано главенство граждан над государством.

Правовая система Российской Федерации – сложнейший комплекс элементов, структур, норм, традиций, образов национально-исторической, технико-юридической, социально-психологической природы [17, с. 673]. Современная правовая система, функционирующая в условиях сложных отношений, по своей природе, является целым правовым миром, имеющим собственную организационную структуру, отдельные источники финансирования, собственные суждения, сформированные на принципах демократического централизма. Выполнение принципов и требований правовой системой должны быть точными, а сами принципы и требования должны быть однозначными. Учитывая, что правовые системы ведущих и наиболее развитых государств формировались столетиями и даже тысячелетиями, можно отметить, что правовая система России находится на этапе формирования собственной идентификации [4, с. 48], подбирая оптимальные механизмы управления.

ПРОБЛЕМЫ, ЦЕЛИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Современная правовая система должна учитывать всё включая и ментальность граждан Российской Федерации исторически основанную на «избавлении от бремени драконовских законов, необязательностью их исполнения». Анализ истории права в России выделяет многовековое использование «Драконовских законов» т. е. основанных на суровых и жестоких наказаниях. Если добавить к жестоким наказаниям мздоимство, то можно понять фундаментальные исторические основы современной правовой системы. В данной работе поставим целью: проверить гипотезу о возможности создания в Российской Федерации современной правовой системы использующей возможности искусственного интеллекта и нейросетей для однозначного, точного выполнение требований Конституции, федеральных конституционных законов, федеральных законов, указов и распоряжений Президента, постановлений и распоряжений Правительства и других нормативных документов. Такая система не должна давать возможности неоднозначного толкования, исключая коррупцию [5, с 9; 6, с. 352]. Внедрение искусственного интеллекта должно повысить доверие граждан ко всем институтам власти.

Ответ на данный вопрос может позволить разорвать историческую культуру правовых отношений доверив трактовку права искусственному интеллекту и нейросетям.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

1) Провести анализ существующей правовой системы Российской Федерации [7, с 187].

2) Определить место и роль искусственному интеллекту и нейросетям в правовой системе.

3) Проверить гипотезу о возможности создания в Российской Федерации современной правовой системы, использующей искусственный интеллект и нейросети для однозначного и точного выполнения основного закона и других нормативных документов.

В предлагаемой работе, проанализированы разные подходы к использованию искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации. Проанализированы подходы Василевской Л. Ю. [5, с. 4–5], Газя Г.В., Еськова В. В. [8, с. 4–5], Девяткова В. В. [9], Доржиевой В. В. [10, 11], Дышкантюка А.В., Посадова И.А. [12], Ивлиева Г. П., [13, с. 32–45], Паниной О. В. [15, с. 168–169], Прокопчиной С.В. [16, с. 18–21], Хасанова Э.Р. [24, с. 14-15]. и др. Предложена и подтверждена практическими примерами математическая модель внедрения искусственного интеллекта и нейросетей в правовые системы.

Новизна обусловлена отсутствием единого научного обоснования к использованию искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации.

Анализ научных источников Василевской Л. Ю. [7, с. 3], Трифонова П. В. [12, с. 127–132], Хасанова Э. Р. [11, с. 14–18], Газя Г.В., Еськова В.В. [13, с. 101–105], Артемова А.А., Болохова И.И., Кем Д.В., Хасеневич И.А. [14, с.44-49], Осипова Ю.С. [14, с. 32], Паниной О. В. [15, с. 168], Прокопчиной С.В. [16, с. 19], показал, что существующие нормы и традиционные методы, используемые в правовой системе Российской Федерации не могут позволить сделать революционные преобразования направленные на повышение доверия к правовой системе со стороны граждан.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Искусственный интеллект, как и нейросеть позволяют выполнять творческие функции, считавшиеся ранее прерогативой и особенностью исключительно человека. Современные системы искусственного интеллекта управляют машинами, играют в шахматы, доказывают теоремы, пишут музыку и стихи [18-20]. Современные нейросети, отвечают на вопросы людей, помогают изучать сложные информационные технологии, ассистируют в работе ученых, врачей, педагогов и других специалистов, решающих творческие задачи.

Искусственный интеллект – свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно оптимизация управленческой [2;3;5;21].

Нейросеть – разновидность машинного обучения, при котором программа работает по принципу человеческого мозга. Человеческий мозг состоит из нейронов, связанных между собой синапсами и передающих электрохимические импульсы [17-22].

Оба термина являются неоднозначными и спорными. Существует множество теорий, доказывающих невозможность повторения мыслительных функций человека, невозможность человеку понять и исследовать себя [9, с. 354]. Примем в данной работе нейтральную позицию, основанную на том, что истина всегда где-то посередине, тем более что целью данной работы не является забрать у человека все творческие и мыслительные функции и передать их искусственному интеллекту и нейросетям. Поэтому определим границы данной работы: решающая роль в принятии решений правовая система Российской Федерации должна оставаться за людьми, специалистами и экспертами в области правовых отношений.

Почему существующие нормы и традиционные методы, используемые в правовой системе Российской Федерации, не соответствуют современным требованиям? Ответ на данный вопрос кроется в фундаментальной ошибке правых систем пытающихся постоянно адаптироваться под изменяющиеся условия. С точки зрения, системы использующей искусственный интеллект, правовая основа при которой к нормативному акту требуется подзаконная дополнительная трактовка нежизнеспособна.

Различные решения судов по одинаковым делам доказывают нежизнеспособность существующей правовой системы. Цифровая трансформация правовых систем направлена на управление электронными копиями постоянно обновляемых правовых норм. Право судьи футбольного матча самостоятельно трактовать правила игры приводят к бесконечным спорам и претензиям со стороны главных участников процесса тренеров, игроков и болельщиков. Футбольный судья в одинаковых эпизодах может указать на пенальти или отменить его. Такие действия снижают доверие со стороны участников. Современные скорости футбола, хоккея, тенниса не позволяют человеку-судье принимать правильные и обоснованные решения. Понимая это во всех видах профессионального спорта все больше и больше происходит внедрение систем, обладающих искусственным интеллектом. В Москве на чемпионате мира по футболу впервые применили систему VAR обладающую интеллектуальными возможностями, развитие данной технологии позволило на следующем чемпионате мира в 2022 году безошибочно выявлять офсайды с помощью нейросети трехмерной модели. Такие события показываю вектор развития сквозных цифровых технологий, и Правовая система Российской Федерации не должна отставать от данного тренда.

Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей позволит увести в прошлое высказывания судей о том, что их трактовка расходится с пониманием трактовки со стороны истцов или ответчиков. База знаний, используемая правовой системой основанной на нейросети и искусственном интеллекте будет выполнять условия одинаково для всех участников правовых отношений. Однако, это идеальный случай, при котором известна и четко структурирована вся информация необходимая для принятия решения, но в реальных правовых делах, чаще всего это не так. Большинство решений в правовых системах принимаются в условиях неопределенностей [25, с. 147]. Другими словами, в правовых системах легко просчитать последствия принятия решений, но сложно принимать решение при отсутствии полной информации о событиях и альтернативах. Чаще всего отсутствует даже стохастическая зависимость между альтернативами и исходами [26, с. 115], если добавить к этому множественные поддельные документы и подписи, то принятие решений становится затруднительным даже для опытного сотрудника правовой системы, например судьи. Именно такие задачи могут быть переложены на нейросети.

Начальная схема нейросети используемой в правовых системах может относиться к классу «простых нейросетей». Такие сети имеют множественные входные нейроны, скрытые нейроны и выходной нейроны, представленные (см. рис. 1). Как видно, из рис. 1 сеть такие сети не программируются и не используют алгоритмов, а обучаются от экспертов, опытных сотрудников правовой системы в процессе работы. Обучение сетей заключается в формировании связей между узлами нейронов и определением коэффициентов между ними. Выходные параметры являются входными для следующих уровней нейросетей. Каждый из таких уровней позволяет выявить интеллектуальные признаки необходимые для идентификации исхода.

Рис. 1. Вариант простой нейросети для правовых систем

[Рисунок выполнен автором]

Главное преимущество нейросетей это возможность обучения. Нейросеть может получить возможности использования в правовых системах только при получении знаний от специалистов. Такие знания формируются в соответствии с условием (1.2):

(1.2)

где

- вес связи между сетевым входом xm и нейрона n во входном слое;

- выходной сигнал нейрона n.

В начале обучения все коэффициенты можно определить любыми величинами близкими к нулю. В процессе обучения эксперты, выделяя правильные ответы автоматически изменяют коэффициенты нейросети. Для подстраивания нейросети под другие реалии, так же, как и на этапе обучения эксперты должны выделить правильные «выходные нейроны». Такая конструкция не передаёт принятие решения системам искусственного интеллекта и следовательно опасность «юридических последствий» принимаемых исключительно в автоматизированных системах отсутствует.

Преимущества, полученные в результате использования искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации при неправильном использовании могут иметь и множественные недостатки, основными из них могут быть:

- утечки информации о конфиденциальных правовых отношениях;

- возможность несанкционированной модификации баз данных и правил в базах знаний;

- возможность дистанционного управления зарубежными информационными технологиями позволяющими производить модификацию или отключение;

- отсутствие компетенций в использовании и формировании интеллектуальных систем у пользователей правовой системы, в том числе и у депутатов государственной думы, законодательно формирующих структуру управления.

Утечки информации о конфиденциальных правовых отношениях обусловлены природой информационных систем. Большинство компьютеров, операционных систем, программ браузеров, систем управления базами данных разработаны и изготовлены в других странах. При определенных обстоятельствах такие технологии могут быть дистанционно модифицированы или отключены. Например, используя в государственных органах технологии Виндоус (Windows), САП (SAP) или Оракл (Oracle) не может быть полных доверительных отношений. Отключение Российской Федерации от международной системы передачи финансовых сообщений между банками СВИФТ (SWIFT) показало уязвимости в критических ситуациях. Вера в то, что такие информационные технологии являются международными, оказалась наивной и рухнула при первом серьезном конфликте. Добавляя к этому отсутствие национального языка программирования аналогичного Пайтон (Python) и Пролог (Prolog) на которых написано большинство интеллектуальных систем получаем пессимистический прогноз внедрения искусственного интеллекта и нейросетей в правовую систему Российской Федерации.

Возможность несанкционированной модификации баз данных и правил в базах знаний обусловлена множественными уязвимостями современного софта. При этом устойчивость информационных систем «Госуслуги» и «Правосудие» позволяют надеяться на возможности противостоять таким угрозам.

Анализ отсутствия компетенций в использовании и формировании интеллектуальных систем у пользователей правовой системы, в том числе и у депутатов государственной думы, законодательно формирующих структуру управления, выходит за рамки данного исследования и требует отдельной проработки.

ВЫВОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ДАЛЬНЕЙШИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации может позволить сделать скачек в развитии и повысить доверие к правосудию со стороны граждан страны. Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей в правовую систему позволит привести множественные трактовки одинаковых ситуаций к единому пониманию. Сложности формирования правовой системы с использованием искусственного интеллекта и нейросетей показывают невозможность быстрой модификации и требуют начала работы и поиска путей решения возникающих при проектировании проблем. Риски использования зарубежного программного обеспечения для формирования правовой системы, использующей искусственный интеллект и нейросети достаточно высокий, что требует на первых этапах использование открытого кода и в дальнейшем создание собственной системы формирования знаний, необходимой для внедрения искусственного интеллекта.


Источники:

1. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. N 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Гарант.ру. [Электронный ресурс]. URL: http://ivo.garant.ru/#/document/72838946 (дата обращения: 20.12.2022).
2. Федеральный закон от 24 апреля 2020 г. N 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных». Гарант. [Электронный ресурс]. URL: http://ivo.garant.ru/#/document/73945195 (дата обращения: 20.12.2022).
3. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. – 254 c.
4. Артемов А.А., Болохов И.И., Кем Д.В., Хасеневич И.А. Классификация с применением нейросетей объектов по известным и неизвестным признакам (на примере текстовых запросов) // Информационные войны. – 2019. – № 1(49). – c. 44-49.
5. Василевская Л.Ю. «Искусственный интеллект» и технологии «искусственного интеллекта»: общее и особенное в гражданско-правовой регламентации // Хозяйство и право. – 2021. – № 11(537). – c. 3-19.
6. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 1473-1492. – doi: 10.18334/vinec.11.4.112249.
7. Галикеева Н.Н., Фархиева С.А. О национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года в РФ и федеральном проекте «искусственный интеллект» // Современная школа России. Вопросы модернизации. – 2021. – № 3-1(36). – c. 186-188.
8. Газя Г.В., Еськов В.В. Искусственные нейросети в оценке возрастных изменений // Вестник новых медицинских технологий. – 2022. – № 1. – c. 101-105. – doi: 10.24412/1609-2163-2022-1-101-105.
9. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. – 252-255 c.
10. Доржиева В.В. Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 4. – doi: 10.18334/vinec.12.4.116599.
11. Доржиева В.В. Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 111-122. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114205.
12. Дышкантюк А.В., Посадов И.А., Скобелев П.О., Тришанков В.В. Концептуальные основы институционального построения бизнеса в формате контракта жизненного цикла высокотехнологичной продукции посредством доверенной экосреды эмерджентного искусственного интеллекта на сетецентрической платформе мультиагентных сервисов // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 3. – c. 1463-1484. – doi: 10.18334/vinec.12.3.116279.
13. Ивлиев Г.П., Егорова М.А. Юридическая проблематика правового статуса искусственного интеллекта и продуктов, созданных системами искусственного интеллекта // Журнал российского права. – 2022. – № 6. – c. 32-46. – doi: 10.12737/jrl.2022.060.
14. Осипов Ю.С. Нейронная сеть. / Большая российская энциклопедия: [в 35 т.]. - М.: Большая российская энциклопедия, 2004. – 31-68 c.
15. Панина О.В., Аржанова М.О., Базанова А.Г. Инновационное государство // Инновационное развитие современной науки: Сборник статей Международной научно-практической конференции. Уфа, 2015. – c. 168-171.
16. Прокопчина С.В. Новый тип нейросетей: байесовские измерительные нейросети (бин) на базе методологии регуляризирующего байесовского подхода // Мягкие измерения и вычисления. – 2020. – № 10. – c. 17-24.
17. Синюков В.Н. Российская правовая система: введение в общую теорию. / 2-е изд. - М.: Норма, 2010. – 672 c.
18. Сулакшин С.С., Новиков Д.Б., Гаганов А.А., Хвыля-Олинтер Н.А. Проблемная повестка современной России. Центр научной политической мысли и идеологии. - М.: Наука и политика, 2015. – 180 c.
19. Трифонов П.В. Анализ управления проектами посредством моделей зрелости // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – № 3. – c. 127-132.
20. Унижаев Н.В. Предложения по противодействию коррупции в образовательных учреждениях Российской Федерации // Теневая экономика. – 2023. – № 1. – doi: 10.18334/tek.7.1.117092.
21. Унижаев Н.В. Проблемы регулирования отношений с цифровыми финансовыми активами и валютами // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 2-2. – c. 262-268. – doi: 10.17513/vaael.2085.
22. Унижаев Н.В. Особенности моделирования угроз безопасности персональных данных для обеспечения достаточного уровня защищенности // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 95-110. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114335.
23. Унижаев Н.В. Моделирование угроз малому и среднему бизнесу от использования параллельного импорта // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 11-3. – c. 563-568. – doi: 10.17513/vaael.2604.
24. Хасанов Э.Р. Искусственный интеллект, а также результаты творческой деятельности искусственного интеллекта как объекты авторских прав // Аграрное и земельное право. – 2021. – № 4(196). – c. 14-18. – doi: 10.47643/1815-1329_2021_4_14.
25. Broman S.H., Fletcher J. The changing nervous system: Neurobehavioral consequences of early brain disorders. - New York: Oxford University Press, 1999. – 428 p.
26. Tatarinov V.V., Unizhaev N.V. Model for the formation of the requirements for information technology used in the digital economy ecosystem // International scientific and practical conference on modeling in education 2019: International Scientific and Practical Conference «Modeling in Education 2019». Том 2195. Moscow, 2019. – p. 020059.– doi: 10.1063/1.5140159.

Страница обновлена: 25.11.2024 в 20:27:58