Journal of Economics, Entrepreneurship and Law

Экономика, предпринимательство и право

2222-534X

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

117113

10.18334/epp.13.2.117113

XPELWS

Articles

Статьи

Research Article

The benefits of artificial intelligence and neural networks in the legal system of the Russian Federation

Преимущества использования искусственного интеллекта и нейросетей в правовой системе Российской Федерации

https://orcid.org/0000-0003-3551-9403

1017-7790

Unizhaev

Nikolay Vladimirovich

Унижаев

Николай Владимирович

профессор кафедры безопасности и информационных технологий, кандидат технических наук, доцент

UnizhayevNV@mpei.ru

National Research University “Moscow Power Engineering Institute” Национальный исследовательский университет «МЭИ»

28 02 2023

13 2

VOL 13, NO2 (2023)

ТОМ 13, №2 (2023)

587 600 18 01 2023 19 01 2023

2023

Unizhaev N.V.

Унижаев Н.В.

https://1economic.ru/lib/117113

The introduction of artificial intelligence and neural networks in the legal system of the Russian Federation can make it possible to take a developmental leap and increase trust in justice on the part of citizens. The introduction of artificial intelligence and neural networks into the legal system solves the problem of multiple interpretations of identical legal situations and will lead such interpretations to a common understanding. The scientific problem is the complexity of managing the legal system by traditional methods caused by the multiple increase in content and constant changes in the legislative framework. These problems need to be addressed as soon as possible. The rapid start is due to the fact that, like all end-to-end technology of the digital economy, artificial intelligence and neural networks can only be modified during the implementation process. It is impossible to expect a fully formed theoretical part that allows to move on to practical implementation. The risk of foreign software for the formation of a legal system using artificial intelligence and neural networks is quite high. Therefore, it requires the use of open source at the first stages and in the future the creation of a national system of knowledge formation. The article may be of interest to experts in the field of artificial intelligence, researchers and creators of neural networks, managers engaged in strategic planning of legal relations. The author reveals the advantages of artificial intelligence and neural networks in the legal system of the Russian Federation, demonstrating the possibilities of automating legal processes.

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.

artificial intelligence neural network legal system end-to-end technology digital technology jurisprudence

искусственный интеллект нейросеть правовая система сквозные технологии цифровые технологии юриспруденция

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.

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.

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.

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.

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.

14. Осипов Ю.С. Нейронная сеть. / Большая российская энциклопедия: [в 35 т.]. - М.: Большая российская энциклопедия, 2004. – 31-68 c.

15.

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.

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.

17. Синюков В.Н. Российская правовая система: введение в общую теорию. / 2-е изд. - М.: Норма, 2010. – 672 c.

18.

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.

19. Трифонов П.В. Анализ управления проектами посредством моделей зрелости // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – № 3. – c. 127-132.

20.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.