CC BY
271
Понкин Игорь Владиславович
доктор юридических паук, профессор, профессор кафедры государственного и муниципального управления Института государственной службы и управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
Ponkin Igor Vladislavovich
doctor of science flaw), state professor, professor of department of the state and municipal administration of the Institute of public administration and civil service of the Russian Presidential academy of national economy and public administration
E-mail: i@lenta.ru
Концепт машиночитаемого права The concept of machine-readable law
Аннотация. Статья посвящена исследованию и объяснению концепта машиночитаемого и машиноисполняемого права. Автор объясняет место и значение этого концепта как одного из направлений цифровых трансформаций в праве и как одного из элементов регуляторных технологий LegalTech. Автором подробно излагается авторское видение функционально-целевого назначения машиночитаемого и машиноисполняемого права.
Ключевые слова: регуляторные технологии, машиночитаемое и машиноисполняемое право, правовые онтологии, автоматизация правотворчества и правореализации, законодательство как код.
Abstract. The article is devoted to the research and explanation of the concept of machine-readable and machine-executable law. The author explains the place and significance of this concept as one of the directions of digital transformations in law and as one of the elements of LegalTech regulatory technologies. The authors sets out in detail the author's vision of the functional purpose of machine-readable and machine-executable law.
Keywords: regulatory technologies, machine-readable and machine-executed Law, legal ontologies, automation of lawmaking and law enforcement, legislation-as-code.
Введение
Создание машиночитаемого права (франц. — adroit lisible par machine»; англ. — «machine-readable /aw», или «-digital-ready legislation» или «machine-consumable rules») и онтологически более сложного (включающий предыдущий) машиноисполняемого права или «машинопотребляемого» права (англ. — «machine-executable law») — является сегодня одним из важнейших направлений перспективного развития в праве. Речь о подходе к созданию и опубликованию законов, иных нормативных актов в машиночитаемом и человеко-читаемом виде. Используется также наименование такого концепта — «законодательство как код» (англ. — «legislation-as-code» или «rules-as-code», а также частично совпадающее, но более широкое понятие: англ. — «Computational Law»; португал. — «direito computacional») или «нормативное регулирование как код» (англ. — «Rules as Code»).
Указанные концепты (как основа и элемент автоматизации обработки правовых норм, правовых комплексов и правовых массивов) являются одним из направлений цифровизации и цифровых трансформаций в праве и элементом регуляторных технологий LegalTech (цифровых технологий в сфере права — РегТех или ЮрТех; франц. — «technologie juridique», «tecbnologie au service du Droit»\ ис-панск. — «tecnología regulatoria», «tecnología jurídica», «tecnología al servicio del derecho»; англ. — «regulatory technology» {«.RegTech») или «legal technology» («LegalTech»)), элементом в целом цифровых технологий (англ. — «Digital technology»), а также составной частью цифровых трансформаций в государственном управлении1.
1 Понкин И.В. Концепт машиночитаемого и машиноисполняемого права: актуальность, назначение, место в РегТехе, содержание, онтология и перспективы // International Journal of Open Information Technologies. — 2020. — Vol. 8. —
№9. — C. 59—69.
Сегодня всё больше в мире институтов, лабораторий, рабочих групп исследователей заявляют о запуске проектов по созданию правил (включая законодательство, политику и технические правила), которые читаемы компьютером1. Многие такие проекты объединены реитеративным концептом «лучшие правила» (англ. — «Better Rules»).
Мотивация у всех этих разработчиков одна — улучшить законодательство и средства оперирования им, администрирования в этой сфере. Современное законодательство выраженно динамично и дискре-ционно, сложно (в частности сложноэнтропийно), переполнено нечёткими концептами и лексическими конструкциями, пробелами, коллизиями и другими дефектами, многочисленными исключениями, чрезмерным количеством и разнобоем требований и процедур. Это влечёт то, что физическим и юридическим лицам всё чаще и всё более затруднительно разбираться, какие правила и в какой модальности применимы в конкретной ситуации (потоке ситуаций), а само законодательство становится всё более сложно администрировать. И именно в рассматриваемом концепте может быть найден ключ к решению указанной проблемы. Цель состоит в том, чтобы законы могли прочитываться и применяться машинами «напрямую».
Этим вопросам и посвящен настоящий материал.
Где это уже де-факто используется? Предпосылки и прототипы
Франция была одной из первых, кто применил исследуемый подход машиночитаемого права. Французы создали инструмент с открытым исходным кодом под названием OpenFisca для преобразования льгот и налогового законодательства в код. Их открытость позволила другим государствам — таким, как Новая Зеландия, опробовать этот новый подход быстрее2. В сфере налогообложения правительство Франции стимулировало создание (посредством перевода налоговых норм в машиночитаемые коды) серии «симуляторов», чтобы помочь французским гражданам понять, как к ним применимо налоговое законодательство3 или законодательство о социальной защите4. И это не просто примитивные алгоритмы, написанные для типизированных простейших случаев, а много больше.
Округ Колумбия в США предоставляет доступ к своим законам в формате XML и общедоступный для разработчиков программного обеспечения, чтобы использовать и комментировать. Дания разработала семь принципов для цифрового законодательства6, которые являются частью их законопроектного процесса. Новая Зеландия, Израиль и Уругвай взяли свои правила получения пенсий и использовали платформу OpenFisca французского правительства, чтобы визуализировать взаимосвязь законодательства и дать возможности оценивать право на пенсию6. Департамент обслуживания клиентов Нового Южного Уэльса в течение уже нескольких лет проводит экспериментальные разработки, апробации и внедрения концепта (и основанных на нём технологий) «правила как код», в сотрудничестве между Policy Lab и Digital NSW Accelerator. CSIRO Data61 Австралия разрабатывает логическую систему превратить читаемый человеком текст в машиночитаемый код7.
Команда в Новой Зеландии, возглавляемая правительственной командой LabPlus по инновациям в сфере услуг и работающая над продвижением цифровых технологических трансформаций в интересах правительства Новой Зеландии, считает, что отчасти проблема недостаточной эффективности внедрения таких технологий заключается в том, как пишутся сами законы. Как сказала Пиа Эндрюс, проблема в том, что законодательство часто написано таким образом, что оно несовместимо с цифровыми механизмами и формами доставки ответов на правовые запросы граждан, организаций, общества; «каждый день во всем мире разрабатывается законопроект, содержащий и производящий тонкие вещи, которые фактически делают невозможным внедрение цифровых сервисов». В 2018 года в ходе трехнедельного эксперимента указанная команда проверила теорию, попытавшись улучшить интерпретацию законодательства и значительно упростить создание цифровых услуг, переписав законодательство в виде программного кода, а именно два блока законодательства — Закон о налоговых скидках для снижения затрат на владение домом для людей с низким доходом и Закон об отпусках, который предписывает предоставлять каждому сотруднику в Новой Зеландии гарантированный четырехнедельный отпуск в году8. Исследование возможно-
1 Harrop T.J. What are «machine readable laws»? // <https://medium.com/@tjharrop/what-are-machine-readable-laws-8c9f39159cb5>. —23.02.2019.
2 Basu M. Four things you should know about Rules as Code. Inside a global movement to bring law and policy making into the digital world II <https j'/govi nsider.asia/inclusi ve-gov/fou r-th i ngs-y o u-shou I d-know-abo ut-ru I es-as-code/>. — 03.03.2020.
3 Slmulateurs II <https://www.impots.gouv.fr/portall/simulateurs>.
4 Mes droits sociaux II <https://www.mesdroitssoclaux.gouv.fr/acoueil/>.
5 The seven principles for digital-ready legislation I I <https://en.digst.dk/pollcy-and-strategy/digital-ready-legislation/guidances-and-tools/>.
6 Sousa, de T. Rules as Code — NSW Joins the Worldwide Movement to Make Better Rules // <https://www.digital.nsw.gov. a u/a rt I cl e/ru les-code-n sw-jo Ins-worldwide-move me nt-m a ke-better-ru I es>. — 25.01.2019.
7 Emerging Technology Guide: Rules as Code // <https://www.digital.nsw.gov.au/dlgital-transformatlon/policy-lab/rules-code>.
B Darabi A. New Zealand explores machine-readable laws to transform government: Legislation-as-code might be the key to kick-starting digital reform // <https://apolitical.co/en/solution_article/new-zealand-explores-nnachine-readable-laws-to-transform-government. — 11.05.2018.
стей и рисков, связанных с машиночитаемым законодательством, было проведено в 2020 году при поддержке Фонда права Новой Зеландии1.
Представленные в литературе интерпретации и объяснения сути концепта и предпосылок его внедрения в практику
Как отмечает Ануш Дараби, рассматриваемые вопросы актуальны, по крайней мере, с 1960 года, когда на первой Национальной конференции по законодательству и электронике в Калифорнии было выражение осознание ценности машиночитаемых законов2.
В 1960 году в Калифорнии прошла Первая Национальная конференция по законодательству и электронике, на которой Рид Лоулор сказал: «Должен наступить день, я не знаю — когда он наступит, но должен наступить день, когда вы сможете сгрузить набор фактов машине, в которой хранятся дела, нормы права и правила рассуждения, и в отношении которого машина может затем шаг за шагом изложить вам процесс рассуждений, с помощью которого вы сможете прийти к заключению. Затем вы можете изучить его, а затем решить, верны ли рассуждения и выкладки машины или нет. В некоторых случаях машина может не сказать вам, какой именно вывод может быть, но может сказать, что существует вероятность того, что то-то и то-то — верно, и эта вероятность составляет 90 процентов»3.
Ещё в научном материале Йельской школы права 1957 года говорилось о том, что символическая логика (англ. — «symbolic logic») является «отточенным инструментом для составления и интерпретации юридических документов»4.
Сегодня, как говорит Надия Вебстер, «многие законодатели хотели бы видеть волшебный инструмент, который преобразует логику прямо в программный код»5, но пока это ещё в разработках, в старта-пах. Однако это уже и не фантастика, вовсе не только мечты.
Уже имеются позитивные примеры (и выше они показаны) более сложно-онтологичного внедрения таких технологий.
Хотя и не все законы возможно переписать, чтобы сделать их машиночитаемыми и машиноиспол-няемыми, логические операторы «и», «или» «да / нет» («не»), «если, то» и другие, позволяющие создавать составные логические условия, достаточно релевантно накладываются на массивы правовых норм (и норм экстра-правового нормативного регулирования), например, в сфере социальных льгот, налогового права, прохождения карьеры государственного гражданского служащего.
Хэмиш Фрейзер предлагает рассматривать концепт «правила как код» как возможность протестировать политику, пытаясь объяснить ее компьютеру; в ответ на эту практику была придумана фраза: «вы по-настоящему не поняли свою [правовую] политику, пока не объяснили её машине», — основное объяснение того, что происходит в этом процессе, состоит в том, что машина действует как совершенно непритязательная, не зависящая от контекста сущность0.
Тим де Соуза и Пиа Эндрюс обоснованно указывают, что закон — это не захватывающее чтение — он составлен для точности смысла, а не для удобочитаемости или доступности. Это означает, что любой, кто не работает в юридической отрасли (и многие люди в ней), может найти законы, которые трудно понять. Если мы разработаем версию наших законов для компьютеров, мы сможем создавать системы и службы, которые упростят их понимание и применение. Мы можем извлечь уроки из мира шифрования, где сообщество гарантирует, что новые алгоритмы тщательно проверяются, тестируются и обсуждаются. Это означает, что некоторые из них в конечном итоге взламываются, но, в конечном итоге, выживают наиболее надежные реализации7.
Согласно интерпретациям фирмы CSIRO Data61 (Австралия), юридическое обоснование имеет свои особенности, которые отличают его от других форм аргументации. Изменения норм выра-
1 Law as code in New Zealand II <https:/Avww.brainbox.institute/legislation-as-code-in-new-zealand>.
2 Darabi A. New Zealand explores machine-readable laws to transform government: Legislation-as-code might be the key to kick-starting digital reform // <https://apolitical.co/en/solution_article/new-zealand-explores-machine-readable-laws-to-transform-government. — 11.05.2018.
3 Lawlor R.C. Speech on Logic and Law at the First National Law and Electronics Conference // Law and Electronics: the Challenge of a New Era: A Pioneer Analysis of the Implications of the New Computer Technology for the Improvement of the Administration of Justice / Edited, with a foreword, by Edgar Allan Jones. — Albany (N.Y., USA): Matthew Bender & Company, 1962. — ix; 373 p. — P. 238.
4 Allen L.E. Symbolic logic: A razor-edged tool for drafting and interpreting legal documents // The Yale Law Journal. — 1956—1957, —Vol. 66, —№ 6, —P. 833—879.
5 Basu M. Four things you should know about Rules as Code. Inside a global movement to bring law and policy making into the digital world II <https j'/govi nsider.asia/inclusi ve-gov/fou r-th i ngs-y o u-shou I d-know-abo ut-ru I es-as-code/>. — 03.03.2020.
6 Fraser H. The Practical Better Rules Workshop Manual / Service Innovation Lab, NZ // <https://betterrules.nz/workshop-manual.html>.
7 Sousa, de T., Andrews P. When we code the rules on which our society runs, we can create better results and new opportunities for the public and regulators, and companies looking to make compliance easier II <https://www.themandarin.com.au/116681-when-machlnes-are-coding-the-rules-on-whlch-our-society-runs-we-get-better-results-new-opportunities-for-the-publlc-and-regulators-and-companies-looklng-to-make-compliance-
easler/?utm source=TheJuiceSutm medium=email&utm source=newsletters—01.10.2019.
жаются и реализуются самими нормами, а нормы и правовые концепции являются артефактами, созданными законодателем. Однако изменения в нормативной системе влияют на то, отвечают ли существующие информационные системы, соответствующие действующему набору норм, изменённому законодательству. Для решения этой проблемы первая сложность состоит в том, чтобы классифицировать различные типы модификаций норм (например, различие между утратой силы и признанием недействующей), чтобы понять, как представлять мета-нормы (нормы, определяющие, как изменять другие нормы), как эффективно их обосновывать, и, наконец, чтобы определить влияние изменения норм на существующие бизнес-процессы и определить, как восстановить соответствие, когда процессы больше не соответствуют требованиям. Это означает определить, какие операции требуются для восстановления соответствия и к каким частям процесса эти операции должны применяться1.
Как пишет Мэн Вен Вонг, закон появился раньше программного обеспечения, мы это знаем, но юридическая отрасль будущего должна быть совместима с миром, в котором все чаще используется программное обеспечение и код. Программное обеспечение может указывать на потенциальные ошибки в законах и контрактах. То, что Word может делать с красными волнистыми линиями для орфографии и грамматики, будущее программное обеспечение может сделать для семантики юридических обязательств, сроков и определений. Это улучшит ясность писаных законов. Инструменты, которые в настоящее время помогают программистам находить ошибки в своем коде по мере их написания, переносятся в легальную область. Эти инструменты обещают помочь найти лазейки в законах и контрактах по мере их разработки, прежде чем они вступят в силу. Другие инструменты могут запускать моделирование по мере обновления законов, чтобы увидеть реальные последствия для «цифрового двойника»2, прежде чем они будут реализованы. По словам Вонга, он и его коллеги создают то, что, как они надеются, станет основополагающим языком программирования для законодательства в виде кода — «предметно-ориентированный язык для права»3.
Ричард Макманус приводит для аналогии стартап под названием HipLee, который продается как «Shazam для картинок женской одежды». Shazam — это приложение для смартфонов, которое может идентифицировать и сообщать вам названия песен, воспроизводимых по радио. Точно так же ресурс HipLee, работающий на основе технологии искусственного интеллекта может сканировать фотографии женской одежды и сообщать вам, что это за предмет; программное обеспечение искусственного интеллекта используется для сопоставления с образцом в большой базе данных изображений; а также составление индивидуальных рекомендаций для пользователей. В обоих случаях способность машины «учиться» является ключевой). И это лишь один из десятков тысяч коммерческих приложений искусственного интеллекта в современном мире4.
Что препятствует хотя бы минимально на таком уровне обучить машину (и научить самообучаться) распознавать нормы права, «понимать» их? Уж явно право много более формализованно и более заточено в силу этого под машинное чтение, чем элементы женских нарядов или музыкальные композиции.
Весь вопрос в том, какие задачи вы ставите перед созданием технологий машиночитаемого права. Если полностью подменить человека-юриста — это путь к провалу, если создать технологии обеспечения и специфических онтологий юридической деятельности, то да всё то реально.
Поскольку закон — это системный набор правил (каким бы сложным он ни был), постольку имеется возможность свести эти правила к формализуемым онтологиям!, к программируемому коду, по крайней мере в некоторой части (а про абсолютные трансформации сегодня никто и не говорит).
По словам Мэтью Вэддингтона, общая идея заключается в том, что при разработке нового законодательства, которое будет поддаваться цифровой реализации, было бы разумно, чтобы кодирование выполнялось одновременно с составлением проекта, при этом как кодировщик, так и советник по правовым вопросам работали вместе, чтобы экстрактировать точные правила из сознания и представлений должностного лица, отвечающего за политику6.
1 Logic and Reasoning // <https://research.csiro.au/bpli/our-research/reasoning/>.
2 См. подробнее о цифровых моделях-двойниках в праве: Поикии И.В., Редькина А.И. Цифровое государственное управление: метод цифровых моделей-двойников (BIM) в праве // Государственная служба. — 2020. — Т. 22. — № 2. — С. 64—69. Понкин И.В., Редькина А.И. Использование BIM-технологмй в праве // Публично-правовые средства эффективности развития экономики и финансов. Ч. 1. Публично-правовые средства цифровизации управления, экономического и социального пространства / Отв. ред.: Г.Ф. Ручкина, М.А. Лапина / Финансовый университет при Правительстве РФ. — М.: Кнорус, 2020. — 246 с. — С. 25—30.
3 Цит. по: Basu М. Four things you should know about Rules as Code. Inside a global movement to bring law and policy making into the digital world // <https://govinsider.asia/inclusive-gov/four-things-you-should-know-about-rules-as-code/>. — 03.03.2020.
4 MacManus R. (Ricmac). Legislation as code: the government's AI projects I I <https://ricrmac.org/2018/11/22/legislatlon-as-code/>. —22.11.2018.
5 Waddington M. Machine-consumable legislation: A legislative drafter s perspective — Human v. artificial intelligence II The
Loophole. — 2019, June. — № 2. — P. 21—52. — P. 51.
Авторский концепт интерпретации исследуемого понятия
Таким образом, полагаем обоснованным обозначать следующие предпосылки для успешного создания технологий машиночитаемого права:
1. Уже сегодня существует множество реально работающих искусственно-интеллектуальных программных ресурсов, примеры которых можно смело приводить в качестве если не прямых, то очень близких аналогий.
2. Достаточная мера разработанности тематического горизонта цифровых онтологий и цифровой формализации права1.
3. Высокая мера формализации и логической строгости, изначально присущая самому праву.
4. Высокая степень запроса в обществе на упрощение2 законодательства.
Согласно нашему авторскому концепту, машиночитаемое и машиноисполняемое право («законодательство как код») — это:
в праксиологическом значении (от др.-греч. прсф<; — деятельность, действия и Лоу1а — наука, учение) — концептуальный и технологический подход к трансформации (переводу в компьютерно-программный образ, выражаемый через прикладные программные разработки в кодах или кодо-подобных формах) массивов правовых норм, правовых актов или компонентов законодательства (а равно норм и нормативных актов экстра-правовых систем нормативной регламентации), логики законодательства, исключений и иерархий и/или изначальному созданию таковых норм и актов по шаблонам компьютерно-программного образа), позволяя компьютерно-программным комплексам (компьютерным инструментам) автоматически релевантно находить, распознавать (считывать) непосредственно в первоисточниках (а не в переводах), анализировать, «понимать» и интерпретировать тексты таких актов (и их комплексов), а также их исполнять или обеспечивать их исполнение (в мере, доступной для указанных компьютерно-программных комплексов);
в онтологическом значении (новолат. оп1о1од1а от др.-греч. им род. п. бутод — сущее, то, что существует и Лоуод — учение, наука) — особые инструментальные онтология и формат (создания и представления) правовых норм и актов нормативно-правового и нормативного технического регулирования (и комплексов таких актов, а равно норм и нормативных актов экстра-правовых систем нормативной регламентации) на основе специально разрабатываемых (технологиями цифровой онто-инженерии в праве) языков, гибридизированных из стандартизированных компьютерных языков (машинных кодов) и специальных юридических мета-языков (с мета-данными (с мета-разметками, с цифровыми «заметками на полях», с присвоением уникальных идентификаторов) и с юридико-техническими конструкциями в фор-мапизованно-цифровизированных онтологиях), с трансформацией логики нормативных установлений в компьютерно-программную логику многократного использования,
в телеологическом значении (от греч. 1е1оэ — «результат», «цель») — особые инструментальные онтология и формат (создания и представления) правовых норм и актов нормативно-правового и нормативного технического регулирования (и комплексов таких актов, а равно норм и нормативных актов экстра-правовых систем нормативной регламентации), инструментально позволяющие достичь и обеспечить высокую степень автоматизации решения спектра задач юридического порядка (для достижения больших релевантности, эффективности и эргономичности таких решений), в том числе обеспечивая возможности автоматизированной генерации процессов проектирования и конструирования норм, возможности автоматического и полуавтоматического получения (из документов на естественном языке) формальных цифровых моделей-двойников норм (для быстрого и эффективного моделирования результатов предлагаемых законодательных или политических реформ с использованием данных и автоматизированного тестирования и моделированию различных законодательных подходов — в отношении десятков, сотен или тысяч сценариев, чтобы увидеть, насколько результативно проектируемые нормы и акты будут работать).
Вместо заключения
Внедрение машиночитаемого права, по словам Тима де Соуза и Пии Эндрюс, «не означает, что мы должны писать только законы или правила политики в коде. Людям по-прежнему необходимо уметь читать и интерпретировать правила. Кроме того, машины не могут выполнять нюансы или интерпретацию— они имеют дело только с абсолютами. Правила, которые мы в настоящее время можем эффективно кодировать, носят предписывающий характер — чёрный или белый, да или нет. Многие наши законы не носят предписывающий характер, а требуют субъективного взгляда и нюансов, учета различных обстоятельств дела. То есть нам нужны люди — администраторы, регуляторы, юристы, судьи — чтобы интерпретировать и применять их. Даже в этих сценариях могут помочь закодированные правила: авто-
1 См. подробнее об этом: Панкин И.В., Редькина А.И. Цифровая формализация права // International Journal of Open Information Technologies. — 2019. — Vol. 7. — Ns 1. — C. 39—48. Понкин И.В., Редькина А.И. Цифровые онтологии права и цифровое правовое пространство II Пермский юридический альманах (ежегодный научный журнал). — 2019, —С. 24—37.
2 См. подробнее об этом понятии: Понкин И.В. Упрощение законодательства как инструмент «новой» модели публичного управления // Административное право и процесс. — 2014. — № 4. — С. 8—12.
матизируя чёрные и белые аспекты вопроса, мы можем усилить те части, которые требуют нюансов для человеческого рассмотрения. Это позволит нам посвятить наши человеческие ресурсы сложной и сложной работе, а рутинную работу, связанную с процессами, оставить нашим друзьям-роботам»1.
Всё что предлагалось до сих пор, преимущественно сводилось к закладыванию способности словарного поиска, за пределами чего компьютер был неспособен извлечь какое-либо значение нормативных установлений. Но время течёт, появляются новые наработки.
Понятно, что меры достигнутой глубины цифровой формализации и степени трансформации в указанных выше примерах не высоки. Кодированные версии нормативных правовых актов пока далеко ещё не полноценные программы для конечного пользователя, но уже и не просто законодательство со специальной разметкой по частям. Предпосылки и условия для существенного продвижения уже в относительно ближайшее время технологий машиночитаемого и машиноисполняемого права имеются.
1 Sot/sa, de T., Andrews P. When we code the rules on which our society runs, we can create better results and new opportunities for the public and regulators, and companies looking to make compliance easier // <https://www.themandarin.com.au/116681-when-machlnes-are-coding-the-rules-on-whlch-our-society-runs-we-get-better-results-new-opportunities-for-the-publlc-and-regulators-and-companies-looklng-to-make-compliance-easler/?utm source=TheJuiceSutm medium=email&utm source=newsletters—01.10.2019.
