CC BY
32DOI 10.475776/2712-7516_2020_4_2_54 УДК 004.8
ПРАВОВЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ
В ВОЕННОМ ДЕЛЕ
Харитонова Юлия Сергеевна,
доктор юридических наук, профессор, Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, РФ, г. Москва, e-mail: kharitonovajul@ mail.ru
Реферат. В 2019 году Президент Российской Федерации В. В. Путин издал Указ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» , в соответствии с ним была разработана и принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (Стратегия 2030), в которой определяются цели и основные задачи развития искусственного интеллекта в Российской Федерации и закрепляется общий подход: «Использование технологий искусственного интеллекта в отраслях экономики носит общий (сквозной) характер и способствует созданию условий для улучшения эффективности и формирования принципиально новых направлений деятельности хозяйствующих субъектов». Автор данной статьи поднимает вопросы защиты прав на цифровой контент, созданный с применением технологии искусственного интеллекта и нейросетей, актуализирующиеся по мере развития данных технологий и расширения их применения в различных сферах жизни общества, включая военное дело. При помощи интеллектуальных систем собираются и обрабатываются данные, отношения по поводу которых подлежат правовой охране. В связи с этим автор подчеркивает, что вопросы стандартизации требований к процедурам и средствам хранения больших данных, используемых при разработке, тестировании и эксплуатации систем искусственного интеллекта приобретают особое значение.
Ключевые слова: искусственный интеллект в военном деле; производительность роботов; самообучающееся программное обеспечение; взаимодействие человека с машиной; стандартизация систем искусственного интеллекта.
UDC 004.8
LEGAL PROBLEMS OF THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY IN DECISION-MAKING IN MILITARY AFFAIRS
Kharitonova Yulia Sergeevna,
Doctor of Law, professor, Lomonosov Moscow State University Russia, Moscow, e-mail: kharitonovajul@mail.ru
Abstract. In 2019, the President of the Russian Federation V.V. Putin issued a Decree «On the Development of Artificial Intelligence in the Russian Federation», in accordance with it, the National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the period up to 2030 (Strategy 2030) was developed and adopted, which defines the goals and the main tasks of the development of artificial intelligence in the Russian Federation and the general approach is fixed: «The use of artificial intelligence technologies in the sectors of the economy is of a general (end-to-end) nature and contributes to the creation of conditions for improving efficiency and the formation of fundamentally new areas of activity of business entities.» The author of this article raises the issues of protecting the rights to digital content created using artificial intelligence technology and neural networks, which are updated with the development of these technologies and the expansion of their application in various spheres of society, including military affairs. With the help of intelligent systems, data is collected and processed, the relationship about which is subject to legal protection. In this regard, the author emphasizes that the issues of standardizing the requirements for procedures and means of storing big data used in the development, testing and operation of artificial intelligence systems are of particular importance.
Keywords: artificial intelligence in military affairs; robots performance; self-learning software; human-machine interaction; standardization of artificial intelligence systems.
4 октября 2019 года Президент Российской Федерации В. В. Путин издал Указ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [1]. В соответствии с данным указом была разработана и принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (Стратегия 2030), в которой определяются цели и основные задачи развития искусственного интеллекта в Российской Федерации и закрепляется общий подход: «Использование технологий искусственного интеллекта в отраслях экономики носит общий (сквозной) характер и способствует созданию условий для улучшения эффективности и формирования принципиально новых направлений деятельности хозяйствующих субъектов». При этом технология искусственного интеллекта выступает инструментом аналитики в различных сферах. Полагаем, во многом закономерности применения систем принятия решения совпадают для гражданского и военного назначения. Сегодня все более актуальной становится тема интеллектуализации организационных и информационных процессов, внедрения интеллектуальных систем поддержки принятия решений и рекомендательных систем.
Рекомендательные системы - технологии, которые на основе информации о профиле предсказывают, какие объекты (данные, новости, веб-сайты) будут полезны или необхо -димы пользователю [6]. Рекомендательные системы широко используются в информационной среде, военном деле, биомедицинской индустрии и т. д.
Суть работы рекомендательных систем заключается в следующем: эти программы собирают данные о пользователях и их предпочтениях (например, путем проведения тестирования пользователей либо посредством получения доступа к содержимому устройства пользователя, записи звука/ видео, слежения за действиями пользователя в интернете и приложениях, просмотра истории поисков пользователя в браузере). Все эти действия необходимы для работы данной системы и выполнения ее основной функции [8]. Две основные стратегии создания рекомендательных систем - контентная фильтрация (content-based filtering) и колла-боративная фильтрация (collaborative filtering) [7]. Рекомендательные системы сравнивают
однотипные данные из разных источников и вычисляют список рекомендаций для конкретного пользователя. Они являются альтернативой поисковым алгоритмам, так как позволяют обнаружить объекты, которые не могут быть найдены последними.
Таким образом, рекомендательная система на основе заранее собранных и обработанных данных (Big Data) описывает возможные пользовательские предпочтения. Выводы алгоритма служат важной основой для дальнейших рекомендаций пользователю того или иного контента. Этот эффект используется как часть механизма принятия решений в бизнесе, государственном управлении, а также весьма востребован в экономике как современный инструмент для прогнозирования, внедрения новых продуктов и так далее. Поскольку некоторые субъекты нуждаются в рекомендации или прогнозе для будущего бюджета, координации труда и цепочки поставок, динамические системы рекомендаций крайне востребованы сегодня для точного прогнозирования.
В данном случае кажется очевидным, что такие результаты применения технологии искусственного интеллекта не приводят к созданию охраноспособных объектов, порождающих исключительное право на данные. В то же время не представляется возможным приравнять такие случаи применения технологии искусственного интеллекта к договорным отношениям в сфере услуг.
Еще одним направлением применения технологии искусственного интеллекта являются интеллектуальные системы поддержки принятия решений (Decision Support System, DSS), которые представляют собой компьютерные автоматизированные системы, целью которых является помощь лицам, принимающим решение в сложных условиях, включая условия ведения боевых действий, для полного и объективного анализа предметной деятельности.
В технической среде под системами поддержки принятия решений понимают «комплекс математических и эвристических методов и моделей, объединенных общей методикой формирования альтернатив управленческих решений в организационных системах, определения последствий реализации каждой альтернативы и обоснования выбора наиболее приемлемого управ-
ленческого решения. Поддержка принятия решений заключается в помощи лицу, принимающему решение, в процессе принятия решений» [3].
Управление решениями на основе данных (Data-driven decision management, DDDM) -это подход к управлению бизнесом, оценивающий решения, которые могут быть подкреплены проверяемыми данными. И если ранее необходимо было обращаться к специалисту, чтобы понять, как работают базы данных и хранилища данных, то теперь такой сбор, анализ и обработка данных выполняется с применением технологий искусственного интеллекта на периодической основе.
В состав системы поддержки принятия решений входит: поиск информации, анализ базы данных, определение приоритетных задач, моделирование, генерация возможных решений и их альтернатив, прогноз последствий выбора конкретных решений и определение в заданных условиях наиболее оптимального решения. Для решения наиболее сложных задач по принятию решений используются системы искусственного интеллекта [2]. Таким образом, в данной сфере мы можем разграничить системы, основанные на информационных технологиях, направленных на автоматизацию деятельности человека (например, создание баз данных, электронный документооборот) с помощью специального программного обеспечения и по существу не включает искусственный интеллект, и непосредственно системы искусственного интеллекта, где используются интеллектуальные алгоритмы (например, разрешение спора и вынесение решения).
Причем особенностью применения технологии искусственного интеллекта в системах принятия решений является то, что она при-
меняется в сочетании с другими сквозными технологиями. В частности, активно задей-ствуется технология больших данных. Успех подхода, основанного на данных, зависит от качества собранных данных и эффективности их анализа и интерпретации.
Таким образом, мы видим, что сферы применения и получаемые результаты технологии искусственного интеллекта далеко не всегда связаны с правами интеллектуальной собственности. В связи с этим у практиков есть мнение о том, что вопреки широкому использованию искусственного интеллекта, его результаты не были общедоступны [5].
В то же время применение технологии искусственного интеллекта в данном ключе требует разрешения вопросов публично-правового характера: получения согласие на обработку данных от субъектов этих данных, определения правосубъектности указанных лиц, установления юридической ответственности в связи с недобросовестным использованием данных, полученных для принятия решения.
Анализ практики применения систем искусственного интеллекта показал, что сегодня под интеллектуальными алгоритмами понимаются самые разные технологии, которые основаны или связаны с интеллектуальными системами, но не всегда соответствуют понятию классического искусственного интеллекта. Строго говоря, классический искусственный интеллект представляет собой лишь одну из технологий интеллектуальных систем. Дальнейшее исследование данной проблематики необходимо и может быть полезно для совершенствования правового обеспечения систем принятия решения как в гражданской, так и военной сферах.
Список литературы:_
1. Российская Федерация. Президент (2012-; В. В. Путин). О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации : Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 // СПС Гарант. - Текст : электронный.
2. Незнамов, А. В. К вопросу о применении технологий искусственного интеллекта в правосудии: терминологический аспект / А. В. Незнамов // Арбитражный и гражданский процесс. - 2019. - № 10.
3. Прокопенко, Н. Ю. Системы поддержки принятия решений : учеб. пособие / Н. Ю. Прокопенко; Нижегор. гос. архитектур.-строит. ун-т. - Нижний Новгород : ННГАСУ, 2017. - 143 с.
4. Харитонова, Ю. С. Технология искусственного интеллекта и право: вызовы современности / Ю. С. Харитонова, В. С. Савина // Вестник Пермского университета. Юридические науки. - 2020. - Вып. 49. - C. 524-549.
5. Artificial Intelligence and Intellectual Property // WIPO. - URL: https://www.wipo.int/about-ip/en/artificial_ intelligence/. - Текст : электронный.
6. Bobadilla, J. Recommender systems survey / J. Bobadilla, F. Ortega, A. Hernando, A. Gutiérrez // Knowledge-Based Systems. - 2013. - № 46. - С. 109-132.
7. Jones, М. The principles of the recommendation mechanisms of the Internet : IBM developer / М. Jones. - URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/os-recommender1/index.html. - Текст : электронный.
8. Vijaya Kumar, P. N. A Survey on Recommender Systems (RSS) and Its Applications / P. N. Vijaya Kumar, Dr. V. Raghunatha Reddy // An intelligent fuzzy-based recommendation system for consumer electronic products. -2007. - № 33. - С. 230-240.
References:_
1. Rossiiskaya Federatsiya. Prezident (2012-; V. V. Putin). O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossiiskoi Federatsii, Ukaz Prezidenta Rossiiskoi Federatsii no. 490, 10.10.2019, SPS Garant.
2. Neznamov A. V. K voprosu o primenenii tekhnologii iskusstvennogo intellekta v pravosudii: terminologicheskii aspekt, Arbitrazhnyi i grazhdanskii protsess, 2019, no. 10.
3. Prokopenko N. Yu. Sistemy podderzhki prinyatiya reshenii, ucheb. posobie. Nizhnii Novgorod, NNGASU Publ., 2017, 143 p.
4. Kharitonova Yu. S., Savina V. S. Tekhnologiya iskusstvennogo intellekta i pravo: vyzovy sovremennosti, Vestnik Permskogo universiteta. Yuridicheskie nauki, 2020, Issue 49, pp. 524-549.
5. Artificial Intelligence and Intellectual Property, WIPO. Available at: https://www.wipo.int/about-ip/en/artiflcial_ intelligence/.
6. Bobadilla J., Ortega F., Hernando A., Gutiérrez A. Recommender systems survey, Knowledge-Based Systems, 2013, no. 46, pp. 109-132.
7. Jones, М. The principles of the recommendation mechanisms of the Internet: IBM developer. Available at: https:// www.ibm.com/developerworks/ru/library/os-recommender1/index.html.
8. Vijaya Kumar, P. N., Raghunatha Reddy Dr. V. A Survey on Recommender Systems (RSS) and Its Applications, An intelligent fuzzy-based recommendation system for consumer electronic products, 2007, no. 33, pp. 230-240.
