Цифровые технологии в системе правовых отношений (молодежное пространство науки)
Список литературы
1.
Банакас С., Петров Д. А., Попондопуло В. Ф., Силина Е. В. Цифровые
отношения как предмет правового исследования // Вестник СПбГУ. Серия 14.
Право. 2023. № 2.
2.
Грудцына Л. Ю. Цифровое право как комплексная отрасль российского
законодательства // Образование и право. 2023. № 3.
3.
Бегишев И. Р. Криминологическая классификация роботов: риск-ориен-
тированный подход // Правоприменение. 2021. Т. 5, № 1. С. 185–201. EDN:
TBUVGY
4.
Бегишев И. Р. Искусственный интеллект и робототехника: глоссарий по-
нятий / И. Р. Бегишев, З. И. Хисамова. М.: Проспект, 2021. 64 с. EDN: HQELSK
5.
Ковалевич И. О. Понятие и содержание цифровых технологий и цифро-
вых прав в законодательстве России // Образование и право. 2023. № 3.
6.
Коваленко А. Ю. К вопросу о признании комплексных отраслей права //
Вестник Московского университета МВД России. 2015. № 5.
7.
Курманалинов Е. Ж. Становление и развитие цифрового права в эпоху
глобализации в Российской Федерации и Республике Казахстан: к постановке про-
блемы // Аграрное и земельное право. 2019. № 12(180).
8.
Магомадова Э. И., Саркарова М. М. Правовое регулирование сети Ин-
тернет. Сеть Интернет: ее архитектура // Журнал прикладных исследований. 2023.
№ 7.
9.
Хохлова М. И., Проскурина Д. С., Сафин Н. И. Искусственный интеллект
как субъект права // Право и государство: теория и практика. 2020. № 1(181).
10.
Bokovnya A. Yu. et al. Motives and Objectives of Crime Commission
Against Information Security // Ad Alta. 2020. Vol. 10, № 2 S13. Pp. 7–9. EDN:
SCSEBN
11.
Бегишев И. Р. Криминологическая классификация роботов: риск-ориен-
тированный подход // Правоприменение. 2021. Т. 5, № 1. С. 185–201. EDN:
TBUVGY
12.
Смена технологических укладов и правовое развитие России: моногра-
фия. М.: ИЗиСП: Норма: ИНФРА-М, 2024.
О. К. Антропцев,
студент,
Московский государственный юридический
университет имени О. Е. Кутафина (МГЮА)
НЕЙРОСЕТИ – ВОЗМОЖНОСТИ ИЛИ УГРОЗА
ДЛЯ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ?
Аннотация.
Развитие нейросетей приобрело стремительный характер
и охватывает с каждым днем все больше сфер. В настоящей статье рассматрива-
ются два подхода к определению значения нейросетей с точки зрения их потенци-
ала для государственного управления. В исследовании обосновано, что на совре-
Цифровые технологии в системе правовых отношений (молодежное пространство науки)
менном этапе нейросети следует рассматривать именно как инструмент повыше-
ния эффективности государственного управления, который имеет ряд преиму-
ществ, но и отдельные недостатки.
Ключевые слова
: алгоритм, государственное управление, искусственный
интеллект, машинное обучение, нейронные сети, субъект государственного управ-
ления, цифровые технологии, государственное управление
NEURAL NETWORKS - OPPORTUNITY OR THREAT
TO PUBLIC ADMINISTRATION?
Abstract.
The development of neural networks has become rapid and covers
more and more spheres every day. In this article, the author considers two approaches
to determining the place of neural networks from the point of view of public
administration. The study substantiates that at the present stage neural networks should
be considered precisely as a tool for improving the efficiency of public administration,
which has a number of advantages, but also some disadvantages.
Keywords
: algorithm, public administration, artificial intelligence, machine
learning, neural networks, public administration subject, digital technologies, public
administration
Введение.
Мир сделал огромный шаг в направлении создания и развития
искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей за последние
пару лет. Казалось бы, несколько десятилетий назад было сложно представить, что
человечество сможет создавать изображения всего за несколько секунд, лишь
вводя текст, у людей будет универсальный консультант, который сможет создавать
решения казусов любой сложности, нейросети, которые будут помощником в бес-
численном множестве сфер деятельности людей, в том числе и в государственном
управлении, а иногда и заменять человека.
Наука не стоит на месте, множество ученых работают над развитием и со-
вершенствованием технологий. В настоящее время представлено значительное ко-
личество разнообразных нейронных сетей, которые могут оказать содействие
в разрешении все более сложных задач.
Перед государством во все времена стоит вопрос по обеспечению эффек-
тивного государственного управления, поиску путей прогнозирования развития и
последствий принимаемых тех или иных управленческих решений. Нейросети
могут также использоваться и в государственном управлении. При этом возникает
закономерный вопрос: нейросети – возможности или угроза для государственного
управления [7, 11]?
Основная часть.
Попробуем определиться с понятием нейронных сетей.
Приведем несколько определений. Нейронная сеть – это программа или модель
машинного обучения, которая принимает решения аналогично человеческому
мозгу, используя процессы, имитирующие совместную работу биологических
нейронов для поиска явлений, оценки вариантов и принятия решений. Таким об-
разом, «фактически нейронная сеть – это технология, которая работает анало-
гично человеческому мозгу, в основе которого заложены технологии искусствен-
ного интеллекта и машинного обучения» [13].
Цифровые технологии в системе правовых отношений (молодежное пространство науки)
На самом деле история нейросетей начинается не в ХХI веке и даже не
в ХХ, а еще в ХIII веке. В течение всего существования человечества исследовался
вопрос мышления, и Раймунд Луллий был первым, кто выдвинул теорию о том,
что мышление фактически можно имитировать механическим путем [3. C. 52].
Спустя множество длительных исследований первые крупные шаги были сделаны
уже в середине ХХ века. В 1943 г. у Уоренна Маккалока и Уолтера Питтса выходит
статья, где описывается работа нейронов, а также была создана и описана первая
модель простой нейронной сети с использованием электрических целей [10].
Позднее Алан Тьюринг предлагает тест, который предполагал, что в итоге искус-
ственный интеллект нельзя будет отличить от настоящего человека [3. C. 53].
Кунихито Фукусима в 1975 году разработал первую настоящую многослойную
нейронную сеть [8].
Современные нейронные сети активно развиваются, что расширяет воз-
можности их применения как во всех отраслях народного хозяйства, так и в сфе-
рах жизни.
Вопрос применения технологий в государственном управлении стоит очень
остро, поскольку возможности их применения безграничны, но и риски в том
числе присутствуют в силу отсутствия четкого понимания человеком механизма
их функционирования и алгоритмов принятия решений [14]. Если вернуться к тео-
рии нейронных сетей, то они в перспективе могут ничем не отличаться от человека
при принятии решения и высока вероятность того, что они превзойдут людей, что
вызывает вопросы о потенциальной угрозе.
В теории административного права категория «государственное управле-
ние» рассматривается в двух аспектах:
– как деятельность совокупности всех ветвей власти, т. е. акцент делается
именно на «общую функциональную характеристику государственной власти»
[5], на все ветви власти распределяются те функции, которые должно выполнять
государство, на характерности отдельных функций многим органам [1. C. 24];
– как деятельность исключительно исполнительной ветви власти
[4. C. 185–186].
Государственное управление, по мнению Г. В. Атаманчука, заключается
в «практическом, организующем и регулирующем воздействии государства на об-
щественную и частную жизнедеятельность людей в целях ее упорядочения, со-
хранения или преобразования, опирающееся на его властную силу» [2. C. 62].
Представляется, что нейросети применительно к государственному управ-
лению можно рассматривать, с одной стороны, как инструмент, который позволяет
повысить эффективность государственного управления, с другой – как субъект
управления.
В настоящее время нейронные сети и искусственный интеллект уже приме-
няются для аккумулирования и обработки огромных массивов данных, но это
лишь верхушка айсберга. Правительства всех стран мира заинтересованы в изуче-
нии возможности нейросетей и их использования как инструмента государствен-
ного управления для более эффективного решения задач, стоящих перед государ-
ством. Приведем примеры использования нейросетей в зарубежных странах и по-
лученных результатах:
Цифровые технологии в системе правовых отношений (молодежное пространство науки)
– Федеральная государственная служба здравоохранения использует
нейросети для прогнозирования уровня инфекций, заполненности больничных
коек, обеспечивает пропускную способность больниц;
– в Джакарте органы власти используют алгоритмы для прогнозирования
наводнений в реальном времени на основе сбора и анализа информации из
1500 датчиков;
– Государственная служба надзора за гидротехническими сооружениями
Нидерландов применяет для проведения аналитики в реальном времени для при-
нятия наиболее эффективных решений по поддержке инфраструктуры и решения
водных проблем [6];
– Служба доходов Джорджии использовала синтетический генератор дан-
ных, функционирующий на основе алгоритма и статистических методов для ими-
тации данных реальных налоговых операций, в который были размещены данные
налогоплательщиков, и модель выявила лиц, которые могут потенциально укло-
няться от уплаты налогов с точностью 63 % [9];
– в Пекине нейронные сети использовались для применения мер по борьбе
с загрязнениями [12].
Оцифровка документов на бумажном носителе – длительный процесс,
кроме того, различается уровень технической оснащенности граждан, не у всех
есть смартфоны, компьютеры и возможность в электронном виде взаимодейство-
вать с государством. Это обусловило поиск новых способов оцифровки информа-
ции, которыми стали оптическое распознавание символов и обработки естествен-
ного языка. Нейросети как раз и становятся таким инструментом. При этом если
обратить внимание на приведенные примеры, можно выделить следующие пре-
имущества использования нейросети государственными органами при выполне-
нии возложенных на них задач:
– извлечение из различных источников неструктурированной информации
и данных с последующим их упорядочиванием и аналитики, а также принятия со-
ответствующих управленческих решений, делать их прозрачными;
– на основе извлеченных данных составлять прогнозные модели, модели-
ровать результаты принятия различных управленческих решений;
– преобразовывать сложные данные в доступный графический интерфейс,
понятный населению, т. е. людям без каких-либо специальных знаний.
Внедрение нейросетей в государственное управление требует понимания
и прозрачности принимаемых алгоритмом решений и прогнозов, наличия возмож-
ности контролировать их функционирование. Необходимо наличие четкого пони-
мания, чем именно руководствуется нейросеть при предоставлении решений, от-
ветов.
Соответственно, нейронные сети могут собирать информацию, анализиро-
вать ее и предлагать для органов государственной власти возможные пути реше-
ния для каждой из ситуаций, в том числе и выявлять проблемные зоны, которые
требуют внимания со стороны государства. Подобное применение нейросетей бу-
дет способствовать более эффективной деятельности органов публичной власти,
но в то же время для принятия решения все еще необходимо участие человека,
и роль нейронных сетей скорее должна заключаться в использовании ее как ин-
струмента.
Цифровые технологии в системе правовых отношений (молодежное пространство науки)
Представляется, что принятие отдельных управленческих решений может
быть делегировано нейросетям. В таком случае можно будет рассматривать
нейросети как субъект управления, т. е. лицо, возможно, электронное лицо, наде-
ленное полномочиями по совершению управленческого воздействия.
Следует учитывать, что все решения принимаются нейронными сетями, ба-
зируясь исключительно на рационализме и логике. У данного подхода есть ряд
преимуществ и недостатков. Если первым является возможность избежать кор-
рупции, потери части данных, недостаточный объем проанализированной инфор-
мации, исключение субъективизма при принятии решения, то ко вторым следует
отнести необходимость восприятия человека как живого существа, понимания его
жизни как высшей ценности. Например, решение, которое может спасти челове-
ческие жизни, поставив их выше стоимости имущества или затрат на их спасение.
Представляется, что именно в выделенном недостатке использования нейронных
сетей и содержится главное противоречие в выборе ответа за или против исполь-
зования нейронных сетей в государственном управлении, т. е. в отношении чело-
века к действительности, его личному восприятию мира и конкретной ситуации.
Кроме того, необходимо обратить внимание на еще один риск. Нейросети в силу
их способности к быстрым темпам обучения могут выйти из-под контроля чело-
века и выдавать, и реализовывать решение не в пользу, а во вред человека, что
также свидетельствует об осторожном их применении и необходимости оценки.
Нейронные сети в настоящий момент лишены восприятия мира в человече-
ском понимании и до этого еще далеко, поэтому в ближайшей перспективе они не
смогут заменить человека, но могут стать неотделимой частью набора инструмен-
тов, которые используются публичными органами для повышения эффективности
публичного управления и решения задач, стоящих перед государством.
Заключение.
В результате проведенного исследования можно сделать вывод,
что нейронные сети, по крайней мере, в настоящее время следует рассматривать
именно как инструмент, способный повысить качество государственного управле-
ния. Использование нейросетей открывает действительно новые возможности, о чем
свидетельствуют отдельные приведенные примеры их использования на практике.
В то же время необходимо обратить внимание, что использование нейросе-
тей должно находиться под контролем человека и использоваться после проведе-
ния критической оценки, что связано с отсутствием четкого понимания человеком,
каким образом нейросеть приходит к тем или иным выводам, своего рода непро-
зрачность алгоритма. Данный риск создает угрозу для причинения вреда жизни и
здоровью человека, а также интересам государства.
Список литературы
1.
Административное право: учебник / Б. В. Россинский, Ю. Н. Старилов.
М.: Норма: ИНФРА-М, 2020. 640 с.
2.
Атаманчук Г. В. Теория государственного управления. М., 2004. 525 c.
3.
Горбачевская Е. Н., Краснов С. С. История развития нейронных сетей //
Вестник Волжского университета имени В. Н. Татищева. 2015. № 1(23). С. 52–56.
4.
Попов Л. Л., Мигачева Е. В., Тихомиров С. В. Государственное управле-
ние в России и зарубежных странах: административно-правовые аспекты / под
ред. Л. Л. Попова. М., 2012. 320 с.
Цифровые технологии в системе правовых отношений (молодежное пространство науки)
5.
Уманская В. П., Малеванова Ю. В. Государственное управление и госу-
дарственная служба в современной России: монография. М.: НОРМА, 2020. 176 с.
6.
Analytics
for
government
and
the
public
sector.
URL:
https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/product-collateral/industry-
overview/en/analytics-for-government-and-public-sector-113116.pdf
(дата обраще-
ния: 01.08.2024)
7.
Artificial Neural Network: what they are & why they matter. URL:
https://www.sas.com/en_hk/insights/analytics/neural-networks.html
(дата обращения:
01.08.2024).
8.
Fukushima K. Cognitron: A self-organizing multilayered neural network //
Biol. Cybernetics. 1975. № 20. Pp. 121–136. URL:
https://doi.org/10.1007/BF00342633
(дата обращения: 01.08.2024).
9.
Okahashi A., Blanco C. How is the World Bank using AI and Machine
Learning
for
Better
Governance?
URL:
https://blogs.worldbank.org/en/governance/how-world-bank-using-ai-and-machine-
learning-better-governance
(дата обращения: 01.08.2024).
10.
Warren S. McCulloch, Walter Pitts A logical calculus of the ideas immanent
in nervous activity // Bulletin of Mathematical Biophisics. 1943. № 5. Pp. 115–133.
URL:
https://marlin.life.utsa.edu/mcculloch-and-pitts.html
(дата
обращения:
01.08.2024).
11.
Бегишев И. Р. Криминологическая классификация роботов: риск-ориен-
тированный подход // Правоприменение. 2021. Т. 5, № 1. С. 185–201. EDN:
TBUVGY
12.
Yuan G., Yang W. Evaluating China’s Air Pollution Control Policy with
Extended AQI Indicator System: Example of the Beijing-Tianjin-Hebei Region //
Sustainability. 2019. № 11. 939 p. URL:
https://www.mdpi.com/2071-1050/11/3/939
(дата обращения: 01.08.2024).
13.
Джабир Х., Лагтати К., Поэ-Токпа Д. Этическое и правовое регулирова-
ние использования искусственного интеллекта в Марокко // Journal of Digital
Technologies and Law. 2024. Т. 2, № 2. С. 450–472. EDN: FSFSNQ
14.
Концепция цифрового государства и цифровой правовой среды: моно-
графия. М.: ИЗиСП: Норма: ИНФРА-М, 2024.
Е. С. Балобанов,
студент,
Казанский инновационный университет имени В. Г. Тимирясова
ЦИФРОВЫЕ ПРАВА И НАСЛЕДНИКИ
Аннотация.
В современных реалиях человек как субъект, вне зависимости
от его пола, национальности и прочего, сталкивается с различными правоотноше-
ниями, в том числе и с цифровыми. Если посмотреть на несколько десятков лет
назад, то никто не мог подумать не то что о необходимости регулирования цифро-
вых прав, не было даже и самих цифровых технологий, что говорит о совершенно
недавно созданном новом предмете. К цифровым технологиям можно отнести
