Проблема определения искусственного интеллекта в международном публичном праве: от онтологических споров к функциональным решениям

Введение

Одна из наиболее острых коллизий, с которой столкнулось международное публичное право в начале XXI века, связана с необходимостью регламентации технологий, сама сущность которых остается предметом незавершенных научных дискуссий. Понятие искусственного интеллекта, введенное Дж. Маккарти в 1956 году на Дартмутском семинаре, за прошедшие десятилетия так и не обрело общепризнанного научного наполнения. Инженерные дисциплины, когнитивная наука и философия сознания предлагают различные, иногда взаимоисключающие, трактовки интеллектуального поведения. Спектр этих трактовок простирается от оперирования абстрактными символами по строгим логическим правилам до незапрограммированных свойств, рождающихся внутри многослойных искусственных нейронов. Эта многозначность создает ситуацию, при которой объект регулирования ускользает от строгого определения именно в силу своей научной неопределенности.

Подобное положение дел не является простым терминологическим недоразумением и имеет глубокие корни. На протяжении десятилетий внутри самой науки об искусственном интеллекте конкурируют две парадигмы, по‑разному объясняющие природу разума. Одна из них отождествляет интеллект с логическим выводом из явно заданных правил и в этом случае каждое решение машины может быть прослежено и проверено. Другая, напротив, видит в интеллекте результат обучения сети, внутренняя логика которой принципиально скрыта от внешнего наблюдателя. Этот «черный ящик» современных систем искусственного интеллекта лишает юриста возможности проследить причинно-следственную связь, на которой традиционно строится вменение ответственности. К тому же фундаментальный вопрос о том, способна ли машина действительно понимать свои действия или лишь искусно имитирует понимание, оставаясь инструментом, не получил окончательного ответа.

Подобная двойная неопределенность, как в отношении прозрачности причинно-следственных связей, так и в отношении самого статуса машинного интеллекта, ставит под вопрос привычные юридические конструкции, от уголовной ответственности за военные преступления, совершенные с применением автономных систем, до определения надлежащего ответчика в делах о причинении вреда беспилотным транспортным средством. Неудивительно, что доктрина и практика международного права оказались перед необходимостью искать обходные пути, позволяющие регулировать технологию, не дожидаясь окончательного разрешения споров о ее сущности.

Таким образом, международное право столкнулось с ситуацией, в которой ключевые факты о природе регулируемого явления не установлены, оценки сопряженных с ним рисков расходятся, а технологический прогресс не позволяет медлить с выработкой норм. И именно эта ситуация и предопределяет те нестандартные регуляторные стратегии, которые рассматриваются в настоящей статье.

Цель и задачи

Настоящая статья ставит перед собой цель показать, что фундаментальная научная неопределенность в вопросе о сущности искусственного интеллекта не парализует международно-правовое регулирование, а задает его особую логику. Для достижения этой цели необходимо последовательно решить три задачи. Во‑первых, проследить противоречия внутри самой технической науки, которые делают невозможной выработку единой дефиниции и одновременно создают трудности для юридической квалификации действий систем искусственного интеллекта. Во‑вторых, на примере действующих международных актов проследить, каким образом право отвечает на эту невозможность, переходя от сущностных определений к функционально-ориентированным описаниям. В‑третьих, обосновать, что наблюдаемое доминирование инструментов мягкого права и опора на принцип предосторожности являются не признаком слабости формирующегося режима, а его закономерной и наиболее адаптивной чертой в условиях подобной научной ситуации.

Методология

Методологический инструментарий, задействованный в настоящей статье, носит комплексный характер, что обусловлено самой постановкой вопроса на стыке международного публичного права, философии науки и когнитивных дисциплин. Центральное место занимает системно-структурный подход, позволивший рассмотреть правовую неопределенность в сфере искусственного интеллекта не как недоработку отдельных нормативных актов, а как закономерное следствие глубинных проблем определения понятия внутри технических наук. Сравнительно-правовой метод применен при сопоставлении подходов к определению искусственного интеллекта, отраженных в документах различной юридической силы и географического охвата. Формально-юридический метод при анализе документов и целей, ради которых они создавались, позволил заметить, как их авторы намеренно отказываются от попыток определить сущность искусственного интеллекта и вместо этого описывают его через те функции, которые он выполняет. Поскольку предмет исследования лежит на пересечении дисциплинарных границ, работа с неизбежностью выходит за рамки сугубо нормативного анализа. Так, отдельные положения философии сознания и истории вычислительной техники описываются в данной работе ровно в том объеме, в каком это необходимо для юридических обобщений. Наконец, элементы метода правового моделирования использованы при обосновании тезиса о том, что наблюдаемое сегодня доминирование мягко-правовых инструментов в сочетании с принципом предосторожности является не временным отступлением от идеала правовой определённости, а наиболее рациональной регуляторной стратегией в условиях динамично развивающихся технологий.

Результаты

Самое первое, что необходимо отметить при обращении к заявленной проблеме, это невозможность дать единое и непротиворечивое определение искусственного интеллекта [3]. Эта невозможность связана не с недостатком усилий со стороны ученых или юристов, а с тем, что внутри самой технической дисциплины на протяжении десятилетий сосуществуют два принципиально разных взгляда на природу моделируемого разума. Символьный подход, долгое время доминировавший в исследованиях, уподобляет интеллект логическому выводу из явно заданных правил [1, С. 97]. В этой картине мира любое решение системы может быть представлено как цепочка последовательных шагов, доступных проверке. Для права это наиболее комфортный случай, поскольку причинно-следственная связь прослеживается без труда, а сама система остается прозрачным инструментом, полностью подконтрольным человеку. Однако требование того, чтобы все необходимые знания были явно и исчерпывающе закодированы разработчиками, одновременно является и минусом данного подхода. Это делает создание таких систем чрезвычайно трудоемким, а их возможности сильно ограничены той конкретной предметной областью, для которой они проектировались. Любое изменение ситуации или предмета, не предусмотренное заранее, ставило экспертную систему фактически в тупик.

Современные системы искусственного интеллекта функционируют иначе. Знание в них не формулируется разработчиком в явном виде, а распределяется по множеству параметров, настраиваемых в процессе обучения [2]. Итоговое решение возникает как системный эффект взаимодействия тысяч или миллионов элементов. Внутренняя логика такого решения скрыта от наблюдателя, и даже создатели системы часто не могут проследить, почему на конкретный задачу было выдано именно это решение. Возникает эффект «черного ящика», который напрямую затрагивает юридическую сферу. Так, традиционные механизмы вменения ответственности, построенные на оценке предвидимости и разумной связи между деянием и последствием, сталкиваются с объектом, чья причинно-следственная связь совершенно непрозрачна. Это и есть коннекционистский подход к исследованию искусственного интеллекта.

К этому техническому затруднению добавляется еще более фундаментальный спор. В философии сознания до сих пор не дан окончательный ответ на вопрос, способна ли машина действительно понимать совершаемые операции или она лишь манипулирует формальными символами, создавая иллюзию понимания. Если справедлива вторая точка зрения, то любой искусственный интеллект остается объектом права, а вся полнота ответственности лежит на человеке, то есть, на разработчике, операторе или пользователе. Если же допустить первую, то право в перспективе столкнется с необходимостью обсуждать формы квазисубъектности и, возможно, пересматривать устоявшиеся институты. Таким образом, наука не только не дает правоведам готового определения, но и не разрешает предварительного вопроса о том, с объектом какого рода мы имеем дело. Именно эта двойная неопределенность и образует тот эпистемологический фон, на котором разворачивается международное правотворчество в сфере искусственного интеллекта.

Осознав, что попытка закрепить в норме сущностную природу искусственного разума заведомо обречена на устаревание либо на бесконечные терминологические споры, международное право пошло принципиально иным путем. Анализ основных источников свидетельствует о последовательном смещении акцента. Так, вместо попыток дать определение интеллекту как таковому, внимание сосредоточивается на тех характеристиках систем, которые можно наблюдать и которые имеют юридическое значение.

Наиболее показателен в этом отношении Акт Европейского союза об искусственном интеллекте [4]. Его статья 3(1) определяет систему искусственного интеллекта через перечень признаков, не апеллирующих ни к разуму, ни к сознанию:

машинная основа;

автономность и адаптивность;

воздействие на физические и виртуальные среды.

Ни один из этих элементов не является философски нагруженным. Все они могут быть эмпирически зафиксированы и при необходимости проверены техническим специалистом.

Сходную логику обнаруживает Рамочная конвенция Совета Европы об искусственном интеллекте, правах человека, демократии и верховенстве права, открытая для подписания в 2024 году [5]. Документ оперирует понятием машинного обучения и логического вывода, но не пытается определить, где заканчивается автоматизация и начинается интеллект в содержательном смысле. Рекомендация ЮНЕСКО об этических аспектах искусственного интеллекта 2021 года применяет еще более осторожный подход, определяя искусственный интеллект через способность обрабатывать информацию способом, напоминающим разумное поведение [6]. Тем самым авторы сознательно вводят оговорку, позволяющую избежать ответа на принципиально неразрешимый вопрос о том, является ли интеллект машины подлинным.

Принципиально важно, что такие условные определения выполняют двойную задачу. С одной стороны, они задают достаточный уровень определенности, позволяющий правоприменителю идентифицировать объект регулирования здесь и сейчас. С другой стороны, они не претендуют на окончательность и при необходимости могут быть скорректированы без радикального изменения всей нормативной конструкции, поскольку изначально построены не на фундаменте вечных истин, а на временном согласии государств относительно того, какие технологические феномены требуют внимания. Таким образом, международное право отвечает на научную неопределенность не ее игнорированием, а созданием подвижных рамок, способных эволюционировать вместе с технологией.

Второй важнейшей чертой формирующегося международно-правового режима в сфере искусственного интеллекта выступает преобладание инструментов, не обладающих формальной юридической обязательностью.

Для понимания логики, которой руководствуются субъекты международного правотворчества в сфере искусственного интеллекта, принципиально важно разграничить два типа нормативных инструментов, традиционно обозначаемых как жесткое и мягкое право. Под жестким правом понимаются юридически обязывающие нормы, закрепленные в международных договорах, конвенциях или решениях наднациональных органов, нарушение которых влечет за собой конкретные правовые последствия в виде международно-правовой ответственности. Мягкое право, напротив, представляет собой свод положений рекомендательного характера, которые не обладают прямой принудительной силой, но способны формировать ожидаемое поведение государств и иных субъектов международного права через авторитет принявшего их органа, репутационные издержки, а также через последующее заимствование в национальное законодательство или деловую практику.

Так, очень большое количество документов международного права принимается именно в качестве документов мягкого права. К примеру, принципы ОЭСР в отношении искусственного интеллекта, сначала принятые в 2019 году и обновленные в 2024-м [7], Рекомендация ЮНЕСКО об этических аспектах искусственного интеллекта 2021 года и другие документы. На первый взгляд, такой выбор может показаться свидетельством неспособности государств договориться о чем‑то более весомом. Однако более глубокий анализ показывает, что мягко-правовая форма избрана вполне сознательно и является оптимальным ответом на подобную ситуацию.

Жесткая конвенционная норма, особенно в области стремительно развивающихся технологий, несет в себе два риска. Она рискует либо зафиксировать устаревшее состояние техники, превратившись в тормоз для инноваций, либо, напротив, преждевременно юридически урегулировать представления, которые последующие научные исследования опровергнут. Мягкое право свободно от этих недостатков. Оно задает общие ценностные ориентиры и процедурные стандарты должной осмотрительности, но оставляет государствам и корпорациям достаточную свободу для адаптации своих действий к конкретным обстоятельствам. При этом его влияние не является иллюзорным. Так, через механизмы репутационного давления, включения в национальные стратегии рекомендательные нормы постепенно «отвердевают», превращаясь в элементы жесткого регулирования, однако этот процесс идет органично, по мере накопления практики, а не волевым решением.

Методологическим фундаментом такого подхода выступает принцип предосторожности, реципированный международным правом из экологической сферы. Его классическая формулировка из Декларации Рио‑де-Жанейро 1992 года, которая заключается в том, что отсутствие полной научной уверенности не должно служить причиной для отсрочки принятия мер по предотвращению потенциально серьёзного или необратимого ущерба, как нельзя лучше описывает ситуацию с искусственным интеллектом [8]. Именно логикой предосторожности объясняется введение запретов на определенные виды практик искусственного интеллекта (социальный скоринг, отдельные методы биометрической идентификации) еще до того, как их вредоносность будет исчерпывающе доказана. С точки зрения классического правового подхода такое регулирование может показаться не вполне обоснованным. Однако в ситуации, когда риск серьезного ущерба высок, а время для принятия решений ограничено, упреждающие запреты представляют собой не чрезмерную осторожность, а осознанную стратегию управления неизвестностью.

Соединение принципа предосторожности с арсеналом мягко-правовых инструментов дает международному сообществу ту степень гибкости, которая необходима для регулирования объекта, чья фундаментальная природа остается предметом спора. Право в этой модели не пытается догнать науку и тем более не стремится подменить ее своими суждениями о сущности разума. Оно выстраивает процедурные и ценностные рамки, внутри которых технологическое развитие может продолжаться, но под контролем и с распределением ответственности, адекватным масштабу рисков. Такой подход вряд ли можно назвать совершенным с точки зрения идеала правовой определенности, но в сложившихся условиях он представляется наиболее разумным компромиссом между необходимостью действовать и невозможностью знать наверняка.

Заключение

Таким образом, фундаментальная научная неопределенность относительно сущности искусственного интеллекта, вызванная многолетним противостоянием символьного и коннекционистского подходов и неразрешенностью философского спора о машинном понимании, не блокировала развитие международно-правового регулирования, а придала ему своеобразную логику. Современное международное право отказывается от классического стремления к правовой определенности и исчерпывающих определений в пользу адаптивных норм, нацеленных на управление рисками в условиях, которые, судя по всему, останутся неопределенными и в обозримом будущем. Такой подход формирует гибкие границы, позволяющие технологиям развиваться под общественным контролем и при понятном распределении ответственности. В сложившихся обстоятельствах именно такое равновесие между необходимостью действовать и невозможностью достичь окончательного знания выглядит наиболее оправданным.