Искусственный интеллект в сфере государственного управления: правовой статус и модели юридической ответственности
Abstract
в статье представлен теоретико-правовой и сравнительно-правовой анализ регулирования систем искусственного интеллекта (ИИ) в сфере государственного управления с акцентом на проблематику правового статуса автономных алгоритмических систем и моделей юридической ответственности субъектов их жизненного цикла. Показано, что внедрение технологий ИИ в практику публичного администрирования – от обработки обращений граждан и прогнозной аналитики до контрольно-надзорной деятельности – порождает новые юридические риски: дискриминационные эффекты алгоритмических решений, непрозрачность моделей машинного обучения, ошибки данных, диффузия ответственности между разработчиком, поставщиком, оператором и публичным органом. Обосновано, что классические юридические конструкции, ориентированные на антропоцентрическую модель субъекта права и психическое содержание вины, недостаточно адаптированы к высокоавтономным системам и требуют развития через риск-ориентированную классификацию, специальные требования к объяснимости и аудиту, режимы оборота данных и дифференциацию ответственности участников. Авторы приходят к выводу о целесообразности формирования специального нормативного режима применения ИИ в государственном секторе с включением механизмов «позитивной» ответственности – обязанностей по обеспечению безопасного и подотчетного функционирования систем. the article presents a theoretical-legal and comparative analysis of the regulation of artificial intelligence (AI) systems in public administration, focusing on the legal status of autonomous algorithmic systems and liability models for participants in their lifecycle. It is shown that the integration of AI technologies into public administration – from citizens' appeals processing and predictive analytics to control and supervisory activities – generates new legal risks: discriminatory effects of algorithmic decisions, opacity of machine learning models, data errors, and diffusion of liability among developers, suppliers, operators, and public authorities. The article substantiates that classical legal constructions oriented toward an anthropocentric model of legal subject and the mental content of fault are insufficiently adapted to highly autonomous systems and require development through risk-based classification, specific explainability and audit requirements, data governance regimes, and differentiated liability of participants. The authors conclude on the advisability of forming a dedicated regulatory regime for AI in the public sector that includes mechanisms of «positive» liability – duties to ensure safe and accountable functioning of systems.