Приоритеты правовой политики в сфере цифровизации законотворческой деятельности

Полный текст

Введение Вопросы оптимизации отечественной правовой системы никогда не теряют своей актуальности, что обусловлено невозможностью для права существовать вне социальной среды. Поэтому развитие последней неизменно должно отражаться в праве - отрыв правовых норм от действительности влечет их нежизнеспособность, возрастание недоверия к государственной власти и правовому нигилизму (Malko, 2012). Сегодня общество переживает очередной виток существенных изменений, толчком к которым стали ограничительные мероприятия пандемии COVID-19, - речь идет о цифровизации всех видов коммуникации (Polyakova, 2021; Volos, 2021; Bundin, Martynov & Minbaleev, 2021; Kovaleva, Anichkin & Anisimova, 2020), включая и нормотворческую деятельность. Естественно, такие глобальные изменения требуют оптимизации права, с чем и связано активное развитие категории правовой политики. Выбор данной категории как наиболее удачной для комплексных юридических исследований не случаен. Правовая политика представляет собой деятельность государства, индивидов, их объединений, включая все общество, по созданию и реализации стратегических правовых идей в целях формирования правовой государственности (Korobova, 2000). Именно вот такого «планового» подхода к развитию правового регулирования в рамках процесса цифровизации не хватает зачастую информационному законодательству. Вызванные пандемией COVID-19 изменения только ухудшили ситуацию во многих сферах государственного управления. Например, несмотря на то, что информатизация (позже перешедшедшая в цифровизацию) судебной системы была задекларирована более 20 лет назад, она оказалась не готовой к работе в цифровой среде ни нормативно-процессуально (судебные заседания начали проводить в удаленном интерактивном режиме еще в апреле 2020 г.[148], а соответствующий законопроект Министерство юстиции РФ начало готовить только в мае 2020 г.[149]), ни технически (недостаточное оснащение компьютерной техникой и сетями региональных судов неоднократно обсуждалось при встречах теоретиков и практиков), ни в рамках обеспечения информационной безопасности (заседания, где используются в том числе и персональные данные, проводились по средствам программ организации веб-конференций, не только не являющихсяся российским программным обеспечением, но и нежелательных к использованию с позиции законодательства о персональных данных). Другой пример - оказание всевозможных государственных услуг, связанных, например, с государственной научной аттестацией, где основная форма работы - так же заседание (диссертационных советов, Президиума ВАК, экспертных советов ВАК и пр.) В 2020 году проблему пришлось решать временными мерами[150], разрешив организациям, на базах которых действуют советы, самим устанавливать порядок удаленного проведения заседаний диссертационных советов. Постоянно действующий нормативный правовой акт появился только год спустя[151]. Спешные, стихийные и не всегда продуманные изменения законодательства дискредитируют право как регулятор, следовательно, правовая политика с ее плановостью как нельзя более подходит для целей оптимизации правового регулирования в сфере цифровизации. Что же касается правотворческой деятельности, то вопросы информатизации и ее логического продолжения цифровизации, в целом позволяющих улучшить качество нормативных актов, стоят здесь уже давно (Goloskokov, 2006), но многие из них так и не получили окончательного разрешения (Orlov, 2021; Pashentsev & Alimova, 2019 и др.). Исходя из изложенного выше, сформулирована цель данного исследования: обозначить приоритеты правовой политики в сфере цифровизации законотворчества. Поставленная цель обуславливает выполнение ряда задач: 1. Дать понимание сущности ключевого метода, используемого в данном исследовании. 2. Рассмотреть особенности построения системы приоритетов правовой политики в сфере цифровизации в зависимости от направления ее реализации. Поскольку формат статьи не позволяет охватить все направления, ограничимся одним из них - правотворческим. Оптимизация правового регулирования и приоритеты правовой политики В теории правовой политики в силу комплексного ее характера принято называть наиболее значимые из целей приоритетами (Malko, 2012:105). Выделение приоритетов в целом проводится с целью сосредоточения на главном, однако некоторые исследователи видят и дополнительные преимущества такого подхода в потенциальной возможности подобрать правильные средства реализации правовой политики в зависимости от ее направления (Korobova, 2003). В сфере цифровизации (если ее рассматривать как логическое продолжение процессов компьютеризации, автоматизации и информатизации) уже существует достаточно объемный массив нормативных документов, что выводит на передний план не столько создание новых норм (хотя без этого не обойтись), а именно вопросы оптимизации существующих законодательных новелл. В юридических исследованиях термин «оптимизация» обычно применяется как интуитивно понимаемый без уточнения его значения. Представляется однако, что уточнение терминологии позволит привлечь эффективные инструменты исследования из технических дисциплин. Понятие оптимального нашло основное приложение в информатике (Bentley, 1982; Knut, 2007), где оно определяется как процесс максимизации выгодных характеристик, соотношений и минимизации расходов[152]. В этом случае задача оптимизации счиается сформулированной, если заданы критерий (или несколько критериев), по которому проводится оптимизация (сюда могут входить экономические, организационные, социологические или технологические требования); так называемые варьирующие параметры, от изменения которых зависит эффективность процесса; математическая модель процесса, включая имеющиеся ограничения модели, обусловленные входящими параметрами и ресурсной базой (понятие ресурса здесь используется в узком смысле технических возможностей системы и времени на проведение операций); оптимальное в данном случае определяется как наилучшее соотношение между затрачиваемыми ресурсами памяти и времени. Есть и другой подход к определению оптимизации как модификации системы для улучшения ее эффективности (Yagofarov, Khridina & Vasilchenko, 2006), что в приложении к правоведению позволит применять в исследованиях инструменты теории систем. В частности, анализ данной ранее дефиниции позволяет считать, что оптимизация имеет непосредственное отношение именно к самому процессу трансформаций, но акцент ставится на средства достижения цели, делая оптимизацию полезной с точки зрения подбора адекватных цели средств ее достижения. Также важно и то, что состояние оптимума не только нуждается в постоянной поддержке, но и предусматривает «упреждающий» характер изменений: то, что «здесь и сейчас» представляется не самым лучшим решением, может стать оптимальным через некоторый промежуток времени в изменившихся условиях. Такая ситуация не редкая, например, в сфере правотворчества, особенно, в законодательной деятельности, сопровождающей цифровизацию. Оптимизация перекликается с неоднократно аппробированной ранее для теоретических исследований в области правовой политики методологии системного анализа, хорошо зарекомендовавшего себя при решении слабоструктурированных задач (Bentley & Dittman, 2004; Shugart & Robert O'Neill, 1979; Parsons, 1951 и др.), не имеющих стандартных ответов (Kraynyuchenko & Popov, 2005). Методология системного анализа опирается на выделение конечного количества логических элементов, обуславливающих этапы исследования, а именно: 1) постановка задачи; 2) анализ текущего состояния системы; 3) описание требуемого состояния системы; 4) определение направлений оптимизации на основе сравнения текущего и требуемого состояний системы. Приоритеты правовой политики в сфере цифровизации в правотворчестве Анализ текущего и описание требуемого состояний системы Сегодня одним из основных «трендов» государственного управления согласно национальной программе «Цифровое государственное управление»[153] (далее - Национальная программа) является цифровая трансформация оказания государственных услуг посредством реестровой модели. При переводе некоторых видов государственных услуг на реестровую модель, например, по государственной научной аттестации, возникает следующая ситуация: результатом оказания услуги является приказ Минобрнауки России, основная форма существования которого - бумажная, тогда как форма хранения информации при реестровой модели оказания - цифровая (реестр представляет собой систематизированный перечень данных, формируемый в соответствии с поставленными задачами (Tereshchenko, 2021). Такое положение приводит к наличию некоторых лишних этапов, делает невозможным эффективную автоматизацию процесса и косвенно ставит вопрос о переходе системы нормативных правовых актов к цифровой форме существования как к основной. Другой предпосылкой является объем существующего законодательного массива, что напрямую связано со ставшими уже традиционными элементами законотворческой политики. Речь идет прежде всего о прогнозировании, где в качестве основной цели можно установить определение способов протекания процесса правотворчества в предстоящий период времени. Особенностью прогнозирования является прямая зависимость эффективности деятельности от объема информации об исследуемом явлении и ее качества. Другим элементом выступает стратегическое планирование, представляющее собой утверждение порядка мероприятий по установлению последовательности и сроков подготовки, рассмотрения и принятия законопроектов (Starovoitov, 2004). При работе в рамках указанных стратегических элементов эксперт сталкивается с огромным количеством информационных ресурсов. Такой массив информации не может быть проанализирован человеческим сознанием в принципе. Поэтому здесь широко распространено использование экспертных информационных систем, в том числе систем поддержки принятия решений, работа которых основана на применении банков знаний, требующих цифровой формы хранения нормативной информации. Таким образом, нормативная информация может рассматриваться как информационный ресурс. Для ее эффективного использования в цифровой среде нормативный правовой акт, рассматриваемый как единица хранения информации, должен претерпеть существенные изменения (начиная с формы организации информации как документа). Правовая политика должна учитывать необходимость изменения формы существования нормативной информации, расставляя акценты при помощи приоритетов, - это и будет задачей оптимизации. Анализ текущего и описание требуемого состояний системы Необходимость изменения структуры нормативной информации с позиции удобства автоматической ее обработки, включая заложенный потенциал для частичного автоматического создания некоторого количества «технических» норм права, обсуждается в научных кругах с начала 2000-х годов. Так, в работах Л.В. Голоскокова (Goloskokov, 2006) предлагался термин «сетевое право» как вариант права, обогащенного активным использованием сетевых аспектов, что можно рассматривать как шаг к требуемому состоянию пространства нормативной информации. В частности, в числе основных принципов «сетевого права» ученым выделялись: указанная ранее автоматическое формирование некоторых элементов юридических норм; стандартизацию структуры нормативного акта с учетом потребности автоматизации дальнейшей обработки; автоматическое регулирование некоторых правовых отношений в сетевом пространстве (например, путем автоматического взимания налогов с сетевых сделок); устранение внутренних противоречий в законодательстве; исключение письменной формы, то есть генерация правовых норм только в электронном виде; организация диалога между всеми субъектами законотворческой деятельности между собой в режиме реального времени и другие. Сетевая концепция права хороша тем, что учитывает процессы автоматизации как часть правовой действительности. Вместе с этим она предполагает глубокую модернизацию не только правовой системы, но и государства в целом на основе сетевой структуры организации власти, а данная концепция подвергается справедливой критике со стороны исследователей̆ права (Lipen, 2020; Mamut, 2005 и др.) Идея автоматического создания норм права в текущий момент времени также представляется крайне спорной - основанная на применении систем искусственного интеллекта, она наследует ряд юридических и этических проблем, требующих решения до того, как в принципе поднимать данную тему. Нормативное определение искусственного интеллекта дано в Федеральном законе от 24 апреля 2020 года № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона “О персональных данных”»[154]. Анализ данной дефиниции позволяет выделить следующие значимые признаки искусственного интеллекта: ¾ в основе его лежит комплекс технологических решений, что предполагает наличие технического устройства, способного воспринимать информацию и ее передавать; ¾ способность к самообучению, то есть самостоятельному поиску информации; ¾ способность анализировать информацию и принимать решения без заранее заданного алгоритма и без непосредственного участия человека, что подразумевает определенную степень автономной работы (субъектность); ¾ способность получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека. Выделенные признаки в принципе совпадают с признаками, получаемыми путем теоретического анализа существующих подходов к понятию «искусственный интеллект» (Vasilev & Shpoper, 2018), что свидетельствует о качественной дефиниции, однако это малая часть имеющихся в области правового регулирования искусственного интеллекта проблем. Когда речь идет о принятии решений, имеющих юридическую силу, основным вопросом становится, несомненно, неопределенный правовой статус систем искусственного интеллекта и родственный ему вопрос ответственности за принятые решения. Что касается юридического статуса систем искусственного интеллекта, то нормативно он пока не установлен, а между учеными-правоведами ведутся споры, связанные с озвученными ранее проблемами определения сути рассматриваемого понятия. Озвучиваемые мнения можно разделить условно на две «крайних» группы, между которыми есть промежуточные варианты: 1. Искусственный интеллект может выступать как субъект права. Сторонники данной точки зрения (Yastrebov, 2017; Morhat, 2018) придерживаются следующей логики: если искусственный интеллект создан по образу человека, то у него должно быть и подобие прав и обязанностей. При таком подходе далее мнения снова разделяются. Российская правовая доктрина исходит из того, что участниками правоотношений являются физические и юридические лица. Согласно отечественному законодательству к физическим лицам могут относиться граждане Российской Федерации, иностранные граждане и лица без гражданства (см., например, п. 2 ст. 11 Налогового кодекса Российской Федерации). То есть физическое лицо - это индивид, который выступает в качестве лица, наделенного гражданской правосубъектностью[155]. Очевидно, что искусственный интеллект не может рассматриваться как физическое лицо в силу того, что представляет собой неживое устройство. Не может искусственный интеллект рассматриваться и как юридическое лицо, в силу того, что «юридическим лицом признается организация, которая имеет обособленное имущество и отвечает им по своим обязательствам, может от своего имени приобретать и осуществлять гражданские права и нести гражданские обязанности, быть истцом и ответчиком в суде» (п. 1 ст. 11 ч. 1 Гражданского кодекса Российской Федерации). В любом случае действия юридических лиц подразумевают действия физических лиц (особенно в случае уголовной ответственности), в то время как, исходя из признаков, действия искусственного интеллекта не всегда восходят к действиям человека. Однако искусственный интеллект по статусу может быть похож на юридические лица в том ключе, что является субъектом права фиктивно. Например, системы искусственного интеллекта могут иметь регистрацию; обладать материальной ценностью; его можно привлечь к юридической ответственности (например, в виде принудительного отключения или доработки программы, а также утилизации) (Laptev, 2019; Vasiliev & Pechatnova, 2020), то есть по сути обдать некоторыми признаками субъекта права. При этом юридическое лицо не материально, тогда как искусственный интеллект так или иначе имеет носитель, то есть материален. Выходов из сложившейся ситуации предлагается два: ¾ наделить искусственный интеллект особым статусом (предлагается, например, название «электронное лицо» (Morhat, 2018)), отражающего специфическую форму правосубъектности отдельных единиц искусственного интеллекта; ¾ рассматривать искусственный интеллект как «квази-субъект» права, то есть как субъект права, не обладающий полноценной правосубъектностью (Vasiliev & Pechatnova, 2020). А.А. Васильев и Ю.В. Печатнова же приводят и вполне обоснованную критику данного подхода. Представляется, что стоит согласиться с теми авторами, которые считают, что наделение систем искусственного интеллекта правосубъектностью по меньшей мере преждевременно. Во-первых, системы искусственного интеллекта еще не достигли уровня развития, при котором данный вопрос хотя бы можно было ставить; во-вторых, такой подход в целом снимает ответственность с разработчиков, «учителей», пользователей систем искусственного интеллекта; в-третьих, даже самые приближенные к человеку нейронные сети не обладают таким основополагающим для субъекта качеством, как воля. 2. Искусственный интеллект нужно рассматривать как объект права. Исторически это первый сложившийся подход. Действительно, если рассматривать объект права как разнообразные материальные и нематериальные явления, блага, способные удовлетворить интерес управомоченного лица[156], то системы искусственного интеллекта вполне вписываются в данную категорию. Однако отнести искусственный интеллект к классическим объектам права мешает их способность принимать решения и действовать самостоятельно, то есть элемент непредсказуемости действий, - острее становится вопрос ответственности. Так, обученные на основе большого количества реальных данных нейросети принимают решения, логику которых не может проследить ни создатель системы, ни ее учитель, подбирающий и обрабатывающий данные для обучения, ни человек, ее использующий. Получается, что «объект» принимает самостоятельные решения, но при этом не несет за них ответственности. Кроме того, если относить искусственный интеллект к объектам права, то его действия, связанные с автоматическим созданием норм права или принятием решений по так называемым беспорным делам, становится сложно вписать в текущие юридические конструкции. Представляется, что есть смысл при определении искусственного интеллекта как объекта права предусмотреть в перспективе возможность наделения его частичной правоспособностью, то есть создание новой (цифровой) единицы, участвующей в правоотношениях. Другим вопросом, имеющим ключевое значение в случае автоматического формирования норм права, является ответственность за действия систем искусственного интеллекта. На текущий момент в России ситуация такова, что в отношении систем искусственного интеллекта будут применяться общие принципы и нормы права, поэтому ученые-правоведы чаще всего предлагают правовое регулирование на основе уже существующего законодательства. Здесь есть несколько вариантов: - по аналогии с гражданским законодательством о животных (Arkhipov & Naumov, 2017), когда ответственность возлагается на владельцев. С точки зрения робототехники это может представлять собой вполне рабочий вариант, но, во-первых, не все системы искусственного интеллекта являются роботами (если рассматривать последних как автоматические машины); во-вторых, нормы права относительно домашних и диких животных отличаются: первые достаточно мягкие и предполагают априори, что животное в обычных обстоятельствах не нанесет вред человеку (что не верно в отношении систем искусственного интеллекта), вторые - слишком категоричные и чреваты возложением излишне строгой ответственности на создателей таких систем, что в свою очередь усложнит процесс создания и вынудит разработчиков искать юрисдикции, где ответственность не такая строгая; в-третьих, нет определенности, кто будет нести ответственность, то есть по сути, кто будет исполнять роль «владельца животного», - разработчик технологии, обработчик данных для обучения, оператор (пользователь); - по аналогии с источниками повышенной опасности, когда юридические лица и граждане, деятельность которых связана с повышенной опасностью для окружающих (использование транспортных средств, механизмов и др.), обязаны возместить вред, причиненный источником повышенной опасности, если не докажут, что вред возник вследствие непреодолимой силы или умысла потерпевшего (п. 1 ст. 1079 ГК РФ). В качестве критики данной аналогии приводится проблематичность разграничения, какие системы могут быть отнесены к источникам повышенной опасности[157]. Однако представляется, что основная сложность состоит не в этом, а в установлении степени вины «владельца источника повышенной опасности». Кроме того, по-прежнему сложно определить этого самого владельца. Тем не менее, вторая аналогия остается более удачной в силу того, что здесь присутствует понятие солидарной ответственности. Несмотря на то, что солидарная ответственность вводится в случае взаимодействия разных источников повышенной опасности, данная категория моет быть применима и к системам искусственного интеллекта при определении «владельца». Речь идет о том, что необходимо установить солидарную ответственность не только разработчика системы искусственного интеллекта, но и обработчика данных для обучения системы, а так же ее оператора (пользователя) - естественно при наличии вины и пропорциональной ей ответственности. Еще одной удачной особенностью данной аналогии является наличие механизмов страхования гражданской ответственности при управлении источниками повышенной опасности (например, транспортными средствами). Подобные решения возможно применять и при использовании систем искусственного интеллекта в критически важных отраслях. Несмотря на сказанное, представляется, что регулирование ответственности за действия систем искусственного интеллекта по аналогии может рассматриваться только в качестве переходной меры, идеальная правовая система должна иметь отдельные юридические конструкции для такого специфического объекта, как системы искусственного интеллекта, поиск которых и должен быть отражен в соответствующем сегменте правовой политики. Что же касается применения искусственного интеллекта для автоматического формирования норм права, то помимо правового регулирования здесь необходимо рассматривать и этические проблемы. Конечно, в данной сфере этические вопросы будут отличаться от тех, что стоят для беспилотного транспорта: не надо напрямую выбирать, чьей жизни отдается приоритет (пассажиров, пешеходов, ни тех, ни других). Тем не менее, у норм права должны присутствовать обязательные нравственные начала (Maltsev, 2008:15; Romanets, 2012:10; Pashentsev & Alimova, 2019), что невозможно реализовать в системах искусственного интеллекта (как минимум на данном этапе развития технологии). Этические проблемы возникают и на этапе создания системы: логика развития искусственного интеллекта зависит в числе прочего от масштаба и качества данных, на которых он обучается. Любое искусственное ограничение на доступ к информации или, наоборот, шум, любая предвзятость (намеренная или нет) при подготовки информации будут являться факторами снижения уровня «когнитивности» итоговой системы. При автоматическом формировании юридических норм это может породить и новый уровень лоббирования интересов правящей элиты, и ущемление прав отдельных групп населения. Алгоритмы, лежащие в основе систем искусственного обучения, так же не гарантируют отсутствия намеренных или случайных ошибок логики. Именно поэтому французская национальная стратегия, например, в сфере искусственного интеллекта декларирует развитие прозрачности алгоритмов и возможностей по их проверке[158]. Кроме того, во Франции предполагается определить этическую ответственность разработчиков искусственного интеллекта, создать консультативные комитеты по этике разработки таких систем и т.д. Это представляется позитивным опытом, хотя положение о прозрачности алгоритмов работы систем искусственного интеллекта крайне спорное - сейчас их понимание требует определенного уровня знаний высшей математики. Исходя из сказанного, прежде чем применять искусственный интеллект для автоматического формирования норм права, необходимо разработать документы, задающие этические основы и ответственность для создателей систем искусственного интеллекта. Все сказанное выше подтверждает тезис о том, что использование искусственного интеллекта для автоматического создания норм права пока преждевременно в силу наличия ряда юридических и этических проблем, решение которых все же должно быть предусмотрено приоритетами правовой политики. Тем не менее, в качестве вспомогательного средства - например, для анализа массива информации под законопроект или подготовки принятия решения - искусственный интеллект вполне возможно применять уже и сейчас. Однако в данном случае встает следующий вопрос - законодательство сегодня представляет собой массив документов, разных не только по содержанию, но и по внешнему выражению, форме. Например, ГК РФ содержит в качестве структурных единиц разделы, подразделы, главы, статьи, а Воздушный кодекс РФ содержит только главы и статьи; Закон РФ от 27.12.1991 № 2124-1 «О средствах массовой информации»[159] разделен на главы и статьи, а Закон РФ от 21.07.1993 № 5485-1 «О государственной тайне»[160] - разделы и статьи. Такое разнообразие форм существенно затрудняет подготовку нормативного материала для автоматической обработки, что как раз и предполагает любая используемая информационная система (экспертная, планирования или поддержки принятия решений), включая системы искусственного интеллекта. Таким образом, перестройка законодательного массива для удобства автоматической обработки сегодня кажется весьма перспективной, о чем свидетельствует и ряд принимаемых стратегических документов. В Российской Федерации изменения отношения к нормативному правовому акту происходят в рамках проекта «Нормативное регулирование цифровой среды» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». В соответствии с пунктом 1.23 паспорта указанного федерального проекта предпринимаются шаги по разработке цифровых технологий так называемого машиночитаемого права (в частности, правительственной комиссией по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности 15 сентября 2021 г. была утверждена «Концепция развития технологий машиночитаемого права»[161] (далее - Концепция)), под которым в рамках концепции подразумевается «основанное на онтологии права изложение определенного набора правовых норм на формальном языке (в том числе языке программирования, языке разметки)»[162]. Также в Концепции определены технологии машиночитаемого права как «инструменты применения таких норм в виде необходимых информационных систем и программного обеспечения»[163]. С точки зрения повышения удобства коммуникации органов государственной власти, предпринимательского сообщества и граждан и последующего правоприменения такое представление норм является наилучшим; способствует оно и непротиворечивому изложению правовых норм. Кроме того, машиночитаемое право изначально разрабатывается с учетом ориентации нормативных текстов на возможность автоматической обработки. Так же, как и в случае «сетевого права», здесь речь идет не о сущности и смысловом наполнении норм, а только о форме их выражения, структуре акта. Преимущества машиночитаемого права лежат «на поверхности». Среди них - скорость обработки информации; возможность автоматической обработки и заполнения нужных реестров; возможность и простота создания эталонной системы законодательства без многократного дублирования документов; повышение скорости правоприменения; возможность обеспечения согласованности правотворческой политики федерального центра и регионов; решение вопросов унификации, как нормативного правового акта, так и практики применения норм права; исключение фактора субъективности при анализе позиции субъектов регулирования; возможность использования систем искусственного интеллекта как вспомогательных при анализе нормативного пространства на предмет коллизий, пробелов и противоречий, а также в дальнейшем при генерации некоторых «технических» норм (например, налоговой ставки); автоматически формируемая аналитика и др. Однако, как и в случае внедрения любой цифровой технологии, при развитии машиночитаемого права возникают определенные риски: уменьшение времени между принятием нормы и ее применением влечет возможность возникновения ошибок; критичность технических сбоев требует высокого класса защиты системы; возможное затруднение общественного контроля; излишняя «увлеченность» цифровыми технологиями в ущерб человеку, включая отсутствие возможности контроля системы со стороны человека; выбор технологий без учета необходимости масштабируемости системы и др. Но, во-первых, многие из рисков возможно исключить на этапе пилотных проектов, без которых внедрение систем общефедерального уровня нереализуемо; во-вторых, отдельные из проблем присущи переходным моделям и со временем исчезнут. С учетом этого перспективы от внедрения системы машиночитаемого права перевешивают риски. Отдельные авторы отмечают ограниченную область применения норм машиночитаемого права, связанную с целесообразностью перевода в машиночитаемый вид существующих законов и верхнеуровневых рамочных законов (например, Конституцию)[164]. Но даже с учетом ограниченной сферы применения польза от машиночитаемого права остается. Современные общественные отношения и рынок сегодня крайне динамичны, и регулятор должен поддерживать скорость их изменений. Поэтому растет не только количество нормативных требований, но и скорость их принятия, следовательно, увеличивается и сложность управления нормативным пространством. Машиночитаемое право дает хорошую перспективу решения озвученной проблемы, так как формализованные в цифровой форме нормы права легче обрабатываются. Таким образом, развитие машиночитаемого права является приоритетом правовой политики в сфере цифровизации. Поскольку нормотворческая деятельность ведется и органами власти субъектов РФ, этот приоритет будет общим, как для федерального, так и для регионального уровней законотворчества. Более того, для регионов унификация законодательного массива даже более критична, так как несовпадение в форме нормативных актов обусловлено еще и сложившимися разными законотворческими традициями регионов. Однако в части задач, формулируемых в рамках указанного приоритета, для разных уровней они не будут отличаться. Итак, при цифровизации правотворческой деятельности желаемое состояние законодательной системы может быть описано следующим образом: цифровая форма существования информации как основная; унификация форм однотипных документов (в зависимости от уровня правового регулирования); отсутствие коллизий, избыточности и дублирования норм. Конечно, это «идеальная» система, стремление к которой как раз и задаст варианты оптимизации в зависимости от уровня правовой политики. Определение направлений оптимизации Сравнение текущего состояния системы законодательства и описанной ранее идеальной модели позволяет выделить направления оптимизации. Очевидно, что работа предстоит комплексная и крайне сложная как в техническом, так и в организационном плане. Безусловно, такая работа должна быть разбита на этапы, в течение которых могут решаться параллельно несколько задач. Этапы собственно, уже заданы концепцией развития технологий машиночитаемого права: 1 этап - подбор и тестирование технологий машиночитаемого права в рамках реализации пилотных проектов, а также создание необходимых для реализации последующих этапов кадрового потенциала и технологических основ. В данном случае необходимо вести работы по двум направлениям: унификация форм однотипных документов и обеспечение цифровой формы существования нормативной информации как основной. В рамках унификации хорошо зарекомендовала себя практика создания модельных документов. Подобный механизм реализуется сегодня при переходе на новую, цифровую, модель оказания государственных услуг, сопровождающуюся введением цифровых административных регламентов. Последовательность действий по внедрению цифровых административных регламентов была такова: 1. Подготовительная работа, включая накопление и проработку эмпирического материала. 2. Подготовка нормативной базы: - внесение изменений в Федеральный закон от 27.07.2010 № 210-ФЗ (ред. от 02.07.2021) «Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг»[165]; - принятие Правил разработки и утверждения административных регламентов (Постановление Правительства РФ от 20.07.2021 № 1228[166] и т.д.). 3. Разработка и пилотирование Конструктора цифровых регламентов в составе Федерального реестра государственных услуг. 4. Внедрение с декабря 2021 г. разработки административных регламентов федерального уровня в электронном машиночитаемом виде в Федеральном реестре государственных и муниципальных услуг. Подобного порядка стоит придерживаться и при разработке/внедрении модельных нормативных правовых актов. Кроме унификации и работы по выявлению онтологий права, на данном этапе подлежит изменению форма создания и хранения нормативного правового акта, а так же подготовка к изменению процедуры их разработки и принятия. Также стоит заметить, что одним из ограничений внедрения технологий машиночитаемого права в упоминаемой ранее концепции справедливо названа низкая квалификация юристов, связанная с отсутствием у них инженерных навыков. Недостаточное количество квалифицированных кадров - общая проблема всей цифровой трансформации. Решать ее надо, в первую очередь, путем изменения программ обучения, как в рамках среднего образования, так и по юридическим специальностям. Но это направление деятельности на дальнюю перспективу и результаты от него на первом этапе получены не будут. В текущий момент времени предлагается проведение курсов по повышению компетенций юристов в цифровой сфере (далее - цифровых компетенций). 2 этап - после проведения ряды успешных пилотных проектов, копирование методик использования машиночитаемого регулирования и автоматизированного правоприменения на федеральном уровне и в регионах. К этому времени вопросы подготовительного характера должны быть решены (в части подготовки кадров хотя бы частично), т.к. это этап внедрения технологий машиночитаемого права. При этом имеет смысл внедрения технологии сначала в областях, где нормы максимально формализованы. Кроме того, есть нюанс, который часто присутствует при внедрении всех видов информационных систем - тестируемые в регионах, хорошо оснащенных, они требуют достаточно мощной компьютерной техники, что часто отсутствует в регионах. Так, например, при внедрении ГАС «Правосудие» региональные судьи жаловались на низкую скорость работы программного обеспечения, вызванную слабыми техническими параметрами оборудования. Поэтому пилотные проекты по внедрению машиночитаемого права должны проводиться именно в регионах, а не внедряться сразу на федеральном уровне. На данном этапе должна продолжаться работа по унификации, возможно, в следующей последовательности: внедрение программных комплексов для формирования вновь принимаемых норм (так называемых «конструкторов»); далее работа над реорганизацией имеющейся системы норм права к машиночитаемому формату. 3 этап - создание оптимальных условий для экономического роста и развития технологий путем трансформации системы подготовки и принятия решений о необходимых и достаточных изменениях в законодательном регулировании и правоприменительной практике. Когда законодательные акты будут в достаточной мере формализованы, настанет время для автоматизированной проработки системы на предмет отсутствия коллизий, избыточности и дублирования норм (с возможным использованием систем искусственного интеллекта). Поскольку оптимизация - это процесс, цели, задачи и содержание этапов не являются статичными и могут меняться по итогам каждого из них. Кроме того, в рамках формирования оптимальной нормативного пространства необходимо предусмотреть подготовку к более широкому использованию систем искусственного интеллекта, включая выделенные ранее направления. Выводы Таким образом, правовое регулирование цифровых трансформаций в сферах, имеющих высокое социальное значение (таких, как законотворчество), необходимо совершенствовать на основе правовой политики. Система приоритетов последней дает возможность подобрать правильные средства ее реализации, а для выделения приоритетов хорошо подходит методология системного анализа. Исходя из поставленной цели исследования по средствам системного анализа, были обозначены приоритеты правовой политики в сфере цифровизации правотворчества, а именно: 1) переход к цифровой форме существования нормативного правового акта как к основной; 2) унификация структуры однотипных документов на основе модельных правовых актов с последующим приведением всех документов системы к разработанным шаблонам; 3) гармонизация законодательной системы, приведенной к машиночитаемому виду, на основе автоматизированной обработки; 4) подготовка правовой системы к возможной автоматической генерации норм права (технических), а именно: - установка статуса искусственного интеллекта как объекта права, предусмотрев в перспективе возможность наделения его частичной правоспособностью, то есть создание новой (цифровой) единицы, участвующей в правоотношениях; - установка в качестве переходного механизм ответственности за действия систем искусственного интеллекта по аналогии с источниками повышенной опасности, включая понятие солидарной ответственности разработчика системы искусственного интеллекта, обработчика данных для обучения системы и ее оператора (пользователя); - разработка документов, задающих этические основы и ответственность для создателей систем искусственного интеллекта.

Об авторах

Александр Юрьевич Соколов

Саратовский филиал Института государства и права Российской академии наук

Email: i_gp@ssla.ru
ORCID iD: 0000-0003-3350-7775

доктор юридических наук, профессор, директор

Российская Федерация, 410028, г. Саратов, ул. Чернышевского, д. 135

Оксана Леонидовна Солдаткина

Саратовский филиал Института государства и права Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: i_gp@ssla.ru
ORCID iD: 0000-0002-9955-4083

кандидат юридических наук, старший научный сотрудник

Российская Федерация, 410028, г. Саратов, ул. Чернышевского, д. 135

Список литературы