Обеспечение равенства при алгоритмическом правоприменении: анализ и перспективы развития
Аннотация
В статье исследуется феномен массового делегирования корпорациями полномочий по принятию юридически значимых решений автоматизированным системам. Анализируется правовая природа возникающих при этом отношений, характеризующихся фундаментальной асимметрией между экономически сильной стороной, использующей алгоритмы, и слабой стороной, лишенной доступа к таким технологиям. На примере британского почтового скандала и катастрофы с медицинским оборудованием Therac-25 демонстрируются системные риски некритичного доверия к автоматизированным системам. Обосновывается необходимость создания правовых механизмов, обеспечивающих равенство сторон в эпоху искусственного интеллекта.
Ключевые слова
| Тип | Статья |
| Издание | Нотариус № 03/2025 |
| Страницы | 20-25 |
| DOI | 10.18572/1813-1204-2025-3-20-25 |
Введение
Цифровая трансформация экономики привела к качественному изменению механизмов принятия решений в корпоративном секторе. Массовое внедрение автоматизированных систем для обработки типовых заявок и обращений стало стандартной практикой в банковской сфере, страховании, рекрутинге и многих других областях. Однако за видимой эффективностью и объективностью алгоритмических решений скрывается фундаментальная проблема информационной и технологической асимметрии между участниками правоотношений.
Актуальность исследования определяется стремительным расширением сфер применения алгоритмического принятия решений и отсутствием адекватных правовых механизмов защиты интересов экономически слабой стороны в таких отношениях. Особую остроту проблема приобретает в контексте развития технологий искусственного интеллекта (далее AI), способных не только автоматизировать, но и оптимизировать процессы принятия решений в пользу их операторов.
Феноменология алгоритмического принятия решений
Современная практика делегирования решений автоматизированным системам охватывает широкий спектр правоотношений. В качестве флагманов в этом смысле выступают финансовый сектор (кредитный скоринг и автоматизированная оценка платежеспособности, алгоритмическое определение лимитов по кредитным картам, автоматизированные системы выявления подозрительных транзакций, роботизированные инвестиционные советники (robo-advisors), страхование (автоматизированный андеррайтинг при оформлении полисов, алгоритмическая оценка страховых рисков и расчет премий, автоматизированное рассмотрение страховых случаев, системы выявления страхового мошенничества). Значительную роль автоматизированные системы играют и в современных трудовых отношениях: ATS-системы (Applicant Tracking Systems) для первичного отбора резюме, алгоритмы оценки соответствия кандидатов требованиям вакансии, автоматизированные системы мониторинга производительности сотрудников, алгоритмическое планирование рабочих смен. Также можно указать, что алгоритмы стали применяться в здравоохранении. Например, для автоматизированной очереди пациентов, алгоритмы назначения приемов, системы предварительной диагностики. Алгоритмы автоматизации присутствуют и в образовательной сфере. Это автоматизированная оценка тестов, алгоритмы распределения по учебным группам, системы выявления плагиата.