Предсказуемость алгоритмического поведения искусственного интеллекта как критерий гражданско-правовой ответственности и нормативного контроля

Цель: обоснование концептуальных ограничений рискориентированного подхода при применении к гражданскоправовой ответственности за вред, причиненный искусственным интеллектом, и аргументация критерия предсказуемости алгоритмического поведения.

Методы: исходя из сформировавшейся в правовой доктрине фикции полной управляемости алгоритмических систем, автор обосновывает комплексную методологию, сочетающую сравнительное правоведение (сопоставление рискориентированной модели AI Act с российским правом), формально-юридический анализ (ст. 1, 10, 15, 393, 401, 404, 1079, 1083 ГК РФ) и герменевтический метод для перевода технических понятий («галлюцинации», «воспроизводимость») в юридически значимые категории.

Результаты: авторы ставят вопрос о различии риска и предсказуемости: риск описывает вероятность и масштаб вреда (post hoc), предсказуемость характеризует управляемость поведения системы ex ante. Авторы обосновывают, что предсказуемость позволяет трансформировать инженерные параметры (автономность, стохастичность) в юридически значимые критерии оценки добросовестности и разумности (ст. 1, 401 ГК РФ). На примере «галлюцинаций» генеративных моделей авторы демонстрируют, что статистически ожидаемые отклонения квалифицируются в рамках обычного предпринимательского риска, а выход за документально подтвержденные пределы тестирования может свидетельствовать о нарушении требований к управляемости системы. Показано, что низкая предсказуемость при высокой автономности подрывает основания субъективной ответственности и обосновывает обращение к режиму источника повышенной опасности (ст. 1079 ГК РФ) – дифференциация ответственности корреспондирует с градуируемым характером предсказуемости (ст. 404, 1083 ГК РФ).

Научная новизна: авторы обосновывают необходимость смещения акцента с ретроспективного распределения вреда на предварительную оценку решений о внедрении алгоритмических систем через институционализацию процедур algorithmic due diligence, включающих документированное подтверждение предсказуемости.

Практическая значимость: предложен алгоритм судебной оценки из трех групп обстоятельств (информация о системе, эмпирическая проверка, организационные механизмы контроля), а также рекомендация закрепить требование обеспечения и оценки предсказуемости для систем ИИ, отнесенных к высокому риску, в специальном законе об ИИ.