Штучний інтелект (ШІ) стрімко інтегрується в бізнес-процеси в усьому світі. В Україні дедалі більше компаній використовують алгоритми машинного навчання для автоматизації рутинних завдань, покращення обслуговування клієнтів, управління ризиками й ухвалення управлінських рішень. Однак разом із перевагами виникає низка юридичних викликів, зокрема питання відповідальності за рішення, прийняті на основі алгоритмів, які виявилися помилковими або дискримінаційними.
 |
Маєте Телеграм? Два кліки - і ви не пропустите жодної важливої юридичної новини. Нічого зайвого, лише #самасуть. З турботою про ваш час! |
Алгоритмічна помилка: юридичне поняття чи технічна несправність?
Важливо розрізняти технічну помилку (наприклад, некоректне тренування моделі, відсутність релевантних даних) і правовий наслідок помилки (наприклад, відмова внаданні послуги, звільнення співробітника або економічні збитки клієнта через рекомендації ШІ). У цьому контексті виникає ключове запитання, чи можна покладати юридичну відповідальність на машину. В українському правовому полі, як і в більшості країн, штучний інтелект не є суб’єктом права, а отже, не може самостійно нести відповідальність. Це означає, що у випадках помилкових рішень відповідальність може лягати на:
- розробника ШІ (якщо алгоритм має вади конструкції);
- замовника/власника системи (якщо він використав її неправильно або не забезпечив належний моніторинг);
- користувача (якщо рішення ШІ є лише рекомендаційним, а остаточне рішення приймав працівник компанії).
Проблема чорної скриньки
Багато сучасних моделей ШІ (зокрема на основі глибокого навчання) є непрозорими: навіть розробники не завжди можуть пояснити, чому система прийняла те чи інше рішення. Це ускладнює процес доведення вини і встановлення причинно-наслідкового зв’язку між дією ШІ та завданою шкодою. Європейський підхід, наприклад у AI Act (Акті про штучний інтелект, першому у світі комплексному регламенті, розробленому Європейським Союзом для регулювання використання штучного інтелекту), передбачає вимогу прозорості для алгоритмів високого ризику. В Україні подібна регуляція ще тільки формується, однак судова практика вже сьогодні стикається з кейсами, де потрібно вирішити, хто відповідальний за дію автоматизованої системи.
Види відповідальності: цивільна, кримінальна, адміністративна
Цивільна відповідальність може наставати у разі порушення зобов’язань або завдання шкоди. Наприклад, якщо ШІ-система банку помилково заблокувала рахунок клієнта, останній може вимагати відшкодування збитків. Важливим буде з’ясування, чи була система належно протестована і сертифікована.
Кримінальна відповідальність можлива лише для фізичних або юридичних осіб. Якщо, скажімо, керівник компанії свідомо використовує ШІ для здійснення шахрайських дій або дискримінації, відповідальність понесе саме він.
Адміністративна відповідальність можлива, якщо порушення сталося внаслідок недотримання регуляторних вимог (наприклад, обробка персональних даних з порушенням законодавства про захист даних).
Контракти й обмеження відповідальності
З огляду на невизначеність у сфері ШІ компанії дедалі частіше прописують у договорах клаузули щодо обмеження відповідальності за роботу алгоритмів. Такі положення можуть містити:
- межі використання системи (наприклад, лише в межах певної юрисдикції або бізнес-цілей);
- попередження щодо альфа- чи бета-статусу продукту;
- обов’язок клієнта перевіряти рішення ШІ перед застосуванням.
Проте такі умови не звільняють сторони від відповідальності в разі порушення публічного порядку чи прав третіх осіб.
Прецеденти та перші судові кейси
Світова практика вже знає низку гучних справ, пов’язаних із помилками ШІ. Наприклад, у США алгоритм COMPAS, що використовувався для оцінки ризику повторного злочину, виявився расово упередженим.
У Нідерландах було скасовано рішення уряду про позбавлення соціальної допомоги через помилки в автоматизованій системі оцінки ризиків (суд визнав дії непропорційними і такими, що порушують права людини).
В Україні судової практики наразі небагато, однак зважаючи на ріст автоматизації (зокрема в банківській і страховій сферах), такі кейси — лише питання часу.
Що варто враховувати бізнесу вже сьогодні?
1. Проводити аудит алгоритмів перед впровадженням: аналізувати потенційні ризики, зокрема дискримінацію, непрозорість, помилкові висновки.
2. Формалізувати відповідальність між сторонами в договорах: передбачити сценарії відшкодування збитків.
3. Впровадити людський контроль над критично важливими рішеннями ШІ.
4. Забезпечити відповідність нормам із кібербезпеки, захисту даних і галузевим стандартам.
Отже, штучний інтелект не лише відкриває нові горизонти для бізнесу, але й створює юридичну сіру зону, де традиційні підходи до відповідальності не завжди працюють. Поки законодавство адаптується до нових викликів, саме бізнес несе основний тягар забезпечення належного впровадження ШІ. Помилковий алгоритм— це не лише технічна вада, а й потенційне джерело судових позовів, репутаційних ризиків іфінансових втрат. Питання не в тому, чи буде нести хтось відповідальність, а хто саме і як це довести.