ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НОРМОТВОРЧЕСТВО БУДУЩЕГО: ОЖИДАЕМОЕ И ВОЗМОЖНОЕ

Толочко, О.Н. Искусственный интеллект и нормотворчество будущего: ожидаемое и возможное / О.Н. Толочко // Юридическая техника. – 2024. – № 18. – С. 570–576.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НОРМОТВОРЧЕСТВО БУДУЩЕГО: ОЖИДАЕМОЕ И ВОЗМОЖНОЕ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND RULE-MAKING OF THE FUTURE: EXPECTED AND POSSIBLE

Статья посвящена теоретическим и прикладным проблемам использования искусственного интеллекта в нормотворческом процессе. Отмечается, что искусственный интеллект способен значительно облегчить труд разработчика, однако несёт в себе ряд рисков, сопряжённых с возможной дегуманизацией принятия нормотворческих решений, техническими проблемами, недобросовестными действиями лоббистов, ошибками и др. Кроме того, технологии машинного обучения довольно затратны, что может ставить государственные структуры в уязвимое положение. Автор называет ряд нерешённых в науке проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта в нормотворческом процессе, однако отмечает, что внедрение таких технологий неизбежно, в силу чего необходимо уже сейчас работать над формированием качественных баз данных для машинного обучения. Что касается возможных рисков, то они могут быть снижены мерами по совершенствованию процесса принятия нормативного правового акта, введения его в действие, применения и корректировки.

The article is devoted to theoretical and applied problems of using artificial intelligence in the rule-making process. It is noted that artificial intelligence can significantly facilitate the work of a developer, but carries a number of risks associated with possible dehumanization of rule-making decisions, technical problems, dishonest actions of lobbyists, errors, etc. In addition, machine learning technologies are quite expensive, which can put government agencies in a vulnerable position. The author names a number of unsolved problems in science related to the use of artificial intelligence in the rule-making process, but notes that the introduction of such technologies is inevitable, which is why it is necessary to work now on the formation of high-quality databases for machine learning. As for possible risks, they can be reduced by measures to improve the process of adopting a normative legal act, putting it into effect, applying and adjusting.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, НОРМОТВОРЧЕСТВО, IT-ТЕХНОЛОГИИ, БАЗЫ ДАННЫХ, ЗАКОНОТВОРЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE, RULE-MAKING, IT-TECHNOLOGY, DATABASES, LAW-MAKING PROCESS, MACHINE LEARNING

Искусственный интеллект – одно из наиболее перспективных и, вместе с тем, непредсказуемых и сопряжённых с рисками достижений научно-технического прогресса. Обе эти стороны – широкие возможности и высокие риски – обсуждаются сегодня учёными, политиками, международными организациями и гражданским обществом. Проблема применения технологий искусственного интеллекта в нормотворческом процессе является лишь отдельным направлением общей дискуссии. Путь, по которому пойдет развитие и использование искусственного интеллекта в нормотворчестве, во многом зависит от результатов этой дискуссии. Однако ответов на фундаментальные вопросы о роли и месте искусственного интеллекта в жизни человеческого сообщества пока нет ни в технических, ни в социально-гуманитарных науках. Вряд ли сегодня ответы на такие вопросы могут дать и юристы.

В текущем году дискуссия вышла на новый уровень. Европейский Союз завершает работу над «Законом об искусственном интеллекте» (AI Act). Этот Закон станет первым комплексным нормативным актом, регулирующим использование искусственного интеллекта. В июне 2023 г. AI Act был принят Европарламентом, и ожидается, что до конца года он будет введен в действие.[1]

В США проблемы правового регулирования создания и применения технологий искусственного интеллекта стали предметом резонансных встреч представителей компаний-разработчиков и законодателей. В сентябре прошла одна из таких встреч, на которой за закрытыми дверями обсуждались способы регулирования искусственного интеллекта. Речь шла о том, каким образом правовые меры могли бы, с одной стороны, минимизировать риски, обусловленные применением технологий искусственного интеллекта в самых разных сферах жизни, а с другой – сохранить лидерство в высокотехнологичных областях в условиях международной конкуренции. Участники дискуссии единодушно высказались за то, что правительство должно взять искусственный интеллект под контроль, однако вопрос о том, каким должно быть такое регулирование, остался открытым.[2]

В СНГ в 2023 г. по инициативе Беларуси была начата работа по подготовке модельного закона о регулировании искусственного интеллекта. Документ разрабатывается Объединенным институтом проблем информатики НАН Беларуси, который выиграл конкурс на подготовку проекта.[3] Вероятно, в работе примут участие и правоведы. В нашей стране есть хорошие наработки, в том числе специалистов из Национального центра правовой информации и Национального центра законодательства и правовых исследований.[4]
Вместе с тем, надо признать, что в целом использование технологий искусственного интеллекта пока остается для юридической науки белым пятном. Несмотря на появление всё большего количества публикаций, посвящённых этой проблематике,[5] в числе неразрешённых остаются вопросы:
– технической возможности использования искусственного интеллекта в нормотворческом процессе (наличия соответствующих технологий, их качества, перспектив внедрения и использования, затрат и эффективности и т.д.);
– направлений нормотворческой работы, в которых может и/или должен использоваться искусственный интеллект;
– областей нормотворчества, в которых использование искусственного интеллекта должно быть ограничено или запрещено;
– правил и процедур, регламентирующих применение технологий искусственного интеллекта в нормотворческой работе;
– особенностей процедуры введения в действие акта, разработанного с применением искусственного интеллекта,
– и многие другие проблемы, решение которых в ближайшей перспективе, вероятно, не просматривается.

Чтобы подойти к решению обозначенных вопросов, необходимо отграничить применение технологий искусственного интеллекта от более широкого понятия цифровизации нормотворческой работы. Цифровизация уже довольно сильно изменила нормотворческий процесс. Редактирование текста, видеоконференции и мессенджеры, регистрация и хранение документов, экономическая оценка проекта прочно вошли в жизнь и продолжают облегчать труд разработчиков. Вместе с тем, надо признать, что технические возможности использования искусственного интеллекта в нормотворческом процессе в настоящее время невелики, если вести речь не об отдельных инструментах – поиск информации, обработка статистических данных, опросы, видеоконференции и др., – а о том, чтобы само содержание нормы права, текст нормативного правового акта создавался при участии нейросети.

Однако представляется, что стремительное развитие технологий генерирования, редактирования и распознавания текстов делает такое развитие событий в перспективе безальтернативным. Появление инструмента, способного облегчить или заменить труд человека, в конечном счёте приводит именно к этому. И если сегодня есть примеры успешного использования искусственного интеллекта в создании произведений литературы и искусства, то точно также он может сгенерировать и текст проекта нормативного правового акта.

Использованию технических средств в нормотворчестве, как представляется, будет способствовать то обстоятельство, что подготовка текстов нормативных актов всё более приобретает черты специальной профессиональной деятельности, уже даже предложено наименование такой для профессии – «норморайтер».[6] Сгенерировать текст, по форме и содержанию схожий с уже имеющимися документами, не такая уж сложная задача для нейросети. Поэтому практически нет сомнений, что такие технологии будут активно задействованы. Профессиональный «норморайтер», хотим мы этого или нет, будет прибегать к доступным ему техническим средствам. В настоящее время количество нормативных правовых актов растёт, как и их общий объём. Процесс подготовки формализован (структура документа, терминология, реквизиты) и сопряжён с повторяющимися условиями и процессами (финансовое обоснование, согласование, утверждение и т.д.), что с одной стороны облегчает автоматизацию труда, а с другой обусловливает её безальтернативность.

Использование больших языковых моделей, подобных ChatGPT, стремительно расширяется во всех профессиональных сферах и будет применяться специалистами либо официально, либо явочным порядком.

Разумеется, в идеале автоматизация процесса должна идти легально, централизованно, с использованием специально разработанных, сертифицированных, проверенных и надёжных инструментов. Однако на текущий момент технологий искусственного интеллекта, обученных специально для использования в нормотворческом процессе, в нашем распоряжении нет. Более того, не всегда в рабочем состоянии находятся продукты, которые ранее были введены в действие. Например, в свое время в России для нужд Государственной думы РФ была разработана и введена в эксплуатацию система обеспечения законодательной деятельности (СОЗД).[7] В числе заявленных возможностей системы – автоматизированная подготовка документов долгосрочного, среднесрочного и краткосрочного планирования Государственной Думы; семантическая обработка протоколов Заседаний Государственной Думы и автоматическая регистрация решений из протоколов; единая нормативно-справочная подсистема; автоматическая генерация шаблонов размещаемых документов в системе с учетом зарегистрированных учетных данных; адаптированный интерфейс для просмотра на любых платформах и мобильных устройствах; возможность оперативного уведомления участников законотворческой деятельности об изменениях с объектами законотворчества; автоматический контроль размещаемых документов и реквизитов.[8] Однако на момент подготовки настоящей статьи система не работает, вкладка СОЗД на сайте Государственной Думы РФ не открывается.

В Республике Беларусь продолжается работа по созданию АИС «Нормотворчество», которая призвана обеспечить цифровизацию всех стадий нормотворческого процесса; о результатах говорить пока рано.

Таким образом, было бы преувеличением утверждение о том, что технологи искусственного интеллекта могут активно использоваться в нормотворческом процессе в краткосрочной перспективе. Однако это и не вопрос далёкого будущего.

Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) показали, как на практике может работать искусственный интеллект в нормотворчестве. В статье «Как искусственный интеллект может писать наши законы», опубликованной в MIT Technology Review в марте 2023 г., описан метод «микрозаконодательства», т.е. внесения с помощью искусственного интеллекта в тексты нормативных актов мелких поправок, продвигающих интересы компаний или групп лиц.[9] Авторы не утверждают, что он уже активно применяется, но называют конкретные существующие на данный момент технологии, которые могут эффективно использоваться в таком алгоритме.[10] Речь идёт о системах машинного обучения, способных выявлять мелкие изменения, которые могут быть внесены в законопроект или в уже существующий закон с целью продвинуть определённые узкие интересы. Технология может, в частности, составить предложение о внесении изменений и спрогнозировать, сочтёт ли адресат эти изменения существенными (несущественные изменения с большей долей вероятности пройдут без возражений).

Авторы статьи отмечают, что большие языковые модели, такие как ChatGPT, можно легко и на относительно небольшом количестве примеров адаптировать («тонко настроить») для написания текстов «как на родном языке» в различных специализированных областях. Например, модель, предварительно обученная на большом количестве специальных текстов, может быть «тонко настроена» для эффективной работы с медицинской литературой, статьями по информатике и др. Учитывая гибкость и способность к адаптации, большую языковую модель можно «точно настроить» также и для создания текстов нормативных актов с учетом набора данных о действующем законодательстве, о ранее предложенных поправках и связанных законопроектах. Необходимые базы, отмечают авторы исследования, доступны в большинстве юрисдикций, а в некоторых даже есть удобные для машинного обучения совокупности таких данных.[11]

Уже созданы и широко применяются алгоритмы, позволяющие провести оценку регулирующего воздействия, такие как модели математического программирования, максимизации полезности, рационального проектирования и др. Для автоматизации процесса потребуется лишь извлечение структурированной финансовой информации из проекта нормативного акта или другого связанного с ним юридического документа, что в принципе тоже на данный момент уже вполне отработано и не представляет особых трудностей.

Наконец, искусственный интеллект может разработать стратегию принятия нормы или поправки, т.е. расписать все те шаги, которые должно совершить заинтересованное лицо, чтобы провести необходимые изменения. Принятие законодательства, – пишут авторы статьи в MIT Technology Review, – требует глубокого понимания взаимосвязанных сетей законотворческих структур, внешних групп, исполнительных органов и других заинтересованных сторон, у которых есть свои собственные интересы.[12]У каждого участника этой сети есть базовая точка зрения и различные факторы, влияющие на эту точку зрения. Это может быть, например, какая-то негативная новость, или сделанный заинтересованным лицом вклад в предвыборную кампанию. Разработчики искусственного интеллекта уже имеют большой опыт моделирования сетей такого типа. Между действиями лоббиста и результатами законотворчества существуют значительные и вполне предсказуемые связи, и работу по обнаружению этих связей вполне можно автоматизировать.[13] Алгоритм может это делать в течение нескольких минут, а обнаружить скрытый интерес и риски может быть очень трудно, особенно в условиях общего нарастания количества и объёма принимаемых актов.

Авторы статьи обращают внимание на то, что в контексте проблемы совершенно недостаточно просто пытаться обнаружить следы работы искусственного интеллекта. Во-первых, методы обнаружения не успевают за развитием способности искусственного интеллекта генерировать убедительный контент. Во-вторых, продвижение законопроекта – совместная работа искусственного интеллекта и конкретных людей, и эта «гибридная» работа не будет обнаружена по результатам.[14] В целом, использование искусственного интеллекта в такой работе, особенно в условиях «тонкой настройки» и микрозаконодательства, где обнаружение скрытого смысла крайне затруднено, несёт в себе риски для правовой системы.

Здесь можно, конечно, возразить, что такой уровень развития технологий в нашей стране пока не достигнут, и для нас эти риски являются лишь гипотетическими. Но соответствующие технологии вполне могут использоваться иностранными структурами, например, спецслужбами, или заинтересованными частными лицами, которые ограничены лишь наличием воли и финансов. В перспективе противостоять такому продвижению выгодных кому-либо правовых решений будет непросто.
Одним из факторов риска видится наблюдаемое увеличение объемов нормативных правовых актов с тенденцией к максимальной регламентации, в том числе, мелких и второстепенных вопросов. При такой ситуации автоматизированное нормотворчество может развиваться в рамках уже сложившейся парадигмы, а переход к каким-то принципиально новым формам правового регулирования будет затруднён.

Таким образом, искусственный интеллект может применяться как официальными нормотворческими органами для автоматизации процессов и повышения эффективности работы, так и «лоббистами» – заинтересованными в продвижении тех или иных нормотворческих решений организациями и лицами. Это две связанные, но всё же разные проблемы, которые, возможно, предстоит решать в недалёкой перспективе.
Определяющим фактором использования искусственного интеллекта в нормотворческом процессе является наличие и качество исходных баз данных для машинного обучения. На текущий момент специалисты признают, что технически пригодные для этой цели базы данных не созданы.[15] Однако вопрос не только в технической обработке («тегировании» исходной правовой информации, а также иных действиях по превращению исходных «буквенных» текстов в информацию, с которой могла бы работать машина).[16] Нужно также принципиальное решение о составе и иерархии баз исходных текстов. Что будет включено в базу: только действующее законодательство или также проекты, предыдущие редакции? Будут ли включены в базу только законодательные акты либо нормативные акты всех уровней? Как они будут ранжированы для понимания искусственного интеллекта? Будет ли включена в базу судебная практика? Ели да, то это будет практика только высших судебных инстанций или же любых судов? Будут ли включены в базу международные договоры и иные международные нормы? Иностранное право? Научные труды? Что при обращении машины к базе данных будет использовано ею в первоочередном порядке? При этом необходимо ещё раз подчеркнуть, что отсутствие качественных баз не исключает использование нейросетей в процессе подготовки нормативного акта, а лишь ухудшает качество конечного продукта. Если процесс использования искусственного интеллекта не будет урегулирован и надлежащим образом взят под контроль, то разработчики, скорее всего, будут использовать имеющиеся технологии (поиск информации, шаблоны, подходы к регулированию и т.д.) спонтанно, явочным порядком. Работа с базами требует огромных затрат, однако отсутствие «сертифицированных» (надлежащих, признанных, санкционированных) баз данных процесс не остановит, просто издержки будут размазаны во времени и найдут отражение в общем конечном качестве всей социально-экономической модели.

Третий вопрос относится к самим алгоритмам. Для того, чтобы создать программу, необходимо общее понимание того, чего именно заказчик хочет от разработчика. На текущий момент общий запрос не сформирован: речь пока идет об автоматизации отдельных процессов, в основном рутинного, а не креативного, характера. Что касается содержательной стороны нормотворчества, дискуссия в литературе пока что ведётся в русле вопроса, можно ли в принципе доверить машине нормотворческую деятельность или какие-то ее принципиально важные части. Ответ на этот вопрос в большинстве случае отрицательный.[17] Разделяя в целом эту позицию, отметим, тем не менее, ещё раз, что процесс цифровизации, в том числе использования IT-технологий в процессах принятия управленческих решений и создания правовых норм объективен и неотвратим. Его не остановят ни пробелы в регулировании, ни прямые запреты. Если использование искусственного интеллекта в нормотворчестве не будет надлежащим образом регламентировано, то оно будет осуществляться спонтанно со всеми сопутствующими издержками.

Таким образом, использование технологий машинного обучения в нормотворчестве может быть официальным, направленным на автоматизацию процесса подготовки нормативных правовых актов в государственных органах, а может быть спонтанным, когда к такого рода технологиям обращаются отдельные разработчики для облегчения своего труда, либо заинтересованные в лоббировании определённого результата субъекты нормотворческой инициативы. В первом случае речь должна идти о правовом регулировании процесса нормотворчества, о создании и поддержании в функциональном состоянии алгоритмов и т.д. Во втором случае регулирование должно быть направлено на выявление и противодействие попыткам недобросовестного использования нейросетей в нормотворческом процессе.
В обоих случаях ключом к решению большинства проблем является формирование качественных баз данных для машинного обучения. Если рассматривать совокупность действующих нормативных правовых актов и/или принятых судебных решений, иных правоприменительных актов как базу данных для нейросети, то безотносительно к техническим характеристикам она представляется несовершенной и мало пригодной для выстраивания алгоритмов в силу эклектичности, непоследовательности, избирательности применения того или иного правила в конкретной ситуации и др. В силу таких её качеств закономерности, выстроенные машиной, могут быть совершенно непредсказуемыми. Поэтому начинать нужно не с алгоритмов, а с баз, которые должны быть надлежащим образом форматированы с позиций непротиворечивости, иерархических связей, корректности принятых решений и т.д.

Наиболее вероятным и эффективным использование искусственного интеллекта в нормотворчестве представляется на низовых звеньях иерархии нормативных актов: ведомственное и локальное нормотворчество, а также правоприменительная практика. Основополагающие акты, закрепляющие основы государственного строительства, правового регулирования гражданско-правовых, уголовно-правовых отношений должны быть приняты исключительно человеком и на основе широкого социального консенсуса; они должны быть краткими, ёмкими и не привязанными к текущей конъюнктуре. В случае обнаружения противоречий машина должна иметь чёткую инструкцию, к какому акту ей надлежит обращаться.

В целом, решение фундаментальных правовых проблем, связанных с применением искусственного интеллекта в нормотворческой работе, лежит не в технической, а в социальной плоскости. Предстоит большая работа по адаптации системы права и законодательства к глобальной цифровой трансформации.

Целесообразно вернуться к жёсткой иерархической связи «закон – подзаконный акт». Действующее законодательство Республики Беларусь не оперирует понятием «подзаконный акт», а Закон о нормативных правовых актах в целом базируется на тезисе, что нормативные правовые акты apriori не содержат коллизий и соответствуют актам большей юридической силы, что вряд ли может быть полностью обеспечено на практике. Для противодействия техническим манипуляциям и искажению на низовых звеньях правовой системы общих принципов права нужно установить императивное правило о неприменимости (недействительности) противоречащих закону актов, с возможностью их оспаривания частными субъектами в судах общей юрисдикции.
Формирование качественных, как с технической, так и с социальной стороны, баз правовой информации – необходимое, первоочередное и, в принципе, достаточное условие перевода нормотворческого процесса на уровень, соответствующий новым цифровым реалиям и расширению использования искусственного интеллекта во всех сферах общественных отношений.

[1] P9_TA(2023)0236 Artificial Intelligence Act // European Parliament [Electronic resource]. – Mode of access:https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2023-0236_EN.pdf. – Date of access: 27.10.2023.
[2] Искусственный интеллект: все согласны, что регулировать надо, нонемогут решить, как именно // ВВС [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.bbc.com/russian/articles/c99ne411d5ko?=wsrussian.social.in-app-messaging.telegram..russiantelegram_.edit. – Дата доступа: 27.10.2023.
[3] Беларусь предложила странам СНГ модельный закон о регулировании искусственного интеллекта // БЕЛТА [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.belta.by/society/view/belarus-predlozhila-stranam-sng-modelnyj-zakon-o-regulirovanii-iskusstvennogo-intellekta-568513-2023. – Дата доступа: 27.10.2023.
[4] Мательский, А. Ф. Нормотворчество в цифровом формате как эволюционный этап развития электронного государства / Мательский А. Ф. // Право.by. – 2021. – № 5. – С. 29–36; Браусов, А.М. Искусственный интеллект в нормотворчестве: предпосылки внедрения и пределы применения / А.М. Браусов // Информационное право. – 2020. – №. 4. – С. 16–20; Коваленко, Е.И. Цифровые инновации нормотворчества в Законе Республики Беларусь «О нормативных правовых актах» / Коваленко Е. И. // Право.by. – 2019. – № 3. – С. 18–22 и др.
[5] Балалаева, Ю.С. Изменение правотворческого процесса в условиях развития и внедрения технологий искусственного интеллекта: проблемы и перспективы / Ю.С. Балалаева // Юридическая техника. – 2023. – № 17. – С. 618–622; Крупнова, Т.Б. Проблемы обеспечения и защиты свободы волеизъявления субъекта правотворчества в эпоху цифровых трансформаций и искусственного интеллекта / Т.Б. Крупнова // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Юриспруденция. – 2022. – № 1. – С. 39–49; Кононов, Д.А. Влияние цифровых технологий направотворчествои судебное правоприменение / Д.А. Кононов // Право и управление. – 2023. – № 4. – С. 109–114; Кононов, Д.А. Использование в правотворческом процессе и судопроизводстве цифровых технологий / Д.А. Кононов // Право и управление. – 2023. – № 5. – С. 205–209; Червонюк, В.И. Инновации в праве: современные юридические технологии в контексте цифровой реальности. Статья 4. Современные технологии законодательствования (законодательные технологии) / В.И. Червонюк // Вестник Московского университета МВД России. – 2021. – № 5. – С. 29–34; Полякова, Т.А. Формирование научно-правовых подходов к развитию системы применения цифровых технологий внормотворчестве / Т.А. Полякова, Н.А. Троян // Правовая политика и правовая жизнь. – 2022. – № 1. – С. 43–58; Дюфло, А. Искусственный интеллект во французском праве / А. Дюфло // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. – 2021. – № 1. – С. 49–57 и др.
[6] Баранов В.М. Норморайтер как профессия // Вестник Саратовской государственной юридической академии. 2017. – № 6 (119). – С. 16-29.
[7] СОЗД // Государственная Дума Федерального Собрания Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://duma.gov.ru/legislative/lawmaking/. – Дата доступа: 27.10.2023.
[8] Система обеспечения законодательной деятельности (СОЗД) Государственной Думы // Группа компаний «Программный продукт» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ppr.ru/projects/sistema_obespecheniya_zakonodatelnoy_deyatelnosti_sozd_gosudarstvennoy_avtomatizirovannoy_sistemy_zakonotvorchestvo/ . – Дата доступа: 27.10.2023.
[9] Sanders, N. How AI could write our laws. ChatGPT and other AIs could supercharge the influence of lobbyists—but only if we let them / Nathan E. Sanders, Bruce Schneier // MIT Technology Review [Electronic resource]. – March 14, 2023. – Mode of access: https://www.technologyreview.com/2023/03/14/1069717/how-ai-could-write-our-laws/. – Date of access: 27.10.2023.
[10] Sanders, N. Machine Learning Featurizations for AI Hacking of Political Systems / Nathan E. Sanders, Bruce Schneier // Cornell University [Electronic resource]. –Mode of access: https://arxiv.org/abs/2110.09231 . – Date of access: 27.10.2023.
[11] Sanders, N. How AI could write our laws. ChatGPT and other AIs could supercharge the influence of lobbyists—but only if we let them / Nathan E. Sanders, Bruce Schneier // MIT Technology Review [Electronic resource]. – March 14, 2023. – Mode of access: https://www.technologyreview.com/2023/03/14/1069717/how-ai-could-write-our-laws/. – Date of access: 27.10.2023.
[12] Ibid.
[13] Ibid.
[14] Ibid.
[15] Балалаева, Ю.С. Изменение правотворческого процесса в условиях развития и внедрения технологий искусственного интеллекта: проблемы и перспективы / Ю.С. Балалаева // Юридическая техника. – 2023. – № 17. – С. 620.
[16] Данные для машинного обучения «тегируются»: к каждому объекту привязывается определенный набор ключевых характеристик, описывающих его и выделяющих на фоне остальных, что необходимо для превращения объекта в информацию, понятную машине. Присваивание исходным данным той или иной категории может осуществляться вручную или автоматизировано, однако в любом случае это требует больших временных и ресурсных затрат, особенно в ситуации, когда в качестве исходных данных выступает вся система законодательства.
[17] 10. Пашенцев, Д. А. Воздействие современных цифровых технологий на содержание и характер правотворческой деятельности: теоретико-правовой аспект / Д.А. Пашенцев, М.В. Залоило // Вестник Нижегородской академии МВД России. – 2018. – № 4 (44). – С. 232–239; Косых, А.А. Перспективы использования искусственного интеллекта в правовом регулировании общественных отношений / А.А. Косых // Труды Академии управления МВД России. – 2020. – № 4 (56). – С. 30–37 и др.

Толочко, О.Н. Искусственный интеллект и нормотворчество будущего: ожидаемое и возможное / О.Н. Толочко // Юридическая техника. – 2024. – № 18. – С. 570–576.