Общеизвестно, что автором самого термина «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence) является Джон Маккарти, основоположник функционального программирования, который говорил: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире» [52]. С одной стороны, это заставляет задуматься о возможности получения оригинального результата в рамках применения искусственного интеллекта.
С другой стороны, технология искусственного интеллекта воспринимается как программное обеспечение, приводящее к созданию результатов - интеллектуальной деятельности либо иного характера, позволяющее на основании определенных обобщенных данных принимать решения. Речь, например, может идти о так называемых рекомендательных системах и интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Важно иметь это в виду для того, чтобы не ассоциировать результаты применения технологии искусственного интеллекта только с значимым результатом, обладающим оригинальностью и ценностью в обороте наподобие изобретения или произведения искусства или литературы.
В целом технология искусственного интеллекта позволяет выполнять действия, основанные на расчетах, в том числе получать и анализировать информацию, обучаться за счет новых данных. Согласно Стратегии 2030, «технологии искусственного интеллекта - технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта». Необходимый комплекс технологических решений включают информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение, в котором в том числе используются методы машинного обучения, процессы и сервисы по обработке данных и выработке решений. Сегодня данная технология применяется в различных сферах деятельности человека (например, в медицине, где помогает лечить [27] или диагностировать URL: https://medvestnik.ru/content/mterviews/Tehnologii-
na-slujbe-mediciny-analitika-i-iskusstvennyi-mtellekt-protivraka.html. разного рода заболевания на транспорте путем внедрения систем Self-Driving Cars, в военной сфере при принятии решений разведки, [51] при обучении голосовых помощников URL: https://cnews.ru/articles/2019-10-02_budushchee_ и др.).
Для целей выработки адекватных правовых подходов к регулированию рассматриваемых отношений целесообразно обратиться к вопросам сути данного явления.
С точки зрения разработчиков программных алгоритмов и интеллектуальных систем, в отличие от обычных систем автоматизации процессов основные особенности и свойства систем искусственного интеллекта, выделенные М. З. Згуровским [6], состоят в следующем:
1) наличие цели или группы целей функционирования;
2) способность планирования своих действий и поиск решений задач;
3) способность к обучению и адаптации поведения в процессе работы;
4) способность работать в плохо формализованной среде, в условиях неопределенности, работать с нечеткими инструкциями;
5) способность к самоорганизации и саморазвитию;
6) способность понимать тексты на естественном языке;
7) способность к обобщению и абстрагированию накопленной информации.
В рамках технических специальностей на протяжении последнего времени сложились основные подходы к тому, как можно определить, является ли та или иная технология технологией искусственного интеллекта. Более того, интеллектуальные технологии были классифицированы в зависимости от выполняемых функций и решаемых задач на несколько различных видов.
В то же время важным представляется подчеркнуть, что технология искусственного интеллекта не является единственной в своем роде. Например, сейчас начинают искать место в системе технологий для квантового интеллекта. Альтернативой искусственному интеллекту сегодня является понятие технологии вычислительного интеллекта (computational intelligence, CI). Как показал разработчик данного понятия J. C. Bezdek, «система является интеллектуальной вычислительной, если она: оперирует только с цифровыми данными; имеет компоненты распознавания образов; не использует знания в смысле искусственного интеллекта и проявляет: а) вычислительную адаптивность; б) вычислительную отказоустойчивость; в) уровень ошибок, аппроксимирующий характеристики человека» [29]. Основные особенности и свойства моделей вычислительного интеллекта, отличающие их от экспертных и прогностических систем, [50, р. 737], изложены в работе М. З. Згуровского и Ю. П. Зайченко [6]. Являясь альтернативой классическому искусственному интеллекту, основанному на строгом логическом выводе, вычислительный интеллект опирается на эвристические алгоритмы, используемые, например, в нечеткой логике, искусственных нейросетях, эволюционном моделировании [54]. Основой развития вычислительных алгоритмов является разработка алгоритмических моделей для решения сложных задач высокой размерности. Это относится к области интеллектуальных алгоритмов (intelligence algorithms) на основе моделирования биологических интеллектуальных естественных систем [40]. Данное направление включает следующие основные парадигмы: искусственные нейронные сети (artificial neural networks), эволюционные вычисления (evolutionary computation), роевый интеллект (swarm intelligence), нечеткие системы (fuzzy systems) и искусственные иммунные системы (artificial immunesystems).
В целом, насколько можно судить, вместе с логикой и дедуктивным выводом, экспертными системами, машинным обучением интеллектуальные алгоритмы формируют общее направление - «Искусственный интеллект». Каждая из парадигм вычислительного интеллекта основана на моделировании свойств естественных биологических системiskusstvennogo_intellekta. [21]. Таким образом, мы видим, что искусственный интеллект представляет собой лишь одну из технологий интеллектуальных систем. Однако иногда по своим проявлениям и качествам и искусственный интеллект, в понимании Дж. Маккарти и его последователей, и вычислительный интеллект, и возможные иные технологии воспринимаются предпринимателями, бизнесом, потребителями, маркетологами, юристами как общее понятие для данной технологии. Это дает нам возможность говорить о создании некоего общего подхода в правопорядке для решения прикладных и доктринальных задач.
Таким образом, к технологиям искусственного интеллекта с точки зрения технических наук относятся самые разные интеллектуальные системы и алгоритмы. Результаты их использования также могут быть различны. Очевидно, что сейчас науки и техника находятся еще не на той ступени своего развития, чтобы создать четкую и устойчивую классификацию в исследуемой сфере. Для правоведения это означает, что проблемы будут появляться. Однако уже сейчас часть из вопросов может быть решена с применением известных правовых механизмов, а часть - вообще не является новой, просто не была столь актуальной в связи с неразвитостью и отсутствием широкого распространения технологий искусственного интеллекта.
Юридическая квалификация результатов применения технологии искусственного интеллекта
В Стратегии 2030 раскрывается понятие искусственного интеллекта как «комплекса технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека».
ления моделируют естественную эволюцию и формализуют основные законы генетики; роевый интеллект моделирует социальное поведение организмов, которые живут колонией (роем, стаей и т.п.), искусственные иммунные системы моделируют основные принципы биологических иммунных систем; нечеткие системы основаны на исследованиях взаимодействия организмов с окружающей средой. Искусственные нейронные сети являются первой попыткой моделирования интеллектуальных свойств биологических систем.
С юридической точки зрения все перечисленные компоненты имеют различный правовой режим и их применение порождает соответствующие правовые последствия, на которых и хотелось бы подробнее остановиться в данной работе.
Так, понятие результата интеллектуальной деятельности человека наполнено вполне конкретным содержанием. Согласно статье 1225 ГК РФ, результатами интеллектуальной деятельности являются произведения, программы для ЭВМ, базы данных, исполнения, фонограммы, сообщение в эфир или по кабелю, из обретения, полезные модели, промышленные образцы, селекционные достижения, топологии интегральных микросхем, секреты производства. Не отнесены к результатам интеллектуальной деятельности, а только приравнены к ним средства индивидуализации юридических лиц, товаров, работ, услуг и предприятий. Результатам интеллектуальной деятельности предоставляется правовая охрана как объектам интеллектуальной собственности.
Следовательно, если в итоге применения комплекса технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека, мы получим результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека, то встанем перед вопросом о возможности распространения режима объектов интеллектуальной собственности на такие результаты.
Сегодня бизнес-сообщество крайне заинтересовано в том, чтобы можно было не только монетизировать свои разработки по созданию программ и систем искусственного интеллекта, но и зарабатывать на результатах деятельности роботов [5]. Так называемый сверхразумный искусственный интеллект стоит на ступень выше человеческого. Ник Бостром описывает его следующим образом: это «интеллект, который намного умнее, чем лучший человеческий мозг, практически во всех областях, в том числе в научном творчестве, общей мудрости и социальных навыках» URL: https://geektimes.com/post/286306/.. Созданные с помощью алгоритмов объекты легче учитывать, контролировать, открывать доступ и получать прибыль. Развитие робототехники и технологий искусственного интеллекта является весьма затратным. Инвесторы заняты активным поиском механизмов защиты результатов применения своих разработок в сфере технологии искусственного интеллекта. Не случайно в отчете Всемирной организации интеллектуальной собственности «Технологические тренды 2019: искусственный интеллект» было отмечено, что с 1950-х гг. ХХ века, когда впервые появились системы искусственного интеллекта, было подано около 340 000 связанных с данными системами изобретений и размещено более 1,6 миллиона научных публикаций патентной информации. В настоящее время машинное обучение является доминирующей технологией искусственного интеллекта, которая раскрыта в патентах и включена в более чем треть всех запатентованных изобретений [60, рр. 15, 17].
В отдельных странах законодатель и общество готовы признать притязания заинтересованных лиц. В некоторых случаях речь идет о поддержке компаний, инвестирующих в умных роботов, и предоставлении им налоговых и иных льгот, как в Южной Корее О содействии развитию и распространению умных роботов: Закон Южной Кореи от 28 марта 2008 г. № 9014 / пер. А. Незнамова, М. Ивановой для Исследовательского центра проблем регулирования робототехники и ИИ robopravo.ru. [(с) Незнамов А.В., 2017]. URL: http://robopravo.ru/matierialy_ dlia_skachivaniia#ul-id-2-3. и Китае. В других - о признании смежных прав на результаты деятельности систем искусственного интеллекта, поскольку они не отвечают признакам охраноспособности произведения, созданного исключительно творческим трудом человека. При этом многие создатели сложных интеллектуальных систем и их владельцы заинтересованы в коммерциализации не только самой программы для ЭВМ, созданной на основе применения своих разработок, но и результатов применения соответствующего программного обеспечения. Таким образом, разработчиками систем искусственного интеллекта сформирован заказ на получение легальной возможности охранять результаты деятельности системы искусственного интеллекта.
Процесс легализации прав разработчиков и пользователей на результаты применения технологии искусственного интеллекта идет медленно. В Стэнфордском университете не так давно обсуждались последствия применения искусственного интеллекта для права интеллектуальной собственности [41]. Исследователи констатировали, что все более сложные системы самообучения, которые могут давать инновационные или творческие результаты, становятся частью повседневной жизни. Кажется очевидным, что в ближайшем будущем могут появляться произведения и изобретения без существенного участия человека. Новые продукты уже разрабатываются в так называемых интеллектуальных лабораториях без значительного вмешательства человека, а только с помощью программ самообучения [53, pp. 429]. Известным примером в данной области является созданный с применением технологии искусственного интеллекта «Портрет Эдмонда Белами», который был продан за 432 500 долл. в аукционном доме Christie's [33].
В то же время в США было выявлено, что, хотя интеллектуальное программное обеспечение является важным фактором развития американской культуры, половина респондентов считают, что Бюро по охране авторских прав США не готово бороться с притоком произведений, созданных на компьютере [47]. Этот вывод был сделан на основе опроса 57 ученых, занимающихся проблемами искусственного интеллекта, экспертов в области технической политики и исследователей авторского права, с помощью опроса и вопросника.