Этика алгоритмов: кто несет ответственность за решения ИИ?

политологМихаил Карягин

Автономные транспортные средства, алгоритмы принятия решений в сфере здравоохранения, кредитные скоринговые системы и даже ИИ-судьи — все эти технологии уже оказывают значительное влияние на жизнь миллионов людей. В недалеком будущем законы, по которым все мы будем жить могут разрабатываться с помощью ИИ или же законотворческий процесс вовсе может быть отдан на откуп машине. Качество, вероятно, не пострадает, а быть может и станет куда выше. Однако все это актуализирует этическую дилемму: кто будет нести ответственность в случае, если ИИ допустит ошибку?

Проблема «распределенной ответственности»

Одной из ключевых сложностей является так называемый феномен «распределенной ответственности». ИИ — это не продукт одного разработчика, а результат работы множества специалистов: программистов, инженеров, специалистов по данным, а также тех, кто принимает решения о внедрении технологии. Дополнительную сложность привносят юридические и этические рамки, создаваемые государственными органами и корпоративными структурами.

Представим ситуацию с автономным автомобилем, который попадает в аварию. Кто виноват? Инженеры, разработавшие алгоритм? Дата-сайентисты, обучавшие модель на конкретных данных? Производитель, принявший решение о выпуске продукта? Или, может быть, конечный пользователь, который доверился машине? В традиционном праве подобные вопросы решаются проще: есть водитель, есть производитель техники, и есть четкие стандарты ответственности. В случае с ИИ границы размываются.

Дилемма автономного выбора

ИИ, особенно в своей продвинутой форме, способен принимать решения, которые не всегда предсказуемы для его создателей. Например, алгоритмы машинного обучения учатся на основе больших массивов данных, выявляя закономерности, которые могут быть неочевидны даже для человека. В результате ИИ принимает решения на основе статистической логики, но без учета моральных и культурных контекстов, присущих человеку.

Это особенно ярко проявляется в системах, принимающих решения в области здравоохранения. Допустим, ИИ предлагает диагноз, который оказывается неверным и приводит к трагическим последствиям. Врач, полагающийся на рекомендации ИИ, может не обладать достаточной экспертизой для критической оценки. Кто в этом случае несет ответственность — врач, доверившийся технологии, или разработчик алгоритма?

Кроме того, существенной проблемой в данной ситуации является вопрос качества данных. Если представить ИИ в качестве «черного ящика» Истона, то искажения на входе неминуемо приведут к искажениям на выходе.

Юридический аспект: нужны ли «цифровые личности»?

Один из существующих сегодня подходов — введение концепции «электронной личности» для ИИ. Это юридическая фикция, которая позволила бы рассматривать ИИ как самостоятельный субъект ответственности. Такая модель обсуждается на уровне ЕС, но вызывает множество вопросов. Может ли алгоритм, лишенный сознания и моральных ориентиров, действительно «отвечать» за свои действия? Или это лишь удобный способ переложить ответственность с человека на абстрактную сущность?

Такой подход имеет явные параллели с акторно-сетевой теорией Б.Латура, который со своими коллегами стремился преодолеть объектно-субъектную дихотомию задолго до создания первых прообразов лингвистических моделей. Подход, в целом, изящный в своем теоретическом исполнении, однако не лишенный проблем в прикладной плоскости.

Проблема в том, что подобный подход может создать юридический вакуум, когда реальные лица, принимающие решения о разработке и внедрении ИИ, будут уходить от ответственности, ссылаясь на «автономность» алгоритма. При этом проблемы обеспечения компенсаторных функций никуда не денется. ИИ-модель вряд ли может компенсировать возникший ущерб. А пострадавшие вряд ли будут удовлетворены списанием ответственности на сущность, неспособную понести ответственность в привычном понимании этого слова.

Этика алгоритмов: прозрачность и интерпретируемость

Чтобы смягчить этические риски, важно обеспечить прозрачность и интерпретируемость ИИ-систем. Это значит, что алгоритмы должны быть не просто эффективными, но и «объяснимыми». Пользователи и регулирующие органы должны понимать, на каких данных и логике основано то или иное решение.

Однако на практике это не всегда возможно. Некоторые модели, особенно те, которые используют глубокое обучение, функционируют как «черные ящики» — они показывают отличные результаты, но их внутренние механизмы остаются непрозрачными даже для разработчиков. Это ставит под угрозу не только этическую, но и юридическую устойчивость подобных технологий.

Регулирование: баланс между инновациями и ответственностью

В условиях неопределенности государства пытаются разработать законодательные рамки, которые бы сочетали поддержку инноваций с обеспечением ответственности. Например, в ЕС активно обсуждается проект закона об ИИ, который предусматривает классификацию ИИ-систем по уровню риска и накладывает строгие требования на высокорисковые технологии.

Однако существует опасность, что чрезмерное регулирование может задушить инновации, особенно в стартап-среде. В то же время недостаток регулирования создает риски для граждан и общества в целом. Баланс между этими полюсами — одна из ключевых задач современной политики в области ИИ.

Этика как процесс, а не результат

В конечном счете, этика ИИ — это не статичное понятие, а динамический процесс. Она требует постоянного пересмотра норм и практик по мере развития технологий. Вопрос об ответственности за решения ИИ не имеет простого ответа, но ясно одно: решения должны приниматься в контексте широкой дискуссии между технологами, юристами, философами и обществом в целом.

Общество должно оставаться бдительным, чтобы не позволить технологическим инновациям обогнать моральный и правовой прогресс. Все это звучит как идеальная картина мира, которая, конечно, нереализуема на практике.

Это означает, что формировать новый этический баланс будут громкие и резонансные кейсы: первый пешеход, сбитый по-настоящему беспилотным автомобилем, первый пациент, умерший на столе у ИИ-хирурга, первый заключенный, отправленный на пожизненное заключение из-за ошибки ИИ-судьи.

Михаил Карягин, заместитель директора Центра политической конъюнктуры

#МихаилКарягин