Искусственный интеллект в правовых договорах: умные контракты и автоматизированное принятие решений.

 AI and Contract Law: Smart Contracts and Automated Decision-Making

Умные контракты, Автоматизированные системы принятия решений и Традиционное заключение контрактов

В области законодательства о контрактах три основных элемента создают действительное соглашение: предложение, принятие и намерение. Простыми словами, одна сторона делает предложение, другая его принимает, и обе стороны выражают взаимное желание заключить обязывающее соглашение. Эти элементы глубоко укоренились в человеческом взаимодействии.

Предложение:

Одна сторона предлагает выполнить определенное действие или воздержаться от него.

Принятие:

Другая сторона соглашается с условиями предложения.

Намерение:

Обе стороны должны иметь намерение заключить юридически обязывающее соглашение.

Когда речь идет об умных контрактах и системах на основе ИИ, эти традиционные принципы сталкиваются с серьезными вызовами.

Статус АИ систем: Следует ли признавать ИИ юридическими субъектами?

По мере развития искусственного интеллекта возникает значительный дебат: следует ли признавать ИИ системы юридическими субъектами,способными заключать контракты? Традиционно только люди и юридические лица, такие как корпорации, могут заключать контракты. Системы ИИ обычно рассматриваются как инструменты, и ответственность лежит на их разработчиках или пользователях.

Аргументы в пользу признания ИИ юридическими субъектами:

  • Автономия: Современные системы ИИ могут работать независимо, возникает вопрос, следует ли их привлекать к ответственности как к юридическим субъектам.
  • Ответственность: Предоставление ИИ юридического статуса может оптимизировать ответственность. Если ИИ нарушает контракт, можно ли его считать ответственным самостоятельно?
  • Эффективность: Признание систем ИИ юридическими субъектами может облегчить торговые операции. Такой подход может сократить необходимость в постоянном контроле человека в процессах, управляемых ИИ, способствуя более быстрым и эффективным операциям.

Аргументы против признания ИИ юридическими субъектами:

  • Отсутствие моральной агентности: ИИ лишен морального и этического мышления, что создает значительные проблемы, когда речь идет о юридическом лице.
  • Непредсказуемость: Системы ИИ, особенно использующие машинное обучение, могут вести себя непредсказуемо. Возложение ответственности на ИИ за такие действия вызывает сложности, поскольку даже разработчики могут испытывать трудности с пониманием решений, принимаемых их собственными созданиями.

Сбалансированный подход: Ответственность разработчиков и пользователей

На данный момент консенсус заключается в том, что ИИ не должен рассматриваться как юридический субъект. Вместо этого ответственность должна лежать на лицах или организациях, стоящих за ИИ. Такой подход сохраняет акцент на человеческой ответственности.

Меры в случае сбоя умного контракта из-за неисправности ИИ или внешнего вмешательства

Умные контракты разработаны для автоматического выполнения и минимизации человеческих ошибок. Однако эта же особенность может стать проблемой, когда умный контракт выходит из строя или подвергается вмешательству.

Проблемы, возникающие из-за сбоев ИИ

Когда ИИ допускает ошибку – будь то из-за ошибки в коде или непредвиденных обстоятельств – последствия могут быть серьезными, особенно если умный контракт выполнен неправильно.

Возможные меры могут включать в себя:

  • Судебное вмешательство: Суды могут потребоваться, чтобы остановить выполнение умного контракта в случае сбоя. Это может включать замораживание транзакций в блокчейне или аннулирование контракта в целом.
  • Форс-мажорные условия: Разработчики могут внедрить форс-мажорные условия в умные контракты для управления непредвиденными сбоями или внешними событиями. Такие условия могут позволить приостановить контракт или изменить его, если возникают определенные обстоятельства, предоставляя сторонам возможность договориться о решении.

Разрешение внешнего вмешательства

Умные контракты также уязвимы для внешних угроз, таких как хакинг или эксплуатация кода. Применение мер для урегулирования таких нарушений может быть трудным, особенно в системах, где личность сторон зачастую остается анонимной.

Потенциальные меры могут включать в себя:

  • Проверки безопасности: Регулярные проверки кода умного контракта и внедрение надежных мер безопасности могут помочь снизить риски. Например, использование многосторонних транзакций – требующих несколько одобрений перед выполнением контракта – может повысить безопасность.
  • Управление блокчейном: Можно создать структуры управления, основанные на сообществе, чтобы бороться с проблемами, когда умные контракты подвергаются воздействиям сторонних лиц. Такие системы могут отменять вредоносные транзакции или замораживать активы в ответ на манипуляции.

Вывод

Рост умных контрактов и систем автоматизированного принятия решений на основе ИИ представляет собой вызов для традиционных принципов законодательства о контрактах, особенно тех, которые касаются предложения, принятия и намерения. Вопросы ответственности и учета будут оставаться ключевыми, по мере того как эти технологии становятся более интегрированными в коммерческие транзакции.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…