Правовое регулирования искусственного интеллекта, роботов и объектов робототехники как условие формирования экономического лидерства в России

Нельзя не отметить и обратную тенденцию. Риски, генерированные правовыми актами в области использования информационных и инфокоммуникационных технологий, порождают экономические, социальные, экологические и политические деформации.

В Российской Федерации в целом ряде законов и подзаконных нормативных правовых актов содержатся нормы, предусматривающие анализ, оценку, прогнозирование и минимизацию рисков в различных сферах общественных отношений.

При этом базовым нормативным правовым актом в части государственного управления рисками в Российской Федерации является Федеральный закон от 28 июня 2014 г. № 172‐ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» [29]. Данный закон регулирует отношения, возникающие между участниками стратегического планирования в процессе целеполагания, прогнозирования, планирования и программирования социально-экономического развития Российской Федерации, субъектов Российской Федерации и муниципальных образований, отраслей экономики и сфер государственного и муниципального управления, обеспечения национальной безопасности Российской Федерации, а также мониторинга и контроля реализации документов стратегического планирования.

Согласно пункту 5 статьи 3 указанного Федерального закона, «прогнозирование – деятельность участников стратегического планирования по разработке научно обоснованных представлений о рисках социально-экономического развития, об угрозах национальной безопасности Российской Федерации, о направлениях, результатах и показателях социально-экономического развития Российской Федерации, субъектов Российской Федерации и муниципальных образований». В пункте 21 статьи 3 стратегический прогноз Российской Федерации понимается как «документ стратегического планирования, содержащий систему научно обоснованных представлений о стратегических рисках социально-экономического развития и об угрозах национальной безопасности Российской Федерации». Статья 7 вышеуказанного Федерального закона в числе принципов стратегического планирования выделяет принцип реалистичности, смысл которого определяется следующим образом: «при определении целей и задач социально-экономического развития и обеспечения национальной безопасности Российской Федерации участники стратегического планирования должны исходить из возможности достижения целей и решения задач в установленные сроки с учетом ресурсных ограничений и рисков» (пункт 9 статьи 7). Статья 16 определение рисков при достижении целей социально-экономического развития Российской Федерации и целевых показателей на долгосрочный период, с учетом задач обеспечения национальной безопасности Российской Федерации, установлено в качестве требования к подлежащей к разработке каждые 6 лет Стратегии социально-экономического развития Российской Федерации (подпункт 2 пункта 7 статьи 16). Стратегический прогноз Российской Федерации, разрабатываемый по поручению Президента Российской Федерации на двенадцать и более лет Правительством Российской Федерации, также должен включать «оценку рисков социально-экономического развития и угроз национальной безопасности Российской Федерации» (подпункт 1 пункта 2 статьи 23), разработку «оптимального сценария преодоления рисков и угроз с учетом решения задач национальной безопасности Российской Федерации» (подпункт 3 пункта 2 статьи 23). В числе основных задач мониторинга реализации документов стратегического планирования заявлены «проведение анализа, выявление возможных рисков и угроз и своевременное принятие мер по их предотвращению» (подпункт 6 пункта 2 статьи 40) [29].

Помимо вышеозначенного Федерального закона, нормы, предусматривающие необходимость управления рисками, встречаются, хотя и нечасто, в других нормативных правовых актах [30, 31, 32, 33, 34].

На необходимость учета рисков в различных сферах неоднократно обращал внимание Президент Российской Федерации в своих ежегодных посланиях. Так, в Послании Федеральному Собранию от 20.02.2019 Президент РФ подчеркнул, что «работать на стратегические цели необходимо уже сегодня… Мы обязаны двигаться только вперед, постоянно набирая темп этого движения» [35]. В монографии А.О. Турганбаева при исследовании перспектив развития административно-правового обеспечения стратегического планирования в государственном управлении сделан вывод о технологическом отставании России по внедрению новейших технологий в стратегическое планирование от государств как англосаксонской правовой системы (Австралия, Великобритания, Канада, США), так и некоторых государств Азиатско-Тихоокеанского региона (Китай, Сингапур, Таиланд, Южная Корея, Япония) [36, c. 144]. Только благодаря задействованию современных информационных и инфокоммуникационных технологий и систем искусственного интеллекта в стратегическом планировании, возможно, достичь главной цели государства – улучшение условий жизнедеятельности людей и повышение комфорта жизненной среды. Однако предвидеть многие риски, вызовы и проблемы, возникающие с использованием этих технологий будущего необходимо уже сейчас.

Риски использования киберфизических систем (КФС)

Отечественными учеными Куприяновским В.П., Намиотом Д.Е., Синяговым С.А. отмечено, что современные КФС «интегрирует в себе кибернетическое начало, компьютерные аппаратные и программные технологии, качественно новые исполнительные механизмы, встроенные в окружающую их среду и способные воспринимать ее изменения, реагировать на них, самообучаться и адаптироваться» [37, c. 22]. При этом неотъемлемым свойством КФС является связанность их физических компонентов посредством инфокоммуникационных технологий [38]. КФС соединяет физические процессы производства или иные другие процессы программно-электронными системами (к примеру, систему управления распределения электроэнергии), реализуемые путем непрерывного управления [39]. Это является отличительной чертой КФС и в то же время их слабым местом. Возможность удалённого доступа к физическим компонентам (оборудованию, автомобилям, кардиостимуляторам) даёт злоумышленнику возможность перехватить управление над ними. Таким образом, возникает риск, связанный с возможностью несанкционированного доступа, перехвата и злоумышленного изменения процесса управления физическим компонентом.

К примеру, в 2009 году вредоносное программное обеспечение Stuxnet вывело из строя центрифуги на иранском заводе по обогащению урана. В результате атаки иранская атомная промышленность была отброшена на несколько лет назад. В 2019 году атаке подверглась энергетическая система Венесуэлы. Злоумышленники получили контроль над системой управления электроснабжением в столице Венесуэлы и над системой управления гидроэлектростанции имени Симона Боливара и дистанционно отключили электрическую сеть. В результате атаки половина страны осталась без света.

Риск проникновения злоумышленника в киберфизическую систему не ограничивается одним ущербом экономике и промышленности государства. Последствием атаки на КФС может стать и смерть человека. Так, в проведённых в лабораторных условиях экспериментах исследователи продемонстрировали возможность удалённого доступа к кардиостимуляторам и изменения режима их работы, в результате чего человек, которому они имплантированы, может умереть. Также проводились эксперименты по получению удалённого доступа к системе управления автомобилем. Марин Ивезич, эксперт по информационной безопасности, указывают на трудность обнаружения следов таких атак. По мнению специалистов, криминалисты, расследующие подобные инциденты, «скорее всего, не обратят внимание на немногочисленные оставленные следы и сочтут смерть случайной» [40].

Итак, первый критерий классификации рисков использования КФС можно сформулировать как риск нанесения ущерба от несанкционированного доступа к удалённым устройствам (физическим компонентам) и их потенциальной злоумышленной компрометации.

Вторым критерием классификации рисков зачастую выступают три известных свойства информации: конфиденциальность, целостность, доступность (в английской номенклатуре – «CIA»: Confidentiality, Integrity, Availability).

По критерию CIA риски классифицируются в зависимости от влияния на вышеперечисленные свойства информации:

• Риск нарушения конфиденциальности информации в киберфизических системах;

• Риск нарушения целостности информации в киберфизических системах;

• Риск нарушения доступности информации в киберфизических системах.

При этом не без основания подчёркивается, что в киберфизических системах наибольшую опасность представляют риски целостности и доступности информации [41, 42]. Например, если злоумышленник получит доступ к информации, которая содержится в кардиостимуляторе, он сможет узнать ритм работы сердца, о возможных нарушениях в его работе, повседневном графике человека. Эта информация хоть и является персональными данными и охраняется законом, но нарушение её разглашение не так опасно, как нарушение целостности и доступности информации в кардиостимуляторе, которая может привести к сбоям в его работе или вообще к выводу прибора из строя, что для человека может иметь весьма трагичные последствия. Классификация рисков по свойствам информации является достаточно условной, так как многие угрозы воздействуют сразу на несколько вышеперечисленных свойств информации.

К тому же эксперты в области информационной безопасности сходятся во мнении, что общепринятая классификация рисков по свойствам информации не является исчерпывающей при использовании КФС. Так, Хью Бойз, руководитель отдела по кибербезопасности Института техники и технологий (Institution of Engineering and Technology), выделяет ещё два значимых для КФС свойства: управляемость/контроль и полезность [43]. В случае нарушения управляемости оператор системы, хотя может и видеть наличие проблемы, но исправить ситуацию будет уже не способен. В случае нарушения контроля за системой, оператор, даже имея возможность воздействовать на систему, не будет получать корректные сведения о её состоянии. Обращая внимания на полезность, как на свойство ХВС, Хью Бойз, приводит в пример потерю космического аппарата, целью которого был сбор климатической информации о Марсе. В ходе его разработки одна проектная группа внедрила систему, использующую метрические единицы измерения (км/ч), а другая группа использовала имперские единицы измерения (миль/час). В результате аппарат неправильно вошёл в атмосферу Марса и был уничтожен.

Вышеописанные риски с уверенностью могут быть применены к роботам и объектам робототехники, ведь роботы являются разновидностью КФС.

Риски использования роботов и объектов робототехники

Несмотря на то, что роботы хоть и могут действовать в определённой степени автономно, им всё же необходимы каналы связи с оператором. Возможность действовать полностью автономно у роботов может появиться только после внедрения в них технологий ИИ. Но этот шаг может принести даже больше рисков от использования роботов, чем имеется в настоящий момент. Однако, перейдём к рассмотрению роботов, как разновидности КФС.

Самой распространённой классификацией рисков использования роботов, соответственно, является вышеописанная при использовании КФС классификация рисков по свойствам информации: конфиденциальности, целостности и доступности. Анализируя разновидности рисков, эксперты по информационной безопасности акцентируют внимание на возможности утраты конфиденциальности бесед и тайны частной жизни в результате использования роботов. Хоть проблема утечки информации не является самой опасной для промышленных роботов и кардиостимуляторов, она является достаточно распространённой для роботов, использующихся в бытовых целях. В условиях домашнего использования роботов, когда отказ машины не приведёт ни к чему критичному, кроме чувства впустую потраченных денег, именно риск нарушения тайны частной жизни может иметь наибольшую опасность. Так, президент фонда «prpl Foundation» Арт Свифт утверждает, что производители роботов, спеша выйти на рынок со своей моделью, зачастую забывают об обеспечении безопасности своих изделий, результатом чего может стать утечка информации [44].

Не гораздо дальше в плане обеспечения безопасности ушли и производители промышленных роботов. В отчёте Trend Micro, компании, специализирующейся на обеспечении информационной безопасности, приведены результаты исследования роботов, предназначенных для промышленного производства от ряда известных производителей на предмет их информационной безопасности [45]. В результате исследования специалисты пришли к выводу, что все испытуемые роботы уязвимы к атаке извне. По мнению Дэна Вебера, технического директора компании Mocana: «Один из самых тревожных выводов в докладе Trend Micro об уязвимостях роботов, используемых в производстве – это то, как легко хакерам, в данном случае “исследователям”, обнаружить незащищённые промышленные устройства онлайн» [46]. Тревожно это потому, что злоумышленникам не составит труда не только проникнуть в сеть предприятия, но даже найти уязвимые точки для проникновения.

Кроме классификации рисков по свойствам информации существует также классификация рисков по видам атак, которые возможны в отношении роботов:

• Риск атаки, модифицирующей намерение. Это атака, направленная на искажение сообщений, передающихся к роботу. Она может преследовать цель, как изменения поведения робота, так и вывода его из строя. К данному типу атак так же относится и, так называемая, атака «отказа в обслуживании» (Denial of Service). Смысл данной атаки заключается в том, что робот оказывается перегружен входным трафиком. В результате чего происходит или остановка его работы, или задержка в реакции на поступающие команды

• Риск атаки, манипулирующей намерением. Это атака, направленная на модификацию сообщений, передающихся от роботов. Цель данной атаки очевидна – исказить сведения о состоянии машины.

• Риск захватывающей атаки. Это атака, в ходе которой злоумышленник полностью берёт под контроль связь между роботом и его оператором [47].

Вышеописанные классификации рисков сформированы исключительно через призму информационной безопасности. И это оправдано для КФС и роботов, которые согласно приведенным в начале раздела данного отчета понятиям являются просто машинами (или совокупностью машин) и представляют опасность только в случае их неисправной работы, вызванной внутренним сбоем или вмешательством извне.

Такие риски будут являться специфическими, и они могут зависеть от конкретного роботизированного устройства или применяемой инфокоммуникационной технологий в КФС.

В Российской Федерации принят ряд национальных стандартов, устанавливающих требования по безопасности эксплуатации роботов с учетом оценки рисков их использования. К примеру, в «ГОСТ Р 60.1.2.1—2016/ ИСО 10218—1:2011. Национальный стандарт Российской Федерации. Роботы и робототехнические устройства. Требования по безопасности для промышленных роботов. Часть 1. Роботы» [48] в приложении А в форме таблицы приведен список существенных опасностей для робота и его подсистем, состоящий из 10 типов или групп опасностей (механические, электрические, термические, эргономические; опасности от шума, вибраций, излучения, материалов/веществ; опасности, связанные с внешней средой, в которой используется машина; комбинации опасностей). Чтобы идентифицировать любые опасности, которые могут возникнуть, должен быть осуществлен анализ опасностей.

Общая оценка рисков должна быть выполнена для всех опасностей, выявленных при идентификации опасностей.

В «ГОСТ Р 60.2.2.1—2016/ИСО 13482:2014. Национальный стандарт Российской Федерации. Роботы и робототехнические устройства. Требования по безопасности для роботов по персональному уходу» список существенных опасностей роботов, предназначенных для персонального ухода, содержит 85 разновидностей. Данным стандартом предусмотрена общая оценка рисков, включающая не только идентификацию опасности с целью выявления любых опасностей, которые могут возникнуть для конкретного робота по персональному уходу, но и оценку рисков. При этом оценка риска должна быть выполнена для всех опасностей, выявленных при идентификации опасностей, «с обращением особого внимания на разные ситуации, в которых робот по персональному уходу может контактировать с объектами, связанными с безопасностью.

После того как все меры по безопасности конструкции и защите приняты, должен быть оценен остаточный риск робота по персональному уходу и должно быть обосновано, что этот риск снижен до приемлемого уровня» [49].

Благодаря системе технического нормирования [50] можно своевременно и гибко регулировать со стороны государства риски использования роботов и объектов робототехники.

Риски использования искусственного интеллекта (ИИ)

ИИ представляет собой совершенно новую сущность, субстанцию, одно только использование которого уже рождает множество этических, правовых и технических проблем. В отличие от роботов и киберфизических систем ИИ способен самостоятельно принимать решения и самообучаться. Негативные последствия от функционирования ИИ могут быть результатом не только откровенной ошибки при его разработке, иногда такие последствия становятся результатом самостоятельных действий ИИ, разработчики которого даже не могли их предугадать. В связи с этим использование ИИ само по себе может нести определённые угрозы, которые необходимо учитывать.

Как правило, риски использования ИИ подразделяют на общие и применительно к сфере информационной безопасности.

В подготовленном исследователями Оксфордского университета докладе под редакцией Пьерлуиджи Поганини, посвящённом основным угрозам человечеству, ИИ входит в число 12 рисков, которые потенциально могут уничтожить человеческую расу [51].

Данные риски в докладе классифицированы по 4 группам: Текущие риски; Внешние риски; Развивающиеся риски; Риски глобальной политики.

К первым исследователи отнесли глобальное потепление и угрозу ядерной войны. Ко вторым – возможность столкновения Земли с астероидом. Под рисками глобальной политики исследователи понимают риски, связанные с глобальным правительством. К развивающимся рискам были отнесены риски, создающиеся руками человека, как, например, синтетическая биология и ИИ. Относительно ИИ в докладе поддерживается следующее мнение: «Искусственный интеллект, похоже, обладает огромным потенциалом для целенаправленной работы по уничтожению человеческой расы. Хотя, синтетическая биология и нанотехнологии наряду с искусственным интеллектом могут стать ответом на многие существующие проблемы, однако, при неверном использовании, это, вероятно, может быть худшим инструментом против человечества» [51].

Анализируя риски использования ИИ, следует четко разграничивать понятия «сильного искусственного интеллекта» и «слабого искусственного интеллекта». Сильный ИИ – это интеллект, который подобно человеческому, может решать различные задачи, мыслить, адаптироваться к новым условиям [52]. То есть, по сути, интеллект, способный выполнять все те же функции, которые выполняет интеллект человека. На данный момент такого интеллекта не существует. Существует лишь слабый ИИ – интеллект, способный выполнять узкоспециализированные задачи [52].

Несмотря на то, что сильный ИИ – вещь из разряда фантастики, многие исследователи склонны считать, что его разработка вполне возможна. По мнению экспертов «Центра изучения экзистенциальной угрозы» при Кембриджском университете создание «сверхразума» возможно уже в этом столетии [53]. В связи с этим эксперты Центра отмечают наиболее высокие риски, связанные с таким ИИ. Они их разделяют на риски, связанные с несчастными случаями (safety risks), и на риски, связанные со злоупотреблением таким ИИ (security risks). К первым они относят возможность выхода из строя ИИ со всеми вытекающими катастрофическими последствиями (особенно, в случае если от функционирования ИИ зависит работа критически важной инфраструктуры). Ко вторым отнесены угроза попадания технологий в руки «плохих актёров» на международной арене и угроза дестабилизирующей гонки вооружений в области ИИ[2]. О рисках внедрения сильного ИИ можно много рассуждать, но это имеет мало практического смысла, так как, о чём уже говорилось выше, данные технологии отсутствуют в настоящее время. Поэтому перейдём к рискам использования слабого ИИ.

Так, эксперты говорят о возможности манипуляции общественным мнением посредством искусственного интеллекта [54]. Медиа-ресурсы уже давно и достаточно успешно используют автономные алгоритмы для целевого маркетинга. Но, если ИИ умеет подбирать интересующие пользователя товары, он также может, используя определённые личные данные, представить ему необходимую информацию в том виде и в том формате, в котором он сочтёт её наиболее достоверной, тем самым манипулируя восприятием пользователя.

Риск манипулирования общественным мнением вытекает из риска вторжения в личную жизнь пользователя посредством ИИ. Жизнь современного человека и так находится под постоянным присмотром различных систем сбора и анализа данных, начиная с сервисов целевой рекламы, и заканчивая камерами видеонаблюдения, которыми оборудованы все крупные мегаполисы. ИИ, в свою очередь, является эффективным инструментом для анализа всей собираемой информации. Аккумулируя информацию из нескольких источников, искусственный интеллект может достаточно точно формировать психологический и поведенческий портрет человека. Определять сферу его интересов, круг общения и многое другое. Сбор подобной информации о человеке может принести не только внутренний дискомфорт, но и определённые негативные материальные последствия. Например, в Китае уже введена система социального кредитования, согласно которой каждому гражданину присвоен личный балл на основании его поведения. Система оценивает надёжность граждан Китая по разным критериям, в том числе, по тому, ходят ли они по улице, покупают ли китайские товары, что они размещают в интернете. Люди с высокими баллами получают право получить скидки на счета по электроэнергии или лучшие процентные ставки по вкладам. Граждане с низким рейтингом наоборот ограничиваются в правах. Например, по некоторым данным, им может быть ограничен высокоскоростной интернет. По сведениям CBS почти 11 миллионов китайцев из-за введения рейтинга кредитования не смогут воспользоваться услугами авиаперевозчиков, а 4 миллиона – поездами [55]. В связи с этим отмечается такой риск использования ИИ как риск дискриминации.

Также эксперты отмечают ещё и риск несогласованности целей машин и людей. Связан он, тем, что команды, в которые человек закладывает определённый смысл, могут быть совершенно по-иному интерпретированы машиной. Например, команда «доставь меня в аэропорт как можно быстрее» может иметь крайне негативные последствия. Если не уточнить, что нужно соблюдать правила дорожного движения, так как человеческая жизнь ценнее потерянного времени, то ИИ может дословно исполнить указание и оставить за собой шлейф несчастных случаев и аварий.

Наносить вред ИИ может не только в результате недоработок разработчиков и неверной интерпретации команд, но и в результате определённого внешнего воздействия. Для того чтобы оценить опасность такого негативного влияния извне на ИИ обратимся к рискам использования ИИ с позиции информационной безопасности.

Но прежде следует сказать, что ИИ – это инструмент, средство достижения тех или иных целей и, соответственно, он, как и любой другой инструмент, может использоваться как в общественно полезных целях, так и в преступных целях. Специалисты в области информационной безопасности ожидают, что уже в ближайшем будущем ИИ может появиться на вооружении киберпреступников. Об этом, в частности, говорит Дэвид Капуано, коммерческий директор компании BluVector, занимающейся разработками решений в области кибербезопасности [56]. Эксперт предупреждает об опасности проведения злоумышленниками более мощных и неуловимых атак с использованием технологий ИИ. По мнению Д. Капуано, несмотря на то, что сейчас технологии осуществления атак с использованием ИИ находятся в зачаточном состоянии, в ближайшее время они будут стремительно развиваться. Способствовать этому будет увеличение потенциальной прибыли в результате проведения подобных атак и то, что между киберпреступниками налажен более активный обмен информацией и инновациями, чем между теми, кто им противостоит.

Эксперты предполагают, что ИИ может найти применение при осуществлении преступниками фишинговых атак (то есть, атак, направленных на обман пользователя, в результате чего он либо передаёт конфиденциальную информацию злоумышленнику, либо загружает вредоносное программное обеспечение на своё устройство). ИИ может способствовать автоматизации таких атак или упростить их проведение путём, например, синтезирования голоса человека [57]. Злоумышленники могут использовать ИИ также для поиска уязвимостей и для автоматизированного использования обнаруженных уязвимостей. Стоит подчеркнуть, что и сейчас существуют инструменты, автоматизирующие вышеуказанные процессы, однако, в случае использования ИИ, процесс поиска уязвимостей и их эксплуатации будет происходить совершенно в других масштабах и на совершенно ином уровне. В случае злонамеренного использования технологий ИИ возможно распространение ботнетов (компьютерных сетей, состоящих из устройств, зараженных вредоносным программным обеспечением, позволяющим использовать данные устройства в своих целях) без единого сервера управления. Борьба с такими ботнетами значительно усложнится, ведь обычно используемая тактика отключения управляющего сервера по отношению к таким ботнетам будет неэффективна. ИИ может быть использован для координации работы в автоматическом режиме обычных ботнетов, позволяя значительно расширить масштаб хакерских атак, в которых задействуются данные ботнеты. По мнению экспертов в области информационной безопасности серьёзную опасность представляет возможность создания искусственным интеллектом новых образцов вредоносного программного обеспечения. ИИ, анализируя недостатки вредоносного программного обеспечения, созданного человеком, способен сгенерировать более продвинутые его формы, значительно затрудняя обнаружение и нейтрализацию таких программ [58]. Кроме того, используя ИИ для разработки вредоносного программного обеспечения, киберпреступники могут сделать его устойчивым к сканированию тем искусственным интеллектом, задачей которого является обнаружением вредоносных программ [59].