Анализ судебной практики установления обстоятельств в случаях противоправного распространения генеративного контента, созданного с помощью технологий искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье авторами рассматриваются различные случаи из судебной и следственной практики, связанные с противоправным распространением и использованием генеративного контента, созданного с помощью технологий искусственного интеллекта. Особое внимание уделено вопросам доказывания факта фальсификации цифровых продуктов, созданных нейросетями, включая голосовые и графические дипфейки. Анализируются правовые, технологические аспекты использования таких доказательств в судебных разбирательствах. Авторы также подчёркивают, что определение дипфейка в действующем законодательстве отсутствует, а без этого не представляется возможным говорить о модернизации отечественного законодательства. С учётом темпов развития технологий искусственного интеллекта необходимо законодательно закрепить определение дипфейка. В контексте стремительного развития технологий искусственного интеллекта следует предложить нормативное регулирование дипфейков с учётом правовых пробелов, которые сопровождают современный уровень развития искусственного интеллекта, и угроз, которые уже являются реальными, что подтверждается рассмотренной судебной практикой. Обоснована необходимость создания набора данных для проведения экспериментальных фоноскопических исследований фонограмм с записями, клонированных с использованием нейросетей голосов.    Методологическую основу исследования составляют всеобщий диалектический метод, общенаучные (описание, сравнение, обобщение, моделирование и др.) и частнонаучные методы. Новизна исследования заключается в выявлении и систематизации ключевых проблем, связанных с проведением судебных экспертиз и правовым регулированием генеративного контента. В работе представлены рекомендации по совершенствованию законодательных норм и экспертных методик (на примере судебной фоноскопической экспертизы), включая необходимость создания специализированных баз данных и научно-методических подходов для исследования генеративного контента. Выводы статьи подчеркивают значимость разработки стандартов для диагностики факта использования генеративного искусственного интеллекта при создании цифровых продуктов, а также необходимость повышения квалификации экспертов, осуществляющих производства судебных экспертиз в отношении подобных объектов. Полученные результаты могут быть использованы для формирования более эффективных механизмов правового реагирования на вызовы, связанные с технологиями искусственного интеллекта.

Об авторах

Николай Филиппович Бодров

Московский государственный юридический университет имени О.Е Кутафина (МГЮА)

Email: bodrovnf@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9005-3821
доцент; кафедра судебных экспертиз;

Антонина Константиновна Лебедева

Московский государственный юридический университет имени О.Е. Кутафина

Email: tonya109@yandex.ru
доцент; кафедра судебных экспертиз;

Список литературы

  1. Бодров Н.Ф., Лебедева А.К. Понятие дипфейка в российском праве, классификация дипфейков и вопросы их правового регулирования // Юридические исследования. 2023. № 11. С. 26-41. doi: 10.25136/2409-7136.2023.11.69014 EDN: DYIHIR URL: https://e-notabene.ru/lr/article_69014.html
  2. Pfefferkorn R. «Deepfakes» in the Courtroom. Rochester // Boston University Public Interest Law Journal. Vol. 29. 2020. No. 2. Pp. 244-276. Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4321140.
  3. Парыгина Н. Н. Латентная диффамация: правонарушение с «творческим» подходом // Закон. 2024. № 7. С. 171-180. doi: 10.37239/0869-4400-2024-21-7-171-180.
  4. Мыскина К. М. О некоторых проблемах оплаты судебных экспертиз в гражданском процессе // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). 2024. № 3(115). С. 137-143.
  5. Chingovska I. et al. The 2nd competition on counter measures to 2D face spoofing attacks // Proc. IAPR Int. Conf. Biometrics (ICB), Jun. 2013. Pp. 1–6. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/303156337_The_2nd_competition_on_counter_measures_to_2D_face_spoofing_attacks.
  6. Frisella M. et al. Quantifying Bias in a Face Verification System // Computer Sciences & Mathematics Forum. 2022 volume 3. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/360168993_Quantifying_Bias_in_a_Face_Verification_System
  7. Yucer S. et al. Exploring Racial Bias within Face Recognition via per-subject Adversarially-Enabled Data Augmentation // IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). 2020. Pp. 83-92. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/340805716_Exploring_Racial_Bias_within_Face_Recognition_via_per-subject_Adversarially-Enabled_Data_Augmentation
  8. Алихаджиева И. С. О новых способах совершения преступлений с использованием персональных данных // Вестник Прикамского социального института. 2024. № 1 (97). C. 22–30.
  9. Бодров Н.Ф., Лебедева А.К. Понятие дипфейка (deepfake) в российском праве, его классификация и проблемы правового регулирования // Юридический вестник ДГУ. 2023. Т 48, № 4(68). С. 173-181.
  10. Поздняк И. Н. Цифровые угрозы в современном мире: технология deepfake // Судебная экспертиза Беларуси. 2024. № 2(19). С. 72-77.
  11. Paulo Max Gil Innocencio Reis, Rafael Oliveira Ribeiro. A forensic evaluation method for DeepFake detection using DCNN-based facial similarity scores // Forensic Science International, 2024. Volume 358. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111747. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0379073823001974.
  12. Öztürk S. B., Özyer B. and Temiz Ö. Detection of Voices Generated by Artificial Intelligence with Deep Learning Methods // 32nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Mersin, Turkiye, 2024. Pp. 1-4, doi: 10.1109/SIU61531.2024.10601078. Retrieved from https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10601078.
  13. Бодров Н. Ф., Лебедева А. К. Дипфейк как объект судебной экспертизы // Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы: сборник докладов Научно-практической конференции с международным участием. Нижний Новгород: ННГУ, 2024. С. 42-50.
  14. Зубов Г. Н., Зубова П. И. Фальсификация звуковой информации с использованием технологий искусственного интеллекта. Особенности технического исследования //Вестник криминалистики. 2023. № 3. C. 5-26.
  15. Спиридонов М. С. Технологии искусственного интеллекта в уголовно-процессуальном доказывании // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1, № 2. С. 481-497. doi: 10.21202/jdtl.2023.20

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).