Понятие дипфейка в российском праве, классификация дипфейков и вопросы их правового регулирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье авторами рассматриваются вопросы правового регулирования дипфейков в Российской Федерации. Правовое регулирование дипфейков не успевает за темпами развития технологий искусственного интеллекта. Авторы подчёркивают, что определение дипфейка в действующем законодательстве отсутствует, а существующие в научных работах формулировки крайне противоречивы по своей сути. С учётом темпов развития технологий искусственного интеллекта необходимо законодательно закрепить определение дипфейка. Авторы отмечают, что классификация дипфейков имеет принципиально важное значение для правового регулирования данных технологий. По результатам анализа современных нейросетей предлагается видовая классификация дипфейков. В контексте стремительного развития технологий искусственного интеллекта необходимо должным образом осмыслить нормативное регулирование дипфейков с учетом правовых пробелов, которые сопровождают современный уровень искусственного интеллекта, и потенциальных угроз, которые становятся всё более реальными.  Методологическую основу исследования составляют всеобщий диалектический метод, общенаучные (описание, сравнение, обобщение, моделирование и др.) и частнонаучные методы. Основными выводами проведенного исследования является формулирование авторского определения понятия "дипфейк". Дипфейк представляет собой цифровой продукт в виде текста, графики, звука или их сочетания, сгенерированный полностью или частично при помощи нейросетевых технологий, для цели введения в заблуждение или преодоления пользователем систем контроля и управления доступом. Кроме того, авторы предлагают классификацию дипфейков в зависимости от вида генерируемого контента. Дипфейки могут быть созданы в виде текста, графики, звука или их сочетания. Авторы приводят примеры технологий ИИ , использующихся для создания каждого из видов контента. С учетом предлагаемого авторами определения понятия «дипфейк» и с учетом отсутствия правовых механизмов регулирования общественных отношений в сфере использования и распространения дипфейков, обусловливающих развитие цифровой трансформации, важно сформировать механизмы адаптации правовой системы к вызовам, связанным с развитием дипфейк-технологий.

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. Перспективы судебно-экспертного исследования синтезированной звучащей речи / Н. Ф. Бодров, А. К. Лебедева // Законы России: опыт, анализ, практика. 2021. № 3. С. 9-13.
  2. Бодров Н. Ф. Судебно-экспертное исследование синтезированной звучащей речи / Н. Ф. Бодров, А. К. Лебедева // Социально-экономическое развитие и качество правовой среды : Сборник докладов VIII Московского юридического форума (XIX Международная научно-практическая конференция): в 5 ч., Москва, 08–10 апреля 2021 года. Том Ч. 4. Москва: Московский государственный юридический университет имени О.Е. Кутафина (МГЮА), 2021. С. 263-266.
  3. Даниленко Ю. А. Проблемы расследования отдельных видов киберпреступлений, совершенных с использованием искусственного интеллекта / Ю.А. Даниленко // проблемы получения и использования доказательственной и криминалистически значимой информации. 2019. С. 37-39.
  4. Игнатенков Г. К. Технология дипфейк как угроза информационной безопасности / Г. К. Игнатенков // Наука. Исследования. Практика : Сборник избранных статей по материалам Международной научной конференции, Санкт-Петербург, 25 июня 2022 года. Санкт-Петербург: Частное научно-образовательное учреждение дополнительного профессионального образования Гуманитарный национальный исследовательский институт «НАЦРАЗВИТИЕ», 2022. С. 74-77.
  5. Лебедева А. К. Технологии голосового синтеза и судебная фоноскопическая экспертиза / А. К. Лебедева // Вестник криминалистики. 2020. № 3(75). С. 55-60.
  6. Лужинская Е. Л. Особенности исследования изображений внешнего облика человека, измененного при помощи программных средств / Е. Л. Лужинская, В. А. Чванкин // Вопросы криминологии, криминалистики и судебной экспертизы. 2022. № 2(52). С. 116-121.
  7. Овчинников А.В. Распространение Дипфейков В Интернет-Пространстве: Проблемные аспекты правового регулирования / А.В. Овчинников. 2022. Распространение дипфейков в интернет-пространстве. С. 245-255.
  8. Рыбаков О.Ю. Человек, право, цифровые технологии: современные направления исследований (обзор Всероссийской научно-практической онлайн-конференции) / Рыбаков О.Ю. // Мониторинг правоприменения. – 2020. – Человек, право, цифровые технологии. № 2 (35). С. 83-87.
  9. Сетевое издание «Коммерсантъ» [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4081979 (дата обращения 30.10.2023).
  10. Смирнов А. А. «Глубокие фейки». Сущность и оценка потенциального влияния на национальную безопасность / А.А. Смирнов // Свободная мысль. 2019. № 5 (1677). С. 63-84.
  11. Удаленная идентификация | Банк России [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/fintech/digital_biometric_id/ (дата обращения: 01.10.2023).
  12. Яворский М. А. Deepfake: legal problems and their solution / М.А. Яворский, Т.В. Мавринская // Актуальные проблемы развития правовой системы в цифровую эпоху. 2019. С. 134-138.
  13. Apnews [Электронный ресурс]. URL: https://apnews.com/article/germany-church-protestants-chatgpt-ai-sermon-651f21c24cfb47e3122e987a7263d348 (дата обращения 10.10.2023).
  14. Attention is All you Need / A. Vaswani [и др.] // Advances in Neural Information Processing Systems / ред.I. Guyon [и др.]. Curran Associates, Inc., 2017. Т. 30.
  15. OpenAI. (2023). ChatGPT (версия от 25 сентября) [большая языковая модель]. https://chat.openai.com.
  16. Chengyi Wang, Sanyuan Chen, Yu Wu, Ziqiang Zhang Long, Zhou Shujie Liu,Zhuo Chen Yanqing Liu, Huaming Wang, Jinyu Li Lei He Sheng, Zhao Furu Wei (Microsoft). Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers. [Электронный ресурс]. URL: https://lifeiteng.github.io/valle/index.html (дата обращения 30.10.2023).
  17. ElevenLabs [Электронный ресурс]. URL: https://beta.elevenlabs.io/speech-synthesis (дата обращения 28.10.2023).
  18. Extracting Training Data from Large Language Models / N. Carlini [и др.] // USENIX Security Symposium. 2020.
  19. Fakeyou. [Электронный ресурс]. – URL: https://fakeyou.com/clone (дата обращения 30.10.2023).
  20. Mehdi Y. Reinventing search with a new AI-powered Microsoft Bing and Edge, your copilot for the web [Электронный ресурс]. URL: https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/07/reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/ (дата обращения: 01.10.2023).
  21. Midjourney.su [Электронный ресурс]. URL: https://midjourney.su/article/usloviya-servisa/?ysclid=libsesc661284902146 (дата обращения: 30.10.2023).
  22. SpiritMe [Электронный ресурс]. URL: https://spiritme.tech (дата обращения 30.10.2023).
  23. Synthesia [Электронный ресурс]. URL: https://www.synthesia.io/ (дата обращения 30.09.2023).
  24. TCS Bank Is First Among Russian Banks to Introduce Voice‑Authentication System for Its Call Centre — Tinkoff news [Электронный ресурс]. URL: https://www.tinkoff.ru/about/news/21102014-tcs-introduce-voice-authentication-system/ (дата обращения: 14.10.2023).
  25. Tencent Cloud [Электронный ресурс]. URL: https://www.tencentcloud.com/ (дата обращения: 01.10.2023).
  26. The Wall Street Journal [Электронный ресурс]. URL: https://www.wsj.com/articles/i-cloned-myself-with-ai-she-fooled-my-bank-and-my-family-356bd1a3 (дата обращения 30.10.2023).
  27. Zalán Borsos, Matt Sharifi, Damien Vincent, Eugene Kharitonov, Neil Zeghidour, Marco Tagliasacchi. SoundStorm: Efficient Parallel Audio Generation. [Электронный ресурс]. URL: https://google-research.github.io/seanet/soundstorm/examples/ (дата обращения 30.10.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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).