Deepfakes: Search for a Model of Legal Regulation

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Modern studies of law, political science and other humanities reveal a major public concern about deepfake technologies, with legal regulation thereof only emerging. This paper looks into the main models whereby such technologies are regulated in Russia, China, European Union, United States and United Kingdom. Effective regulation of technologies should have as its main goal the protection of personal rights through methods of private and public law while striking a balance between relevant interests of other subjects to social relations. The study employs a variety of methods: comparative method (to analyze how deepfake technologies are regulated under various legal systems); method of rising from the abstract to the concrete (to move from regulation of AI to specific ways of regulating deepfake technologies); and the formal dogmatic method (to analyze legal provisions and their place in the regulation of deepfake technologies). The study provides a list of parties to AI-related social relations whose interests should be accounted for in developing the underlying regulation. The author points out certain fundamental questions to be resolved for legal regulation of deepfake technologies to emerge in Russia, and concludes by proposing answers to the said questions and identifying the vector of regulatory development.

Об авторах

V. Demkin

National Research University Higher School of Economics

Автор, ответственный за переписку.
Email: vodemkin@hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-1079-425X

Список литературы

  1. Blitz M.J. (2020) Deepfakes and other Non-Testimonial Falsehoods: When is Belief Manipulation (Not) First Amendment Speech. Yale Journal of Law & Technology, vol. 23, pp. 161-300.
  2. Chesney B., Citron D. (2019) Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security. California Law Review, vol. 107, issue 6, pp. 1753-1819.
  3. Criminal Law of Russia. General part. Textbook (2016) Sundurov F.T., Tarhanov I.A. (eds.). Moscow: Statut, 864 p. (in Russ.)
  4. Hine E., Floridi L. (2022) New Deepfake Regulations in China are a Tool for Social Stability, but at what Cost? Nature Machine Intelligence, vol. 4, pp. 608-610.
  5. Joost L. (2023) Place for Illusions: Deepfake Technology and the Challenges of Regulating Unreality. University of Florida Journal of Law and Public Policy, vol. 33, no. 2, pp. 309-332.
  6. Kalyatin V.O. (2022) Deepfake as a Legal Problem: New Threats or New Opportunities? Zakon=Law, no. 7, pp. 87-103.
  7. Mason S., Seng D. (2021) Artificial Intelligence and Evidence. Singapore Academy of Law Journal, issue 33. pp. 241-279.
  8. Meskys E., Kalpokiene J., Jurcys P. et al. (2020) Regulating Deep Fakes: Legal and Ethical Considerations. Journal of Intellectual Property Law & Practice, vol. 15, issue 1, pp. 24-31.
  9. Pfefferkorn R. (2020) «Deepfake» in the Courtroom. Boston University Public Interest Law Journal, vol. 29, issue 2, pp. 245-276.
  10. Rafil R. (2023) Libel, Slander and Defamation Law: the Basics. Available at: https://www.findlaw.com/injury/torts-and-personal-injuries/defamation-law-the-basics.html (accessed: 22.07.2024)
  11. Roberts T. (2023) How to do Things with Deepfakes. Synthese, issue 43, pp. 1-18.
  12. Sundurov F.T., Talan M.V. (2015) Punishment in Criminal Law: study guide. Moscow: Statut, 296 p. (in Russ.)
  13. Tianren L., Yue D. Defamation and Privacy Law in China. Available at: https://www.carter-ruck.com/law-guides/defamation-and-privacy-law-in-china/ (accessed: 22.07.2024)
  14. Velasco C. (2022) Cybercrime and Artificial Intelligence. An overview of the work of international organizations on criminal justice and the international applicable instruments. ERA Forum, issue 23, pp. 109-126.
  15. Vinogradov V.A., Kuznetsova D.V. (2024) Foreign Experience in Legal Regulating Deepfake Technology. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 17, issue 2, pp. 215-240 (in Russ.)
  16. Young N. (2019) Deepfake Technology: Complete Guide to Deepfakes, Politics and Social Media. North Charleston (S.C.): Independently published, 160 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».