• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА ГРАЖДАНСКО-ПРАВОВОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
28 августа 2026 г.
МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве
26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА ГРАЖДАНСКО-ПРАВОВОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ

С. 60–66.
Ерахтина О. С., Кондратьева К. С., Никитин Т. Ф.

Подтвержден вывод о том, что нет единого подхода к решению вопроса о гражданско-правовой ответственности за действия искусственного интеллекта. Авторами предложено использование виновной ответственности, ответственности вне зависимости от вины и ответственности, основанной на риск-ориентированном подходе. Для целей определения типа ответственности за действие ИИ, предложена классификация технологий ИИ по четырем основаниям: работа в изменяющихся обстоятельствах окружающей среды; работа в условиях появления новых сигналах; число решаемых задач и выполняемых функций, фиксирование информации о деятельности технологии искусственного интеллекта. По мнению авторов, наиболее перспективным подходом к правовому регулированию ответственности за функционирование технологий искусственного интеллекта представляется риск-ориентированный подход. Представленные выводы свидетельствуют об актуальности темы исследования и начале формирования научного представления о гражданско-правовой ответственности за действия ИИ в России и за рубежом.

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: искусственный интеллектгражданско-правовая ответственностьartificial intelligenceтехнологическое развитие, классификация технологийразработчик technology developerTECHNOLOGIES CLASSIFICATION CIVIL LIABILITY

В книге

Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Ясницкий Л. Н. Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет. – Электронные данные. , 2020.
Похожие публикации
Цифровой двойник: правовая природа, уровни и опыт Бразилии
Щенникова И. И., Закон 2026 № 8 С. 84–93
Технология цифрового двойника широко применяется в различных отраслях экономики, создавая модели субъектов и объектов на основе данных о них и о среде, их окружающей. В самом широком смысле целью цифрового двойника является решение задачи, связанной с изучением моделируемого субъекта или объекта, а также с обеспечением его здорового, эффективного или производительного функционирования. В связи с этим ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Искусственный интеллект и этика будущего
Медушевский А. Н., Liberal.ru 2026
Вклад новых технологий сегодня, более чем когда-либо в прошлом, определяет условия существования человечества как биологического вида, заставляя обсуждать перспективы его выживания. Процесс трансформации, охвативший все области социального и морального регулирования – от семейных отношений и воспитания до понимания смысла жизни, — раскалывает общественное сознание на противников и сторонников новых этических, социальных и правовых норм. Ключевой ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Правовая природа изъятия в доход государства имущества, нажитого коррупционным путем
Романюк В. И., Сравнительное конституционное обозрение 2026 Т. 35 № 2 (167) С. 164–183
Автор исходит из предположения о том, что антикоррупционный иск становится сегодня наиболее действенным и при этом наименее изученным правовым средством борьбы с коррупционными правонарушениями и минимизации причинённых такими правонарушениями последствий. Исходя из научной доктрины и судебной практики наиболее правдоподобны два подхода к определению правовой сущности так называемой гражданской конфискации: мера гражданско-правовой (в том числе деликтной) ...
Добавлено: 10 августа 2026 г.
Cambodia's Policy on the Artificial Intelligence: Determinants, Directions, Interim Outcomes
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 1 No. 1(70) P. 153–163
Цель статьи состоит в определении степени успеха, достигнутого Камбоджой в развитии своей экосистемы искусственного интеллекта (ИИ), рассматриваемого сквозь призму ее состояния ее нецифровых активов как результата экономической модернизации, а также ее цифровых проектов и инициатив. Представив специфику камбоджийской парадигмы экономической модернизации и дав оценку достигнутым к настоящему времени результатам, статья анализирует основные проекты и инициативы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
ASEAN and the Resolution of the South China Sea Issue: Assessing Digital Limitations
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 2 No. 2(71) P. 11–22
В фокусе внимания автора статьи находится усиливающаяся цифровая составляющая в эволюции проблемы Южно-Китайского моря в контексте изменения подхода АСЕАН к углубляющимся противоречиям и ее политики в цифровом пространстве. Проведя обзор политики АСЕАН в отношении проблемы Южно-Китайского моря, автор переходит к рассмотрению цифровой повестки многосторонних диалоговых форматов АСЕАН и далее – к зарождающемуся цифровому компоненту проблемы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
The Evolution Of Law Concept Of Information: From Philosophical Abstraction To Quantum Information And Cryptography In The Context Of Growing Cyber Threats And The Transition To Post-Quantum Security Method
Polyakov S., Smeshkova L., Лапин В. О. и др., Veredas do Direito 2026 Vol. 23 No. 11 Article e237531
Добавлено: 27 июля 2026 г.
Ответственность за вред, причиненный с использованием технологии искусственного интеллекта: проблемы и перспективы европейской гармонизации
Иноземцев М. И., Степанов С. К., Закон 2026 № 7 С. 193–203
2022 год в Европе был ознаменован подготовкой проекта директивы об ответственности за вред, причиненный с использованием искусственного интеллекта. Основная особенность проекта в том, что в нем предлагается применять режим виновной ответственности за вред, причиненный с помощью искусственного интеллекта. Кроме того, обозначен ряд практических мер, на первый взгляд призванных облегчить положение потерпевшего: раскрытие доказательств, а также ...
Добавлено: 27 июля 2026 г.
Проникновение искусственного интеллекта в жизненный цикл разработки программного обеспечения: эмпирический анализ рынка труда
Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Правовые аспекты обработки синтетических данных
Лескина Э. И., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право 2026 Т. 65 № 2 С. 100–111
Общество все больше полагается на модели генеративного искусственного интеллекта, которые используются во многих сферах, становятся неотъемлемой частью жизни различных социальных групп. Экспоненциальный рост данных, тем не менее, не может удовлетворить все возрастающие потребности в обучении моделей искусственного интеллекта. Сравнительно новым способом преодоления дефицита тренировочных данных является использование синтетических данных. Синтетические данные применяются в различных сферах: ...
Добавлено: 2 июля 2026 г.
Искусственный интеллект как институциональный вызов: диагностика дисфункций системы образования и науки и возможные регуляторные ответы
Капитонов И. А., Москвитин О. А., Современное профессиональное образование 2026 № 5 С. 55–57
В статье рассматривается проблема институциональной неготовности российской системы образования и науки к массовому распространению генеративного искусственного интеллекта. Авторы фиксируют парадоксальную асимметрию: студенты и аспиранты активно применяют ИИ для делегирования текстопроизводства, тогда как научно-педагогические работники в большинстве своём не используют его как исследовательский инструмент. Показано, что в основе этой асимметрии лежит не «злой умысел» участников, а ...
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции (материалы «круглого стола»)
Пружинин Б. И., Афанасов Н. Б., Буданов В. Г. и др., Вопросы философии 2026 № 5 С. 5–35
В декабре 2025 г. в Институте философии РАН состоялся «круглый стол» с международным участием на тему «Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции». Организаторы «круглого стола» – журнал «Вопросы философии» и представители научного проекта № 25-28-00707 «Социальное программирование как проблема сетевой самоорганизации», поддержанного Российским научным фондом. В обсуждении приняли участие философы-эпистемологи, специалисты ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Сетевой анализ гиперссылок: методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта
Бархатова Л. А., Социологические исследования 2026 № 5 С. 71–83
В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. ...
Добавлено: 12 июня 2026 г.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Edge AI Approach to Stray Cat Detection in Urban Environments
Orazmetova Dilara, Zhohov A., Vasilieva Sofia и др., , in: 2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA).: IEEE, 2026. P. 1–5.
Добавлено: 7 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Государственные информационные системы «Антикартель» и «Тариф» как инструменты защиты конкуренции и обеспечения обоснованного тарифообразования в цифровую эпоху
Москвитин О. А., Лебединский В. И., В кн.: Цифровое общество: состояние, проблемы, перспективы.: [б.и.], 2026.
В статье анализируются правовые и организационные основы функционирования государственных информационных систем «Антикартель» и «ТАРИФ», созданных Федеральной антимонопольной службой России в рамках цифровой трансформации контрольно-надзорной деятельности. Исследуются возможности использования технологий искусственного интеллекта для выявления антиконкурентных соглашений и обеспечения эффективного тарифного регулирования. Выявляются отдельные возможные правовые риски и направления совершенствования использования ГИС. ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Социально-психологические факторы доверия искусственному интеллекту: состояние исследований
Самойлов О. М., Татарко А. Н., Вопросы теоретической экономики 2026 № 2 С. 209–228
В статье представлен теоретический обзор литературы за последние десять лет, посвящённой анализу социально-психологических факторов доверия искусственному интеллекту. Повсеместное внедрение автоматизированных ИИ-систем, связанное с ожидаемым экономическим ростом, снижением ресурсных затрат и оптимизацией ряда рабочих процессов, на практике зачастую сталкивается с недоверием пользователей к новым инструментам и отсутствием готовности трансформировать классические рабочие процессы. Совокупность факторов снижения доверия ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору