Григорий Красноженов принял участие в онлайн-семинаре «Artificial Intelligence and Law»
В начале июня прошло совместное российско-баварское мероприятие, посвященное технологиям искусственного интеллекта и правоведению «AI & Law». Главными темами обсуждения стали правовые аспекты применения технологий искусственного интеллекта и использование ИИ в юридических исследованиях.
Онлайн – площадка семинара «Artificial Intelligence and Law» собрала несколько десятков представителей научных центров и бизнес–сообществ. Россию представляли такие ведущие научные центры, как НИУ ВШЭ, МГЮА, ИГП РАН, ТГУ, МИИТ, ННГУ.
Докладчики из России, Германии и других стран делились взглядами и описаниями проводимых исследований с позиций различных научных направлений и практики применения технологий машинного обучения и численного анализа в юридической сфере. Обсуждались и современные тенденции в области автоматического анализа данных (с применением технологий машинного обучения), и вызовы регулирования ИИ.
Обозначенная проблематика иллюстрировалась применением ИИ в самых разных сферах: в разработке автономных систем, в обработке Больших данных интернета вещей, в медицине и страховании. Рассматривалось применение искусственного интеллекта в образовании, исследованиях и технологических разработках.
Также поднимались вопросы о правовом статусе результатов деятельности ИИ, пределах доверия к выводам, производимым искусственным интеллектом, социальная интеграция технологий машинного обучения, правовые и этические задачи, связанные с применением ИИ.
Григорий Красноженов, заведующий научно-учебной лаборатории анализа данных правоприменения факультета права Высшей школы экономики, представил доклад, посвященный перспективам использования численного анализа в юриспруденции.
В исследовании был сделан акцент на воспринятии ИИ в качестве научного ассистента в противовес представлению об искусственном интеллекте как о центре принятия решений. Григорий Григорьевич отметил, что технологии машинного обучения (нейронных сетей) ВШЭ особенно эффективны по сравнению с традиционными методами численной аналитики. В частности, современные нейронные сети показывают высокую продуктивность в поиске скрытых паттернов и в предиктивных задачах.
«Современное состояние науки позволяет утверждать, что в цифровизации юридических исследований и юридической практики заключен значительный резерв повышения эффективности правового регулирования. И в то же время, прогресс в данном направлении невозможен за счет только распространения подходов науки о данных на новые области знаний. Ключ к успешной цифровизации права – в комбинации и взаимном обогащении компетенций, в построении междисциплинарных команд на стыке AI&Law», — резюмировал эксперт.