ОСОБЕННОСТИ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ЗАЩИТЫ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

Научная статья

УДК 349; 004.8

Особенности сбора, обработки и защиты персональных данных искусственным интеллектом

Литвин Илья Ильич,

Уральский юридический институт МВД России,

Екатеринбург, Россия, кандидат юридических наук

e-mail: ila-lake888@rambler.ru

Аннотация. В статье рассматривается влияние технологий искусственного интеллекта на правовое регулирование оборота персональных данных и некоторые особенности сбора, обработки и защиты персональных данных с помощью искусственного интеллекта. Автор анализирует законодательство о персональных данных, рассматривает существующие технологии искусственного интеллекта, применяемые для обработки персональных данных, исследует взаимосвязь «больших данных» с возможностью их обработки искусственным интеллектом. В завершение рассматривается вопрос ответственности искусственного интеллекта за причинение вреда при нарушении конфиденциальности персональных данных.

Ключевые слова: персональные данные, «большие данные», искусственный интеллект, слабый искусственный интеллект

Features of collection, processing and protection of personal data by artificial intelligence

Litvin Il'ya Il'ich,

Ural Law Institute of the Ministry of the Interior of Russia,

Ekaterinburg, Russia, Candidate of Law

Abstract. The article examines the impact of artificial intelligence technologies on the legal regulation of the circulation of personal data and some features of the collection, processing and protection of personal data using artificial intelligence. The author analyzes the legislation on personal data, examines the existing artificial intelligence technologies used to process personal data, explores the relationship between Big Data and the possibility of their processing by artificial intelligence. In conclusion, the issue of the responsibility of artificial intelligence for causing harm in violation of the confidentiality of personal data is considered.

Key words: personal data, «big data», artificial intelligence, weak artificial intelligence

Современное информационное общество характеризуется тенденцией полной цифровизации процессов с охватом всех участников и исключением нецифрового контента1. Объем обрабатываемых данных увеличивается и включает в себя не только сведения о продукции, но и сведения об участниках правоотношений, в том числе и потенциальных. В связи с этим электронный оборот все чаще содержит сведения, позволяющие прямо или косвенно идентифицировать личность (паспортные данные, ИНН и т. д.)2, на основе которых формируются различные

1 Елена Истомина, Directum - о том, как потребности бизнеса меняют ИТ-системы, а ИТ-системы преобразуют бизнес-процессы [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser. ru

2 Бельский В. С., Герасимов И. Ю., Царегородцев К. Д., Чижов

И. В. Протокол обмена персональными данными: ИКС [Элек-

базы данных.

Обрабатывать подобные объемы информации без автоматизированных систем практически невозможно, вследствие чего в процесс сбора и обработки информации активно внедряются технологии искусственного интеллекта. Наиболее известными являются Google DeepMind, технологии распознавания лиц Facebook, Apple Siri, Amazon Alexa, а также беспилотные автомобили Tesla и Uber3. Помимо коммерческой

тронный ресурс] // International Journal of Open Information Technologies. 2020. №6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ protokol-obmena-personalnymi-dannymi-iks (дата обращения: 22.06.2021).

3 Scott McLean, Gemma J. M. Read, Jason Thompson, Chris Baber, Neville A. Stanton & Paul M. Salmon (2021) The risks associated with Artificial General Intelligence: A systematic review, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. DOI: 10.1080/0952813X.2021.1964003.

деятельности искусственный интеллект применяется в рамках выполнения государством своих функций. В качестве примера можно привести легализацию применения систем искусственного интеллекта в правосудии Франции. Искусственный интеллект применяется для осуществления автоматизированной обработки персональных данных с целью привлечения к ответственности медицинских служб или администраторов за некорректное урегулирование последствий пандемии по COVID-191.

В Российской Федерации в рамках национального проекта «цифровая экономика» формируется «цифровой профиль» гражданина для увеличения возможностей гражданина по взаимодействию с «электронным правительством», в рамках которого искусственный интеллект будет помогать гражданину с выбором и получением различных государственных услуг и социальных гарантий.

Тем не менее ситуация, при которой данные о личности фактически становятся товаром, увеличивает риск утечки подобной информации, а когда создаются различного рода базы данных с подобной информацией, этот риск возрастает многократно. Только один факт взлома подобной базы порождает несколько тысяч потерпевших, как это было в случае с Facebook, Google и другими организациями, допустившими утечку информации об их клиентах2. В связи с чем вопросы сбора и обработки персональных данных в контексте развития искусственного интеллекта и его использования для анализа «Big data», или «больших данных»3, обуславливают необходимость исследования правого регулирования данного направления деятельности и анализа существующих проблем.

К одной из реакций на увеличение оборота персональных данных и случаев их утечки следует отнести утверждение единого регламента General Data Protection Regulation (далее - GDPR), который с 2018 г. распространяется на все страны, входящие в Евросоюз4. В рамках данного регламента прежде всего была ужесточена ответственность за незаконный сбор и обработку персональных данных, а также за нарушение требований к соблюдению ее конфиденциальности. В частности, штрафы были назначены таким компаниям, как British Airways, Google и др.5

1 Дюфло А. Искусственный интеллект во французском праве // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. 2021. №1 (77). С. 53.

2 См.: Соколова М. Е. Первые успехи нового европейского общего Регламента по защите персональных данных // Современная Европа. 2020. № 2. С. 60.

3 Под «Большими данными» («Big data») понимаются большие объемы информации (структурированной и неструктурированной), собранной из разных источников, преимущественно из сети Интернет, и требующих специальных методов обработки.

4 Мираев А. Г. Понятие персональных данных в Российской Федерации и Европейском союзе // Юридическая наука. 2019. № 5. С. 79.

5 См.: Соколова М. Е. Первые успехи нового европейского

общего Регламента по защите персональных данных // Со-

Также одной из отличительных черт нового подхода к защите персональных данных является экстерриториальный характер действия данного регламента, который распространяется не только на компании территориально расположенные в пределах Евросоюза, но в отношении компаний хоть и находящихся за пределами Евросоюза, но обрабатывающих данные граждан Евросоюза6. При этом принцип экстерриториальности уже ранее прослеживался в подходе Европейского суда по правам человека. В частности, до вступления в силу GDPR Google Inc. был привлечен к ответственности за обработку данных гражданина Испании, хотя незаконная обработка фактически осуществлялась дочерней компанией Google Spain, а Google Inc. функционирует на территории США7.

Кроме того, следует отметить решение Европейского суда, фактически аннулировавшее соглашение Privacy Shield между ЕС и США8. Одним из последствий данного решения является необходимость переноса серверов с базами данных на территорию ЕС, т. к. хранение персональных данных граждан ЕС в целях обеспечения гарантий их конфиденциальности должно осуществляться на территории ЕС.

В Российской Федерации правовую основу законодательства о персональных данных составляет Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных»9, который в рамках Конвенции о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных10 содержит расширительное понятие персональных данных и соответствует стандартам конвенции о требованиях по защите и обработке персональных данных. В этой связи обработка персональных данных допускается только в рамках установленной цели, после достижения данной цели персональные данные удаляются либо обезличиваются.

Следует согласиться с Н. А. Ястреб, что проблемы правового регулирования персональных данных затрагивают вопрос согласия на обработку данных, их конфиденциальности и защиты11. Указанные вопросы

временная Европа. 2020. № 2. С. 61.

6 Шахназаров Б. А. Защита прав субъектов персональных данных в условиях развития информационных технологий и правовой охраны объектов интеллектуальной собственности // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. 2021. № 3 (79). С. 64.

7 Терентьева Л. В. Сфера действия общего Регламента о персональных данных ЕС // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. 2021. № 3 (79). С. 88.

8 Шевченко Я. Н. Цифровой суверенитет Европы в контексте политики глобального управления данными // Политическая наука. 2021. № 3. С. 261.

9 Собрание законодательства РФ. 2006. № 31 (1 ч.). Ст. 3451.

10 Конвенция о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных (заключена в г. Страсбурге 28.01.1981) [Электронный ресурс] // СПС «Кон-сультантПлюс».

11 Ястреб Н. А. Как проблема персональных данных меняет этику искусственного интеллекта? // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства.

представляются существенными и в контексте использования систем искусственного интеллекта для обработки персональных данных.

Проблема согласия на обработку данных состоит в том, что оно, как правило, не имеет дифференциации по категориям (разделам) и возможности отказаться от предоставления части данных. При этом существуют ограничения по использованию контента без согласия на обработку, что вынуждает пользователя согласиться с ними. Указанное явление получило название «стена cookie». Эта возникающий перед пользователем баннер, который препятствует доступу к контенту до тех пор, пока пользователь не даст согласие на обработку файлов-cookie.

Однако следует отметить, что файлы-cookie содержат сведения об активности пользователя и другие метаданные, которые составляют «Big data» и разными авторами воспринимаются по-разному. Некоторые выделяют из них пользовательские и персональные данные1, в то время как другие авторы относят их к персональным данным и указывают на необходимость правового регулирования доступа к «Big data»2.

Фактически, предоставляя доступ к файлам-cookie, пользователь лишается анонимности в интернете и передает неустановленному кругу лиц право формировать цифровой профиль его личности, позволяющий влиять на принимаемые лицом решения. В частности, анализ файлов-cookie используется для таргетирования рекламы, а может использоваться и для формирования политических взглядов.

Немаловажной является существующая несоразмерность встречного предоставления услуг после получения доступа к персональным данным пользователя, о чем пользователь не был уведомлен заранее. Если пользователь предоставляет доступ к личной жизни, открывая возможность влиять на себя, то оператор данных открывает возможность пользоваться ресурсами интернет-страницы или приложения, которые зачастую являются платными. При этом факт прекращения пользования ресурсами оператора не ведет к автоматическому прекращению обработки данных оператором.

Кроме того, действующее законодательство содержит право оператора поручить обработку данных третьему лицу, в связи с чем увеличивается риск распространения персональных данных и уменьшается их конфиденциальность. Если же в согласии имеется пункт о возможности разглашения данных, то оператор имеет право торговать данной информацией, в то время как пользователь получает абстрактные баллы

2020. №1 (17). С. 35.

1 Аксаков А. Г. Основные тренды развития цифровой экономики в финансовой среде. Правовые аспекты регулирования и практического применения. М., 2019. С. 5.

2 Рабчевский Е. А., Никитин Д. А. Правовые аспекты регулирования оборота Больших данных с учетом тенденции распространения экстремистских и иных деструктивных материалов в сети Интернет // Общество и право. 2019. №3 (69). С. 32.

(например, бонусные баллы за регистрацию, кеш-бэк и т. д.) или вообще ничего.

Тем не менее Европейский совет по защите данных (European Data Protection Board, EDPB) движется по пути запрета препятствования доступа для пользователя, т. к. использование «стен cookie» противоречит требованиям GDPR3. В большинстве случаев гражданин не знает, кем и в каких целях будут использоваться его данные. Как показывает опрос, проведенный Accenture в Канаде, Франции, Германии, Испании, Италии, Швеции, Великобритании и США, 69 % опрошенных готовы отказаться от производителя чрезмерно настойчиво собирающего о них данные4. При этом более 91 % взрослого населения США по данным отчета Pew Report считают, что потребители потеряли контроль над своими данными5. В этой связи техническая возможность файлов-cookie обмениваться данными противоречит идеи конфиденциальности персональных данных.

Вместе с тем законодательство о персональных данных предусматривает право субъекта данных запросить сведения у оператора о своих данных и изъять их (так называемое «право забвения»). Тем не менее не во всех случаях возможно изъять свои персональные данные (например, когда обработка осуществляется в целях государственного управления).

Также отсутствует технический механизм, позволяющий получить эту информацию непосредственно в режиме реального времени. Однако, по мнению М. А. Акимова, подобную проблему позволит решить инфраструктура цифрового профиля, позволяющая отозвать ранее данное согласие6.

Помимо проблемы доступа к файлам-cookie существует проблема сбора и обработки общедоступных данных, к которым относятся персональные данные, опубликованные субъектом данных в общедоступных источниках персональных данных (например, справочниках). На практике в большинстве случаев многие базы данных созданы на основе сведений, размещенных пользователями на своих страницах социальных сетей. Существуют даже специальные технологии захвата открытых данных с аккаунтов субъекта данных, в том числе связанных с ним аккаунтов (страниц друзей). Однако в соответствии с определением Верховного Суда РФ размещение данных в социальной сети не переводит эти данные в разряд общедоступных и не позволяет собирать и обрабаты-

3 Защита персональных данных в странах мира [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 10.09.2021).

4 Защита персональных данных в странах мира [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 01.06.2021).

5 John Deighton (2019) Big data, Consumption Markets & Culture, 22:1, 68-73. DOI: 10.1080/10253866.2017.1422902.

6 Акимов М. А. Цифровая экономика - мир сделок без посредников // Основные тренды развития цифровой экономики в финансовой среде. Правовые аспекты регулирования и практического применения. М., 2019. С. 11.

вать указанные данные без соответствующего разрешения1. В связи с чем сбор и обработка персональных данных из профилей социальных сетей без специального разрешения считается незаконной, а следовательно, должна влечь ответственность.

В то же время автоматизированная обработка «Больших данных», даже обезличенных, позволяет обучаться искусственному интеллекту и становиться более квалифицированным в конкретных задачах. Поэтому введение правовых ограничений, касающихся сбора и анализа «больших данных», приведет к снижению темпов развития технологий искусственного интеллекта. В связи с чем существует необходимость урегулирования частных и публичных интересов в данной сфере и выбора наиболее оптимального способа правового регулирования сбора и обработки персональных данных искусственным интеллектом.

Одним из вариантов является путь, избранный в нашем государстве. Так, Федеральным законом от 24 апреля 2020 г. № 123-Ф3 была создана зона со специальным экспериментальным правовым режимом, в которой допускаются некоторые исключения для законодательства о персональных данных2. В частности, предусмотрена возможность обработки обезличенных персональных данных искусственным интеллектом без согласия лица, чьи данные обрабатываются, но только в целях, предусмотренных рассматриваемым законом.

Не все согласились с подобной ситуацией, и в Государственную Думу последовало предложение о приостановке действия поправки на пять лет с целью предоставления времени для накопления опыта в обеспечении конфиденциальности и безопасности персональных данных3. Но в целом идея экспериментального правового регулирования в целях адаптации к новым цифровым реалиям получила одобре-ние4.

1 Определение Верховного суда № 305-КГ17-21291 [Электронный ресурс]. URL: https://pdmaster.ru/wp-content/ uploads/2020/09/personalnye-dannye_opredelenie-verhovnogo-suda.docx (дата обращения: 01.06.2021).

2 Федеральный закон от 24 апреля 2020 г. № 123-Ф3 «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона "|О персональных данных" и Федеральным законом от 31 июля 2020 г. № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // СПС «КонсультантПлюс» (дата обращения: 01.06.2021).

3 На обработку личных данных для эксперимента по внедрению искусственного интеллекта в Москве предлагается ввести мораторий до 2025 года [Электронный ресурс]. URL: https://www.garant.ru/news/1364613/ (дата обращения: 01.06.2021).

4 Попова А. В. К вопросу о регламентации и содержании си-

стемы правовых принципов взаимодействия человека с ис-

кусственным интеллектом, роботами и объектами робото-

Учитывая важность вопроса конфиденциальности персональных данных, следует также отметить, что обработка персональных данных искусственным интеллектом имеет ряд преимуществ. В первую очередь искусственный интеллект по общим представлениям не имеет разума, а только способен имитировать когнитивные функции человека. Следовательно, при обработке персональных данных искусственным интеллектом сведения о личной жизни не становятся известны третьим лицам, они остаются между субъектом данных и автоматизированной системой. Подобное утверждение подтверждается мысленным экспериментом с «китайской комнатой», в рамках которого человек, не знающий китайский язык, находится в комнате с инструкцией и выполняет действия по ней, отвечая на вопросы, заданные ему на китайском языке человеком из вне5. Нечто подобное происходит и с искусственным интеллектом, который не осознает информацию о личной жизни субъекта данных, а действует только в рамках своего алгоритма. Таким образом, для реализации принципа конфиденциальности необходимо создать условия, при которых оператор данных не имеет прямого доступа к данным, чтобы между данными и оператором всегда оставался искусственный интеллект. Однако указанное допустимо только со слабым искусственным интеллектом (существующие программы, основанные на нейронном обучении) и не относится к сильному искусственному интеллекту (Artificial General Intelligence, предположительно, возникнет в этом столетии), который осознает полученную информацию и обучается на ее основе6.

Также необходимо отметить, что конфиденциальность персональных данных может быть нарушена не только действиями оператора данных, но и третьими лицами, в связи с чем не меньшую значимость имеет вопрос обеспечения безопасности обрабатываемых данных. Так, в США широкое распространение получила так называемая «кража личности», заключающаяся в преступных действиях, направленных на незаконное завладение личными данными граждан7. Риск от такой деятельности проявляется в незаконном доступе к банковским счетам либо совершении имущественных сделок от имени пострадавшего лица и

техники // Правовое государство: теория и практика. 2020. №4-1 (62). С. 65.

5 Солнцев И. В. Выдержал ли аргумент китайской комнаты Сёрла проверку временем? Итоги круглого стола в МГУ, посвящённого 30-летию знаменитого мысленного эксперимента // Epistemology & Philosophy of Science. 2010. №3. С. 217.

6 Scott McLean, Gemma J. M. Read, Jason Thompson, Chris Baber, Neville A. Stanton & Paul M. Salmon (2021) The risks associated with Artificial General Intelligence: A systematic review, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. DOI: 10.1080/0952813X.2021.1964003.

7 См.: Aran Davies. How AI has the power to save the world from identity theft [Электронный ресурс]. URL: https:// jaxenter.com/ai-identity-theft-165022.html (дата обращения: 30.05.2021).

т. д. Существует мнение о необходимости подключения искусственного интеллекта не только к обработке персональных данных, но и для обеспечения безопасности баз данных1. В частности, искусственный интеллект способен анализировать систему безопасности на наличие уязвимостей; формировать банк данных об уязвимостях и обучаться знаниям о них из других баз данных; автоматизировано устранять угрозы и реагировать на кибератаки. При этом рассмотренные качества позволяют спрогнозировать вероятность использования искусственного интеллекта не только для поиска уязвимостей, но и неправомерного доступа к базе данных, что обоснованно поднимает вопрос ответственности за вред, причиненный искусственным интеллектом.

Необходимо отметить, что вопрос ответственности искусственного интеллекта не ограничивается лишь областью правового регулирования персональных данных, а и в уголовном, административном, трудовом, и гражданском праве. В законодательстве о персональных данных правовой статус искусственного интеллекта не определен, однако существует разделение между обработкой данных с использованием средств автоматизации и без использования таковых. Если рассматривать слабый искусственный интеллект в качестве средств автоматизации, то в зависимости от обстоятельств дела необходимо руководствоваться моделью либо «инструмента реального актора», либо «естественных вероятных последствий». В первом случае ответственность несет лицо, использовавшее искусственный интеллект в качестве инструмента совершения правонарушения. Во втором - ответственность за действия искусственного интеллекта несет лицо, запрограммировавшее маши-

ну2.

Тем не менее согласно ст. 6 Федерального закона «О персональных данных» оператор имеет право передавать право обработки данных третьему лицу, но в таком случае он будет самостоятельно нести ответственность за действия третьего лица. Полагаем, что указанная норма предоставляет возможность переложить ответственность за нарушения, возникшие при автоматизированной обработке данных, непосредственно на искусственный интеллект в случае признания его правосубъектности. Изложенное корреспондирует с моделью прямой ответственности непосредственно искусственного интеллекта, что в целом подходит только для сильного искусственного интеллекта.

Таким образом, использование искусственного интеллекта в целях сбора, обработки и защиты пер-

1 См.: Aran Davies. How AI has the power to save the world from identity theft [Электронный ресурс]. URL: https:// jaxenter.com/ai-identity-theft-165022.html (дата обращения: 30.05.2021).

2 См.: Морхат П. М. Правосубъектность искусственного интеллекта в сфере права интеллектуальной собственности: гражданско-правовые проблемы: дис. ... д-ра юрид. наук. М., 2018. С. 251-252.

сональных данных соответствующего правового регулирования и при этом обуславливается специфическими возможностями искусственного интеллекта: способность собирать данные через взаимодействие с метаданными сайта (файлы-cookie); способность обрабатывать большие объемы данных и делать на их основе прогнозы с определенной точностью; способность непрерывно участвовать в анализе конфиденциальности и параметров защиты; способность обучаться поиску уязвимостей и передавать опыт другим системам искусственного интеллекта; способность обрабатывать данные без участия оператора данных, а следовательно, без фактического распространения сведений о личной жизни субъекта персональных данных.

Библиографический список

1. Акимов М. А. Цифровая экономика - мир сделок без посредников / М. А. Акимов // Основные тренды развития цифровой экономики в финансовой среде. Правовые аспекты регулирования и практического применения. - М.: Издание государственной думы, 2019.

2. Аксаков А. Г. Основные тренды развития цифровой экономики в финансовой среде. Правовые аспекты регулирования и практического применения / А. Г. Аксаков. - М.: Издание государственной думы, 2019.

3. Бельский В. С. Протокол обмена персональными данными: ИКС [Электронный ресурс] / В. С. Бельский, И. Ю. Герасимов, К. Д. Царегородцев, И. В. Чижов // International Journal of Open Information Technologies. - 2020. - № 6. - URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/protokol-obmena-personalnymi-dannymi-iks (дата обращения: 22.09.2021).

4. Дюфло А. Искусственный интеллект во французском праве / А. Дюфло // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. - 2021. - № 1 (77). - С. 49-57.

5. Елена Истомина, Directum - о том, как потребности бизнеса меняют ИТ-системы, а ИТ-системы преобразуют бизнес-процессы [Электронный ресурс]. - URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 10.06.2021).

6. Мираев А. Г. Понятие персональных данных в Российской Федерации и Европейском союзе / А. Г. Мираев // Юридическая наука. - 2019. - № 5. - С. 76-82.

7. Морхат П. М. Правосубъектность искусственного интеллекта в сфере права интеллектуальной собственности: гражданско-правовые проблемы: дис. ... д-ра юрид. наук / П. М .Морхат. - М., 2018.

8. На обработку личных данных для эксперимента по внедрению искусственного интеллекта в Москве предлагается ввести мораторий до 2025 года [Электронный ресурс]. - URL: https://www.garant.ru/ news/1364613 (дата обращения: 01.06.2021).

9. Попова А. В. К вопросу о регламентации и содержании системы правовых принципов взаимодействия человека с искусственным интеллектом, роботами и объектами робототехники / А. В. Попова //

Правовое государство: теория и практика. - 2020. - № 4-1 (62). - С. 64-75.

10. Рабчевский Е. А. Правовые аспекты регулирования оборота Больших данных с учетом тенденции распространения экстремистских и иных деструктивных материалов в сети Интернет / Е. А. Рабчевский, Д. А. Никитин / Общество и право. - 2019. - № 3 (69). -С. 32-36.

11. Соколова М. Е. Первые успехи нового европейского общего Регламента по защите персональных данных / М. Е. Соколова // Современная Европа. -

2020. - № 2. - С. 56-66.

12. Солнцев И. В. Выдержал ли аргумент китайской комнаты Сёрла проверку временем? Итоги круглого стола в МГУ, посвящённого 30-летию знаменитого мысленного эксперимента / И. В. Солнцев// Epistemology & Philosophy of Science. - 2010. - № 3. -С. 217-221.

13. Терентьева Л. В. Сфера действия общего Регламента о персональных данных ЕС / Л. В. Терентьева // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. - 2021. -№ 3 (79). - С. 82-93.

14. Шахназаров Б. А. Защита прав субъектов персональных данных в условиях развития информационных технологий и правовой охраны объектов интеллектуальной собственности / Б. А. Шахназаров // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. -

2021. - № 3 (79). - С. 61-71.

15. Шевченко Я. Н. Цифровой суверенитет Европы в контексте политики глобального управления данными / Я. Н. Шевченко // Политическая наука. -2021. - № 3. - С. 251-270.

16. Ястреб Н. А. Как проблема персональных данных меняет этику искусственного интеллекта? / Н. А. Ястреб // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. - 2020. - №1 (17). -С. 29-44.

17. How AI has the power to save the world from identity theft / Aran Davies [Электронный ресурс]. -URL: https://jaxenter.com/ai-identity-theft-165022.html (дата обращения: 30.05.2021).

18. John Deighton (2019) Big data, Consumption Markets & Culture, 22:1, 68-73. DOI: 10.1080/10253866.2017.1422902.

19. Scott McLean, Gemma J. M. Read, Jason Thompson, Chris Baber, Neville A. Stanton & Paul M. Salmon (2021) The risks associated with Artificial General Intelligence: A systematic review, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. DOI: 10.1080/0952813X.2021.1964003.

Bibliograficheskij spisok

1. Akimov M. A. Cifrovaya ekonomika - mir sdelok bez posrednikov / M. A. Akimov // Osnovnye trendy razvitiya cifrovoj ekonomiki v finansovoj srede. Pravovye aspekty regulirovaniya i prakticheskogo primeneniya. - M.: Izdanie gosudarstvennoj dumy, 2019.

2. Aksakov A. G. Osnovnye trendy razvitiya cifrovoj ekonomiki v finansovoj srede. Pravovye aspekty

regulirovaniya i prakticheskogo primeneniya / A. G. Aksakov. - M.: Izdanie gosudarstvennoj dumy, 2019.

3. Bel'skij V. S. Protokol obmena personal'nymi dannymi: IKS [Elektronnyj resurs] / V. S. Bel'skij, I. YU. Gerasimov, K. D. Caregorodcev, I. V. CHizhov // International Journal of Open Information Technologies. - 2020. - № 6. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ protokol-obmena-personalnymi-dannymi-iks (data obrashcheniya: 22.09.2021).

4. Dyuflo A. Iskusstvennyj intellekt vo francuzskom prave / A. Dyuflo // Vestnik Universiteta imeni O. E. Kutafina. - 2021. - № 1 (77). - S. 49-57.

5. Elena Istomina, Directum - o tom, kak potrebnosti biznesa menyayut IT-sistemy, a IT-sistemy preobrazuyut biznes-processy [Elektronnyj resurs]. - URL: https://www. tadviser.ru (data obrashcheniya: 10.06.2021).

6. Miraev A. G. Ponyatie personal'nyh dannyh v Rossijskoj Federacii i Evropejskom soyuze / A. G. Miraev // YUridicheskaya nauka. - 2019. - № 5. - S. 76-82.

7. Morhat P. M. Pravosub»ektnost' iskusstvennogo intellekta v sfere prava intellektual'noj sobstvennosti: grazhdansko-pravovye problemy: dis. ... d-ra yurid. nauk / P. M .Morhat. - M., 2018.

8. Na obrabotku lichnyh dannyh dlya eksperimenta po vnedreniyu iskusstvennogo intellekta v Moskve predlagaetsya vvesti moratorij do 2025 goda [Elektronnyj resurs]. - URL: https://www.garant.ru/news/1364613 (data obrashcheniya: 01.06.2021).

9. Popova A. V. K voprosu o reglamentacii i soderzhanii sistemy pravovyh principov vzaimodejstviya cheloveka s iskusstvennym intellektom, robotami i ob»ektami robototekhniki / A. V. Popova // Pravovoe gosudarstvo: teoriya i praktika. - 2020. - № 4-1 (62). - S. 64-75.

10. Rabchevskij E. A. Pravovye aspekty regulirovaniya oborota Bol'shih dannyh s uchetom tendencii rasprostraneniya ekstremistskih i inyh destruktivnyh materialov v seti Internet / E. A. Rabchevskij, D. A. Nikitin / Obshchestvo i pravo. - 2019. - № 3 (69). - S. 32-36.

11. Sokolova M. E. Pervye uspekhi novogo evropejskogo obshchego Reglamenta po zashchite personal'nyh dannyh / M. E. Sokolova // Sovremennaya Evropa. - 2020. - № 2. - S. 56-66.

12. Solncev I. V. Vyderzhal li argument kitajskoj komnaty Syorla proverku vremenem? Itogi kruglogo stola v MGU, posvyashchyonnogo 30-letiyu znamenitogo myslennogo eksperimenta / I. V. Solncev// Epistemology & Philosophy of Science. - 2010. - № 3. - S. 217-221.

13. Terent'eva L. V. Sfera dejstviya obshchego Reglamenta o personal'nyh dannyh ES / L. V. Terent'eva // Vestnik Universiteta imeni O. E. Kutafina. - 2021. - № 3 (79). - S. 82-93.

14. SHahnazarov B. A. Zashchita prav sub»ektov personal'nyh dannyh v usloviyah razvitiya informacionnyh tekhnologij i pravovoj ohrany ob»ektov intellektual'noj sobstvennosti / B. A. SHahnazarov // Vestnik Universiteta imeni O. E. Kutafina. - 2021. - № 3 (79). - S. 61-71.

15. SHevchenko YA. N. Cifrovoj suverenitet Evropy v kontekste politiki global'nogo upravleniya dannymi / YA.

N. SHevchenko // Politicheskaya nauka. - 2021. - № 3. - S. 251-270.

16. YAstreb N. A. Kak problema personal'nyh dannyh menyaet etiku iskusstvennogo intellekta? / N. A. YAstreb // Filosofskie problemy informacionnyh tekhnologij i kiberprostranstva. - 2020. - №1 (17). - S. 29-44.

17. How AI has the power to save the world from identity theft / Aran Davies [Elektronnyj resurs]. - URL: https://jaxenter.com/ai-identity-theft-165022.html (data obrashcheniya: 30.05.2021).

18. John Deighton (2019) Big data, Consumption Markets & Culture, 22:1, 68-73. DOI: 10.1080/10253866.2017.1422902.

19. Scott McLean, Gemma J. M. Read, Jason Thompson, Chris Baber, Neville A. Stanton & Paul M. Salmon (2021) The risks associated with Artificial General Intelligence: A systematic review, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. DOI: 10.1080/0952813X.2021.1964003.