По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 331

Применение элементов технологии искусственного интеллекта в трудовых правоотношениях: проблемы и перспективы

Чуча Сергей Юрьевич д-р юрид. наук, профессор, главный научный сотрудник сектора трудового права и права социального обеспечения, ФГБУН «Институт государства и права РАН», 119019, г. Москва, ул. Знаменка, д. 10, E-mail: romashkin1933@mail.ru

Автором проводится анализ существующих правовых, философских и технических подходов к применению технологии искусственного интеллекта в трудовых и связанных с ними правоотношениях. Оцениваются перспективы развития нормативно-правовой базы разрешения трудовых споров в КТС и судах Российской Федерации, практики принятия, подготовки дел к судебному разбирательству, рассмотрению трудовых споров с использованием элементов искусственного интеллекта.

Литература:

1. Azevedo F.A ., Carvalho L.R., Grinberg L .T., Farfel J.M., etal. Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain (англ.) // The Journal of Comparative Neurology. — 2009. Vol. 513, №5. — P. 532–541. doi: 10.1002/cne.21974. PMID 19226510.

2. Herculano-Houzel S. The human brain in numbers: a linearly scaled-up primate brain (англ.) // Frontiers in Human Neuroscience: journal. — 2009. — Vol. 3, №31. doi: 10.3389/neuro.09.031.2009. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/neuro.09.031.2009/full (дата обращения: 11.03.2020).

3. Platek S., Keenan J., Shackelford T., Raessens J. Evolutionary Cognitive Neuroscience (неопр.). MIT Press, 2007. P. 139. (Cognitive Neuroscience).

4. Голованов Г. Представлен самый большой чип для ИИ, в нем 1,2 трлн транзисторов [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://hightech.plus/2019/08/20/predstavlen-samii-bolshoi-chip-dlya-ii-v-nem-12-trln-tranzistorov(датаобращения:11.03.2020).

5. Herculano-Houzel S., Avelino-de-Souza K., Neves K., Porfírio J., et al. The Elephant Brain in Numbers (неопр.) // Front Neuroanat. — 2014. — Т. 8. — P. 46. doi: 10.3389/fnana.2014.00046. PMID 24971054.

6. Herculano-Houzel S., Kaas J. Gorilla and Orangutan Brains Conform to the Primate Cellular Scaling Rules: Implications for Human Evolution (англ.) // Brain Behav Evol (англ.) русск.: journal. — 2011. — Vol. 77, №1. — P. 33–44. doi:10.1159/000322729. PMID 21228547.

7. Jabr F. Searching For The Elephant’s Genius Inside the Largest Brain on Land (англ.). Scientific American (26 February 2014) URL: https://blogs.scientificamerican.com/brainwaves/searching-for-the-elephants-genius-inside-the-largest-brain-on-land/ (дата обращения: 11.03.2020).

8. Mortensen H.S., et al. Quantitative relationships in delphinid neocortex (неопр.) // Front Neuroanat. — 2014. — Т. 8. — P. 132. doi:10.3389/fnana.2014.00132. PMID 25505387.

9. Савельев А.В. Методология синаптической самоорганизации и проблема дистальных синапсов нейронов // Журнал проблем эволюции открытых систем (Казахстан, Алматы). — 2006. — Т. 8, №2. — С. 96–104; Синапс [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/ %D0 %A 1 %D0 %B8 %D0 %BD %D0 %B0 %D0 % BF %D1 %81 (дата обращения: 11.03.2020).

10. В человеческом мозге столько же «транзисторов», сколько в мировой ИТ-инфраструктуре (19 ноября 2010 г.) [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://habr.com/ru/post/108483/ (дата обращения: 11.03.2020).

11. Дзюбак А.В. Отпуск по беременности и родам при суррогатном материнстве // Пробелы в российском законодательстве. — 2018. — № 1. — С. 59–62.

12. Чуча С.Ю., Драчук М.А. Учредительные документы организации-работодателя как форма закрепления трудовых прав и обязанностей // Российский ежегодник трудового права. — 2013. — №8. — С. 324–332.

13. Скачкова Г.С. Труд пожилых работников // Конституция и правопорядок в сфере труда и социального обеспечения: сб. докладов. — М.: РГ-Пресс, 2019. — С. 191–195.

14. Чуча С.Ю., Кирсанов Р.В. Особенности правового регулирования труда работников пожилого возраста: к вопросу о необходимости совершенствования российского законодательства в контексте обеспечения социальной безопасности // Юридическая мысль. — 2019. — № 1. — С. 72–83. doi: 10.25839/ MATGIP.2019.111.1.009.

15. Андреев В.К., Лаптев В.А., Чуча С.Ю. Искусственный интеллект в системе электронного правосудия при рассмотрении корпоративных споров // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. — 2020. — №1. — С. 19–34 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://doi. org/10.21638/spbu14.2020.102.

16. Электронное правосудие. Электронный документооборот: научно-практическое пособие / Лаптев В.А., Соловяненко Н.И., Чуча С.Ю. / под ред. С.Ю. Чучи. — М.: Проспект, 2019. — С. 12–16.

17. Чуча С.Ю., Сорокина И.В., Кулагина Е.А. Электронное судопроизводство как фактор снижения конфликтности в российском обществе // Закон. — 2011. — №2. — С. 73–76.

18. Чуча С.Ю., Храмцов К.В. Проблемы применения процедуры медиации в арбитражном процессе // Вестник Омского университета. Серия: Право. — 2011. — №1 (26). — С. 9–11.

19. https://rm.coe.int/ru-ethical-charter-en-version-17-12-2018-mdl-06092019-2-/16809860 f4 (дата обращения: 11.03.2020).

Последние годы активно дискутируется и апробируется возможность создания искусственного интеллекта не на основе системы математических алгоритмов (как действуют все современные вычислительные системы, базы данных, системы шифрования и т.д.),но принимая за основу устройство и работу мозга живого существа, прежде всего — человека (нейросети).

Легальное определение искусственного интеллекта содержится в ГОСТ Р 43.0.5-2009: «Искусственный интеллект — моделируемая (искусственно воспроизводимая) интеллектуальная деятельность мышления человека» (ГОСТ Р 43.0.5-2009. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Процессы информационно-обменные в технической деятельности. Общие положения. П. 3.17) и допускает оба варианта достижения интеллектуальной деятельности технического устройства.

Головной мозг человека содержит 86 млрд нейронов (из них 16 млрд — в коре головного мозга) [1–3]. И если бы дело было только в их количестве, машина уже сегодня превзошла бы по своим интеллектуальным способностям человека. В 2019 г. был представлен процессор, содержащий 1,2 трлн транзисторов, т. е. более чем на порядок превосходящий число нейронов в мозге человека [4]. Однако если бы интеллект зависел только от размера мозга и числа нейронов в его коре, мы с вами не были бы самыми умными существами на планете. По числу нейронов мозга человек уступает саванному слону (257 млрд нейронов) [5] и даже горилле (33,4 млрд нейронов) [6, 7]. По числу нейронов коры головного мозга человека многократно превосходит черный дельфин (обыкновенная гринда), кора мозга которого содержит 37,2 млрд нейронов [8].

Основываясь на современных исследованиях биологии мозга, приходится признать, что транзистор процессора не является прямым аналогом нейрона головного мозга. Таким аналогом, если допустимо вести речь об аналогии вообще, можно рассматривать связку нейрон — синапс [9] или отдельный синапс. Но тогда количественное сравнение мозга и вычислительной машины переносится на совершенно иной уровень — количество «транзисторов» в человеческом мозге нужно увеличить на три порядка. Обычный человеческий мозг по сложности примерно сопоставим со всей мировой ИТ-инфраструктурой [10].

Для Цитирования:
Чуча Сергей Юрьевич, Применение элементов технологии искусственного интеллекта в трудовых правоотношениях: проблемы и перспективы. Кадровик. 2020;11.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: