Концепция развития технологий машиночитаемого права

(утв. Правительственной комиссией по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности, протокол от 15.09.2021 № 31)

I. Введение

1. Актуальность развития технологий машиночитаемого права

Машиночитаемое право представляется одним из эффективных способов непротиворечивого изложения правовых норм с целью повышения удобства правоприменения для государства, предпринимательского сообщества и граждан.

Представляется, что технологии машиночитаемого права в той или иной степени будут применяться во всех отраслях законодательства Российской Федерации.

При этом на текущем уровне развития технологий машиночитаемого права машиночитаемые нормы дополняют, а не заменяют собой нормы, написанные на естественном языке.

В дальнейшем представляется, что развитие машиночитаемого права, возможно, приведет к его преобладанию в законодательном массиве над нормами, изложенными на естественном языке. В свою очередь нормы на естественном языке будут представлять собой производное изложение норм формального языка на естественном языке.

Одни и те же нормы права, представленные как на естественном, так и формальном языках, будут вступать в силу одновременно и иметь равную юридическую силу.

Посредством инструментов машиночитаемого права возможно обеспечить «встраивание» норм права в работу информационных систем, предоставляющих различные сервисы в автоматическом режиме, а также обменивающихся данными без участия человека (например, беспилотный транспорт, интернет вещей).

2. Цели Концепции

Целями Концепции являются систематизация представлений о методах и сферах перспективного развития технологий машиночитаемого права и подготовка предложений по стимулированию развития технологий машиночитаемого права.

3. Термины и определения

Для целей Концепции предлагается использовать следующие термины и определения:

Машиночитаемое право — основанное на онтологии права изложение определенного набора правовых норм на формальном языке (в том числе языке программирования, языке разметки), а также технологии машиночитаемого права (инструменты применения таких норм в виде необходимых информационных систем и программного обеспечения).

Онтология машиночитаемого права — описание на формальном языке множества объектов (сфер применения машиночитаемого права, субъектов правоотношений, сделок и т.д.) в области права и связей между ними.

Формальный язык — набор символов и правил, определяющих множество допустимых слов, сопровождающийся правилами интерпретации слов в рамках определенной предметной области, включая операции логики высказываний, арифметики, и иных отношений между словами.

4. Факторы, влияющие на развитие технологий машиночитаемого права

Применение технологий машиночитаемого права в целом сдерживается новизной данного направления, отсутствием единых подходов к применению таких технологий и недостатком квалификации юристов, которая позволила бы им использовать машиночитаемое право.

С другой стороны, стимулировать развитие машиночитаемого права возможно путем унификации подходов к переводу норм права в машиночитаемый вид, а также путем сокращения дискреционных полномочий органов власти с помощью большей формализации правовых норм.

5. Риски применения технологий машиночитаемого права

Рисками применения технологий машиночитаемого права являются:

автоматическое исполнение норм права, изложенных на формальном языке, в том числе в случае изменения норм права, изложенных на естественном языке, а равно неверная квалификация произошедших событий в связи с сокращением участия человека в правоприменении;

сложность перевода норм-принципов в машиночитаемый вид.

При внедрении технологий машиночитаемого права необходимо сформировать механизмы защиты от вышеуказанных рисков. Такими механизмами являются:

отсутствие приоритета норм, изложенных на формальном языке, над нормами на естественном языке;

экспертный и общественный контроль за соответствием норм права, изложенных на формальном языке, нормам содержащимся на естественном языке;

представление физическому лицу права отказаться от принятия автоматических решений по вопросам, затрагивающим его права и законные интересы (по аналогии со статьями 21 и 22 Регламента № 2016/679 Европейского парламента и Совета Европейского Союза);

создание механизма оперативного реагирования на обращения физических лиц в случае некорректного применения норм машиночитаемого права в автоматическом режиме.

6. Существующие подходы к формированию машиночитаемого права

В настоящее время выделяются следующие направления развития технологий машиночитаемого права:

Автоматическое создание онтологии права из текстов нормативных актов с помощью искусственного интеллекта. Такой метод позволяет быстро обработать большое количества данных, но результат обработки будет неточным и непредсказуемым, а также приводит к тиражированию однотипных ошибок. Кроме того, необходимо определить единый способ внесения изменений в онтологию при изменении законодательства, судебной практики, доктрины или трактовки правовых норм уполномоченными лицами.

Ручное проектирование онтологии права из текстов нормативных актов. Работа специалистов по онтологическому проектированию повышает качество и предсказуемость результата, но может понизить скорость работы.

Автоматизированное применение онтологии для подготовки решений, основанных на праве. В данном случае предусматривается использование в качестве онтологии того или иного языка программирования (как в смарт-контрактах). Вместе с тем применение исключительно данного метода допустимо только для ограниченного числа норм.

Автоматизация права без предоставления пользователю возможности работы с онтологией.

Построение на базе онтологий программного кода, который автоматизирует правоприменение, возможно и без онтологии машиночитаемого права. Но изменение законодательства потребует регулярного внесения изменений в такой код, что делает автоматизацию права с применением онтологии более предпочтительным.

Технологии машиночитаемого права с использованием искусственного интеллекта.

Программы на основе искусственного интеллекта могут осуществлять поиск взаимосвязей при работе с различными документами и на основе обнаруженных взаимосвязей делать выводы, что повысит удобство работы с документами на естественном языке.

В качестве языка программирования для развития технологий машиночитаемого права возможно использовать уже существующие языки программирования, или разработать новый язык.

Если для технологий машиночитаемого права будет применяться несколько языков программирования, то все эти языки должны взаимодействовать с одной общей правовой онтологией.

II. Международный и российский опыт применения ключевых технологий машиночитаемого права

1. Международный опыт применения ключевых технологий машиночитаемого права

В настоящий момент зарубежные страны не сформировали подходы к практическому применению технологий машиночитаемого права. Вместе с тем, стоит отметить отдельные проекты, применяющие технологии машиночитаемого права в зарубежных странах.

Так, в частности, в КНР в марте 2021 года была принята дорожная карта по мероприятиям, необходимым для модернизации правовой системы к 2025 году. В частности, проектом подразумевается модернизация судебной системы посредством внедрения «умных судов». В рамках «умного суда» планируется разработка системы, которая сможет анализировать фактические обстоятельства дела, представленные в суд документы, и уведомлять судью в случае отступления от формальных требований законодательства (обращать внимание на истечение срока рассмотрения дела, на ошибку в случае выхода за установленные пределы назначаемого наказания). При этом с апреля 2020 года в десяти шанхайских судах уже применяются технологии по расшифровке аудиозаписей судебных процессов, предоставлению доказательств в цифровом виде и поиску информации в представленных по делу доказательствах.

В США наиболее актуальная государственная инициатива связана с применением технологий искусственного интеллекта с целью выявления и устранения неактуальных и избыточных требований, содержащихся в нормативных актах Правительства США. Пилотный эксперимент был проведен в 2019 в Министерстве здравоохранения и социальных служб США, и по итогам его проведения решено было провести автоматический анализ законодательства на предмет выявления излишних и неактуальных требований также в Министерстве труда, Министерстве транспорта и Министерстве сельского хозяйства. В итоге технология выявила сотни ошибок и устаревших требований — например, требующих от заявителя отправки документов по факсимильной связи.

Определенный подход к алгоритмизации права предлагает австралийская организация Data61 на основе технологии превращения норм в модели данных Parse-IT, предложенной в рамках реализации Национальной программы «Инновация и наука: платформа открытых данных». В рамках подхода ведется разработка проекта открытой платформы, направленной на создание условий для предпринимателей по автоматическому соблюдению нормативных требований. Процесс правоприменения состоит из трех стадий: конвертации норм в машиночитаемый формат, последующего контроля качества полученных норм и публикации в открытом доступе данных в виде наборов правил.

Для трансформации норм права в машиночитаемый вид предлагается использовать специализированную информационную систему Parse-IT, которая способна изложить нормы права в виде алгоритма, в автоматическом или полуавтоматическом режиме. При этом стоит отметить, что к настоящему моменту не опубликованы ни результаты исследований, ни прототип платформы.

В Республике Казахстан в 2017 году была представлена разработанная Генеральной прокуратурой Республики Казахстан совместно с Верховным судом Республики Казахстан автоматизированная информационная система «Зандылык». Система может проверять проекты актов (или уже принятые акты) прокурора или судьи на соответствие формальным требованиям уголовного и уголовно-процессуального законодательства Республики Казахстан, а также собирать судебную статистику по регионам.

Вместе с тем, большее развитие получили частные проекты, предназначенные для граждан и организаций. Наиболее значимыми представляются следующие виды программного обеспечения.

Системы для обработки естественного языка.

Системы для обработки естественного языка могут автоматически анализировать и создавать логически связанные тексты. Такой результат достигается за счет обучения нейронной сети на основе большого массива данных. При работе с текстом алгоритм обрабатывает информацию, определяет порядок слов в предложении и подбирает наиболее подходящее по смыслу слово для продолжения высказывания. Системы обработки естественного языка широко применяются для перевода, краткого изложения текстов, а также для общения пользователей с чат-ботами. К таким системам относятся, например, созданные в США алгоритмы BERT и GPT-3.

Системы для работы с графами знаний.

Граф знаний является способом хранения и систематизации информации в определенной области. Он включает в себя объекты и отношения между ними (то есть, по существу, отображает содержимое онтологии). Такие графы знаний также могут использоваться для обучения искусственного интеллекта. Их использование совместно с моделью машинного обучения позволяет системе извлекать факты из текста и создавать новые логические суждения подобно человеческому мышлению (например, созданная в США система для работы с графами знаний COMmonsEnse Transformers).

Системы записи норм права в виде математической модели.

Разметка текста необходима с целью выделения в нем интересующих областей для последующей группировки и систематизации содержащихся в них данных. Языки разметки, создаваемые специально для обработки нормативных актов, разрабатывались параллельно в разных странах. Наиболее успешными примерами правовых языков разметки являются разработанные американской некоммерческой организацией OASIS LegalXML, а также созданная при участии Организации Объединенных Наций Akoma Ntoso.

Математические модели. Первым крупным проектом по формированию правовой онтологии, направленной на систематизацию правовых норм и связей между содержащимися в них понятиями, стала онтология LKIF (Legal Knowledge Interchange Format), подготовленная в рамках проекта Estrella под эгидой амстердамского Leibniz Center for Law. Она объединила в себе 15 модулей с понятиями и связями между ними. Вместе с тем, дальнейшая разработка данной онтологии была прекращена в 2008 году в связи с недостаточной детализацией понятий для ее практического применения.

Другим крупным проектом является LegalRuleML, который представляет собой модель систематизации знаний, сочетающую в себе язык разметки и инструмент формирования алгоритмических записей на основании размеченного текста.

Кроме того, в новозеландской Лаборатории инноваций в сфере услуг (LabPlus) был проведен эксперимент по изложению двух законодательных актов в виде программного кода. В ходе эксперимента каждая норма была записана в трех видах: на английском языке, в виде псевдокода (на английском языке, следуя логике языка программирования), и в виде программного кода. По итогам разработки предлагаемого решения исследователи сделали вывод, что для машиночитаемых норм права необходимо адаптированное под них законодательство, поскольку обычные нормативные акты с трудом поддаются переводу на языки программирования. Кроме того, не все нормативные акты могут быть изложены в машиночитаемом виде.

Системы для автоматизации юридических операций.

Решения в области автоматизации работы с договорами, как правило, основаны на применении технологий искусственного интеллекта и автоматизации юридических процессов. Например, популярны технологии автозаполнения юридической документации, составления документов с помощью конструктора, поиска и систематизации нормативных актов.

Вместе с тем такие решения могут работать без применения правовых онтологий, из-за чего программы ограничены набором оперируемых понятий и нуждаются в регулярном обновлении.

В качестве актуальных примеров могут быть выделены автоматизированная система создания, заполнения и учета соглашений о неразглашении информации (PerfectNDA, США), программа для автоматической проверки договоров на предмет их соответствия законодательству (LawGeex, Израиль), система автоматического извлечения и систематизации информации из юридической документации (eBrevia Contract Analyzer, США), автоматически заполняемое исковое заявление для обжалования штрафов (DoNotPay, США).

Технологии подготовки и анализа сбора машиночитаемой отчетности.

Преимуществом машиночитаемой отчетности является отсутствие необходимости для бизнеса и граждан предоставлять регулятору одни и те же сведения несколько раз для разных целей, а также снижение расходов бизнеса на сбор данных и заполнение отчетности.

Примером такого проекта является платформа ABACUS Национального банка Австрии. Так, австрийские банки направляют в автоматическом режиме в ABACUS отдельные данные о финансовых операциях на следующий день после их совершения по стандартной форме. При поступлении запроса информации от регулятора платформа агрегирует полученные данные в соответствии с заявкой.

2. Российский опыт применения ключевых технологий машиночитаемого права

В качестве наиболее актуальных примеров выделяются:

робот-юрист, разработанный правовым департаментом «Сбера». Робот извлекает юридически значимую информацию из документов, проверяет корректность внесенных в нее сведений и полномочия участников сделки;

сервис «Цифровой юрист», разработанный компанией «Мегафон». Он работает с помощью нейросети и технологии распознавания символов, что позволяет работать продуктам «Конструктор документов» (функционирует по принципу чат-бота), «Судебная платформа» (формирует типовые юридические ответы на документы государственных органов или судов) и «Система по распознаванию первичной документации», которая позволит конвертировать документы из одной учетной системы в другую (например, из 1С в SAP).

В настоящее время технологии применения машиночитаемого права в Российской Федерации связаны с процессом автоматизации права на уровне отдельных бизнес-проектов.

Крайне актуальным представляется развитие отдельных проектов в рамках ведомственных программ цифровой трансформации федеральных органов исполнительной власти (далее — ВПЦТ). Так, ВПЦТ Минюста предусматривается внедрение сервиса «Цифровой юрист», который представляет собой текстовый и голосовой чат-бот, оказывающий юридические консультации и осуществляющий поиск нормативно-правовых актов.

В рамках федерального проекта «Цифровое государственное управление» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» Минэкономразвития России ведется работа по созданию Федеральной государственной информационной системы «Национальная единая среда взаимодействия всех участников нормотворческого процесса при подготовке регуляторных решений» (далее — Платформа «Нормотворчество»).

Платформа «Нормотворчество» решит задачи оптимизации процесса разработки, согласования и утверждения проектов нормативных правовых актов, а также позволит вести различными органами власти совместную работу над проектами нормативных правовых актов.

Разработка Платформы «Нормотворчество» формирует технологическую основу и необходимую базу данных для последующего развития машиночитаемого права.

Кроме того, в целях совершенствования организации работы с правовыми актами в городе Москве создана аналогичная система — автоматизированная информационная система «Согласование документов» (постановление Правительства Москвы от от 25 сентября 2019 г. № 1239-ПП).

3. Выводы

Обзор актуального международного опыта в разработке и применении технологий машиночитаемого права свидетельствует о двух ключевых тенденциях:

большинство актуальных технологий машиночитаемого права используется совместно с инструментами по обработке естественного языка;

широкое применение технологий машиночитаемого права на государственном уровне еще не началось.

При этом, в Российской Федерации в настоящее время существует потенциал для внедрения технологий машиночитаемого права в реальные нормотворческие и правоприменительные процессы.

III. Сферы применения технологий машиночитаемого права

1. Стандартизация и сертификация

Преимуществами сферы технического регулирования в части применения технологий машиночитаемого права являются:

1. Техническая терминология. Законодательством в сфере стандартизации определены требования по единству измерений и сопоставимости их результатов, а также по унификации видов продукции, что упрощает внедрение технологий машиночитаемого права.

2. Исполнимость. Для многих требований установлены методики проведения испытаний, которые обеспечивают однозначность получаемого результата измерений и содержат исчерпывающий перечень действий, необходимых для проведения оценки соответствия.

3. Рекомендательный характер регулирования. Применение национальных стандартов в случаях, когда это прямо не установлено нормативными актами, носит добровольный характер. Как следствие, удачные решения в сфере перевода стандартов в машиночитаемый формат будут востребованы рынком, тогда как неудачные эксперименты не окажут негативного влияния на развитие отрасли.

Целесообразность перевода документов технического регулирования в машиночитаемый формат во многом зависит от технологической возможности информационных систем получать и обрабатывать необходимый поток данных с технических устройств участников оборота, а также данных, содержащихся в электронной документации.

Одним из возможных подходов к организации данной работы является перевод взаимодействия экспертов при подготовке проектов стандартов на площадки (информационные ресурсы), поддерживающие формирование как традиционных (текстовых), так и машиночитаемых представлений для используемых в стандартах языковых конструкций.

2. Сделки в машиночитаемом формате

Преимуществами оформления сделок с применением технологий машиночитаемого права являются:

1. Однозначность предмета и существенных условий сделки. Проработанная онтология вместе со специальными процедурами, позволяющими провести опрос сторон сделки о понимании предмета и существенных условий сделки, позволяет собрать в процессе заключения сделки достаточный набор оснований для того, чтобы убедиться в одинаковом понимании сторонами условий сделки и последствий при ее заключении.

2. Автоматизация проверки условий сделки. Машиночитаемое оформление сделки позволяет проводить автоматическую проверку обстоятельств, имеющих существенное влияние на условия оборота. К числу направлений автоматического контроля могут быть отнесены проверки наличия обременений для объекта прав, в отношении которого заключается сделка, обстоятельств дееспособности или полномочий стороны сделки и другие. Сделки, в отношении которых законодательством Российской Федерации или соглашением сторон предусмотрено нотариальное удостоверение, подлежат такому удостоверению в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.

3. Автоматизация учета результатов сделок. Сделки, связанные с переходом прав на объекты, подлежащие учету, требуют совершения дополнительных операций, направленных на осуществление такого учета (формирование обязательной налоговой и иной отчетности, оценка стоимости активов компании). Трудоемкость таких операций может быть снижена за счет взаимной интеграции информационных систем и иных способов прямого взаимодействия. Однако многообразие типов данных и правовых взаимосвязей между ними таково, что корректный учет результатов сделок требует шаблонизации не только самих данных, но и проверки правовой логики.

4. Автоматическое исполнение сделок. В сфере финансовых технологий и сделок с интеллектуальными правами активно развиваются смарт-контракты — программный код, реализующий алгоритмы, которые обеспечивают исполнение элементарных сделок и составляющих содержание сделок рутинных операций (перевод средств, предоставление отчетов), в том числе заключенных с использованием технологии распределенного реестра либо иных технических решений, повышающих надежность исполнения таких сделок.

5. Защита интересов сторон. Машиночитаемое соглашение способно существенно сократить издержки на защиту интересов сторон как при досудебном урегулировании, так и в суде. Автоматизация создания требуемых документов, начиная от претензий и заканчивая исковыми заявлениями, равно как и автоматизация их проверки и соотнесения с действующим законодательством и реальными обстоятельствами, способно кратно сократить издержки физических и юридических лиц.

6. Защита слабой стороны. Для улучшения понимания гражданами и представителями малого и среднего бизнеса контекста и подразумеваемых условий сделки могут использоваться интеллектуальные системы, выполняющие функции персональных помощников. Такие системы могут обеспечивать анализ и обобщение действующих норм законодательства, а также оценку сложившихся практик делового оборота.

7. Связность с законодательством и актуализация условий сделки. Машиночитаемый формат соглашения в перспективе позволит автоматически формировать более полный правовой контекст его исполнения. Как следствие, при изменении регулирования в сфере реализации соглашения, может быть предусмотрена определенная процедура актуализации соглашения.

8. Ответственность при использовании технологий машиночитаемого права.

Предусмотрена ответственность за качество проведенного анализа норм права, качество конструирования сделки.

Первоочередными направлениями развития машиночитаемых сделок являются:

• определение ключевых субъектов, заинтересованных в машиночитаемом представлении сделок, таких как организации бизнес-сообщества (Торгово-промышленная палата Российской Федерации, Российский союз промышленников и предпринимателей, Ассоциация европейского бизнеса, потребительские ассоциации и другие);
• выявление потребностей и подходов к разработке (машиночитаемого представления типовых условий сделок, уже заключаемых в электронной форме; онтологий для сделок в конкретной отрасли);
• определение сфер применения (включая массовые типовые сделки, международные сделки, машиночитаемые пользовательские соглашения, онтология в контексте терминов Инкотермс, Конвенции о международной купле-продаже товаров, Типовых законов и правил Юнситрал).

3. Контрольная (надзорная) деятельность

Преимущества машиночитаемого права в сфере контрольной (надзорной) деятельности:

1) Возможность автоматизации контроля. Машиночитаемые обязательные требования, записанные на позволяющем автоматическое исполнение формальном языке, смогут быть использованы поднадзорными субъектами в целях проведения комплаенса. Кроме автоматизации контроля за соблюдением обязательных требований, с применением машиночитаемых требований позволит формировать перечень обязательных требований, которым должно соответствовать лицо, осуществляющее определенные виды деятельности, в автоматическом режиме.

2. Снижение зависимости проведения контрольных мероприятий от влияния человека. Машиночитаемые нормы, применяемые в системе автоматического контроля их соблюдения, обеспечат прозрачность, последовательность и логичность принимаемых контрольным органом решений.

3. Снижение издержек на оценку соблюдения обязательных требований. Взаимодействие между проверяемым и контролирующим субъектами происходит значительно быстрее и с меньшей нагрузкой на сотрудников обеих сторон, поскольку исполнение машиночитаемых обязательных требований может быть проверено без личного присутствия специалиста по контролю с помощью интеллектуальных систем и измеряющих проверяемые значения приборов. Кроме того, основанная на машиночитаемых требованиях система контроля сможет автоматически направлять претензии или уведомлять о необходимости подготовить проект акта контрольного органа.

4. Оптимизация взаимодействия между субъектами контрольно-надзорной деятельности относительно соблюдения требований. Применение машиночитаемых норм в контрольно-надзорной деятельности позволит представителю контрольно-надзорного органа получить уточненные данные относительно того, какие требования недостаточно эффективны, и, соответственно, необходимость корректировки соответствующей нормы.

Роль типовых сценариев взаимодействия при использовании автоматизированного контроля.

В целях упрощения применения обязательных требований в машиночитаемом виде необходимо создание библиотеки машиночитаемых сценариев взаимодействия органа контроля и подконтрольного субъекта. Такие сценарии являются алгоритмизированным описанием типовых отраслевых процессов с набором применимых к такому процессу и автоматически исполняемых машиночитаемых обязательных требований. Функционирование сценариев должно обеспечить юридическую значимость машиночитаемого контроля, исключив проверку деятельности контролируемого лица по направлениям, не включенным в такой набор. Применение машиночитаемых сценариев должно полностью исключать проверку деятельности контролируемого лица по направлениям, не включенным в соответствующий набор обязательных требований.

С целью эффективного применения сценариев необходимо разработать единый для всех субъектов контрольно-надзорной деятельности стандарт для машиночитаемого описания обязательных требований и сценариев выполнения контрольных действий.

Помимо типовых сценариев необходимо также обеспечить функционирование подбора машиночитаемых обязательных требований, применимых к конкретной ситуации или обстоятельствам деятельности проверяемого лица. Такой набор должен быть применим не только к сфере государственного контроля (надзора), но и с целью организации и проведения внутреннего контроля. Для ускоренного внедрения машиночитаемых требований в сфере внутреннего контроля необходимо также предусмотреть описание условий и обязательных требований для различных сфер применения (например, интернет-сайтов и инженерных инструментов проектирования).

4. Отчетность

Преимущества машиночитаемого права в сфере учета:

1) Сокращение издержек. Формирование информации о результатах хозяйственной деятельности является задачей, требующей участия в данной сфере деятельности квалифицированных специалистов. Использование технологий машиночитаемого права в документах, фиксирующих обязательства по сделкам за счет автоматического извлечения соответствующей информации и ее корректного учета позволит организациям сократить как временные, так и организационные затраты.

2. Повышение оперативности сбора отчетности. Рост актуальности получаемых из формируемой с использованием технологий машиночитаемого права отчетности данных улучшит качество государственного управления.

3. Возможность применения полученных данных в различных целях. Инструменты машиночитаемого права смогут обрабатывать данные таким образом, чтобы одни и те же сведения могли применяться при формировании разных видов отчетности.

Для использования технологий машиночитаемого права в сфере подготовки и предоставления отчетности необходимо автоматизировать процесс формирования связей между контрактными обязательствами, первичными учетными документами и записью о соответствующей финансовой операцией. Существуют следующие подходы к автоматизации данного процесса и последующей подготовки отчетности:

• Развитие программного обеспечения в области учета. Помимо разработки программ, данное направление также может включать в себя применение машиночитаемых документов, таких как типовые договоры и полный комплект необходимых первичных учетных документов. При заключении и последующем исполнении договора алгоритмы автоматически внесут в отчетность сведения о данной операции. Данный способ выгоден участникам рынка, поскольку создание программного обеспечения возможно без участия государства, вместе с тем автоматизированное взаимодействие таких программ, созданных разными разработчиками, возможно только в случае применения единого формата таких машиночитаемых файлов.
• Развитие облачных сервисов для ведения предпринимательской деятельности. В данном случае необходимо сформировать отраслевые стандарты разметки документов. Работа облачного сервиса по отраслевым стандартам разметки позволит организовать автоматический учет содержащихся в документации данных, а также проверку отчетности на основании размеченных документов государственными информационными системами.
• Создание типовых машиночитаемых форм сделок и способов их учета. Реализация данного метода потребует создание справочника типовых обязательств, необходимого для развития машиночитаемых сделок.

Анализ возможностей автоматизации предоставления отчетности.

Технология автоматической сдачи отчетности уже реализована в некоторых системах ведения бухгалтерской отчетности, однако данное решение применимо только по отношению к автоматическому формированию и подаче нулевой отчетности. Машиночитаемое право с применением вышеописанных технологий будет способствовать развитию возможности автоматической сдачи и других видов отчетности.

Наиболее важной задачей на пути к достижению данной цели является создание системы автоматического определения и формирования учетной политики организации. Технологии искусственного интеллекта способны автоматизировано определять, какая учетная политика наиболее эффективно подойдет такому лицу для применения, на основании данных о деятельности, которую ведет сдающее отчетность лицо, с учетом его учредительных документов, движения средств по счетам, первичных документов и договоров.

Представляется, что использование машиночитаемых и автоматически настраиваемых учетных политик позволит существенно упростить ведение учета, повысить его прозрачность и снизить риски претензий налоговых и иных проверяющих органов к бизнесу, не выходящему за их пределы.

Вместе с тем необходимо отработать механизмы защиты конфиденциальной информации, доступ к которой может быть связан с доступностью представленных в отчетности данных и первичных документов неограниченному кругу лиц.

5. Судопроизводство и производство по делам об административных правонарушениях

Преимущества машиночитаемого права в сфере производства по делам об административных правонарушениях и судопроизводства:

1) Повышение скорости судебного процесса. Технологии машиночитаемого права позволят быстрее осуществлять подготовку и рассмотрение материалов дела, а как следствие — ускорят проведение судебного разбирательства.

2. Упрощение участия в процессе для непрофессиональных участников судопроизводства. С помощью технологий машиночитаемого права физические лица и организации смогут проще обжаловать и исполнять судебные решения, самостоятельно анализировать перспективы участия в судебном процессе и проще самостоятельно составлять исковые заявления.

3. Снижение количества технических ошибок в судопроизводстве. Возможность избежать многократного ввода одной и той же информации о деле человеком, а также применение технологий машиночитаемого права при в конструкторе исковых заявлений позволит повысить качество как поступающих в суд заявлений, так и материалов дела.

Механизм автоматического взимания и оспаривания штрафов.

Технологии машиночитаемого права могут широко применяться в административном производстве (особенно по делам об административных правонарушениях в области дорожного движения) вследствие широкого распространения специальных технических средств, позволяющих фиксировать правонарушения, а также программ по обработке данных о таких правонарушениях. Следовательно, перспективным направлением применения таких технологий является возможность дальнейшей автоматизации правоприменения в части взимания и оспаривания штрафов, как в части максимального исключения действий людей, так и в части расширения видов правонарушений, административное производство по которым автоматизируется. Вместе с тем необходимо сохранение процессуальных гарантий, предусмотренных законом для лиц, привлекаемых к ответственности (например, возможности обжаловать постановление по делу об административном правонарушении заблаговременно до вступления его в силу).

Возможности внедрения «электронного дела», предусматривающего разметку относящихся к делу документов и доказательств, а также дальнейшей систематизации документооборота.

Развитие технологий машиночитаемого права в судопроизводстве и использовании механизмов судебного разбирательства сторонами спора существенным образом опирается на развитие электронного машиночитаемого документооборота.

Система автоматизации судопроизводства (далее — САС), применяемая федеральными арбитражными судами Российской Федерации, позволяет автоматизировать процесс прохождения судебного дела в арбитражном суде и создавать полнотекстовый электронный банк судебных решений. Вместе с тем, учитывая текущий уровень автоматизации работы иных судов судебной системы Российской Федерации, разработка критериев «электронного дела» и его внедрение в российское судопроизводство представляется ключевой задачей в рамках реализации концепции развития технологий машиночитаемого права с целью автоматизации процесса регистрации нового судебного дела или административного производства, а также иных последующих процессов.

Распространение такого формата на всю судебную систему Российской Федерации позволит максимально автоматизировать процесс регистрации нового судебного дела, а также всех последующих за этим процессов. Например, при формировании «электронного дела» карточка заполняется в автоматическом режиме, автоматически извлекая определенные характеристики и загружая их в определенные разделы, относимые к конкретному делу, которые могут выявить аналогичные дела в базе судебных решений. Также в ходе рассмотрения судебного дела автоматически в карточку дела добавляется новая информация, например, поступившие документы от сторон, или аудиопротокол судебного заседания.

Соответственно автоматизированное ведение «электронного дела» не только упростит процесс ознакомления с материалами дела, но и позволит упростить работу с документами, позволит находить аналогичные дела и ускорит развитие электронного документооборота между судами и участниками споров.

Кроме того, с целью развития «электронного дела» и системы поиска по выбору аналогичных дел полагаем возможным подключить выгрузку данных, из учредительных документов сторон, а также показателей, учитываемых при оценке контрагента (например, количество судебных дел, прибыль по балансу) для того, чтобы находить аналогичную судебную практику также по подобным сторонам дела.

Внедрение единых шаблонов судебных решений.

Упростить поиск аналогичных дел и заполнения карточки «электронного дела» позволит разработка и внедрение единых машиночитаемых шаблонов судебных решений. В процессе формирования «электронного дела» (или иного судебного акта) автоматически заполняется шаблон, при этом ответственное лицо при подготовке проекта судебного решения имеет возможность внести изменения в такой проект.

Вместе с тем помимо соблюдения сотрудниками судов определенного формата и алгоритма работы в соответствующих программах важно, чтобы процесс подачи документов сторонами дела, а также форма таких документов была четко определена, что в свою очередь позволит автоматизировать весь процесс ведения электронного дела и вынесения решения суда.

Внедрение машиночитаемых шаблонов также повлияет на формирование юридико-технических требований к оформлению решений с целью их дальнейшего автоматического исполнения. Наиболее перспективным направлением является внедрение машиночитаемых судебных решений в делах по налоговым спорам.

Конструктор исковых заявлений.

Помимо внедрения шаблонов судебных решений, положительно на развитие судопроизводства с использованием технологий машиночитаемого права повлияет также конструктор исковых заявлений. Такой конструктор будет работать совместно с «помощником», разработанным с применением технологий обработки естественного языка. Данный помощник исходя из введенных пользователем данным определит предмет искового заявления, определит примерный перечень необходимых для подачи искового заявления документов, после чего с использованием конструктора пользователь сможет сформировать содержание искового заявления.

Описание системы анализа судебной практики.

Целью внедрения «электронного дела», а также единых шаблонов судебных решений является формирование единой базы судебных решений.

Такая база судебной практики позволит оперативно собирать статистику по судебным решениям. Система анализа судебной статистики должна позволять собирать статистику по разным категориям (например, регион, дела с участием субъектов малого и среднего предпринимательства, кредитных организаций, дела, вытекающие из правоотношений, связанных с защитой прав потребителей и так далее), и при этом формироваться автоматически на основе данных из карточки «электронного дела», судебных решений или иных документов (например, учредительных). Система анализа судебной статистики должна быть доступна для работы всем заинтересованным лицам.

Более того, система анализа судебной статистики позволит оперативно проводить содержательный анализ судебных решений, например, поиск и сравнение правовых позиций судов по аналогичным вопросам.

6. Нормотворчество

Преимущества технологий машиночитаемого права в сфере нормотворчества:

Повышение скорости и качества нормотворчества. Технологии машиночитаемого права позволят регулятору быстрее реагировать и совершенствовать нормативное регулирование своей отрасли за счет непрерывного процесса мониторинга правоприменения непрерывно, в том числе за счет автоматического сбора и оценки судебной практики по наиболее неоднозначным и оспариваемым в судебном порядке предметам спора, а также в ходе выявления наиболее распространенных нарушений в рамках проведения мероприятий по контрольно-надзорной деятельности.

Снижение влияния человека на нормотворческий процесс. Применение технологий машиночитаемого права, принимая во внимание автоматическую правовую экспертизу проектов нормативных актов и интеграцию с технологиями машиночитаемого права в иных сферах, способно уменьшить влияние ошибки или трактовки лицом, участвующим в нормотворческой деятельности.

Автоматическая правовая экспертиза.

В условиях интенсивного нормативного регулирования необходимо применение инструментов, которые будут интегрированы в Платформу «Нормотворчество» и позволят органам государственной власти повысить скорость и качество нормативно-правовой экспертизы. Одним из таких инструментов является ассистент федерального государственного гражданского служащего, созданного на базе технологий искусственного интеллекта (с использованием технологии обработки естественного языка).

Основной задачей такого ассистента станет автоматическая проверка проекта нормативного правового акта на соответствие актам большей юридической силы, а также определение необходимости внесения изменений в акты меньшей юридической силы. Также ассистент будет способен оценить соблюдение правил юридической техники и точность указания ссылок на иные законы и подзаконные акты, выявить признаки коррупциогенных норм и коллизий с положениями других актов и, при необходимости, предложить правки.

Кроме того, ассистент должен выполнять следующие функции:

• автоматический анализ документа с вносимыми изменениями с учетом как его даты вступления в силу, так и иных ожидающих вступления в силу изменений;
• выделение из текста машиночитаемой разметки, позволяющей в том числе определять правовые последствия проекта акта, а также позволяющей в последующем сохранять и дополнять машиночитаемое представление документа;
• информирование разработчика о субъектах, на которых предлагаемые нормы будут распространяться.
• отображать редакции документа, который будет изменять проект;

Для решения подобной задачи помимо применения технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка представляется возможной разработка фильтров и правил, основанных на иерархии уже действующих нормативных правовых актов, их действия во времени и в пространстве.

Создание такого инструмента планируется осуществить на втором этапе разработки Платформы «Нормотворчество».

Отдельным важнейшим направлением в развитии машиночитаемого права является создание условий для публикации нормативных правовых актов с машиночитаемой разметкой для возможности их прочтения и корректной интерпретации без участия человека, в том числе действующих редакций актов с учетом внесенных изменений. Для реализации указанной возможности должны быть решены задачи по формированию машиночитаемых словарей по правовым и техническим терминам, а также устранены административные барьеры для их использования.

7. Регулирование с использованием цифровых платформ

Возможности для применения машиночитаемого права при взаимодействии государственных информационных систем с цифровыми платформами.

Взаимодействие участников хозяйственной деятельности через цифровые платформы расширяется. Все больше типов сделок заключается путем технических средств, представленных на таких платформах, а также принятия явным образом либо конклюдентными действиями правил работы каждой такой платформы.

При этом функционал цифровой платформы определяется ее программным обеспечением, а не размещенными на ней правовыми документами либо действующим законодательством. Указанное расхождение со временем способно привести как к нарушению прав слабой стороны — пользователя цифровой платформы, поскольку функционал цифровой платформы может вводить такого пользователя в заблуждение, скрывать от него необходимую для совершения сделки информацию, либо иным образом нарушать его права, так и самой платформы — в случае совершения пользователем действий, противоречащих законодательству (проблема информационных посредников при нарушении авторских прав пользователями).

При условии публикации машиночитаемых ограничений на совершение отдельных видов сделок цифровые платформы могут предоставлять пользователю добровольно либо в силу действующих регуляторных требований возможность оценки правомерности совершаемых им действий, либо ограничивать действия, не разрешенные национальным законодательством. Особенно актуально применение таких инструментов взаимодействия с цифровыми платформами, принадлежащими транснациональным корпорациям, поскольку с их использованием пользователь может нарушать национальное законодательство (например, заказать запрещенные к ввозу категории товаров), не подозревая об этом.

Для реализации такого функционала могут использоваться как программные инструменты с доработкой ПО под каждое изменение, так и машиночитаемые языки для норм, которые позволяют существенно снизить издержки на адаптацию работы цифровых платформ под требования законодательства. Кроме того, с учетом различных правовых режимов в разных странах мира, при экспорте товаров, работ и услуг через российские цифровые платформы, также целесообразно использовать готовые модели регуляторных ограничений, действующих в различных странах, и машиночитаемую схему их описания, передачи и применения.

Еще одним преимуществом машиночитаемого взаимодействия государства с цифровыми платформами по имплементации регуляторных ограничений является возможность взаимовыгодного сотрудничества по сбору информации о правоприменительной практике, включающей в себя оценку экономических последствий от тех или иных ограничений (в виде запросов на сервис, который не был предоставлен в силу таковых ограничений).

Такое взаимодействие также предоставляет возможность моделирования и пилотирования различных специальных (в т.ч. экспериментальных) правовых режимов в выделенных сегментах цифрового пространства либо в отношении отдельных субъектов. Регуляторная политика в этом случае может носить наиболее комплексный характер, адаптироваться к поведению пользователей этих платформ в конкретных условиях, включая их цифровые навыки, опыт и добросовестность, что обеспечит эффективные меры стимулирования законопослушного и ответственного поведения.

---