ИИ и закон: кто отвечает, если алгоритм отказал кандидату по дискриминационным признакам?

2025 год. Алгоритмы уже решают, кого пригласить на интервью, кому одобрить кредит, кому выдать страховку. И чем умнее становятся модели, тем чаще звучит неприятный вопрос. Кто виноват, если ИИ ошибся. Особенно если отказ получен по признаку, который даже не должен был учитываться.

И вот тут начинается самое интересное... Алгоритм не является субъектом права! Он не человек и не компания и он не может отвечать, а значит, ответственность ложится на тех, кто создает, внедряет и использует ИИ!

Почему ошибка ИИ почти всегда превращается в юридический спор

Представьте ситуацию. Система подбора персонала незаметно для вас унаследовала предвзятость из обучающих данных. Умный фильтр отправил в отказ кандидатов определенного пола, возраста или региона.

Факт дискриминации есть и кандидат недоволен… Ну а кто будет отвечать? Конечно же разработчик или работодатель или платформа, где это было использовано… Ответ зависит от конкретной ошибки и от того, кто контролировал систему в момент принятия решения.

Когда ИИ ошибается, в споре появляются не один, а сразу несколько ответчиков

Закон исходит из простой логики и если алгоритм причинил вред, вы ищете тех, кто участвовал в его создании и применении… И именно они попадают в зону юридической ответственности.

Кого могут привлечь в суде?

Вот тот самый список людей, который чаще всего фигурирует в судебных спорах:

1. разработчик модели;
2. компания, которая использует систему;
3. поставщик данных;
4. владелец платформы, на которой работает ИИ.

В разных странах правила отличаются. В Китае по умолчанию отвечает организация, владеющая системой. В ЕС ответственность связывают с уровнем риска алгоритма. В США решает суд. В Японии ИИ считают помощником человека, значит отвечает тот, кто им управляет.

Почему компании чаще всего оказываются крайними

Основная логика проста. Именно компания получает выгоду от применения технологии, а значит именно она несет обязательство доказать свою добросовестность.

Если ИИ совершает ошибку в найме, кредитовании, медицине или страховании, оператору нужно объяснить, почему так получилось. И этого бывает сложно добиться из за того самого эффекта черного ящика, когда даже создатели не могут точно описать путь, по которому модель пришла к решению.

Как бизнесу защититься уже сейчас

Законодательство пока формируется, но это не повод ждать. Компании могут минимизировать риски заранее.

Что необходимо сделать?

1. Проверка поставщиков. Нужны данные о тестировании модели, о качестве данных и о методах снижения предвзятости.
2. Юридическая адаптация договоров. В соглашениях должны быть зафиксированы гарантии качества, ответственность разработчика и порядок расследования инцидентов.
3. Введение внутренней политики использования ИИ. Человеческий контроль обязателен в любых решениях высокой значимости.
4. Регулярный аудит. Алгоритмы должны проверяться на предмет смещения и ошибок.
5. Страхование рисков. Все больше страховых продуктов покрывают сбои ИИ и связанные с этим убытки.

Что нас ждет дальше?

Россия формирует собственный подход к регулированию ИИ. Обсуждаются реестры доверенных систем и новые стандарты ответственности, но пока действует простое и практичное правило… 

Если алгоритм ошибся, прежде всего отвечать будет компания, которая его применяет. И задача юристов уже не тушить пожары, а строить такую правовую архитектуру, в которой вероятность ошибки становится минимальной.

В нашем Telegram-канале мы делимся свежими инсайтами о том, как оптимизировать найм и не переплачивать. Подписывайтесь!