Искусственный интеллект привёл россиян в суд почти 300 раз за год

Искусственный интеллект привёл россиян в суд почти 300 раз за год

Искусственный интеллект привёл россиян в суд почти 300 раз за год

В 2024 году российские суды рассмотрели 292 дела, связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Споры касались вопросов интеллектуальной собственности, правомерности решений автоматизированных систем, а также качества обслуживания клиентов ИИ-сервисами.

Как сообщили «Известиям» в исследовательском центре «Аналитика. Бизнес. Право», количество судебных разбирательств с участием ИИ существенно выросло: если в 2021 году таких дел было всего 112, то в 2024-м уже почти втрое больше. Из них гражданские дела составили 59%, а в 73% решений суды вставали на сторону людей.

По числу судебных споров лидируют Москва и Московская область. Санкт-Петербург и Свердловская область занимают второе и третье места соответственно, замыкают пятёрку лидеров Новосибирск и Краснодар.

Директор центра «Аналитика. Бизнес. Право» Венера Шайдуллина отмечает, что дела с участием ИИ обладают высоким потенциалом роста, хотя их доля в общем количестве судебных разбирательств пока относительно невелика.

Она также подчеркнула, что значительное число подобных случаев могло просто не попасть в официальную статистику, особенно в рамках уголовных процессов. Например, киберпреступления, включая шантаж и кибербуллинг с использованием нейросетей, зачастую квалифицируются как традиционные преступления (кражи или мошенничества).

В судебной практике зафиксированы дела, связанные с мошенничеством с помощью дипфейков, подделкой документов и использованием ботов для продажи запрещённых веществ. Однако наибольший объём составили споры по интеллектуальной собственности, особенно касающиеся контента, сгенерированного нейросетями.

Большая часть разбирательств касается защиты прав потребителей. Чаще всего граждане судились с банками из-за решений скоринговых систем, деятельности различных чат-ботов и автоматизированного обслуживания клиентов. В 73% таких случаев решения были в пользу потребителей. Общая сумма компенсаций за четыре года составила около 2 млрд рублей, а средний размер иска достиг 2,1 млн рублей.

Также часто обжалуются штрафы, выписанные автоматическими системами фиксации нарушений, и рассматриваются дела о законности их применения.

По прогнозам авторов исследования, число подобных судебных разбирательств продолжит расти. К 2030 году количество дел о защите интеллектуальной собственности увеличится на 40–50%, административных – на 25–30%, а уголовных – на 15–18%.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru