Ямасакская доктрина‑2025

«Аудитуируемость → Вероятностная атрибуция → Строгая ответственность предприятия (с фондом)»

О гражданско‑правовой ответственности за вред от ИИ и автономного вождения: от тонкой настройки небрежности к многоуровневой модели с быстрым возмещением

Резюме (на одной странице)

Настоящая работа предлагает радикально‑прагматическую схему распределения ответственности за вред, причинённый системами ИИ и автономного вождения (АВ). Вместо тупика «усиливать ли критерии небрежности» или «вводить ли безвиновную ответственность повсюду» я выдвигаю триединый режим:

1. Принцип аудитуируемости как минимальный правовой стандарт (логирование, воспроизводимость, «safety case», API для контрфактического аудита). Отсутствие аудитуируемости влечёт динамическую презумпцию ответственности.

2. Вероятностная атрибуция риска (ARC) с внутрисетевым распределением убытков между разработчиком, оператором, поставщиком данных по формуле ARC×Control×Benefit.

3. Строгая ответственность предприятия (Tier A) для высокорисковых применений (уровни АВ L3+ и др.) с обязательным компенсационным фондом и обратным регрессом внутри «предприятия ИИ».

Модель совместима с инженерной реальностью (MLOps, ISO‑подход «safety case», OTA‑обновления), обеспечивает быстрое возмещение пострадавшим и сохраняет инновационные стимулы через дифференциацию по уровням риска.

Введение: тупик бинарной дискуссии и требования инженерной практики

Спор между «усилением небрежности» (тонкая настройка стандарта заботливости, бремя доказывания, причинная связь) и «универсальной безвиновной» (опасность, социальная полезность, перераспределение) десятилетиями воспроизводит один и тот же изъян: процессуальная и техническая негодность старых средств для эксплуатируемых сегодня систем. Современный ИИ и АВ — это не статичный продукт, а цифровой организм: обучается на потоках данных, обновляется «по воздуху», реагирует на контекст, включает множество акторов (разработчик модели, интегратор, OEM, поставщик датчиков и карт, оператор‑флот, владелец инфраструктуры).

Гражданское право стремится к ясным критериям и воспроизводимым доказательствам. Инженерия ИИ стремится к наблюдаемости (observability), аудитуируемости и управляемости рисков (hazard analysis, safety case, fallback‑режимы). Пересечение этих стремлений — наш архитектурный центр: право должно требовать того, что инженер может зафиксировать и воспроизвести.

Отсюда — Ямасакская доктрина‑2025: «Аудитуируемость» как юридический минимум; «ARC» как численное выражение доли причинности для распределения убытков; «Строгая ответственность предприятия» плюс фонд — только для высших уровней опасности.

I. Догматика: пределы небрежности и риск‑ответственности в цифровой среде

Классическая небрежность отвечает на вопрос: была ли нарушена обязанность заботливости данным лицом в данной ситуации. В системах АВ ответ становится подчас косметическим: многоакторная причинность, непрозрачные обучающие выборки, «неправильные» мира (edge‑cases), безопасные обновления, взаимодействие с водителем‑надзирателем.

Безвиновная (строгая) ответственность по мотиву «повышенной опасности» притягательна, но универсальность её опасна: она способна задушить инновацию там, где достаточно инженерной дисциплины и точной перестройки бремён доказывания. Следовательно, требуется градуированная конструкция: где‑то — усиленная небрежность, где‑то — строгая ответственность, и повсеместно — техническая аудитуируемость как условие гражданско‑правовых выводов.

II. Инженерная реальность ИИ/АВ: что реально можно доказать и контролировать

Факты практики, на которые право должно опереться:

1. Аудитуируемость vs. объяснимость. Механистическая «объяснимость» (почему модель так решила) часто иллюзорна. Но аудитуируемость — полные событийные логи, версии модели и данных, фиксированные конфигурации, контрфактические прогоны — достижима и стала нормой MLOps.

2. Безопасность как «safety case». Современные стандарты требуют аргументированного досье безопасности: перечня опасных сценариев, мер снижения, остаточного риска и процедур деградации (минимальный безопасный режим).

3. Наблюдаемость и метрики. Для парка АВ реально измеряются:DSI (Drift Severity Index — тяжесть дрейфа данных/окружения),SAR (Safety Alert Rate — частота срабатываний аварийных правил),TTI (Time‑to‑Intervene — время до вмешательства человека/автономной деградации).

4. Управляемость. «Kill‑switch», геозональные ограничения, временные запреты, shadow‑mode для тестов, «over‑the‑air» обновления с откатом. Это технические рычаги, на которые может опираться суд.

Вывод: юридические обязанности и процессуальные презумпции следует строить вокруг аудитуируемости и управляемости, а не вокруг риторики «ИИ необъясним».

III. Принцип аудитуируемости (ПА): минимум права и динамическая презумпция

Определение. Принцип аудитуируемости — это обязанность «предприятия ИИ» (консорциума акторов, поставляющих и эксплуатирующих систему) обеспечивать:

• полные неизменяемые логи датчиков, решений, обновлений, вмешательств;

• версирование модели/данных (хеши, конфиг, окружение);

• контрфактический аудит: возможность перепроиграть спорный эпизод с альтернативными параметрами;

• safety case: каталог опасностей и мер;

• интерфейсы для внешнего аудитора (API «audit‑replay»).

Правовой эффект.

• Если ПА соблюдён, спор решается в режиме усиленной небрежности (Tier B/C) или строгой ответственности (Tier A), но бремя фактических деталей (что было возможно предотвратить) несут стороны по общим правилам.

• Если ПА не соблюдён (логи утрачены/неполны, audit‑replay невозможен, safety case отсутствует) при серьёзном исходе, действует динамическая презумпция ответственности предприятия: фактически — квази‑строгая ответственность с возможностью опровержения только при доказанном внешнем форс‑мажоре.

Норма‑триггер. Для происшествий с гибелью/тяжким вредом отсутствие ПА — достаточное основание для обратного бремени и/или санкционной надбавки к убыткам.

IV. Вероятностная атрибуция риска (ARC): распределение внутри «экосистемы»

Идея. Класс «двойной» причинности (кому «пришился» вред — модели, картам, интеграции, оператору флота?) требует численного инструмента распределения: сколько чьего риска добавилось к наступлению вреда.

Формула. Для участника iii (разработчик модели, оператор АВ, поставщик данных и т. п.) определим

ARCi=max⁡{0, Pr⁡(H ∣ Ei)−Pr⁡(H ∣ ¬Ei)},\mathrm{ARC}_i=\max\{0,\ \Pr(H\,|\,E_i)-\Pr(H\,|\,\neg E_i)\},ARCi​=max{0, Pr(H∣Ei​)−Pr(H∣¬Ei​)},

где HHH — факт вреда, EiE_iEi​ — вклад/компонент i в систему. Далее вводим коэффициент контроля CiC_iCi​ (фактическая управляемость риском) и коэффициент выгоды BiB_iBi​ (полученная экономическая/сетёвая польза).

Доля убытка участника:

Sharei=ARCi⋅Ci⋅Bi∑jARCj⋅Cj⋅Bj.\text{Share}_i=\frac{\mathrm{ARC}_i\cdot C_i\cdot B_i}{\sum_j \mathrm{ARC}_j\cdot C_j\cdot B_j}.Sharei​=∑j​ARCj​⋅Cj​⋅Bj​ARCi​⋅Ci​⋅Bi​​.

Как вычислять на практике? Используются телеметрия, контрфактические прогоны (audit‑replay), A/B‑сравнение альтернативных конфигураций («а если бы в этот момент была версия 1.2 вместо 1.3?»), а также каталог опасных сценариев из safety case.

Санкции. За подлог/уничтожение логов — мультипликатор доли (например, ×1.5–×3), что выравнивает стимулы хранить правду.

V. Строгая ответственность предприятия и компенсационный фонд (Tier A)

Где нужен «no‑fault». Для высокорисковых применений (АВ уровня L3 и выше на дорогах общего пользования; автономные системы в медици‑ и энергетике) жертва должна получить быструю компенсацию независимо от вины.

Конструкция.

• Вводится строгая ответственность «предприятия ИИ» — коллективного должника, объединяющего производителя, интегратора, оператора флота, держателя карт и данных.

• Создаётся обязательный компенсационный фонд (AI‑GF): выплата пострадавшему в короткий срок (например, 30 дней) по таблицам вреда.

• Затем фонд реализует регресс внутри предприятия по формуле ARC×Control×Benefit.

• Обязательное страхование и перестрахование дополняют фонд, но не подменяют его: задача — скорость и предсказуемость для жертвы.

VI. Уровневая (tiered) архитектура ответственности

Tier	Примеры	Режим ответственности	ПА	Презумпции/ограничения
A (высокий риск)	АВ L3+, автономные мед‑роботы, критическая инфраструктура	Строгая ответственность + фонд	Обязателен	Отсутствие ПА = санкционный множитель; регресс по ARC
B (средний риск)	Системы помощи водителю (ADAS), оценка кредитоспособности, мед‑поддержка	Усиленная небрежность + динамическая презумпция при метриках риска	Обязателен	При превышении порогов DSI/SAR/TTI — обратное бремя
C (низкий риск)	Инфо‑системы, мультимедиа	Классическая небрежность	Желателен	Без особых презумпций

Пороговые метрики (пример для Tier B):

• DSI>T₁ (сильный дрейф среды),

• SAR>T₂ (нарастание аварийных предупреждений),

• TTI<T₃ (слишком короткое время на вмешательство) — активируют обратную презумпцию.

VII. Процессуальная архитектура: как суд и эксперты должны работать

Двухфазный режим:

1. Фаза быстрой компенсации (для Tier A): фонд выплачивает по стандартным таблицам; пострадавший не ждёт атрибуции.

2. Фаза атрибуции: независимый аудит применяет ПА и ARC, распределяя регрессную нагрузку.

Для Tier B/C:

• Истец подаёт пакет доказательств: событие, телеметрия/видеозапись, указание на несоблюдение ПА (если есть), метрики DSI/SAR/TTI.

• Если ПА отсутствует либо метрики превышены, включается динамическая презумпция: предприятие должно доказать, что соблюло safety case, а ошибка была вне пределов управляемости.

• Суд утверждает план экспертизы: контрфактические прогоны, сравнительный анализ версии, анализ обучающих данных (включая отравление/ошибку карт).

Сроки: Предварительное решение о презумпции — в 30 дней; полный отчёт атрибуции — в 90 дней.

VIII. Стандарт заботливости как «инженерная спецификация»

Чтобы «усиленная небрежность» стала судопригодной, её нужно расписать как чек‑лист (вдохновляясь «safety case» и практикой SRE/MLOps):

1. Данные: паспорт датасетов (происхождение, лицензии, фильтры), защита от «poisoning», мониторинг дрейфа.

2. Модель: фиксируемые сборки (hash‑lock), валидация на опасных сценариях (scenario library), стресс‑тесты (редкие погодные/дорожные случаи).

3. Интеграция: соответствие сенсорной конфигурации, калибровка, оценка отказов, деградация до минимально безопасного состояния.

4. Эксплуатация: мониторинг DSI/SAR/TTI, «красные флаги» с авто‑деградацией, «kill‑switch» и геозоны.

5. Обновления: управляемый OTA‑процесс, канареечный выпуск, откат.

6. Логи и аудит: неизменяемые журналы, API «audit‑replay», независимый аудит не реже раза в год.

Невыполнение критических пунктов = нарушение стандарта, порождающее ответственность даже при отсутствии явной «вины» конкретного лица.

IX. Убытки и их расчёт: от тела к вероятности

В делах о вреде здоровью/жизни для Tier A выплата фонда по таблицам — основа. Для имущественных потерь и Tier B/C вводим модель с поправкой на системный «дрейф»:

Loss=(прямой ущерб+стоимость восстановления)×(1+λ⋅индекс системной нестабильности),\text{Loss}=(\text{прямой ущерб}+\text{стоимость восстановления})\times(1+\lambda \cdot \text{индекс системной нестабильности}),Loss=(прямой ущерб+стоимость восстановления)×(1+λ⋅индекс системной нестабильности),

где индекс — функция от DSI/SAR/TTI за период до события (если предприятие игнорировало нарастающий риск, компенсация растёт).

Нематериальный вред (страдания) — по национальным таблицам, но с коэффициентом за лог‑подлог/уничтожение.

X. Кейс‑бук: как работает доктрина на практике

Кейс 1: Смертельный наезд АВ L4 ночью на незащищённого участника— ПА: логи датчиков частично отсутствуют (сбой хранилища).— Tier A → фонд выплачивает полный объём.— Атрибуция: из‑за отсутствия логов включается санкционный множитель; регрессная доля разработчика платформы ↑ (контроль высок), оператора флота — средняя (нарушил лимит скорости в геозоне), поставщика карт — мала.

Кейс 2: ADAS и ложноположительная тормозная реакция под сильным дождём— ПА соблюдён; DSI и SAR в предыдущую неделю выросли, но TTI не падал.— Tier B: включена презумпция (DSI/SAR↑). Производитель доказывает, что выпустил «горячий» патч через 24 часа и рассылал предупреждения. Итог: разделённая вина (оператор сервиса не установил патч на часть парка) → распределение по ARC×C×B.

Кейс 3: Отравленные обучающие данные (data poisoning) привели к систематическим ошибкам распознавания— ПА выполнен; трассировка выявила источник — внешний подрядчик датасетов.— Регресс: высокая ARC подрядчика (вклад риска), но его CCC (контроль) ниже, чем у интегратора; часть вины у разработчика модели за слабую проверку устойчивости.

XI. Возражения и ответы

«Это душит инновацию». Наоборот: уровневая модель с фондом ограничивает «no‑fault» только Tier A; Tier B/C живут по усиленной небрежности, но с ясной инженерной спецификацией и управляемыми презумпциями.

«Формула ARC — спекуляция». В традициях токсических дел и «market‑share liability» право давно принимает вероятностные атрибуции. Здесь они основаны на телеметрии и контрфактических прогонах — это лучшее, что возможно в сложных системах.

«Слишком много логирования — риски приватности». ПА должен сочетаться с минимизацией персональных данных, дифференциальной приватностью и чётким доступом по ордеру суда/аудитора.

«Зачем фонд, если есть страховка?» Страховка работает медленно и спорно при мульти‑акторах. Фонд — механизм быстрой выплаты и регресса без затягивания.

XII. Нормативный эскиз (модельные статьи)

Ст. 1. Предприятие ИИ. Лица, совместно создающие и эксплуатирующие систему АВ/ИИ, несут ответственность как единое «предприятие ИИ» в пределах настоящего закона.

Ст. 2. Принцип аудитуируемости. Предприятие обязано обеспечивать неизменяемые логи, версии модели/данных и возможность контрфактического аудита. Нарушение влечёт презумпцию ответственности и санкционный множитель при распределении убытков.

Ст. 3. Распределение по вероятностной атрибуции. Внутреннее распределение убытков осуществляется по формуле ARC×Control×Benefit; суд утверждает отчёт независимого аудитора.

Ст. 4. Tier A — строгая ответственность и фонд. По вреду от высокорисковых применений пострадавший получает выплату из Фонда; далее фонд обращается с регрессом к участникам предприятия.

Ст. 5. Tier B — усиленная небрежность. При превышении порогов DSI/SAR/TTI возникает презумпция нарушения обязанности заботливости, опровержимая доказательством соблюдения safety case и оперативной деградации/обновления.

Ст. 6. Сроки и доказательства. Предварительное решение — 30 дней; полный отчёт атрибуции — 90 дней; допустимость телеметрии и контрфактических прогонов.

Ст. 7. Санкции. Подлог/уничтожение логов — кратное увеличение доли ответственности; повторные нарушения — штраф в пользу Фонда.

XIII. Дорожная карта внедрения (для регулятора и отрасли)

0–6 месяцев: создать правовой каркас Фонда; определить перечень высокорисковых применений (Tier A); согласовать минимальные требования ПА и safety case.6–12 месяцев: пилоты независимого аудита (audit‑replay), методика расчёта DSI/SAR/TTI; шаблоны отчётов ARC.12–24 месяцев: обязательная отчетность по ПА для всех автопарков АВ; пересмотр страховых тарифов с учётом ARC; вступление фонда в полную силу.

Заключение: почему именно так

Сложные цифровые системы требуют сложного, но управляемого права. Бесконечная донастройка небрежности без опоры на инженерные факты ведёт к произволу, а тотальная безвиновная ответственность — к консервации технологий.

Ямасакская доктрина‑2025 строит мост между правом и инженерией:

• Принцип аудитуируемости делает ответственность проверяемой и побуждает хранить правду;

• Вероятностная атрибуция честно распределяет доли между теми, кто создаёт, управляет и извлекает выгоду;

• Строгая ответственность + фонд дают жертве скорость и предсказуемость там, где это жизненно важно.

Юридическая сила — в институциональном дизайне, а не в лозунгах. Предложенная модель — не компромисс «ни вашим ни нашим», а операциональная конституция ответственности за ИИ и автономию: быстро возмещать, точно распределять, не тормозить будущее.