что такое машиночитаемый вид документа
Определение
Машиночитаемость имеет как минимум четыре аспекта:
Еще в 1983 году Счетная палата правительства США (GAO) начала подчеркивать преимущества машиночитаемой информации. Еще раньше, в 1981 году, GAO начало сообщать о проблеме неадекватной практики ведения документации в федеральном правительстве США. Такие недостатки присущи не только правительству, а достижения в области информационных технологий означают, что большая часть информации теперь «рождается в цифровом виде» и, следовательно, потенциально гораздо легче управлять с помощью автоматизированных средств. Однако в показаниях Конгрессу в 2010 году GAO подчеркнуло проблемы с управлением электронными записями, и совсем недавно, в 2015 году, GAO продолжало сообщать о несоответствиях в деятельности агентств исполнительной ветви в соблюдении требований к управлению записями. Более того, более чем через два десятилетия после того, как крупная и ранее весьма уважаемая аудиторская компания Arthur Andersen прекратила свое существование из-за скандала с уничтожением документации, практика ведения документации стала центральным вопросом на президентских выборах 2016 года.
4 января 2011 года президент Обама подписал HR 2142, Закон о модернизации деятельности и результатах правительства (GPRA) от 2010 года (GPRAMA), в качестве закона PL 111-352. Раздел 10 GPRAMA требует, чтобы федеральные агентства США публиковали свои стратегические и производственные планы и отчеты в машиночитаемом формате с возможностью поиска. Кроме того, в 2013 году, он издал правительственное распоряжение 13642, Изготовление Открыть и машиносчитываемой Новое По умолчанию для правительственной информации в целом. 28 июля 2016 г. Управление по управлению и бюджету (OMB) включило в пересмотренный выпуск Циркуляра A-130 указание агентствам использовать открытые машиночитаемые форматы и публиковать «общедоступную информацию в Интернете способом». который способствует анализу и повторному использованию для максимально широкого круга целей «, что означает, что информация является общедоступной и машиночитаемой. 14 января 2019 года президент Трамп подписал закон HR 4174, Закон об открытых государственных данных (OGDA), который закрепляет в законе требование к агентствам предоставлять свои общедоступные информационные активы в машиночитаемом формате. 28 июня 2019 г. в Циркуляре A-11 OMB выразило намерение начать соблюдать раздел 10 GPRAMA.
МАШИНОЧИТАЕМЫЙ ДОКУМЕНТ
Смотреть что такое «МАШИНОЧИТАЕМЫЙ ДОКУМЕНТ» в других словарях:
Машиночитаемый документ — 2.3.3.1. Под машиночитаемым документом понимается документ, пригодный для автоматического считывания содержащейся в нем информации. Источник: Государственная система документационного обеспечения управления. Основные положения. Общие требования … Официальная терминология
машиночитаемый текст — делопр. документ, использование которого требует применения специально предназначенных технических средств … Краткий словарь терминов из области делопроизводства
Система автоматизации документооборота — Для улучшения этой статьи желательно?: Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное. Система ав … Википедия
СЭД — Система автоматизации документооборота, система электронного документооборота организационно техническая система, обеспечивающая процесс создания, управления доступом и распространения электронных документов в компьютерных сетях, а также… … Википедия
Электронный документооборот — Система автоматизации документооборота, система электронного документооборота организационно техническая система, обеспечивающая процесс создания, управления доступом и распространения электронных документов в компьютерных сетях, а также… … Википедия
Электронная — 8. Электронная вычислительная машина ЭВМ Electronic computer Вычислительная машина, основные функциональные устройства которой выполнены на электронных компонентах Источник: ГОСТ 15971 90: Системы обработки информации. Термины и определения ориги … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
электронная копия — 4.15 электронная копия (electronic copy): Компьютерный диск или другой машиночитаемый носитель информации, содержащий файл или файлы, с которого(ых) может быть распечатан документ. Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910 2002: Информационн … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ 7.76-96: Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Комплектование фонда документов. Библиографирование. Каталогизация. Термины и определения — Терминология ГОСТ 7.76 96: Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Комплектование фонда документов. Библиографирование. Каталогизация. Термины и определения оригинал документа: 7.2.16 автор: Лицо, создавшее… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910-2002: Информационная технология. Процесс создания документации пользователя программного средства — Терминология ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910 2002: Информационная технология. Процесс создания документации пользователя программного средства оригинал документа: 4.16 n штрих (en dash): Штрих, имеющий такую же ширину, как и строчная буква «n». Определения… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Р 50.1.048-2004: Информационно-телекоммуникационные игровые системы. Термины и определения — Терминология Р 50.1.048 2004: Информационно телекоммуникационные игровые системы. Термины и определения: 2.3.25 адаптивное сопровождение: Изменение программного продукта после поставки, обеспечивающее его работоспособное состояние в измененных… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
В 2022 году появится электронная доверенность для сотрудников: что уже известно
Пересмотр порядка применения электронной подписи повлек за собой изменения в части подтверждения полномочий подписанта. Если раньше ЭП выдавались сотрудникам и в них прямо указывалась организация, то с 1 января 2022 года подписывать документы от имени организации сможет только ее руководитель, а сотрудники должны будут использовать подпись физлица и подтверждать полномочия подписанта машиночитаемой доверенностью. Подпись физлица можно будет использовать и для личных, и для рабочих нужд.
Что такое машиночитаемая доверенность (МЧД)?
Для начал объясним, откуда вообще ноги растут, точнее сведения, что МЧД вообще кому-то нужна.
Во-первых, об этом нам говорят изменения в 63-ФЗ (вносятся Федеральным законом от 27.12.2019 № 476-ФЗ, вступают в силу с 1 января 2022 года).
Например, в 63-ФЗ со следующего года будут добавлены новые статьи 17.1 — 17.6. И вот в них мы и видим упоминание нового формата доверенности.
Статья 17.2 в п. 2 сообщает, что если при подписании электронного документа от имени организации выступает не директор, а иное уполномоченное лицо, то нужно приложить электронную доверенность. Аналогичные требования действуют в отношении ИП (п. 3 ст. 17.3).
А в статье 17.5 уже прописываются правила оформления МЧД:
Обратите внимание! По закону подписать такую доверенность может только уполномоченный представитель юрлица, действующий без доверенности, т.е. директор.
ФНС на своем сайте сообщает:
Это наводило на мысль, что для отдельных систем формат доверенности может быть разным. Но в итоге в октябре были опубликованы сразу два приказа Минцифры № 857 и № 858. С ними появилось больше определенности.
Формат электронной доверенности
Приказ № 857 четко расписывает единые требования к МЧД :
Приказ № 858 дополняет эти требования. Например, уточняется, что МЧД может формироваться « в ином формате, предусмотренном соглашением между участниками информационного взаимодействия ».
Учитывая, что к приему новых доверенностей не все системы могут вовремя подготовится, в Приказе сделана оговорка: если в информационной системе нельзя автоматически обработать и визуализировать (т.е. представить в легко читаемом, обычном виде) электронную доверенность, то ее можно представить в машиночитаемой форме в формате pdf.
Подчеркивается еще раз, что подписать доверенность, выданную физлицу, должен руководитель организации, ИП, или доверитель — физлицо (если доверенность оформляется между двумя частными лицами).
Сейчас на этапе проектов еще два Постановления Правительства, касающиеся доверенностей. Одно устанавливает требования к работе с МЧД — хранение, отмены и т.п. Второе — регламентирует применения электронной доверенности в работе между организациями и ИП. Например, предполагается, что не обязательно будет прикладывать электронную доверенность к каждому отправляемому документу. МЧД можно будет передавать один раз в следующих случаях:
Кроме того, пока еще в процессе подготовки и правила формирования и использования классификатора полномочий.
Проще говоря — большая часть ключевых законодательных актов, регулирующих работу с электронными доверенностями, еще не принята, хотя до конца 2021 года осталось уже не так много времени.
Изменения в работе с электронной подписью в 2021 и 2022 годах
Пока ясность есть только в отношении электронных подписей. По ним не только есть уже готовые изменения, но и даны рекомендации и разъяснения по применению.
Во-первых, в 2021 году никакого апокалипсиса не произошло — крупные операторы, в т.ч. Калуга Астрал, как выдавали ЭП, так и продолжили их выдавать, получив аккредитацию по новым правилам.
Во-вторых, параллельно с работой АУЦ (аккредитованными удостоверяющими центрами) с июля ФНС запустила выдачу КЭП для ИП и руководителей организаций, а также определило доверенных лиц (пока только двух) для выдачи подписей от имени налоговой службы.
Это было сделано в первую очередь для того, чтобы в конце года не создался ажиотажный спрос на КЭП, получаемые в ФНС.
В то же время у АУЦ сохранилось и в этом году и в дальнейшем право выдачи электронных подписей физлицам, как обычным, частным, так и работникам компаний и ИП.
Но многие бизнесмены волновались — подпись они получили в 2021 году, но с 1 января 2022 года выдавать их директорам и предпринимателям сможет только ФНС и ее доверенные лица. Неужели уже купленные подписи потеряют свою юридическую силу?
В своем письме от 10.08.2021 № ОП-П15-085-33604 Минцифры развеяло все сомнения — электронные подписи, выданные в 2021 году УЦ, аккредитованным по новым правилам, продолжат действовать, причем если подпись выдана работнику организации или индивидуального предпринимателя, то и после 1 января 2022 года к ней не нужно будет прикладывать МЧД, конечно до окончания срока действия. Затем надо будет получить новую электронную подпись, а вот к ней уже понадобится доверенность.
Те, кто получает подписи в этом году, имеют больше времени на подготовку к работе с новым форматом. К тому времени, как закончится срок действия КЭП их сотрудников, появятся и необходимые законодательные акты, и разъяснения от ведомств, и какая-то практика по применению МЧД.
В 2022 году при получении новой подписи выбора уже не будет — нужно будет сразу оформлять на сотрудников доверенности. А вот в каком виде и как именно технически — еще не ясно.
Как получать подпись руководителю в 2022 году:
После получения подписи нужно настроить рабочее место, купить и установить КриптоПро CSP для работы с электронной подписью.
Получить подпись можно и у доверенных лиц ФНС, о которых мы писали выше. Им нужно будет предъявить точно такой же пакет документов.
Как получить электронную подпись работнику в 2022 году:
Что касается доверенностей (МЧД), то их будут выдавать сами работодатели. Как мы уже рассказывали — технология формирования, передачи, хранения и отзыва таких доверенностей находится в разработке.
Есть ли проблемы с новыми подписями от ФНС?
Ряд электронных площадок, например, для проведения торгов применяет специальные расширения, подпись ФНС не подходит для работы с ними. Перед тем, как получать и использовать новую подпись, отказываясь от применения КЭП, выданных удостоверяющими центрами, проверьте, сможете ли вы пользоваться новой подписью на выбранной площадке.
Рекомендуем пока пользоваться подписями, выдаемыми АУЦ, до того, как будет налажена системы работы новых электронных доверенностей и функционал различных порталов подготовят к работе с ними.
Заказать подпись Астрал ЭТ на 15 месяцев : быстрый выпуск, использование на всех основных порталах, для подачи отчетности, ЭДО и др.
Что такое машиночитаемый вид документа
зМБЧБ 2.3 дПЛХНЕОФЩ ОБ ОЕФТБДЙГЙПООЩИ Й ОПЧЕКЫЙИ ОПУЙФЕМСИ ЙОЖПТНБГЙЙ
2.3.1 лМБУУЙЖЙЛБГЙС ДПЛХНЕОФПЧ ОБ ОЕФТБДЙГЙПООЩИ Й ОПЧЕКЫЙИ ОПУЙФЕМСИ
йОЖПТНБФЙЪБГЙС ПВЭЕУФЧБ, ВХТОПЕ ТБЪЧЙФЙЕ НЙЛТПЗТБЖЙЙ, ЛПНРШАФЕТОПК ФЕИОЙЛЙ Й РТПОЙЛОПЧЕОЙЕ ЕЕ ЧП ЧУЕ УЖЕТЩ ЮЕМПЧЕЮЕУЛПК ДЕСФЕМШОПУФЙ ПРТЕДЕМЙМЙ РПСЧМЕОЙЕ ДПЛХНЕОФПЧ ОБ ОПЧЕКЫЙИ, ОЕФТБДЙГЙПООЩИ, Ф.Е. ОЕВХНБЦОЩИ ОПУЙФЕМСИ ЙОЖПТНБГЙЙ. рПОСФЙС «ОПЧЕКЫЙК» Й «ОЕФТБДЙГЙПООЩК» ДПЛХНЕОФ ЧП НОПЗПН ХУМПЧОЩ Й УМХЦБФ ДМС ОБЪЧБОЙС ЗТХРРЩ ДПЛХНЕОФПЧ, ЛПФПТЩЕ Ч ПФМЙЮЙЕ ПФ ФТБДЙГЙПООЩИ, Ф.Е. ВХНБЦОЩИ, ЛБЛ РТБЧЙМП, ФТЕВХАФ ДМС ЧПУРТПЙЪЧЕДЕОЙС ЙОЖПТНБГЙЙ ЙУРПМШЪПЧБОЙС ФЕИОЙЮЕУЛЙИ УТЕДУФЧ (ДПЛХНЕОФЩ Ч ЧЙДЕ ЖЙМШНПЧ, НЙЛТПЖЙЫ, ЪЧХЛПЧЩИ НБЗОЙФОЩИ ЪБРЙУЕК, Б ФБЛЦЕ Ч ЧЙДЕ ДЙУЛТЕФОЩИ ОПУЙФЕМЕК ДМС ЛПНРШАФЕТОПЗП ЮФЕОЙС).
оПУЙФЕМЙ ЙОЖПТНБГЙЙ ОБ РЕТЖПМЕОФБИ, РЕТЖПЛБТФБИ, НБЗОЙФОЩИ Й ПРФЙЮЕУЛЙИ ОПУЙФЕМСИ, Б ФБЛЦЕ РТПЮЙЕ ДПЛХНЕОФЩ, РТЕДОБЪОБЮЕООЩЕ ДМС РЕТЕЧПДБ ОБ ДТХЗХА СЪЩЛПЧХА УЙУФЕНХ, РТЙОСФП ПФОПУЙФШ Л ЗТХРРЕ НБФТЙЮОЩИ ДПЛХНЕОФПЧ. дПЛХНЕОФЩ ОБ ОПЧЕКЫЙИ ОПУЙФЕМСИ ЙОЖПТНБГЙЙ, ЛБЛ РТБЧЙМП, ОЕ РПДДБАФУС ОЕРПУТЕДУФЧЕООПНХ ЧПУРТЙСФЙА, УЮЙФЩЧБОЙА. йОЖПТНБГЙС ИТБОЙФУС ОБ НБЫЙООЩИ ОПУЙФЕМСИ, Б ЮБУФШ ДПЛХНЕОФПЧ УПЪДБЕФУС Й ЙУРПМШЪХЕФУС ОЕРПУТЕДУФЧЕООП Ч НБЫЙОПЮЙФБЕНПК ЖПТНЕ. уПДЕТЦБОЙЕ ФБЛЙИ ДПЛХНЕОФПЧ РПМОПУФША ЙМЙ ЮБУФЙЮОП ЧЩТБЦЕОП ЪОБЛБНЙ (РЕТЖПТБГЙС, НБФТЙЮОБС НБЗОЙФОБС ЪБРЙУШ, НБФТЙЮОПЕ ТБУРПМПЦЕОЙЕ ЪОБЛПЧ, ГЙЖТ Й Ф.Р.), РТЙУРПУПВМЕООЩНЙ ДМС БЧФПНБФЙЮЕУЛПЗП УЮЙФЩЧБОЙС. дПЛХНЕОФЩ ОБ ОПЧЕКЫЙИ ОПУЙФЕМСИ ЙОЖПТНБГЙЙ ПФОПУСФУС Л ЛМБУУХ ФЕИОЙЮЕУЛЙ-ЛПДЙТПЧБООЩИ, УПДЕТЦБЭЙИ ЪБРЙУШ, ДПУФХРОХА ДМС ЧПУРТПЙЪЧЕДЕОЙС ФПМШЛП У РПНПЭША ФЕИОЙЮЕУЛЙИ УТЕДУФЧ, Ч ФПН ЮЙУМЕ ЪЧХЛПЧПУРТПЙЪЧПДСЭЕК, РТПЕЛГЙПООПК БРРБТБФХТЩ ЙМЙ ЛПНРШАФЕТБ. йЪ ЧУЕЗП НБУУЙЧБ УХЭЕУФЧХАЭЙИ ДПЛХНЕОФПЧ ТБУУНБФТЙЧБЕНБС ЗТХРРБ ЧЩДЕМСЕФУС РП УРПУПВХ ЪБРЙУЙ Й УЮЙФЩЧБОЙС ЙОЖПТНБГЙЙ. ч УППФЧЕФУФЧЙЙ У ЬФЙН РТЙЪОБЛПН ДПЛХНЕОФЩ ОБ ОПЧЕКЫЙИ ОПУЙФЕМСИ ЙОЖПТНБГЙЙ ДЕМСФ ОБ:
рП ИБТБЛФЕТХ УЧСЪЙ ДПЛХНЕОФПЧ У ФЕИОПМПЗЙЮЕУЛЙНЙ РТПГЕУУБНЙ Ч БЧФПНБФЙЪЙТПЧБООЩИ УЙУФЕНБИ ТБЪМЙЮБАФ:
2.3.2 пВЭБС ИБТБЛФЕТЙУФЙЛБ РЕТЖПТЙТПЧБООПЗП ДПЛХНЕОФБ
ч ЪБЧЙУЙНПУФЙ ПФ ОБЪОБЮЕОЙС ДПЛХНЕОФЩ ОБ РЕТЖПОПУЙФЕМСИ РПДТБЪДЕМСАФ ОБ ФТЙ ФЙРБ: Б) ДМС ХРТБЧМЕОЙС БЧФПНБФЙЮЕУЛЙНЙ ХУФТПКУФЧБНЙ РТЙ ЧЩРПМОЕОЙЙ ТБЪМЙЮОЩИ ПРЕТБГЙК Ч РТПГЕУУЕ ЙЪЗПФПЧМЕОЙС Й ЛПОФТПМС УРТПЕЛФЙТПЧБООЩИ ЙЪДЕМЙК; В) ДМС ХРТБЧМЕОЙС, ПВТБВПФЛЙ, РТЕПВТБЪПЧБОЙС ЙОЖПТНБГЙЙ РТЙ РТПЕЛФЙТПЧБОЙЙ ЙЪДЕМЙК ОБ ьчн; Ч) ДМС ЙУРПМШЪПЧБОЙС Ч РТПГЕУУЕ ПВТБВПФЛЙ Й РТЕПВТБЪПЧБОЙС. рП НБФЕТЙБМШОПК ЛПОУФТХЛГЙЙ ОПУЙФЕМС РЕТЖПТЙТПЧБООЩЕ ДПЛХНЕОФЩ ДЕМСФ ОБ ЛБТФПЮОЩЕ (РЕТЖПЛБТФЩ) Й МЕОФПЮОЩЕ (РЕТЖПМЕОФЩ).
ъБРЙУШ ЙОЖПТНБГЙЙ ОБ рм ЧРЕТЧЩЕ ВЩМБ ПУХЭЕУФЧМЕОБ Ч XIX Ч. У ГЕМША ХРТБЧМЕОЙС ФЛБГЛЙН УФБОЛПН. оЕУЛПМШЛП РПЪЦЕ рм ОБЮБМЙ ЙУРПМШЪПЧБФШУС Ч ФЕМЕЗТБЖЙЙ. рЕТЖПМЕОФБ ЧПЪОЙЛМБ ТБОШЫЕ РЕТЖПЛБТФЩ Й УЮЙФБЕФУС РТБТПДЙФЕМШОЙГЕК РПУМЕДОЕК. ч ЛПОГЕ 1940-И ЗПДПЧ рм Й ХУФТПКУФЧБ, ЙУРПМШЪХАЭЙЕ ЕЕ, УФБМЙ ЫЙТПЛП РТЙНЕОСФШУС ДМС НЕИБОЙЪБГЙЙ ТБЪОПЗП ТПДБ УЮЕФОЩИ ТБВПФ.
рТЕЙНХЭЕУФЧЕООПЕ ТБУРТПУФТБОЕОЙЕ РПМХЮЙМЙ рм ЙЪ РМПФОПК ВХНБЗЙ, ЫЙТЙОПК 17,5; 20,5; 22,5 Й 25,4 НН Й ФПМЭЙОПК ПЛПМП 0,1 НН. ыЙТЙОБ Й ФПМЭЙОБ РЕТЖПМЕОФЩ, ЖПТНБ ПФЧЕТУФЙК Й ЙИ ТБУРПМПЦЕОЙЕ ПВЩЮОП ПРТЕДЕМСАФУС НБФЕТЙБМПН, ЙЪ ЛПФПТПЗП ЙЪЗПФПЧМЕОБ МЕОФБ, Й ЛПОУФТХЛГЙЕК РЕТЖПТБФПТБ. уХЭОПУФШ рм УПУФПЙФ Ч БЧФПНБФЙЮЕУЛПК Й УФБВЙМШОПК ЪБРЙУЙ ДБООЩИ, ЛПФПТЩЕ ЖЙЛУЙТХАФУС РТЙ РПНПЭЙ ЪБТБОЕЕ ТБЪТБВПФБООПЗП ЛПДБ (Ф.Е. ЛПНВЙОБГЙЙ ПФЧЕТУФЙК).
рЕТЖПМЕОФХ НПЦОП ВЩМП ЙУРПМШЪПЧБФШ РТЙ РЕТЕДБЮЕ ЙМЙ РТЙЕНЕ ФЕМЕЗТБЖОЩИ ДЕРЕЫ; РТЙ ТБВПФЕ ОБ ЧЩЮЙУМЙФЕМШОЩИ НБЫЙОБИ Й ДТХЗПК ПТЗБОЙЪХАЭЕК ФЕИОЙЛЕ (РЙЫХЭЕК, УХННЙТХАЭЕК, ВХИЗБМФЕТУЛПК, ЖБЛФЙЮЕУЛПК Й Ф.Д.), ОБ УРЕГЙБМШОЩИ ДЕЫЙЖТБФПТБИ ЙМЙ Ч ЧЩИПДОПН ХУФТПКУФЧЕ ьчн; ЛБЛ ЪБРЙУШ ЙОЖПТНБГЙЙ ОБХЮОПЗП Й ФЕИОЙЮЕУЛПЗП ИБТБЛФЕТБ Й Ф.Д. ОБ ТБЪМЙЮОЩИ НБЫЙОБИ Й РТЙУРПУПВМЕОЙСИ. пФРЕТЖПТЙТПЧБООЩЕ ОБ МЕОФЕ ДБООЩЕ НПЗМЙ УМХЦЙФШ ДМС: РЕТЕЧПДБ ЙИ Ч ПВЩЮОЩК ФЕЛУФ; РПЧФПТОПЗП ТЕРТПДХГЙТПЧБОЙС МЕОФЩ; УПУФБЧМЕОЙС ОПЧПК МЕОФЩ ЙЪ ОЕУЛПМШЛЙИ РЕТЧПОБЮБМШОЩИ МЕОФ; БЧФПНБФЙЮЕУЛПК РЕТЕДБЮЙ ЙОЖПТНБГЙЙ РП ФЕМЕЗТБЖХ; ХРТБЧМЕОЙС ДТХЗЙНЙ НБЫЙОБНЙ, ОБРТЙНЕТ, РЕТЖПТБФПТБНЙ ЛБТФ; ЧЧПДБ-ЧЩЧПДБ ЙОЖПТНБГЙЙ Ч ьчн.
2.3.3 пВЭБС ИБТБЛФЕТЙУФЙЛБ НЙЛТПЗТБЖЙЮЕУЛПЗП ДПЛХНЕОФБ
л ПУОПЧОЩН ЧЙДППВТБЪХАЭЙН РТЙЪОБЛБН НЙЛТПЖПТН, ЛБЛ РТБЧЙМП, ПФОПУСФУС: РТПЙУИПЦДЕОЙЕ (ПТЙЗЙОБМШОЩЕ НЙЛТПДПЛХНЕОФЩ Й НЙЛТПЛПРЙЙ), УРПУПВ ДПЛХНЕОФЙТПЧБОЙС (ЖПФПЗТБЖЙЮЕУЛЙЕ Й РПМЙЗТБЖЙЮЕУЛЙЕ, НБЗОЙФОЩЕ, МБЪЕТОЩЕ, ПРФЙЮЕУЛЙЕ, ЗПМПЗТБЖЙЮЕУЛЙЕ Й ДТ. НЙЛТПЖПТНЩ), УРПУПВ ЪБРЙУЙ ЙОЖПТНБГЙЙ (БОБМПЗПЧЩЕ Й ДЙУЛТЕФОЩЕ НЙЛТПЖПТНЩ), НБФЕТЙБМШОБС ПУОПЧБ ДПЛХНЕОФБ (РТПЪТБЮОЩЕ Й ОЕРТПЪТБЮОЩЕ НЙЛТПЖПТНЩ), ЖПТНБ ОПУЙФЕМС ЙОЖПТНБГЙЙ (ТХМПООЩЕ Й РМПУЛЙЕ НЙЛТПЖПТНЩ), ЙОЖПТНБГЙПООБС ЕНЛПУФШ (НЙЛТПЖПТНЩ ВПМШЫПК Й НБМПК ЕНЛПУФЙ).
2.3.4 пВЭБС ИБТБЛФЕТЙУФЙЛБ НБЗОЙФОПЗП ДПЛХНЕОФБ
л НБЗОЙФОЩН ОПУЙФЕМСН ЙОЖПТНБГЙЙ ПФОПУСФ НБЗОЙФОХА МЕОФХ (нм), НБЗОЙФОХА ЛБТФХ (нл), НБЗОЙФОЩК ДЙУЛ (нд) (ЦЕУФЛЙК Й ЗЙВЛЙК).
чЙОЮЕУФЕТЩ ЪОБЮЙФЕМШОП РТЕЧПУИПДСФ ЗЙВЛЙЕ ДЙУЛЙ. пОЙ ЙНЕАФ МХЮЫЙЕ ИБТБЛФЕТЙУФЙЛЙ ЕНЛПУФЙ, ОБДЕЦОПУФЙ Й УЛПТПУФЙ ДПУФХРБ Л ЙОЖПТНБГЙЙ. рПЬФПНХ ЙИ РТЙНЕОЕОЙЕ ПВЕУРЕЮЙЧБЕФ УЛПТПУФОЩЕ ИБТБЛФЕТЙУФЙЛЙ ДЙБМПЗБ РПМШЪПЧБФЕМС Й ТЕБМЙЪХЕНЩИ РТПЗТБНН, ТБУЫЙТСЕФ УЙУФЕНОЩЕ ЧПЪНПЦОПУФЙ РП ЙУРПМШЪПЧБОЙА ВБЪ ДБООЩИ, ПТЗБОЙЪБГЙЙ НОПЗПЪБДБЮОПЗП ТЕЦЙНБ ТБВПФЩ. пУОПЧПК ЧЙОЮЕУФЕТБ СЧМСЕФУС БМАНЙОЙЕЧЩК ДЙУЛ ФПМЭЙОПК ПЛПМП 1,9 НН, ОБ ЛПФПТЩК ОБОЕУЕО ЖЕТТПНБЗОЙФОЩК ТБВПЮЙК УМПК ФПМЭЙОПК 0,6-1,2 НЛН.
2.3.5 пВЭБС ИБТБЛФЕТЙУФЙЛБ ПРФЙЮЕУЛПЗП ДПЛХНЕОФБ
CD-ROM РП УЧПЕК ЛПОУФТХЛГЙЙ, ЧОЕЫОЕНХ ЧЙДХ Й ЖЙЪЙЮЕУЛЙН РБТБНЕФТБН РПЮФЙ ЙДЕОФЙЮЕО БХДЙП-ЛПНРБЛФ-ДЙУЛХ. рТЙОГЙРЙБМШОП ПДЙОБЛПЧЩ ХУФТПКУФЧБ ДМС УЮЙФЩЧБОЙС ЙОЖПТНБГЙЙ У ЛПНРБЛФ-ДЙУЛБ Й CD-ROM. тБЪМЙЮЙС УПУФПСФ ФПМШЛП Ч ФПН, ЮФП ЙУРПМШЪХАФУС ТБЪМЙЮОЩЕ УРПУПВЩ РТЕПВТБЪПЧБОЙС УЙЗОБМБ Ч ПФПВТБЦБЕНХА ЙОЖПТНБГЙА. уЮЙФЩЧБАЭЕЕ ХУФТПКУФЧП ЛПНРШАФЕТБ, ТБВПФБЕФ ЛБЛ У CD-ROM, ФБЛ Й У БХДЙП-ЛПНРБЛФ-ДЙУЛПН. зМБЧОЩН РТЕЙНХЭЕУФЧПН CD-ROM, РП УТБЧОЕОЙА У ФЧЕТДЩНЙ Й НСЗЛЙНЙ ДЙУЛБНЙ, СЧМСЕФУС ЧЩУПЛБС ЙОЖПТНБГЙПООБС ЕНЛПУФШ. пУПВЕООПУФША CD-ROM СЧМСЕФУС ФП, ЮФП ЙОЖПТНБГЙА, ОБИПДСЭХАУС ОБ ДЙУЛЕ, ОЕМШЪС ЙЪНЕОЙФШ Й ОЕМШЪС ЪБРЙУБФШ ОБ ОПУЙФЕМШ ОЕРПУТЕДУФЧЕООП У ЛПНРШАФЕТБ, ЛТПНЕ ФПЗП ПОБ ТБУРПМПЦЕОБ ОБ ПДОПК УРЙТБМШОПК ДПТПЦЛЕ, Б ОЕ ОБ ЛПМШГЕЧЩИ ДПТПЦЛБИ, ЛБЛ ОБ НБЗОЙФОЩИ ДЙУЛБИ. фБЛПЕ ТБЪНЕЭЕОЙЕ ЙОЖПТНБГЙЙ ЪБНЕДМСЕФ ЕЕ УЮЙФЩЧБОЙЕ РП УТБЧОЕОЙА У ЙУРПМШЪПЧБОЙЕН ЦЕУФЛПЗП НБЗОЙФОПЗП ДЙУЛБ, ЙЪ-ЪБ ЮЕЗП ЧПЪТБУФБЕФ ЧТЕНС ДПУФХРБ Й ЪБНЕДМСЕФУС РЕТЕДБЮБ ДБООЩИ.
2.3.6 пВЭБС ИБТБЛФЕТЙУФЙЛБ ЗПМПЗТБЖЙЮЕУЛПЗП ДПЛХНЕОФБ
зПМПЗТБННБ НПЦЕФ ВЩФШ РМПУЛПК ЙМЙ ПВЯЕНОПК. юЕН ВПМШЫЕ ПВЯЕН ЗПМПЗТБННЩ (ФПМЭЙОБ УЧЕФПЮХЧУФЧЙФЕМШОПК РМЕОЛЙ), ФЕН МХЮЫЕ ТЕБМЙЪХАФУС ЧУЕ ЕЕ УЧПКУФЧБ. зПМПЗТБННБ ПФМЙЮБЕФУС ПФ ПВЩЮОПК ЖПФПЗТБЖЙЙ ФБЛ ЦЕ, ЛБЛ УЛХМШРФХТБ ПФ ЛБТФЙОЩ. ч ПВЩЮОПК ЖПФПЗТБЖЙЙ ФПЮЛБ ЙЪПВТБЦЕОЙС ОБ ЖПФПРМБУФЙОЛЕ УППФЧЕФУФЧХЕФ ОЕЛПФПТПК ФПЮЛЕ ПВЯЕЛФБ. ч ЗПМПЗТБЖЙЙ ЛБЦДБС ФПЮЛБ ПВЯЕЛФБ ЙУРХУЛБЕФ ТБУУЕСООХА ЧПМОХ, ЛПФПТБС РБДБЕФ ОБ ЧУА РПЧЕТИОПУФШ ЗПМПЗТБННЩ. ч ТЕЪХМШФБФЕ МАВБС ФПЮЛБ ПВЯЕЛФБ УППФЧЕФУФЧХЕФ ЧУЕК РПЧЕТИОПУФЙ ЗПМПЗТБННЩ: ЕУМЙ ТБЪВЙФШ ЖПФПРМБУФЙОЛХ, ОБ ЛПФПТПК ЪБТЕЗЙУФТЙТПЧБОБ ЗПМПЗТБННБ, МАВПК ЕЕ ЮБУФЙ ДПУФБФПЮОП ДМС ФПЗП, ЮФПВЩ ЧПУУФБОПЧЙФШ ЙЪПВТБЦЕОЙЕ ТБУУЕЙЧБАЭЕЗП ПВЯЕЛФБ Ч ФТЕИ ЙЪНЕТЕОЙСИ. рПУЛПМШЛХ ЗПМПЗТБННБ РПЪЧПМСЕФ ЪБРЙУЩЧБФШ ЙЪПВТБЦЕОЙЕ ЧРМПФШ ДП ЖБЪПЧЩИ УПУФБЧМСАЭЙИ УЧЕФПЧПЗП МХЮБ, ФП ОБ ОЕК НПЦОП ИТБОЙФШ ФТЕИНЕТОХА ЙОЖПТНБГЙА ПВ ПВЯЕЛФЕ УЯЕНЛЙ. ч ОБУФПСЭЕЕ ЧТЕНС ЬФБ ФЕИОПМПЗЙС ЙУРПМШЪХЕФУС Ч УЮЙФЩЧБФЕМСИ ЫФТЙИПЧПЗП ЛПДБ, ЪЧХЛПУОЙНБФЕМСИ ДМС ПРФЙЮЕУЛЙИ ДЙУЛПЧ Й Ф.Р., ФБЛЦЕ ЕЕ НПЦОП ХУРЕЫОП ЙУРПМШЪПЧБФШ ДМС РТЕПВТБЪПЧБОЙС ЙОЖПТНБГЙЙ Ч ПРФЙЮЕУЛЙИ ЛПНРШАФЕТБИ.
чРЕТЧЩЕ УМПЧП «ЗПМПЗТБННБ» НЙТ ХУМЩЫБМ Ч 1948 З. йДЕС НЕФПДБ ЗПМПЗТБЖЙЙ ВЩМБ ЧЩУЛБЪБОБ ЪБ ЗПД ДП ЬФПЗП БОЗМЙКУЛЙН ХЮЕОЩН, ЧЕОЗТПН РП РТПЙУИПЦДЕОЙА, дЕОЙУПН зБВПТПН, ЛПФПТЩК ВЩМ ЙЪЧЕУФЕО УЧПЙНЙ ФТХДБНЙ РП ЬМЕЛФТПООПК НЙЛТПУЛПРЙЙ. ъБ ЬФП ЙЪПВТЕФЕОЙЕ ПО ВЩМ ХДПУФПЕО оПВЕМЕЧУЛПК РТЕНЙЙ. рПД ЗПМПЗТБННПК д.зБВПТ РПОЙНБМ ЛБЛ РПМОХА ЪБРЙУШ ЧПМОПЧЩИ РПМЕК, ФБЛ Й ЧУЕУФПТПООАА ЪБРЙУШ УЧЕДЕОЙК ПВ ПВЯЕЛФБИ. ч ПФМЙЮЙЕ ПФ ЖПФПЗТБЖЙЙ ЗПМПЗТБННБ УПДЕТЦЙФ РПМОХА ЙОЖПТНБГЙА ПВП ЧУЕИ ЙЪНЕОЕОЙСИ, ЛПФПТЩЕ РТЕФЕТРЕМБ УЧЕФПЧБС ЧПМОБ, ТБУУЕЙЧБСУШ ПФ РТЕДНЕФБ. пДОБЛП РТБЛФЙЮЕУЛПЕ РТЙНЕОЕОЙЕ ЗПМПЗТБЖЙЙ ОБЮБМПУШ РПУМЕ ЙЪПВТЕФЕОЙС МБЪЕТБ. ч 1960 З. ВЩМ УПЪДБО РЕТЧЩК МБЪЕТ, Й БНЕТЙЛБОУЛЙЕ ХЮЕОЩЕ йННЕФ мЕКФ Й аТЙУ хРБФОЙЕЛУ УНПЗМЙ ЙУРПМШЪПЧБФШ ЕЗП ДМС РПМХЮЕОЙС РЕТЧЩИ ЗПМПЗТБНН. ч 1962 З. УПЧЕФУЛЙК ХЮЕОЩК а.о.дЕОЙУАЛ РТЕДМПЦЙМ Й ПУХЭЕУФЧЙМ ПТЙЗЙОБМШОЩК НЕФПД ЪБРЙУЙ ЗПМПЗТБНН ОБ ФПМУФПУМПКОПК ЬНХМШУЙЙ, РПЪЧПМЙЧЫЙК ТЕЗЙУФТЙТПЧБФШ ЗПМПЗТБННЩ Ч ФТЕИНЕТОЩИ УТЕДБИ. ч 1964 З. БНЕТЙЛБОУЛЙК ЙУУМЕДПЧБФЕМШ дЦПТДЦ уФТПХЛ РТЙУЧПЙМ ЬФПНХ НЕФПДХ ФЕТНЙО «ЗПМПЗТБЖЙС».
йЪПВТЕФЕОЙЕ ЗПМПЗТБНН ЙНЕЕФ ПЗТПНОПЕ ЪОБЮЕОЙЕ. тБЪЧЙЧБАЭБСУС ЧЩЮЙУМЙФЕМШОБС ФЕИОЙЛБ ФТЕВХЕФ ДПМЗПЧТЕНЕООЩИ Й ЪБРПНЙОБАЭЙИ ХУФТПКУФЧ У ВПМШЫЙН ПВЯЕНПН РБНСФЙ. ьМЕЛФТПООБС РБНСФШ ХУРЕЫОП УРТБЧМСЕФУС У ЬФПК ТБВПФПК. оП ЕЭЕ ВПМШЫЕ РПДИПДСФ ДМС ЬФЙИ ГЕМЕК ЗПМПЗТБЖЙЮЕУЛЙЕ УЙУФЕНЩ РБНСФЙ. еНЛПУФШ ЗПМПЗТБЖЙЮЕУЛПК РБНСФЙ НПЦЕФ УПУФБЧЙФШ 106-108 ВЙФ. ч ФЕЮЕОЙЕ НЙЛТПУЕЛХОД ПОБ ЧЩВЙТБЕФ ДБООЩЕ ЙЪ СЮЕЕЛ РБНСФЙ.
ч ОБУФПСЭЕЕ ЧТЕНС РТЙПВТЕФБЕФ ЧУЕ ВПМШЫЙЕ НБУЫФБВЩ ЙУРПМШЪПЧБОЙЕ ЙЪПВТБЪЙФЕМШОПК ЗПМПЗТБННЩ ДМС УПЪДБОЙС УФБГЙПОБТОЩИ РЕТЕДЧЙЦОЩИ ЧЩУФБЧПЛ. рЕТЕЧПДБ Ч ЗПМПЗТБЖЙЮЕУЛХА ЖПТНХ ФТЕВХАФ ФЩУСЮЙ ЛОЙЗ, УПВТБООЩИ Ч ОБХЮОЩИ ВЙВМЙПФЕЛБИ, УТЕДЙ ЛПФПТЩИ НОПЗП ХОЙЛБМШОЩИ, ЙНЕАЭЙИ ПЗТПНОХА ЙУФПТЙЮЕУЛХА, ИХДПЦЕУФЧЕООХА Й УПГЙБМШОП-ЛХМШФХТОХА ГЕООПУФШ, Б ФБЛЦЕ ЛОЙЗЙ ВПМШЫЙИ ТБЪНЕТПЧ, ЧЕФИЙЕ, ОЕФТБОУРПТФБВЕМШОЩЕ РП ТБЪМЙЮОЩН РТЙЮЙОБН. зПМПЗТБЖЙС ЛБЛ ЧЙД ТЕРТПДХГЙТПЧБОЙС РПЪЧПМЙФ УПЪДБФШ ЬЖЖЕЛФ РТЙУХФУФЧЙС, РЕТЕДБФШ ПВЯЕН, ГЧЕФ, ЖБЛФХТХ, ЗМХВПЛЙК ТЕМШЕЖ Й ДТХЗЙЕ ПУПВЕООПУФЙ ДПЛХНЕОФБ, ОЕ ЧЩЧПЪС ЕЗП ЪБ РТЕДЕМЩ ВЙВМЙПФЕЛЙ ЙМЙ ЙОЖПТНБГЙПООПЗП ГЕОФТБ. рТЙНЕОЕОЙЕ ЗПМПЗТБЖЙЙ РПЪЧПМЙФ УХЭЕУФЧЕООП ТБУЫЙТЙФШ ЧПЪНПЦОПУФЙ РТПРБЗБОДЩ ДПЛХНЕОФПЧ ЛБЛ ЛХМШФХТОПК ГЕООПУФЙ ОБТПДБ.
Что такое машиночитаемый вид документа
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:
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.
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 ведётся 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.
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 г р афами 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.
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.
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.
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 обоих 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:
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.
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», разработанном 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 учётом 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 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.
Обзор документа
Концепция предусматривает систематизацию представлений о методах и сферах перспективного развития технологий машиночитаемого права и подготовку предложений по стимулированию совершенствования этих технологий.
Машиночитаемое право включает в себя нормы права, которые изложены на формальном языке. Обозначены преимущества его использования в т. ч. при заключении сделок, в судопроизводстве, в сфере производства по делам об административных правонарушениях, в рамках контрольной деятельности, составления отчетности.
Посредством инструментов машиночитаемого права можно 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).