Максим Владимирович Демченко — кандидат юридических наук, доцент, заведующий кафедрой правового регулирования экономической деятельности юридического факультета
Москва
Maxim V. Demchenko — Cand. Sci. (Law), Assoc. Prof., Head of the Department of Legal Regulation of Economic Activity, Faculty of Law
Moscow
Юлия Ивановна Фроловская — кандидат юридических наук, доцент, доцент кафедры правового регулирования экономической деятельности юридического факультета
Москва
Yulia I. Frolovskaya — Cand. Sci. (Law), Assoc. Prof., Assoc. Prof. of the Department of Legal Regulation of Economic Activity, Faculty of Law
Moscow
Актуальность работы обусловлена стремительной цифровизацией экономики и отсутствием в российском праве легального определения ИИ-договора, что создает риски для участников договорных отношений. Предмет исследования — правовые аспекты использования искусственного интеллекта в договорных отношениях, включая заключение сделок с помощью смарт- контрактов, доказывание алгоритмических решений и распределение ответственности между участниками оборота. Цель — попытка выявить системные пробелы в законодательстве и правоприменительной практике, а также предложить способы их преодоления. Методологическую основу исследования составили формально- юридический анализ судебных актов арбитражных судов за 2022–2026 гг., сравнительно- правовой метод (анализ подходов ЕС и США), системный анализ доктринальных подходов, метод юридического прогнозирования, контент- анализ научных публикаций, а также метод интерпретации правовых норм применительно к новым технологическим явлениям. Научная новизна заключается, во-первых, в предложенной авторами классификации договоров с участием ИИ по степени автономности алгоритма (пассивный инструмент, ассистент, автономный исполнитель); во-вторых, в оригинальной системе распределенной ответственности между разработчиком, оператором, владельцем и пользователем и, наконец, в-третьих, — конкретных проектах изменений в Гражданский кодекс РФ (статьи 153.1, 1079.1). Установлено, что российские суды, как правило, не признают смарт- контракты самостоятельными юридическими фактами, требуя письменной фиксации воли сторон, что создает сложности при использовании автономных ИИ-систем. Выявлены различные подходы к допустимости доказательств из распределенных реестров. На основе анализа зарубежного опыта (Регламент ЕС об ИИ 2024 г., подходы США) предложены пути гармонизации российского законодательства с международными стандартами. По результатам исследования сделан вывод о необходимости введения обязательного алгоритмического аудита для систем высокого риска и расширения экспериментальных правовых режимов («песочниц») для ИИ-договоров.
The significance of this research lies in the fast-paced digitalization of the economy and the absence of a legal definition for AI contracts in Russian legislation, leading to risks for those involved in contractual agreements. This research examines the subject of legal considerations surrounding AI in contractual settings, covering automated transactions, evidence of algorithmic choices, and liability distribution. The study aims to pinpoint systemic flaws in laws and enforcement, then suggest solutions. The methodological basis of the study includes a formal legal analysis of arbitration court rulings from 2022 to 2026, a comparative legal method (analysis of EU and US approaches), a systemic analysis of doctrinal approaches, a legal forecasting method, a content analysis of scientific publications, and a method for interpreting legal norms as they relate to new technological phenomena. First, the scientific novelty comes from the authors’ classification of AI-involved contracts, which is based on the algorithm’s autonomy (passive tool, assistant, autonomous executor); second, in the original system of distributed liability between the developer, operator, owner, and user; and, thirdly, in specific proposed amendments to the Civil Code of the Russian Federation (Articles 153.1, 1079.1). Russian courts generally don’t consider smart contracts as standalone legal facts. They usually require written proof of the parties’ intentions, which poses challenges for autonomous AI systems. The authors identified various approaches to the admissibility of evidence from distributed ledgers. The paper suggests methods for aligning Russian laws with global AI regulations, drawing on international examples like the 2024 EU AI Regulation and US strategies. As an outcome, the study concluded that high-risk systems require mandatory algorithmic audits and that AI contract “sandboxes” need to be more widely available.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.