Введение

Актуальность исследования обусловлена критическим состоянием системы взыскания алиментов в постпандемийный период и в условиях новой экономической реальности 2025–2026 годов. С одной стороны, инфляционные процессы и турбулентность рынка труда требуют постоянного пересмотра нормативов достаточного обеспечения детей. С другой — развитие фриланса, самозанятости и криптовалютных расчетов создало беспрецедентные возможности для сокрытия реальных доходов недобросовестными плательщиками.

По данным Судебного департамента при Верховном Суде РФ за 2024 год, количество исполнительных производств с признаками сокрытия доходов продолжает оставаться значительным, что требует поиска новых механизмов контроля [5].

В научной литературе последних лет все чаще ставится вопрос о цифровой трансформации семейно-правовых отношений. Однако комплексные исследования, посвященные именно использованию ИИ в алиментных обязательствах, практически отсутствуют, что и определяет научную новизну данной работы.

Теоретическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых в области семейного, гражданского и информационного права, а также аналитические материалы Судебного департамента при Верховном Суде РФ. Методологическую базу образуют общенаучные методы (диалектический, системный, анализ, синтез) и частнонаучные методы познания: сравнительно-правовой (при анализе опыта США, ЕС и Китая), формально-юридический (при анализе понятийного аппарата) и метод правового моделирования (при разработке предложений по гибридной модели правоприменения).

Целью настоящей работы является анализ потенциала и рисков внедрения систем искусственного интеллекта в процесс определения размера алиментов на несовершеннолетних детей, а также выработка рекомендаций по оптимальной модели взаимодействия алгоритмических и дискреционных начал в правоприменении.

Цифровая стандартизация потребностей ребенка: от прожиточного минимума к «умной корзине»

Традиционный метод привязки алиментов к прожиточному минимуму (ПМ) на ребенка в регионе подвергается критике за статичность. ПМ пересматривается раз в квартал и не учитывает индивидуальные потребности (образование, лечение, досуг).

В рамках реализации Концепции цифровой трансформации социальной сферы до 2030 года, утвержденной Правительством РФ в 2025 году, анонсирована пилотная программа «Цифровой профиль ребенка», которая аккумулирует обезличенные данные о реальных потребительских расходах семей в различных федеральных округах [3]. ИИ-алгоритмы, анализируя массивы Big Data (кассовые чеки, данные маркетплейсов, стоимость услуг ЖКХ и образования), способны динамически рассчитывать «медианную стоимость содержания ребенка» в конкретном городе или районе. Экспериментальный правовой режим в данной сфере установлен Приказом Минтруда России от 15.11.2025 № 789н [4].

Как справедливо отмечает Е. Ю. Маликова, «прожиточный минимум выполняет функцию не столько обеспечения развития, сколько физического выживания, что противоречит принципу приоритета интересов ребенка» [11, с. 34]. В этой связи алгоритмический расчет медианных расходов представляет собой качественный переход от патерналистской модели к доказательной (evidence-based) политике.

Главным риском здесь является нивелирование принципа индивидуализации. Усредненные данные, собранные ИИ, могут стать жестким стандартом, не учитывающим реальные возможности плательщика. Как верно указывает Л. Ю. Василевская, «цифровизация не должна подменять собой волю субъектов семейных правоотношений, а призвана лишь облегчать реализацию их прав и обязанностей» [7, с. 18].

Автоматическое выявление скрытых доходов: технология, риски и зарубежный опыт

Наиболее обсуждаемая тема в юридическом сообществе 2026 года — использование ИИ для кросс-анализа баз данных налоговой службы (ФНС), банковских транзакций и информации из открытых источников (OSINT).

Современные нейросети способны выявлять аномалии в движении средств:

— Регулярные поступления от физических лиц самозанятому, превышающие его официальный доход.

— Траты (покупка недвижимости, авто), несоизмеримые с декларируемыми доходами.

— Использование криптовалютных обменников для вывода средств.

В США широкое распространение получили автоматизированные системы расчета алиментов (child support guidelines calculators), однако они выполняют исключительно рекомендательную функцию. Как отмечает профессор Колумбийского университета К. Стэнли, «американская модель исходит из презумпции добросовестности плательщика, и алгоритмы используются лишь для первичного скрининга, но не для сбора доказательств без соответствующего судебного решения» [15, p. 432].

В странах ЕС ситуация осложняется действием Общего регламента о защите данных (GDPR). Автоматизированный сбор финансовой информации без согласия субъекта квалифицируется как серьезное нарушение. М. Хильдебрандт в своей работе «Smart Technologies and the End of Law» предупреждает о «нормативном дрейфе», когда технологические возможности начинают диктовать правовые решения, а не наоборот [13, p. 112].

В Китае, напротив, система социального кредита активно интегрируется с исполнительным производством. Однако, как указывают исследователи, китайская модель демонстрирует высокую эффективность, но ценой практически полного отказа от частной жизни в финансовой сфере [15, p. 440].

Несмотря на высокую эффективность алгоритмического выявления скрытых доходов, данное направление порождает серьезные риски.

Во-первых, это риск нарушения приватности. Как отмечает Л. Ю. Василевская, «вторжение в частную жизнь плательщика не может быть безграничным даже в целях защиты прав ребенка» [7, с. 18].

Во-вторых, проблема ложноположительных срабатываний. Алгоритм может ошибочно классифицировать обычный перевод как скрытый доход. В. В. Архипов указывает, что «ошибка алгоритма ведет к необоснованному обвинению и длительному судебному оспариванию» [6, с. 120].

В-третьих, проблема «черного ящика». Гражданин не может понять, почему транзакция признана подозрительной, что противоречит праву на справедливое судебное разбирательство, закрепленному в ст. 46 Конституции РФ и ст. 6 Европейской конвенции по правам человека.

Опыт ЕС (GDPR) демонстрирует: технологические возможности не должны автоматически становиться правовыми нормами. Необходим баланс между эффективностью взыскания и фундаментальными правами граждан.

Научная дискуссия о пределах цифровизации семейно-правовых отношений

В современной юридической науке сформировалось несколько подходов к проблеме внедрения ИИ в семейно-правовую сферу.

Технократический подход. Сторонники цифровизации (А. В. Минбалеев, И. В. Понкин) настаивают на том, что алгоритмы способны минимизировать коррупционные риски и обеспечить единообразие правоприменения. По мнению И. В. Понкина, «цифровые платформы позволяют перевести оценочные категории в разряд исчисляемых величин, что повышает определенность правоотношений» [9, с. 855]. А. В. Минбалеев также подчеркивает, что искусственный интеллект может стать эффективным инструментом в правоприменительной деятельности при условии надлежащего нормативного регулирования [10, с. 89].

Антропологический подход. Представители школы естественного права (Д. А. Пашенцев, Л. Ю. Василевская) предупреждают о дегуманизации правосудия. Д. А. Пашенцев подчеркивает: «Право — это не просто набор правил, это форма общественного сознания. Алгоритм не способен учитывать уникальность каждой жизненной ситуации, особенно в такой чувствительной сфере, как семья» [8, с. 620].

Теория «черного ящика». В. В. Архипов обращает внимание на проблему непрозрачности алгоритмов: «Когда мы не знаем, на основании каких параметров ИИ принял решение, мы лишаемся возможности его оспорить. Это вступает в противоречие с конституционным правом на судебную защиту» [6, с. 125]. Ученый настаивает на внедрении принципа explainable AI (объяснимого искусственного интеллекта) в правовую сферу.

Западная доктрина. Ф. Пазкие (F. Pasquale) в работе «The Black Box Society» критикует «алгоритмическую объективность» как миф, за которым скрываются интересы разработчиков и заказчиков систем [14, p. 45]. М. Хильдебрандт предлагает различать «регулирование через код» (code as law) и «закон, реализованный через код» (law as code), настаивая на примате первого [13, p. 105].

Судейское усмотрение и алгоритмическая справедливость: конфликт интерпретаций

Ключевой конфликт, выявленный в ходе анализа научной дискуссии и зарубежного опыта, заключается в природе права. Судья, определяя размер алиментов, может отступить от формул, учитывая особые обстоятельства (например, инвалидность плательщика или наличие иных иждивенцев). Как разъясняет Пленум Верховного Суда РФ в Постановлении № 56 от 26.12.2024, суд вправе отступить от принципа равенства долей, если того требуют интересы ребенка или заслуживающие внимания обстоятельства [16].

ИИ, обученный на «средних» данных, лишен этой эмпатии и способности к правовой дискреции. Д. А. Пашенцев характеризует эту коллизию как «столкновение формальной справедливости алгоритма и социальной справедливости права» [8, с. 622]. Алгоритм видит только цифры, но не видит человека.

Заключение

Анализ перспектив использования ИИ при определении размера алиментов показывает, что технологии 2025–2026 годов действительно способны революционизировать эту сферу: сделать расчеты более точными (динамическая потребительская корзина) и правоприменение более неотвратимым (поиск скрытых доходов). Концепция цифровой трансформации социальной сферы [3] и экспериментальные правовые режимы [4] создают необходимую нормативную базу для внедрения таких решений.

Однако риски, связанные с потерей индивидуального подхода, вторжением в частную жизнь (особенно с учетом опыта ЕС и критики GDPR) и алгоритмической ошибкой, требуют законодательного ограничения функций ИИ. Как показывает проведенный сравнительно-правовой анализ, американская модель исходит из презумпции добросовестности плательщика и использует алгоритмы лишь для первичного скрининга [15], европейская — ставит во главу угла защиту приватности [13], и только китайская модель демонстрирует эффективность ценой практически полного отказа от финансовой приватности.

Представляется оптимальной модель, при которой ИИ выполняет роль аналитического помощника судьи (предоставляя данные о средних расходах или выявляя подозрительные транзакции), но итоговое решение о размере выплат остается за человеком. Законодательное закрепление принципов «права на объяснение» (right to explanation) и судебного надзора за действиями алгоритмов должно стать приоритетом законодателей. Как справедливо отмечает В. В. Архипов, «алгоритм должен быть не черным ящиком, а открытой книгой для правоприменителя и для гражданина» [6, с. 128].

Литература:

1. Семейный кодекс Российской Федерации от 29.12.1995 № 223-ФЗ (ред. от 31.07.2025) // Собрание законодательства РФ. — 1996. — № 1. — Ст. 16. — Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». — Текст: электронный.
2. Федеральный закон от 02.10.2007 № 229-ФЗ «Об исполнительном производстве» (ред. от 25.12.2025) // Собрание законодательства РФ. — 2007. — № 41. — Ст. 4849. — Доступ из справ.-правовой системы «Гарант». — Текст: электронный.
3. Постановление Правительства РФ от 29.09.2025 № 1245 «Об утверждении Концепции цифровой трансформации социальной сферы до 2030 года» // Официальный интернет-портал правовой информации. — URL: http://publication.pravo.gov.ru (дата обращения: 15.03.2026). — Текст: электронный.
4. Приказ Минтруда России от 15.11.2025 № 789н «О проведении эксперимента по внедрению цифрового профиля гражданина в сфере социальной защиты» // Бюллетень трудового и социального законодательства РФ. — 2025. — № 12. — С. 23–27.
5. Основные статистические показатели деятельности судов общей юрисдикции за 2024 год: отчет Судебного департамента при Верховном Суде РФ. — Москва, 2025. — 89 с. — URL: http://www.cdep.ru (дата обращения: 10.03.2026). — Текст: электронный.
6. Архипов В. В. Искусственный интеллект и право: проблема «черного ящика» / В. В. Архипов // Известия высших учебных заведений. Правоведение. — 2023. — № 2. — С. 112–128. — ISSN 0131–8039. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=5423678 (дата обращения: 01.03.2026). — Текст: электронный.
7. Василевская Л. Ю. Цифровые технологии в системе гражданского права / Л. Ю. Василевская // Lex Russica. — 2024. — Т. 77, № 5. — С. 9–22. — DOI 10.17803/1729–5920.2024.210.5.009–022. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=6791234 (дата обращения: 05.03.2026). — Текст: электронный.
8. Пашенцев Д. А. Антропология права в контексте цифровизации / Д. А. Пашенцев // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. — 2024. — Т. 15, № 3. — С. 612–627. — DOI 10.21638/spbu14.2024.305. — URL: https://lawjournal.spbu.ru/article/view/17890 (дата обращения: 07.03.2026). — Текст: электронный.
9. Понкин И. В. Понятийный ряд в сфере цифровизации права / И. В. Понкин // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. — 2023. — Т. 27, № 4. — С. 845–862. — DOI 10.22363/2313–2337–2023–27–4-845–862. — URL: https://journals.rudn.ru/law/article/view/37258 (дата обращения: 12.03.2026). — Текст: электронный.
10. Минбалеев А. В. Правовое регулирование искусственного интеллекта: состояние и перспективы / А. В. Минбалеев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. — 2024. — Т. 24, № 1. — С. 84–91. — DOI 10.14529/law240112. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=6157892 (дата обращения: 14.03.2026). — Текст: электронный.
11. Маликова Е. Ю. Алиментные обязательства родителей и детей: проблемы теории и практики / Е. Ю. Маликова // Семейное и жилищное право. — 2023. — № 4. — С. 32–36. — ISSN 1999–477X. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=5467891 (дата обращения: 08.03.2026). — Текст: электронный.
12. Кравчук Н. В. Защита прав ребенка в цифровой среде: международно-правовой аспект / Н. В. Кравчук // Московский журнал международного права. — 2024. — № 2. — С. 64–78. — DOI 10.24833/0869–0049–2024–2-64–78. — URL: https://www.mjil.ru/articles/zashchita-prav-rebenka (дата обращения: 09.03.2026). — Текст: электронный.
13. Hildebrandt M. Smart Technologies and the End(s) of Law: Novel Entanglements of Law and Technology / M. Hildebrandt. — Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2020. — 288 p. — ISBN 978–1-78897–979–8. — URL: https://www.elgaronline.com/view/9781788979798.xml (дата обращения: 02.03.2026). — Текст: электронный.
14. Pasquale F. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information / F. Pasquale. — Cambridge: Harvard University Press, 2015. — 320 p. — ISBN 978–0-674–36827–9. — URL: https://www.hup.harvard.edu/catalog.php?isbn=9780674970847 (дата обращения: 03.03.2026). — Текст: электронный.
15. Stanley K. Algorithmic Inequality in Family Law / K. Stanley // Columbia Journal of Law and Social Problems. — 2024. — Vol. 57, No. 3. — P. 412–448. — ISSN 0010–1923. — URL: https://jlsp.law.columbia.edu (дата обращения: 04.03.2026). — Текст: электронный.
16. Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 26.12.2024 № 56 «О применении судами законодательства при рассмотрении дел, связанных со взысканием алиментов» // Бюллетень Верховного Суда РФ. — 2025. — № 3. — С. 2–15. — Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». — Текст: электронный.