Введение
Развитие технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ) привело к появлению общественных отношений, которые не укладываются в традиционные правовые конструкции. Системы ИИ всё чаще выступают в качестве активных участников гражданского оборота: беспилотные автомобили становятся причиной дорожно-транспортных происшествий [7], медицинские ИИ-системы допускают диагностические ошибки, генеративные нейросети создают произведения, вызывающие споры об авторстве, а чат-боты и голосовые помощники вступают в коммуникацию с потребителями.
Однако, как отмечается в доктрине, «применение цифровых технологий с использованием искусственного интеллекта на современном уровне его развития не означает появления новых общественных отношений, качественно отличающихся от существующих» [11]. Иными словами, право имеет дело с уже известными отношениями (причинение вреда, авторство, договор), но осложнёнными новым «технологическим посредником».
Эта ситуация порождает фундаментальный вопрос: кто должен нести ответственность за действия ИИ, если сам ИИ не является субъектом права? В доктрине сформировалось несколько подходов: от признания ИИ объектом права с особым режимом до концепции «электронного агента» как квазисубъекта [7; 8; 10]. Однако все они сталкиваются с одной и той же проблемой — проблемой судебного доказывания . Как доказать, что вред причинён именно действиями ИИ? Как аутентифицировать доказательство, созданное ИИ? Кто должен доказывать отсутствие вины? Ответы на эти вопросы пока не даны ни законодателем, ни высшими судебными инстанциями.
Следует отметить, что в настоящее время в Российской Федерации судебная практика по спорам, связанным с использованием систем искусственного интеллекта, только начинает формироваться. В этой связи анализ зарубежной практики (США, Англия) приобретает особое значение: он позволяет не только осмыслить уже накопленный опыт, но и спрогнозировать те проблемы, с которыми российская правовая система столкнётся в ближайшем будущем. Кроме того, первые российские дела уже демонстрируют те же проблемы, которые обсуждаются в зарубежной доктрине.
Цель настоящей статьи — на основе анализа судебной практики 2020–2026 годов [2; 3; 4; 5; 6; 12; 13; 14] выявить ключевые проблемы судебного доказывания, связанные с квазисубъектностью ИИ, и предложить пути их решения. Для достижения этой цели решаются три задачи: (1) уточнение понятия квазисубъектности применительно к ИИ; (2) анализ конкретных судебных дел, в которых возникали проблемы доказывания; (3) формулирование предложений по совершенствованию процессуального законодательства.
Основная часть
1. Понятие квазисубъектности ИИ
Под квазисубъектностью в настоящей работе понимается признание за системой искусственного интеллекта отдельных элементов правосубъектности при сохранении ответственности за человеком. Как отмечает С. Е. Чаннов, квазисубъект права — это «определённое правовое явление, за которым на официальном либо доктринальном уровне признаются отдельные элементы правосубъектности при невозможности закрепления статуса полноценного субъекта права» [10, с. 96]. Именно такая модель — «электронный агент» — представляется наиболее реалистичной для современного этапа развития технологий и права [7].
Однако квазисубъектность порождает специфическую процессуальную проблему. В классическом гражданском процессе субъект права (истец, ответчик, третье лицо) обладает волей, способностью осознавать свои действия и нести за них ответственность. ИИ этими качествами не обладает. Следовательно, при рассмотрении споров с участием ИИ возникает разрыв между фактическим причинителем вреда (системой ИИ) и юридически ответственным лицом (владельцем, разработчиком, пользователем). Этот разрыв и создаёт основные сложности доказывания.
2. Анализ зарубежной судебной практики 2020–2026 годов
2.1. Дело Molander v. Tesla, Inc. (США, 2023): проблема определения причины аварии
В 2019 году автомобиль Tesla Model 3, управляемый Микой Ли с активированным автопилотом, съехал с шоссе и врезался в пальму. Водитель погиб, двое пассажиров получили травмы. Истцы утверждали, что причиной аварии стал дефект автопилота, и требовали $400 млн. Tesla настаивала на человеческой ошибке, ссылаясь на наличие алкоголя в крови водителя и невозможность достоверно установить, был ли автопилот включён в момент аварии [2].
Присяжные большинством голосов (9–3) признали, что причиной аварии стала человеческая ошибка, а не дефект автопилота [2]. Это дело иллюстрирует ключевую проблему доказывания: непрозрачность алгоритмов не позволяет однозначно установить, что именно стало причиной аварии — действие ИИ или действие человека. Кроме того, в деле отсутствовали надёжные данные о состоянии системы в момент аварии, что создало «неустранимые сомнения», которые в американском процессе были истолкованы в пользу ответчика.
2.2. Дело EEOC v. iTutorGroup (США, 2023): проблема алгоритмической дискриминации
Комиссия по равным возможностям трудоустройства США подала иск против iTutorGroup, утверждая, что компания запрограммировала своё программное обеспечение для автоматического отклонения заявок от женщин старше 55 лет и мужчин старше 60 лет. Алгоритм отсеял более 200 квалифицированных соискателей [3].
Ключевым доказательством стала ситуация, когда одна из соискательниц подала заявку с реальной датой рождения и была отклонена, а на следующий день подала идентичную заявку с более поздней датой рождения и получила приглашение на собеседование [3]. Дело завершилось мировым соглашением: компания выплатила $365 000 и обязалась изменить алгоритмы [3].
Этот спор демонстрирует, как алгоритмическая предвзятость может быть доказана с помощью сравнительного анализа результатов обработки заявок.
2.3. Дело Williams v. City of Detroit (США, 2020–2024): проблема ошибки системы распознавания лиц
В январе 2020 года полиция Детройта арестовала Роберта Уильямса на основании того, что система распознавания лиц сопоставила запись с камер с его фотографией. Уильямс провёл 30 часов в участке, пока не выяснилось, что он не имеет отношения к преступлению [4].
Дело завершилось мировым соглашением, в рамках которого полиция Детройта обязалась принять новую директиву, запрещающую арест на основании исключительно результата распознавания лиц [4]. Этот кейс иллюстрирует проблему аутентификации доказательств, созданных ИИ : результат работы алгоритма не является доказательством вины, а лишь вероятностной оценкой, требующей независимого подтверждения.
2.4. Дело Mendones v. Cushman & Wakefield (США, 2025): проблема дипфейков как доказательств
Истцы представили в суд видеозаписи свидетельских показаний, которые, как установил суд, были созданы с помощью генеративного ИИ. Судья сравнила эти записи с реальной видеозаписью той же свидетельницы и обнаружила характерные признаки дипфейка: монотонный голос, отсутствие мимики, несоответствие движений губ произносимым словам. Метаданные файлов показали, что видео якобы было записано на iPhone 6 Plus, который технически не поддерживает функции генеративного ИИ [5].
Суд применил самую строгую санкцию — окончательное прекращение производства по делу, лишающее истцов права на повторное обращение в суд с тем же иском [5]. Этот кейс демонстрирует новую проблему: доказательства, созданные ИИ, могут быть представлены как подлинные , а традиционные методы проверки не всегда позволяют выявить подделку.
2.5. Дело Garfield AI (Англия, 2026): проблема допустимости ИИ-подготовленных документов
В 2026 году впервые в истории английского правосудия было выиграно дело, подготовленное ИИ-юридической фирмой Garfield AI. ИИ провёл всю досудебную работу: составил иск, ответ на встречный иск, подготовил четыре свидетельских показания и судебное досье. В суде интересы истицы представлял адвокат [6].
Судья не сделала никаких замечаний по поводу использования ИИ, поскольку документы были поданы регулируемой фирмой, несущей ответственность за их содержание [6]. Это дело иллюстрирует функциональный подход к квазисубъектности: ИИ выполняет содержательную юридическую работу, но ответственность за неё несёт лицензированный профессионал.
3. Анализ российской судебной практики
3.1. Дело Позднякова (Россия, 2025–2026): проблема творческого вклада
В отличие от США и Англии, где судебная практика по спорам с использованием ИИ уже достаточно обширна, в России она только начинает формироваться. Однако первые дела уже демонстрируют те же проблемы, которые обсуждаются в зарубежной доктрине.
Показательным является дело дизайнера А. Д. Позднякова, рассмотренное Пресненским районным судом г. Москвы [12]. Истец создал изображения «Джоконда с вином» и «Статуя Свободы с вином», переработав с помощью программы Photoshop купленные в интернете фотографии. Ответчик использовал эти изображения на своей продукции без согласия истца.
Суд первой инстанции отказал в иске, указав, что объекты «не носят творческого характера, являются работой генеративного искусственного интеллекта». Суд подчеркнул, что «дача команд для искусственного интеллекта представляет собой простые механические действия, носит исключительно технический характер», а вклад истца «ограничивается уточнением команд, что не считается творчеством» [12].
Однако апелляционная инстанция (Московский городской суд) отменила это решение и взыскала с ответчика компенсацию, подтвердив авторство дизайнера [12]. Таким образом, Мосгорсуд признал, что человек может быть автором произведения, созданного с использованием нейросети как инструмента, если его творческий вклад был существенным.
Это дело иллюстрирует ключевую проблему: при использовании ИИ граница между «техническим действием» и «творческим вкладом» размывается. Суды первой и апелляционной инстанций пришли к противоположным выводам, что свидетельствует об отсутствии единого подхода. Кроме того, дело демонстрирует сложность доказывания творческого характера.
3.2. Дело «Рефейс технолоджис» против «Бизнес-аналитика» (Россия, 2023–2024): проблема Deepfake как инструмента
Вторым российским кейсом является дело № А40–200471/2023, рассмотренное Арбитражным судом города Москвы [13]. Истец (ООО «Рефейс технолоджис») являлся правообладателем видеоролика, созданного группой авторов — сценаристом, видеооператором, моушн-дизайнером и актёром. Ответчик (ООО «Бизнес-аналитика») использовал этот видеоролик в рекламных целях без согласия правообладателя.
Возражая против иска, ответчик заявил, что видеоролик не является объектом авторского права, поскольку при его создании использовалась технология Deepfake. Суд отклонил этот довод, указав, что «технология Deep-fake — это дополнительный инструмент обработки (технического монтажа) видеоматериалов, а не способ их создания» [13]. Суд подчеркнул, что группа лиц, обеспечившая написание сценария, видеосъёмку и аудиосопровождение, внесла личный творческий вклад в создание видеоролика и признаётся его авторами [13].
Решение было оставлено без изменения апелляционной и кассационной инстанциями [13]. Этот спор иллюстрирует функциональный подход к ИИ-технологиям: Deepfake рассматривается как инструмент, а не как самостоятельный создатель произведения.
3.3. Дело «Стоматологический центр «Жемчужина»» (Россия, 2023–2024): проблема аутентификации
Показательным является дело № А42–3966/2023, рассмотренное Арбитражным судом Мурманской области и Тринадцатым арбитражным апелляционным судом [14]. Истец взыскивал компенсацию за нарушение исключительного права на фотографическое произведение «Row tooth and implant» (изображение импланта и зубов человека), созданное фотографом Кочелаевским В. Г.
Ответчик возражал против иска, указывая, что спорное изображение «сгенерировано через нейросеть (искусственный интеллект), в связи с чем не может быть признано объектом авторского права» [14]. Апелляционный суд отклонил этот довод как необоснованный, поскольку истец представил исходный 3D-файл в формате BLEND , который имеется только у автора изображения. Только автор, обладающий исходным файлом 3D-модели, мог преобразовать его в JPG с разрешением 7500×6000 пикселей [14].
Это дело демонстрирует проблему аутентификации доказательств , созданных с использованием ИИ: как доказать, что произведение создано человеком, а не нейросетью? Ответ: через исходные файлы и метаданные. Суд признал, что наличие исходного файла у автора является достаточным доказательством его творческого вклада.
4. Обобщение проблем доказывания
Анализ рассмотренных дел [2; 3; 4; 5; 6; 12; 13; 14] позволяет выделить четыре ключевые проблемы судебного доказывания, связанные с квазисубъектностью ИИ.
4.1. Проблема причинно-следственной связи. В делах с участием ИИ установить причинно-следственную связь между действием системы и наступившим вредом крайне сложно из-за непрозрачности алгоритмов [2; 5]. Суды вынуждены полагаться на косвенные доказательства и экспертные заключения, которые не всегда дают однозначный ответ.
4.2. Проблема определения надлежащего ответчика. В спорах с участием ИИ круг потенциальных ответчиков широк: разработчик, производитель, владелец, пользователь [3; 6]. Разграничение их ответственности требует сложного анализа, который не всегда под силу суду без специальных познаний [8, с. 108]. Как отмечает И. В. Самылов, применение правовосстановительных мер к искусственным образованиям вполне допустимо, поскольку главная цель такой ответственности — компенсация вреда потерпевшему [9, с. 96].
4.3. Проблема аутентификации ИИ-доказательств. Доказательства, созданные с помощью ИИ, могут быть представлены как подлинные [5]. Существующие методы проверки (метаданные, экспертиза) не всегда позволяют выявить подделку [5]. В то же время российское дело «Стоматологический центр «Жемчужина»» демонстрирует, что исходные файлы могут служить надёжным доказательством человеческого авторства [14].
4.4. Проблема распределения бремени доказывания. В условиях, когда ИИ непрозрачен, традиционное распределение бремени доказывания становится неэффективным [2; 3]. Истец часто лишён возможности доказать, что именно ИИ стал причиной вреда.
Выводы
Проведённый анализ позволяет сделать следующие выводы.
Во-первых, квазисубъектность ИИ создаёт фундаментальные проблемы для судебного доказывания, связанные с непрозрачностью алгоритмов, сложностью определения надлежащего ответчика и аутентификацией ИИ-доказательств [2; 3; 4; 5; 6; 12; 13; 14].
Во-вторых, существующая судебная практика демонстрирует, что суды вынуждены вырабатывать подходы к этим проблемам «на ходу», без чётких законодательных ориентиров [4; 5; 12]. Это приводит к отсутствию единообразия правоприменения и создаёт риски для всех участников процесса.
В-третьих, представляется необходимым законодательное закрепление следующих положений:
1. Презумпция ответственности владельца ИИ за вред, причинённый системой, с возможностью регресса к разработчику или иным лицам, чья вина будет доказана [8, с. 108]. Альтернативой может стать признание ограниченной деликтоспособности ИИ как квазисубъекта с формированием компенсационных фондов [9, с. 96].
2. Развитие положений п. 42 Постановления Пленума ВС РФ № 15 от 21 мая 2026 года , предусматривающих обязанность раскрытия использования ИИ при подготовке доказательств, путём дополнения их специальными правилами проверки достоверности таких доказательств (обязательная проверка метаданных, возможность назначения технической экспертизы) [1].
3. Специальные процессуальные правила для оценки доказательств, созданных с использованием ИИ, включая обязательную проверку метаданных и возможность назначения технической экспертизы [5; 14].
В-четвёртых, необходимо дальнейшее развитие концепции «электронного агента» как квазисубъекта права, что позволит более чётко определить границы ответственности человека за действия ИИ [7, с. 376–377; 10, с. 96].
Литература:
1. Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 21 мая 2026 г. № 15 «О подготовке гражданских дел к судебному разбирательству» // Российская газета. — 2026.
2. Molander v. Tesla, Inc., Case No. RIC2002469, Superior Court of California, County of Riverside (Jury Verdict, Oct. 31, 2023).
3. EEOC v. iTutorGroup, Inc., Case No. 1:22-cv-2565-PKC-PK, U. S. District Court, Eastern District of New York (Consent Decree, Aug. 9, 2023).
4. Williams v. City of Detroit, Case No. 21–10827, U. S. District Court, Eastern District of Michigan (Settlement Agreement, June 28, 2024).
5. Mendones v. Cushman & Wakefield, Inc., Case No. 23CV028772, Superior Court of California, County of Alameda (Order re Terminating Sanctions, Sept. 9, 2025).
6. Garfield AI: First court case win for AI-powered law firm // Legal Futures. — 2026. — June 23.
7. Филипова И. А., Коротеев В. Д. Будущее искусственного интеллекта: объект или субъект права? // Journal of Digital Technologies and Law. — 2023. — Т. 1, № 2. — С. 359–386.
8. Казанцев Д. А. Деликтные обязательства из действий искусственного интеллекта: проблемы и перспективы правового регулирования // Ex jure. — 2025. — № 1. — С. 98–112.
9. Самылов И. В. Теоретические вопросы деликтоспособности систем искусственного интеллекта // Ex jure. — 2024. — № 2. — С. 89–99.
10. Чаннов С. Е. Робот (система искусственного интеллекта) как субъект (квазисубъект) права // Актуальные проблемы российского права. — 2022. — Т. 17, № 12. — С. 94–109.
11. Иванов А. А. «Искусственный интеллект» и проблема субъекта правоотношения // Теология. Философия. Право. — 2023. — № 1 (19). — С. 43–51.
12. Решение Пресненского районного суда г. Москвы от 13 ноября 2025 г. по делу № 02–4220/2025 (мотивированное решение от 19 марта 2026 г.); Апелляционное определение Московского городского суда по делу № 33–33231/2026.
13. Решение Арбитражного суда города Москвы от 30 ноября 2023 г. по делу № А40–200471/2023; Постановление Девятого арбитражного апелляционного суда от 08 апреля 2024 г.; Постановление Суда по интеллектуальным правам от 19 августа 2024 г.
14. Решение Арбитражного суда Мурманской области от 28 сентября 2023 г. по делу № А42–3966/2023; Постановление Тринадцатого арбитражного апелляционного суда от 06 февраля 2024 г.
15. Abbott R. The Reasonable Robot. Artificial Intelligence and the Law. — Cambridge: Cambridge University Press, 2020. — 156 p.
16. Bertolini A., Episcopo F. Robots and AI as Legal Subjects? Disentangling the Ontological and Functional Perspective // Frontiers in Robotics and AI. — 2022. — Vol. 9. — Art. 842213.
17. Chesterman S. Artificial Intelligence and the Limits of Legal Personality // International & Comparative Law Quarterly. — 2020. — Vol. 69. — P. 819–844.
18. Mocanu D. M. Gradient Legal Personhood for AI Systems — Painting Continental Legal Shapes Made to Fit Analytical Molds // Frontiers in Robotics and AI. — 2021. — Vol. 8. — Art. 788179.
