Российское право онлайн

Автономные боевые системы: этико‑правовой подход
Autonomous Combat Systems: an Ethical and Legal Approach

Опубликовано в номере 3 за 2021 год

DOI: 10.17803/2542-2472.2021.19.3.061-065

Автор: Бахтеев Д. В. / Author: Dmitriy V. Bakhteev

Рубрика: МИР

1. 
   В статье рассматривается современное состояние технологии искусственного интеллекта применительно к автономным боевым системам. Основным юридическим вопросом в данном дискурсе является установление причины и ответственности за причинение вреда такой системой, интеграция таких ситуаций в систему военного права.

2. 
   The paper examines the current state of artificial intelligence technology as applied to autonomous combat systems. The main legal issue in this discourse is the establishment of the cause and responsibility for harm caused by such a system, the integration of such situations into the system of military law.

3. 
   

   государство; право; международная безопасность; национальная безопасность; угроза; вызов; ответственность; искусственный интеллект; автономные боевые системы.

4. 
   

   The paper examines the current state of artificial intelligence technology as applied to autonomous combat systems. The main legal issue in this discourse is the establishment of the cause and responsibility for harm caused by such a system, the integrati

5. 
   

   Агапов И. Искусственный интеллект в законе // Стандарт: Цифровая трансформация, ИТ, коммуникации, контент. — 2018. — № 3 (182). — С. 10–14. Бочкарева Н. Google написала этический кодекс об искусственном интеллекте // TechFusion.ru: сайт про технологии для людей. — 2018. — 10 июн. — URL: https://techfusion.ru/google-napisala-eticheskij-kodeks-ob-iskusstvennom-intellekte/ (дата обращения: 20.09.2021). Intriguing properties of neural networks / C. Szegedy, W. Zaremba, I. Sutskever [et al.] // arXiv.org. — 2013. — 21 dec. — Updated: 19.02.2014. — URL: https://arxiv.org/pdf/1312.6199.pdf (accessed: 20.09.2021). NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software // National Institute of Standards and Technology: official site. — Updated: 09.01.2020. — URL: https://www.nist.gov/news-events/news/2019/12/nist-study-evaluates-effects-race-age-sex-face-recognition-software (accessed: 20.09.2021). Open Letter in Support of Google Employees and Tech Workers // The International Committee for Robot Arms Control: official site. — URL: https://www.icrac.net/open-letter-in-support-of-google-employees-and-tech-workers/ (accessed: 20.09.2021). Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Visual Classification / K. Eykholt, I. Evtimov, E. Fernandes [et al.] // arXiv.org. — 2017. — 27 jul. — Updated: 10.04.2018. — URL: https://arxiv.org/pdf/1707.08945.pdf (accessed: 20.09.2021). Williams R. M. Optical Illusions Images Dataset / R. M. Williams, R. V. Yampolskiy // arXiv.org. — 2018. — 30 sep. — Updated: 16.10.2018. — URL: https://arxiv.org/pdf/1810.00415.pdf (accessed: 20.09.2021).

6. 
   

   Agapov I. Iskusstvennyy intellekt v zakone [Artificial intelligence in law]. Standard: Digital transformation, IT, Communications, Content. 2018;3(182):10-14 (In Russ.). Bochkareva N. Google napisala eticheskiy kodeks ob iskusstvennom intellekte [Google wrote a code of ethics about artificial intelligence]. TechFusion.ru: a site about technologies for people. 2018, Jun 10. Available at: https://techfusion.ru/google-napisala-eticheskij-kodeks-ob-iskusstvennom-intellekte/ [Accessed: 20 Sept 2021] (In Russ.). Szegedy C, Zaremba W, Sutskever I, et al. Intriguing properties of neural networks. arXiv.org. 2013. 21 dec. Updated: 19.02.2014. Available at: https://arxiv.org/pdf/1312.6199.pdf [Accessed: 20 Sept 2021]. NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software. National Institute of Standards and Technology: official site. Available at: https://www.nist.gov/news-events/news/2019/12/nist-study-evaluates-effects-race-age-sex-face-recognition-software [Accessed: 20 Sept 2021]. Open Letter in Support of Google Employees and Tech Workers. The International Committee for Robot Arms Control: official site. Available at: https://www.icrac.net/open-letter-in-support-of-google-employees-and-tech-workers/ [Accessed: 20 Sept 2021]. Eykholt K, Evtimov I, E Fernandes, et al. Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Visual Classification. arXiv.org. 2017. 27 jul. Available at: https://arxiv.org/pdf/1707.08945.pdf [Accessed: 20 Sept 2021]. Williams RM. Optical Illusions Images Dataset. arXiv.org. 2018. 30 sep. Available at: https://arxiv.org/pdf/1810.00415.pdf [Accessed: 20 Sept 2021].

7. 
   

   нет данных

Открыть во весь экран

Количество просмотров статьи (c 01/10/2016): 435