DSpace Общество: Information LawInformation Lawhttps://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/57032026-07-10T19:21:55Z2026-07-10T19:21:55ZОсобливостi вiдповiдальностi за шкоду, заподіяну із використанням штучного iнтелектуЛещенко, ДмитроLeshchenko, Dmytrohttps://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/169472026-07-08T13:11:26Z2025-01-01T00:00:00ZНазвание: Особливостi вiдповiдальностi за шкоду, заподіяну із використанням штучного iнтелекту
Авторы: Лещенко, Дмитро; Leshchenko, Dmytro
Краткий осмотр (реферат): У статті розглядається питання відповідальності за шкоду, заподіяну із використанням
штучного інтелекту. Охарактеризовано процес врегулювання штучного інтелекту у ЄС та наведено
основні риси спеціального нормативного акта – EU AI Act – прийнятого у 2024 році та присвяченого
гармонізованим правилам використання штучного інтелекту. Зазначено, що в Україні у 2020 році
була прийнята Концепція розвитку штучного інтелекту, яка подальшого розвитку не отримала і не
трансформувалась у спеціальний закон чи підзаконні акти, що б врегульовували використання ШІ
в Україні. У дослідженні наведено основні види відповідальності за шкоду, заподіяну із
використанням штучного інтелекту. Наголошується на особливостях встановлення факту вини
розробників, операторів та користувачів штучного інтелекту. Звертається увага на окремі моменти,
яким варто приділяти увагу при притягненні винних осіб до відповідальності, а також на
необхідності розробки перспективного законодавства України відповідно до існуючих
міжнародних стандартів. This article examines the issue of liability for harm caused through the use of artificial
intelligence. The process of artificial intelligence regulation in the EU is characterized, and the main
features of the special regulatory act – the EU AI Act – adopted in 2024 and dedicated to harmonized rules
for the use of artificial intelligence are presented. It is noted that Ukraine adopted the Concept for the
Development of Artificial Intelligence in 2020, which has not received further development and has not
been transformed into a special law or secondary legislation that would regulate the use of AI. The main
types of liability for harm caused through the use of artificial intelligence are outlined. Emphasis is placed
on the peculiarities of establishing fault on the part of developers, operators, and users of artificial
intelligence. Attention is drawn to specific aspects that should be considered when holding responsible
parties accountable, as well as on the need to develop prospective Ukrainian legislation, in compliance with
existing international standards.
Based on the analysis, it is emphasized that criminal and civil liability for harm from the use of
AI is a reality of partly modern, but to a greater extent promising international legislation, with a tendency
to strengthen the protection of victims through simplification of proof, mandatory insurance, and increased
requirements for transparency and risk management for developers, operators, and users of AI.2025-01-01T00:00:00ZМетодологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльностіСиниціна, ЮліяSynitsina, Yuliahttps://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/169442026-07-08T12:17:50Z2025-01-01T00:00:00ZНазвание: Методологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльності
Авторы: Синиціна, Юлія; Synitsina, Yulia
Краткий осмотр (реферат): У контексті цифровізації правової сфери дослідження методологічних аспектів
порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту набуває особливої значущості, оскільки
дозволяє обґрунтувати вибір інструментів ШІ, оптимізувати їх налаштування та забезпечити
коректне впровадження у реальні правозастосовні процеси. Саме методологічно вивірений підхід є
необхідною умовою законності, обґрунтованості та справедливості рішень, прийнятих з
використанням автоматизованих аналітичних систем. Застосування штучного інтелекту у праві
актуалізує потребу в обґрунтованих підходах до оцінювання моделей з урахуванням не лише їх
технічної ефективності, а й правової допустимості, прозорості, інтерпретованості та відповідності
принципам верховенства права і захисту прав людини. The article examines the methodological aspects of comparative analysis of
artificial intelligence (AI) models within legal sciences in the context of the ongoing digital transformation
of law enforcement and judicial activities. The relevance of the study is driven by the growing integration
of AI systems into legal analytics, decision-support systems, automated document processing, and
predictive legal technologies, which directly affect the legality, fairness, transparency, and justification of
legal decisions. The purpose of the research is to systematize and substantiate methodological approaches
to the comparative evaluation of AI models, taking into account not only technical performance indicators
but also legal admissibility, interpretability, ethical acceptability, and compliance with the principles of the
rule of law and human rights protection. The research is based on an integrated methodological framework
that combines theoretical content analysis, comparative legal analysis, SWOT analysis, experimental
benchmarking, multicriteria decision-making methods (AHP, TOPSIS), performance and scalability
assessment, interpretability and transparency evaluation (Explainable AI), risk and security analysis, and
case study methodology.
The author proves that the application of isolated evaluation methods does not ensure an objective
and comprehensive comparison of AI models in the legal domain. Instead, the paper substantiates the
effectiveness of an integrated approach that allows balancing quantitative metrics (accuracy, speed,
scalability) with qualitative legal criteria (explainability, legal accountability, ethical risks, data protection).
The author’s contribution lies in adapting classical AI model evaluation methods to the specific
requirements of legal sciences, defining their advantages and limitations from a legal perspective, and
systematizing them in a comparative framework relevant to law enforcement practice. The study identifies
critical risks associated with algorithmic bias, data confidentiality breaches, and lack of model transparency,
emphasizing the need for methodological safeguards. The findings confirm that the development of unified
methodological standards for the comparative analysis of AI models is a key prerequisite for the lawful,
secure, and trustworthy application of artificial intelligence in legal sciences and practical law enforcement
activities.2025-01-01T00:00:00ZПорушення норм академічної доброчесності при використанні штучного інтелекту: проблеми правового регулюванняЦигульський, Сергій Миколайовичhttps://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/164532025-08-28T07:29:12Z2024-01-01T00:00:00ZНазвание: Порушення норм академічної доброчесності при використанні штучного інтелекту: проблеми правового регулювання
Авторы: Цигульський, Сергій Миколайович2024-01-01T00:00:00ZІнформаційні технології як інструмент захисту інформації Національною поліцією УкраїниШаблиста, О. О.https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/155142024-12-17T13:06:48Z2022-01-01T00:00:00ZНазвание: Інформаційні технології як інструмент захисту інформації Національною поліцією України
Авторы: Шаблиста, О. О.2022-01-01T00:00:00Z