https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/5703 Information Law Fri, 10 Jul 2026 19:21:07 GMT 2026-07-10T19:21:07Z https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16947 Название: 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. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16947 2025-01-01T00:00:00Z https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944 Название: 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. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944 2025-01-01T00:00:00Z https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16453 Название: Порушення норм академічної доброчесності при використанні штучного інтелекту: проблеми правового регулювання Авторы: Цигульський, Сергій Миколайович Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16453 2024-01-01T00:00:00Z https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/15514 Название: Інформаційні технології як інструмент захисту інформації Національною поліцією України Авторы: Шаблиста, О. О. Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/15514 2022-01-01T00:00:00Z