Гендерное равенство в условиях цифровизации: европейский правовой опыт

 
Код статьиS102694520016449-4-1
DOI10.31857/S102694520016449-4
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: Главный научный сотрудник сектора прав человека Института государства и права Российской академии наук
Аффилиация: Институт государства и права Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация, Москва
Название журналаГосударство и право
ВыпускНомер 5
Страницы115-123
Аннотация

Принцип гендерного равенства тесно связан с правом на недискриминацию, которое «пришло» в национальные законодательства из международного права. На эволюции принципа равенства от формального к материальному сказалось влияние англосаксонского подхода на законодательство Европейского Союза, основное внимание в котором уделяется равному обращению. В целом в мире сформировалась довольно единообразная модель антидискриминационного законодательства.

Процессы цифровизации принесли с собой новые угрозы, в ряде стран уже констатируется гендерный разрыв в доступе к технологиям. Однако наибольшие риски таит цифровая гендерная дискриминация - прямые или косвенные дискриминационные действия, которые основаны на автоматических решениях, принимаемых алгоритмами (искусственным интеллектом). Такое принятие решений нельзя назвать технологически нейтральным, поскольку алгоритм может отражать предубеждения и предвзятости программистов. Выносимые алгоритмами дискриминационные решения будут последовательны и системны, что значительно опаснее отдельных и подчас случайных человеческих решений. Причины цифровой дискриминации заключаются в моделировании и составлении прогнозных рекомендаций на основе дискриминационных по отношению к женщинам данных, в обучении алгоритмов на основе дискриминационных данных. Для преодоления этой комплексной проблемы с точки зрения права необходимо нормативно закрепить правило прозрачности алгоритмов, равно как и принимаемых ими решений. Нужно проводить аудит алгоритмов – специальную оценку алгоритма на предмет потенциальных нарушений прав человека. Сама возможность и порядок использования искусственного интеллекта для принятия решений также должны быть нормативно урегулированы. При этом некоторые системы искусственного интеллекта должны быть запрещены полностью, а другие – строго контролироваться. Это убедительно демонстрирует проект европейского регламента по искусственному интеллекту.

Ключевые словадискриминация, алгоритм, цифровые технологии, равное обращение, искусственный интеллект, гендерное равенство
Получено14.09.2021
Дата публикации18.05.2022
Кол-во символов31713
Цитировать  
1 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 362

Оценка читателей: голосов 0

1. Говорова Н.В. Женщины в цифровой экономике Европейского Союза // Женщина в росс. обществе. 2021. № 2. С. 167, 168.

2. Гуринская А.Л. Надзор как средство обеспечения безопасности: от пространства тюрьмы до киберпространства // Криминология: вчера, сегодня, завтра. 2014. T. 33. № 2. C. 92, 93.

3. Калабихина И.Е. Как мы узнаем, что наступает гендерное равенство? // Женщина в росс. обществе. 2021. № 2. С. 11.

4. Широканова А.А., Волченко О.В. «Большой Брат следит за тобой»: приемлемость государственного онлайн-наблюдения в 30 европейских странах (по данным EVS-2017) // Информационное общество. 2020. № 2. С. 92, 93.

5. Akhmatova D.-M., Akhmatova M.-S. Promoting digital humanitarian action in protecting human rights: hope or hype // Journal of International Humanitarian Action. 2020. No. 5. URL: https://doi.org/10.1186/s41018-020-00076-2 (дата обращения: 02.09.2021).

6. Besson S. Gender Discrimination under EU and ECHR Law: Never Shall the Twain Meet? // Human Rights Law Review. 2008. Vol. 8. Issue 4. P. 675 - 677.

7. Caliskan A., Bryson J., Narayanan A. Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. 2017. URL: https://www.researchgate.net/publication/316973825_Semantics_derived_automatically_from_language_corpora_contain_human-like_biases (дата обращения: 02.09.2021).

8. Criado N., Such J.M. Digital Discrimination. 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/336792693_Digital_Discrimination (дата обращения: 02.09.2021).

9. Dhoquois R. La recherche féministe à l’université dans le domaine du droit – Une absence en forme de désertion // Les Cahiers du CEDREF. 2001. No. 10. P. 171 - 177.

10. Gerards J. Non-Discrimination, the European Court of Justice and the European Court of Human Rights: Who Takes the Lead? In: T. Giegerich (ed.). The European Union as Protector and Promoter of Equality. Cham: Springer, 2020. Р. 138.

11. Junter A., Ressot C. La discrimination sexiste: les regards du droit // Revue de l’OFCE. 2010. Vol. 114. No. 3. P. 75.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх