GovTech и Цифровое право

Все это мне напомнило кампании по запрету калькуляторов, которые гасят математическое мышление. Запрет точно не поможет решить огромное количество проблем, которые, безусловно, возникают в силу распространения ИИ. И нарушение когнитивных функций в этом перечне проблем тоже присутствует. ИИ в науке и образовании – это мощный инструмент, который требует определенной цифровой гигиены и научной чистоплотности автора при его использовании. Поэтому запрет ИИ в науке и образовании не только контрпродуктивен, но и опасен: он создает иллюзию безопасности, загоняя проблему в «серую зону», где контроль над достоверностью данных становится невозможным. Использовать все равно будут, а основная задача будет заключаться в умении скрыть следы такого использования. ☝️ИИ – это не замена интеллекту исследователя, а его «когнитивный экзоскелет». Как калькулятор не отменил математику, а позволил ученым перейти от рутинных вычислений к высшим абстракциям, так и ИИ освобождает ресурс для точного и глубокого синтеза и креативного поиска. Кризис «генерируемой науки» – это не дефект технологии, а кризис этики. Необходимо формировать новую цифровую этику, где ценность работы определяется не гладкостью текста, а чистоплотностью исследователя, его достоверности «научного следа», четкостью авторской позиции. Именно уникальный опыт ученого, его интуиция и ответственность за каждое слово становятся самой дорогой «валютой» в современной науке. Как только мы научимся ценить Человека, тогда и ИИ займет свое место, принадлежащее только ему в этом огромном цифровом пространстве.

Искусственный интеллект в науке и образовании Привожу пост коллеги ⬆️ об использовании искусственного интеллекта (ИИ) в процессе научных исследований. Представлю свои комментарии. ✅ Я неоднократно указывала, что ИИ – это инструмент, имеющий значимый положительный эффект, но которым надо уметь пользоваться. 🖌️Использование ИИ в поиске научных знаний кардинально меняет процесс работы с научными данными и литературой, превращая традиционный поиск по ключевым словам в интеллектуальное исследование смыслов. ИИ превратился в помощника, который по многим параметрам «мыслит» как человек, который может вести интеллектуальный диалог. До ИИ поиск информации был статичен. Надо было самому определяться с ключевыми словами, использовать различные базы, которые имели свои поисковые особенности. Выборка материала носила зачастую несистематизированный характер. В отличие от поиска по ключевым словам, ИИ понимает контекст и концепции. Теперь можно задать вопросы на естественном языке (например, «Какие есть новые научные концепции, объясняющие отставание права от современного уровня технологий? Какие ученые разработали новые предложения? Какие общественные дискуссии возникали в этом направлении?»), и система найдет релевантные статьи, ссылки на аналитические отчеты, мониторинговые доклады, публикации в средствах массовой информации, даже если в заголовке нет точного совпадения слов. На основе начала диалога можно строить уточняющие вопросы. И этот диалог может продолжаться бесконечно. ✅ При необходимости ИИ-системы могут проанализировать десятки найденных статей и составить краткую таблицу с описанием методов, размеров выборки и основных выводов каждой работы, экономя недели ручного чтения. Вам остается только сверить полученные данные. ☝️Кроме того, есть сервисы, которые устанавливают связи между статьями. Это позволяет увидеть «генеалогическое древо» идеи: кто был первопроходцем, а чьи работы стали ключевыми в развитии темы. Уже по авторам можно увидеть, как развивалась концепция с течением времени, как критика влияла на ее содержание? Как цитаты из других работ подтверждают выводы заданной статьи, или опровергают? Можно использовать ИИ как навигатор, чтобы решить, стоит ли читать статью целиком. В этой части необходимо развивать навыки формулирования задач («промпт-инжиниринга»). Чем точнее описание запроса, тем качественнее будет результат. ☝️При этом надо обязательно учитывать: Использование ИИ – это навык, требующий критического мышления. Если от него отказаться, перекладывая все задачи на ИИ, инструмент этим воспользуется, постоянно нахваливая вас, и при этом предлагая решения, которые могут быть плодом «галлюцинации». Это можно наблюдать сейчас, когда я вижу ссылки на выдуманные статьи, автором которых как будто являюсь я. ИИ сгенерировал ссылку на несуществующую статью, считая меня признанным экспертом в определенных областях. Меня – честно напишу, такое «цитирование» раздражает. Полностью сгенерированные статьи не несут в себе научной нагрузки, для них уже появился свой термин – «мусорная наука» – массовое производство низкокачественного контента и прямой фальсификации результатов исследований. Подобные публикации проходят научное рецензирование, что поднимает также вопрос о трансформации системы оценки научных публикаций. Об этом напишу отдельный пост, поскольку сама неоднократно сталкивалась с безграмотной экспертизой своих публикаций, которые получали в последующем одобрение в высокорейтинговых журналах и отклик в научной общественности. Добросовестность научной экспертизы – это еще один аспект использования ИИ в науке. ✅ Именно поэтому выделяется специальный принцип «человек в контуре» –Human-in-the-loop: никогда не копируйте сгенерированные обзоры литературы напрямую в свою работу. Роль исследователя – критически осмыслить данные, найти противоречия и сформулировать собственную новизну; не надо быть транслятором ИИ, он сам с этим справляется прекрасно. 🖌️ На основе негативных примеров нередко можно услышать: надо запретить ИИ в науке и образовании.

Куда приведёт нас ИИ в науке Я понимаю, что многие не пользуются ИИ (вернее ГИИ - генеративным, типа чагпт) в той же мере, что студенты, ученые или айти. Поэтому обозначу, что ИИ для учёных - это вместо гугла, это ежедневный поиск и анализ. Раньше я мог проанализировать 3-5 статей/день, теперь ГИИ сделает выжимку из 10, с вопросами, уточнениями в других источниках... Анализ ИИ с поиском за 1-2 часа обогатят тебя знаниями, на которые раньше требовались дни. Всё ускорилось. Да, ИИ пишет блоки кода часто не идеально, порой помогает не лучше калькулятора, но на мой взгляд это лучший самоучитель и редактор. А как автор? Выясняется, что огромное количество статей в научных журналах уже написано ИИ. Так получается > публикаций > показатели > рейтинги > отчёты > зарплаты. И не только в России. Ха! Уровень английского сразу же повысился, рецензирование теперь через ИИ. Статьи из ничего - обзор ради текста и рейтинга, исследования на чужих данных - новая статистика в промышленных масштабах, тупо генерация результатов лабораторных исследований без исследований, то есть подлог... Одни роботы пишут статьи, другие их проверяют. ИИ создаёт как бы уникальные, но по сути идентичные статьи, которые легко обходят стандартные проверки на плагиат (17-кратный рост избыточных публикаций с 2022 по 2024 год). ГИИ это плохо? Это инструмент. Он бесплатный? Нет, вы отдаёте каждое введенное слово и документ. А многим вы ещё и доплачиваете. Его анализирует автоматика инвесторов проекта (разведка)? 100% Он опасен? Безусловно, как скальпель хирурга. Люди тупеют? Да. Все? Нет. "Зачем нужны ученые, если есть ИИ?" - спросит чиновник после очередного погружения в тему. У нас падает образование? Да. Умные люди нужны? Ну... а вы как думаете? Надо ли столько ученых сколько было раньше? Зачем столько учителей? Зачем столько людей вообще, если будет робототехника? Те кто не хочет учиться и так не учится. Те кто хотят - найдут способ. В итоге нам грозит снижение массового образования, сокращение финансирования науки, снижение количества учёных. Зачем эти институты, если половина их сотрудников выполняет то, что может делать ИИ агент? Процессоры и оперативная память заменяют мозги. Это лишь взгляд вскользь, как бы в шутку, но на деле мы видим обесценивание труда педагога и ученого. Качество уже упало, а значит упадёт и количество ученых и педагогов, и вообще образованных людей. Скажете нет? В любом случае, вот полезные советы Не пользоваться ИИ нельзя, иначе вас просто обойдут конкуренты. Нужно уметь ими пользоваться, и это самообразование. Есть конечно курсы, но их можно сделать самому, просто начав спрашивать ИИ как с ним работать и попросив его разработать для вас уроки. Это проще, интереснее, продуктивнее, дешевле. Запрос (промт) лучше делать с нажатой кнопкой "поиск", чтобы она была активна, это защитит от генерации бреда и несуществующих статей . Дальше так: "О себе" (уровень понимания проблемы, я студент юридического, например) + "вопрос" + "контекст"(для чего, в рамках чего, что именно интересует). Можно писать долго и подробно, но каждый раз, когда вы пишите своё мнение или какую-то версию ответа, он встраивает её в размышление, что смещает ответ в этом направлении. Порой лучше меньше контекста. ИИ отличный учитель! Переспрашивайте, задавайте уточняющие вопросы, спрашивайте непонятные термины. Ему пофиг на ваши опечатки и глупость. Студентам и школьникам. При решении задач пусть он всегда пишет как это сделал, почему, как повторить самому. Пусть вам объяснит как повторить, на что обратить внимание. Если ИИ решает за вас - вы тупеете, 100%. Этот лёгкий путь ведёт к деградации. Бесплатный ChatGPT 5 убогий и вынуждает тратить бесплатные запросы. Пользуйтесь через duck.ai - 4o min, там другие тоже есть Открывайте для себя DeepSeek, Claude, Qwen, Gemini, в гугле режим ИИ. Алиса? Не знаю, для детских песенок и сказок, может быть. Родителям. Учитесь сами, сохраняйте учебники, приготовьтесь учить сами своих внуков. Откройте накопительный счёт на образование детей.

День Земли: планета в кадре спутника Роскосмоса 22 апреля отмечается День Земли — международный праздник, призванный привлечь внимание к экологическим проблемам и объединить людей в борьбе за сохранение природы. 📸 Фото: «Электро‑Л» № 5 Космический аппарат был запущен в феврале с космодрома Байконур

Это наша планета! И другой у нас нет!

На прошлой неделе Ассоциация Российских Банков пригласила меня выступить с докладом. Я не банкир, но ассоциация во главе с Гарегином Ашотовичем Тосуняном меня почему-то приглашает последние несколько лет. Я там слегка высказалась про текущие сложности, связанные с блокировками. Но рассказать я хочу не об этом. Меня зацепило выступление представителей Центрального банка РФ, в котором они заявили, что у государства есть задача к середине 2027 года полностью избавиться от «черных» денег. Все доходы юрлиц должны стать прозрачными. Для этого они будут сверяться, как с подаваемой отчетностью, так и с кассовыми аппаратами. Кроме того, эта отчётность будет сравниваться с анализом всех транзакций, которые ведёт юрлицо. Аналогичную систему до конца следующего года хотят внедрить и для физлиц. Я подумала – интересно, наверное, представители ЦБ РФ не ходят в магазины, где теперь за наличку сразу дают скидку, а чек предпочитают не выбивать. Причём просьб об оплате наличкой стало сильно больше с начала года. Видимо, так себя проявляет движение к полной прозрачности. Уже после совещания я полезла искать информацию в сети и нашла новость в тему: https://www.interfax.ru/russia/1081011 Любая пересылка денег подруге или знакомому теперь будет под лупой налоговой службы. При этом налоговая может сопоставлять налоги и доначислять за них НДФЛ, пени и штрафы. И они весьма немалые. См. публикацию в «Российской газете» от 30 марта: https://rg.ru/2026/03/31/perevody-mezhdu-fizlicami-postaviat-na-nalogovyj-kontrol-komu-i-chem-eto-grozit.html Там, в частности, сказано, что если ФНС установит, что переводы на карту – это не подарки, а оплата за услуги, товары или аренду, получателю грозит: ✅ доначисление НДФЛ; ✅ штраф за неуплату налога по статье 122 НК РФ - 20% от неуплаченной суммы. Если налоговая докажет умысел (а систематическое сокрытие доходов на это указывает), штраф удвоится до 40%; ✅ штраф за несдачу декларации 3-НДФЛ по статье 119 НК РФ - 5% от суммы неуплаченного налога за каждый месяц просрочки, но не более 30% и не менее 1000 рублей; ✅ пени - 1/300 ключевой ставки ЦБ за каждый день просрочки. А если нарушение было допущено, скажем, год назад, то сумма штрафов может приблизиться к сумме дохода. Это значит, что надо отучиваться бездумно перекидывать деньги по СБП по любому поводу. Но меня гораздо больше пугает то, что системы подсчета имеют тенденцию сбоить или давать ложные тревоги. В этом месяце моей дочери две разных государственных организации прислали задвоенные счета. И угрожают пенями. Прошлой осенью такой сбой был со счетами ЖКХ, когда многие жильцы в городе Москве получили совершенно безумные счета квартплаты. А кому потом доказывать, что сумма меньше или что ты уже заплатил? Чат-боту? Пробиться к разговору с живым человеком сейчас уже почти невозможно. Та же история будет с неверным определением назначения платежа. Ведь определять это будет система, основанная на ИИ. И гораздо выгоднее настроить систему, чтобы она по максимуму определяла нарушения, чем чтобы она их пропускала. На примере блокировок звонков и тех же чатботов на линиях поддержки мы можем воочию наблюдать «эффективность» работы ИИ-систем. Полагаю, что число разбирательств с налоговой вырастет кратно. На мой взгляд, это всё проявление основной, базовой идеи цифровизации – что возможен полный, тотальный контроль поведения людей, как экономического, так и социального, и что такой тотальный контроль – это благо. Напомню известный анекдот про ГАИ-шников из 90-х (сейчас-то, конечно, всё не так!), где старшой смены ругает лейтенанта, что тот не взял денег с водителя: «Тебя поставили здесь отнимать и делить, а не складывать и умножать!». Идея тотального контроля всех транзакций – это исключительно про «отнимать и делить», превращение государства в одну большую страшную ФНС. Боюсь, что такой подход неизбежно скажется на снижении того, что надо «складывать и умножать».

20 апреля – VI Всероссийский симпозиум с международным участием «Защита прав человека в периоды внешнеполитической напряженности» ✅ 20 апреля обсуждали ключевые юридические проблемы, возникающие в современном мире, среди которых влияние цифровых технологий на современное право и государство. Мой доклад был посвящен формированию нового права – праву на ИИ-грамотность. ☝️Несколько тезисов: ИИ внедряется во все управленческие процессы, и сейчас ИИ – это не просто «технология», это новый способ управления. Человечество уходит от классического понимания цифровизации, плавно погружаясь в алгоритмизацию всех управленческих процессов. Алгоритмы исключают человеческий фактор, бюрократические задержки и коррупционные риски в рутинных процессах. При этом данные – новая нефть «цифровой экономики», где ИИ – новый НПЗ. Способность государства обрабатывать колоссальные массивы данных превращает хаос информации в стратегический ресурс для национальной безопасности и экономики. Подчеркну – стратегический ресурс! В новом миропорядке цифровая трансформация – это не цифровизация старых процессов, а создание новой государственной архитектуры, где ИИ – главный архитектор эффективности. В XXI веке каждый гражданин должен не только уметь читать и писать. Когда госсервисы, коммерческие организации и образование пронизаны алгоритмами, человек, не понимающий логику ИИ, становится «цифровым заложником». Без понимания работы нейросетей человек беззащитен перед дипфейками, алгоритмической предвзятостью и «галлюцинациями» ИИ. В праве уже есть специальные термины – «когнитивное неравенство» и «когнитивное превосходство». Не понимая общие принципы работы нейросетей, гражданин не может защитить свои персональные данные, соглашаясь на все рекомендованные предложения от цифровой машины, не может оспорить предвзятое решение алгоритма, не может составить нужный запрос, полностью доверяя себя искусственному интеллекту. ИИ-грамотность становится элементом всеобщего образования. Признание права на ИИ-грамотность – это шаг к созданию осознанного цифрового общества, которое уже сформировано. ИИ-грамотность – это умение критически мыслить. Государство, внедряя ИИ в школы и вузы, должно взять на себя обязательства научить граждан критическому мышлению в цифровой среде (алгоритмической гигиене) и сделать доступ к знаниям об ИИ равным для всех. Технологии должны сокращать, а не увеличивать социальное неравенство. Право на понимание алгоритмов – это защитный барьер для автономии личности. Где ИИ-грамотность – это способ сохранить «человеческое в человеке» внутри цифровой экосистемы.

Музыка с помощью ИИ ✅ На просторах Интернета появились музыкальные видео, сгенерированные искусственным интеллектом (ИИ). ☝️Посмотрите, например – Канье Уэст и Виктор Цой Группа крови: https://vkvideo.ru/video-229925610_456240389?list=ln-CLhWnXKnZ56W0gO4up Мировой чат Shazam возглавил еще один кавер ИИ с Канье Уэст на песню «Седая ночь» Юрия Шатунова. Кстати этот кавер стали во всю исполнять уличные певцы в Москве и других городах: социальные сети завалены видео с таких площадок. ✅ Социальные сети переполнены и другими ИИ-каверами: Канье Уэст исполняет «Группу крови», а Майкл Джексон – хиты современных поп-див. Звучит эффектно, но с точки зрения права – много много вопросов. 1. Можно ли патентовать голос и манеру исполнения? В большинстве стран голос сам по себе не является объектом авторского права. Вы не можете «запатентовать» свой тембр. Однако в ряде стран уже принимают законы, которые приравнивают голос к «праву на публичность». Есть попытки защищать голос через смежные институты – охрана изображения и частной жизни, – но признаем, это шаткая позиция. 2. Что является предметом авторских прав? Кому принадлежат права на созданный ИИ кавер? ИИ-кавер – это гибрид. Текст и музыка принадлежат авторам (например, наследникам исполнителя), а «исполнение» создано алгоритмом. 3. Использование музыки и текстов для обучения ИИ – это кража, или пользование открытыми данными? Чтобы нейросеть спела кавер, ее нужно обучить, а для этого требуются гигабайты реальных песен. Уже сейчас такие правообладатели, как Universal, Sony настаивают: использование музыки для обучения ИИ без лицензии – это нарушение авторских прав. Судебная практика только формируется. ☝️ В апреле 2024 года некоммерческая организация Artist Rights Alliance опубликовала открытое письмо, которое подписали более 200 мировых имен: от Билли Айлиш, Джо Бон Джови и Кэти Перри до легенд вроде Стиви Уандера и наследников Фрэнка Синатры. В нем артисты требуют прекратить использование ИИ для «кражи голосов и сходства». По сути, нейросети обучаются на их работах без разрешения, чтобы потом создавать бесплатные «подделки», которые конкурируют с оригиналами. ✅ Иные артисты идут другим путем. В январе 2026-го Дима Билан выпустил сингл «Границы» в дуэте с нейроартисткой Сашей Комович. Напомним, ИИ в лице Саши Комович создала трек «Расскажи, Снегурочка», в котором нейросеть женским голосом перепевает песню Зайца и Волка из «Ну, погоди!». 🖌️ Этика использования ИИ в музыке пока не актуальна для юристов из России. Ни одна российская стриминговая площадка не высказывала официально свою позицию по нейросетевым трекам. При этом «Яндекс Музыка» не препятствует проникновению нейротреков в чарты, создает плейлисты с генеративными композициями и публикует собственную фоновую ИИ-музыку. ☝️В СМИ предлагали маркировать такой контент, но вряд ли он даст какой-то результат. Если кому-то нравится слушать музыку от ИИ, он ее будет слушать вне зависимости от маркировки.

Индекс зрелости искусственного интеллекта федеральных органов исполнительной власти ✅ Нашла одно интересное исследование, которое проводилось Высшей школой государственного управления РАНХиГС. Как заявлено: Индекс ИИ-зрелости определяет степень, в которой организации используют возможности технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности своей деятельности, и включает следующие факторы – масштаб применения технологии, эффекты, регулирование, кадры, технологии, данные, исследования и разработки, обеспечение доверия и другие. ☝️См.: Индекс зрелости искусственного интеллекта федеральных органов исполнительной власти Российской Федерации: Аналитический доклад. М.: Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, 2024 / https://gspm.ranepa.ru/novosti/otdel-izucheniya-i-razvitiya-ii-v-sfere-gosupravleniya-vyipustili-analiticheskij-doklad/ 🖌️ По результатам измерения 2 ФОИВ были определены как имеющие лидерский уровень. Это Федеральная налоговая служба и Роструд 7 ФОИВ находятся на прогрессивном уровне: Минпромторг, Минцифры, Роскомнадзор, Росгвардия, Минтранс, Казначейство, Минэкономразвития. 11 ФОИВ — на базовом уровне и 32 ФОИВ показали начальный уровень. ✅ В исследовании 2024 года данные для расчета Индекса ИИ-зрелости предоставили 52 ведомства. При этом 7 ФОИВ не заполнили анкету для участия в измерении индекса ИИ-зрелости ФОИВ, хотя и были извещены о проведении исследования надлежащим образом. В числе не представивших Минобрнауки России. В Отчете указывается также, что регулярное внедрение ИИ-решений в госорганах началось в 2018 году и падает после 2022-го. Чаще всего они применяются для мониторинга и контроля, в том числе для первичной обработки и контроля качества данных поднадзорных организаций (33% решений). На втором месте идут ИИ-решения, используемые для улучшения принятия решений (20%), например системы обработки и визуализации данных, поиска аномалий в потоке данных. На третьем месте – автоматизация документооборота 17%, включая сервисы преобразования изображений в текст (OCR), маршрутизацию обращений и корреспонденции, классификацию текстов обращений, модули подготовки проектов документов и прочие. Системы для улучшения взаимодействия с гражданами занимают 19%, включая чатботы и прочите сервисы коммуникации для внешних пользователей. 🖌️ В Отчете напоминают, что включение ИИ в процесс принятия управленческих решений отражено в федеральном проекте «Искусственный интеллект», который является частью национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Одна из целей проекта – разработка и регулярное измерение индекса ИИ-зрелости федеральных органов исполнительной власти (ФОИВ). Однако новый Отчет за 2025 год обозначен, но пока не опубликован. ☝️Напомню также, что Глава государства на прошлой неделе провел совещание по вопросам развития технологий и ИИ, по результатам которых Правительству (вместе с региональными органами) дано поручение – сформировать национальный план внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ). К 2030 г. технологии, подобные ИИ, должны использоваться во всех областях, в том числе в производстве, логистике, энергетике, управлении и образовании. 🖌️ Подчеркнем: Президент России призвал не ставить лишних барьеров на пути развития и внедрения технологий, чтобы не отстать от других стран в экономическом, технологическом и социальном развитии. Регулирование ИИ должно «служить стимулом для ускорения разработки и опережающего внедрения».

Умное регулирование в сфере биомедицины – монография ✅ Мир биомедицины (от геномики до ИИ во врачебной деятельности) меняется быстрее, чем законы успевают за ним. Но есть возможность восполнить этот пробел! 📙Вышла книга: Романовский Г.Б., Романовская О.В. Право, «умное регулирование», современная биомедицина: зарубежный опыт. М.: Проспект, 2026. 232 с. ☝️Приобрести ее можно на Литгид: https://litgid.com/catalog/yuridicheskaya/pravo_umnoe_regulirovanie_sovremennaya_biomeditsina_zarubezhnyy_opyt_monografiya/ 🖌️Почему использовали термин «умное регулирование»? Не потому, что это модно, а потому, что в этот термин вкладывается новая концепция, новые подходы, которые еще многими специалистами только познаются. Зачастую можно увидеть «умное регулирование» – это вызов для юриста. В биомедицине это связано с ломкой привычных терминов, привычных методов регулирования. Происходит поиск баланса между мягким правом (soft law), саморегулированием научного сообщества и жестким государственным контролем. В книге мы объясняем, почему в биомедицине классические запреты больше не работают и как зарубежные страны внедряют гибкие механизмы, которые не «душат» инновации, но при этом защищают права человека. ☝️О чем еще эта книга? 1. Концепция «умного регулирования» (Smart Regulation). Мы разбираем, почему классическое «жесткое» право не справляется с темпами биомедицины. 🏥 2. Глобальное биомедицинское право. Исследуем, как формируется единый международный стандарт и возможно ли создание «всеобщего кода» для биомедицинских исследований. 📖3. Компаративистика: опыт лидеров. Большой блок посвящен детальному анализу законодательства Франции, Великобритании, Германии, США, Японии, Сингапура, Норвегии (и это не предел). Мы показываем, какие механизмы контроля и поддержки инноваций (от геномики до трансплантологии) работают в этих странах. 🌡️ 4. Право vs Биоэтика. Разбираем самые острые и «чувствительные» вопросы: где заканчивается право человека на распоряжение своим телом и начинается зона ответственности государства? Как право адаптируется к технологиям редактирования генома? Как регулируется 3D-биопечать? 🏙️ 5. Глобальная панорама: Как мир договаривается с биомедицинской наукой? Одной из ключевых в книге стала глава об основных зарубежных подходах к биомедицине. Мы проанализировали, как разные правовые системы отвечают на фундаментальные вопросы: Либеральный путь: Где границы автономии пациента и свободы научных исследований максимально расширены? Консервативные модели: Как традиции и биоэтика формируют жесткие правовые барьеры? Технократический подход: Когда во главе угла стоит эффективность и прогресс. В монографии мы ушли от простого перечисления законов, а показываем логику, по которой развиваются правовые системы Франции, Германии, США и других стран. Это помогает понять, какие механизмы можно (и нужно) адаптировать в нашей практике. ✅ Книга будет полезна юристам, медикам и всем, кто интересуется тем, как право адаптируется к вызовам XXI века.

✅ Сегодня мы вошли в иную реальности, где право должно регулировать не просто отдельные медицинские манипуляции, а результат слияния технологий – конвергенцию. Когда нанотехнологии встречаются с биологией, а искусственный интеллект – с когнитивными процессами, возникают вопросы, на которые у классической юриспруденции пока нет ответов. В нашей книге вы найдете, как конвергентные технологии меняют саму правовую природу человека. Это уже не просто медицина – это технологии совершенствования человека (human enhancement), требующие принципиально новых этико-правовых рамок.

Как измерить отдачу от инвестиций в НИОКР? ✅ Научные исследования не всегда можно измерить в деньгах, точнее денежная отдача может наступить гораздо позднее представления открытия. В истории науки могут быть и смешные истории. ☝️Андрей Гейм – в 2000 году получил Шнобелевскую премию по физике за то, что заставил живую лягушку парить в воздухе с помощью мощных магнитов. 🤣Тогда это казалось смешным: видео с барахтающейся в воздухе лягушкой выглядело как забавный трюк. Но это был прорыв – эксперимент наглядно доказал эффект диамагнетизма (свойство воды и органики выталкиваться магнитным полем). Это исследование стало частью пути А. Гейма к открытию графена, за которое он в 2010 году получил уже настоящую Нобелевскую премию. На сегодня Андрей Гейм – единственный в мире обладатель обеих премий. 🖌️ Массачусетский технологический институт представил аналитический доклад, представляющий ответы на вопрос: как измерить отдачу от инвестиций в НИОКР? ☝️Rotman D. How to measure the returns on R&D spending / https://www.technologyreview.com/2025/09/17/1123760/how-to-measure-the-returns-to-rd-spending/ ✅ Обратим внимание, что исследователи ссылаются на драконовские сокращения федерального финансирования науки в США: сокращение бюджетов Национальных институтов здравоохранения на 40% и Национального научного фонда на 57% на 2026 год. Подводится итог: Проблема в том, что рассчитать отдачу от финансирования науки крайне сложно – результаты могут проявиться лишь спустя годы и часто приходят окольным путем, поэтому конечные выгоды оказываются далеки от первоначального финансирования. Кто мог предсказать появление Uber в результате внедрения GPS? Да и кто мог предсказать, что изобретение сверхточных атомных часов в конце 1940-х и 1950-х годов в конечном итоге сделает возможным создание GPS? И забудьте о попытках отследить издержки бесчисленных неудач или кажущихся тупиков. 🖌️ Однако в ряде недавних работ экономисты подошли к проблеме по-новому, и хотя они задают несколько иные вопросы, их выводы сходятся в одном: НИОКР на самом деле являются одним из лучших долгосрочных вложений, которые может сделать государство. Приводится и отрицательный опыт: замедление роста производительности труда, начавшееся в 1970-х годах в США, которое потрясло политику страны, поскольку многие люди столкнулись с низким уровнем жизни и ограниченными финансовыми перспективами. Исследование показало, что до четверти этого замедления было вызвано сокращением государственного финансирования НИОКР, произошедшим примерно в тот же период. Оказывается, исследования, финансируемые государством, как правило, приводят к относительно большему росту производительности с течением времени, поскольку они в большей степени ориентированы на фундаментальную науку, чем на прикладную работу, обычно выполняемую компаниями. Приведем еще один вывод: Политический тупик коренится в самой природе фундаментальных исследований. Сегодняшняя наука приведет к большим открытиям. Но будут и бесчисленные неудачи; огромные деньги будут потрачены впустую на бесплодные эксперименты. Проблема, конечно, в том, что, принимая решение о финансировании новых проектов, невозможно предсказать их результат, даже в случае странных, казалось бы, нелепых научных исследований. Предполагать, какие исследования приведут, а какие нет к следующему великому прорыву, – это бессмысленное занятие. ☝️Добавим: оценка научного исследования должна строиться на опыте и репутации ученого. Все научились рисовать прожекты. В этом потоке честность, порядочность и даже элементарная человеческая чистоплотность - главные критерии оценки!