Формалізація складових правового контролю в рамках моделі надійного самокоригуючого обчислення із застосуванням генеративного штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.37750/2616-6798.2025.4(55).346385Ключові слова:
правовий контроль, публічна влада, надійне безкодове програмування, Supercycle, Control primitive, Result primitive, правова інформатика, верховенство права, правова визначеність, нормативна ієрархія, колізії законів, онтологія права, генеративний штучний інтелект, самокоригуючі системиАнотація
У статті запропоновано нову концептуальну модель правового контролю як функціонального механізму стабілізації нормативного порядку, що ґрунтується на інтеграції принципів юридичної науки (верховенство права, правова визначеність, ієрархія норм, заборона колізій) з методами надійного обчислювання. Виходячи з класичної доктрини, згідно з якою контроль є не вторинною гарантією, а структурною умовою існування правової системи, автори переосмислюють його в умовах цифрової трансформації як самокоригуючийся, ітеративний процес, формалізований через примітиви Supercycle, Control та Result. Такий підхід дозволяє перевести контроль із сфери реактивного нагляду у сферу прогнозної нормативної архітектури: Supercycle забезпечує багаторазову верифікацію проектів актів, Control – об’єктивну оцінку їхньої відповідності базовим правовим принципам (через метрики семантичної узгодженості, актуальності й стійкості до колізій), а Result – пояснюване та стандартизоване уявлення юридичного висновку. Це відповідає вимогам сучасної правової інформатики, що прагне формалізувати не лише текст норми, а й логіку її легітимності. Зокрема, модель дозволяє автоматично виявляти порушення принципу lex superior derogat inferiori (верховенство вищого акту), nulla poena sine lege (відсутність покарання без закону) або nemo iudex in causa sua (заборона самосуду), коли органи виходять за межі своєї компетенції. Таким чином, контроль набуває статусу конститутивного елемента життєздатності держави, без якого неможлива ні правова визначеність, ні довіра суспільства до публічної влади.
Посилання
Kelsen H. Pure Theory of Law / H. Kelsen. – 2nd revised. – Berkeley, CA., 1970.
Hart H. L. A. The Concept of Law / H. L. A. Hart. – 2nd ed. with Hart’s Postscript / Eds. P. Bulloch, J. Raz. – Oxford, 1994.
Radbruch G. Gesetzliches Unrecht und übergesetzliches Recht. – Süddeutsche Juristenzeitung, 1946. – №5. – S. 105–108.
Ланде Д.В., Фурашев В.М., Даник Ю.Г., Страшной Л.Л. Інтелектуальна система парламентського контролю: Від семантичного аналізу до інтелектуальної координації в державному управлінні з використанням штучного інтелекту. – Київ: ТОВ «Інжиніринг», 2025. – 278 с.
Д.В. Ланде, В.М. Фурашев. Парламентський контроль із застосуванням генеративного штучного інтелекту : монографія / Ланде Д.В., Фурашев В.М. – Київ: ТОВ "Інжиніринг", 2023. – 202 с.
Palmirani, M., Sovrano, F., Liga, D., Sapienza, S. and Vitali, F., 2021. Hybrid AI framework for legal analysis of the EU legislation corrigenda. In Legal knowledge and information systems (pp. 68-75). IOS Press.
Bench-Capon, T.J. and Visser, P.R., 1997. Ontologies in legal information systems. In Proceedings of the Sixth Int’l Conference of Artificial Intelligence and Law (ICAIL’97)(Melbourne, Australia) (pp. 132-141).
Kim, M.Y., Rabelo, J., Babiker, H.K.B., Rahman, M.A. and Goebel, R., 2024. Legal information retrieval and entailment using transformer-based approaches. The Review of Socionetwork Strategies, 18(1), pp.101-121.
Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M. and Ho, D.E., 2024. Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. Journal of Legal Analysis, 16(1), pp. 64-93.
Bouche-Pillon, J., Aussenac-Gilles, N., Chevalier, Y. and Zarate, P., 2024, December. Decision Support in Law: From Formalizing Rules to Reasoning with Justification. In JURIX 2024: The Thirty-seventh Annual Conference (No. 395). IOS Press.
Schnitzhofer, F. and Schütz, C., 2025. Towards a scalable Architecture for Legal-Ontologies integrated into Digital Twins of Administrative Law. In SEMANTICS 2025 Developers Workshop.
Dmytroy Lande, Leonard Strashnoy. Semantic AI Framework for Prompt Engineering. SSRN Preprint: 5172867, (May 08, 2025). – 14 p. DOI: 10.2139/ssrn.5172867.
Dmytroy Lande, Leonard Strashnoy. AgentFlow – No-Code Agent Framework Based on Logical Primitives. SSRN Preprint: 5285664, (Jun 22, 2025). - 12 p. DOI: 10.2139/ssrn.5285664.
Smuha, N.A., Ahmed-Rengers, E., Harkens, A., Li, W., MacLaren, J., Piselli, R. and Yeung, K., 2021. How the EU can achieve legally trustworthy AI: a response to the European Commission's proposal for an Artificial Intelligence Act.
