Использование искусственного интеллекта для выявления нарушений антимонопольного законодательства

Активное внедрение искусственного интеллекта в производственно-экономические процессы и цифровые рынки стало одним из главных трендов мировой экономики за последние годы. По данным аналитических агентств 1, в 2024 году проникновение искусственного интеллекта в корпоративное управление и процессы анализа данных в России и за рубежом существенно увеличилось, а темпы роста мирового рынка, по прогнозам крупнейших международных компаний, входящих в так называемую «Большую тройку», достигают 40–55% в год 2. К 2030 году мировой рынок искусственного интеллекта может превысить 2 трлн долларов, что отражает не только экономическую значимость этих технологий, но и их влияние на структуру и динамику конкуренции на цифровых рынках [1]. Актуальность темы использования искусственного интеллекта для выявления нарушений антимонопольного законодательства обусловлена как быстрым ростом цифровизации, так и усложнением механизмов конкуренции. В 2024– 2025 годах антимонопольные органы стран ЕАЭС и БРИКС уделяют особое внимание влиянию искусственного интеллекта на рыночную динамику и разрабатывают новые подходы к контролю за цифровыми платформами и маркетплейсами.

Современные исследования отмечают, что использование искусственного интеллекта может не только повышать эффективность бизнес-процессов, но и создавать риски для конкуренции, включая алгоритмические ценовые сговоры, манипулирование рынком и усиление рыночной власти крупных корпораций [2]. Таким образом, ряд иностранных государств уже принял специальные законы и разработал стратегии, регулирующие использование искусственного интеллекта в целях антимонопольного контроля, например, Закон о цифровых рынках, конкуренции и потребителях в Великобритании 3.

В России нормативно-правовую основу регулирования ИИ формируют Указ Президента «О 1 Тренды и бизнес-идеи на 2025 год от СберПро // СберПро. – 2025. – Режим доступа: https://sber.pro/ Загл. с экрана. – Дата обращения: 10.04.2025 2 Портал выбора технологий и поставщиков TAdviser // Аналитика и исследования по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы и цифровые развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» 4 и федеральные законы об экспериментальных правовых режимах 56. Эти документы закладывают основу для формирования регулирования цифровых рынков и внедрения искусственного интеллекта в системы антимонопольного контроля. Автор считает исследование применения искусственного интеллекта для выявления нарушений антимонопольного законодательства является необходимым шагом в развитии цифрового антимонопольного регулирования на фоне стремительной цифровизации экономики.

Использование искусственного интеллекта для анализа больших данных и выявления нарушений антимонопольного законодательства становится всё более востребованным инструментом в современной практике конкурентного контроля, позволяя антимонопольным органам эффективно обнаруживать сговоры и другие антиконкурентные действия. Современные алгоритмы искусственного интеллекта способны обнаруживать антиконкурентные действия с точностью свыше 90%, что значительно ускоряет и повышает качество расследований [3]. Например, в России Федеральная антимонопольная служба активно внедряет системы на базе искусственного интеллекта, которые анализируют огромные массивы данных торгов и выявляют подозрительные схемы, что ранее было практически невозможно сделать вручную 7.

4

Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» // Собрание законодательства Российской Федерации. - 2019. - № 42. - Ст. 6160. - Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/ Document/View/0001201910100010, дата обращения: 13.04.2025.

5

Федеральный закон от 31.07.2020 № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации» // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2020. – № 31 (часть I). – Ст. 5017. – Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/ View/0001202007310024, дата обращения: 15.04.2025 6 Федеральный закон от 02.07.2021 № 331-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с принятием Федерального закона "Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации"» // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2021. – № 27. – Ст. 4356. – Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/ View/0001202107020046, дата обращения: 15.04.2025 7 Пепеляев Групп. Антимонопольные пределы для ИИ // Пепеляев Групп. – 2024. – Режим-ii-/ (дата обращения: 15.04.2025) 2 Технологические аспекты применения искусственного интеллекта и методы анализа данных Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые возможности для антимонопольного контроля, позволяя в режиме реального времени обрабатывать и анализировать огромные массивы данных торгов и цен. Еще несколько лет назад подобный масштаб работы был невозможен без значительных человеческих ресурсов и времени, что существенно ограничивало оперативность и глубину расследований.

Особенно важным шагом в российской практике становится запуск Государственной информационной системы «Антикартель», который запланирован на 2025 год. Эта система способна ежедневно мониторить госзакупки и товарные рынки, используя математические модели анализа больших данных, обрабатываемых искусственным интеллектом. При этом интеграция с различными ведомственными базами позволяет автоматизировать процесс выявления нарушений, что значительно повысит прозрачность торгов и усилит конкурентную среду [4]. Автор полагает, что запуск «Антикартеля» — это не просто технологическое новшество, а стратегический инструмент, способный изменить парадигму антимонопольного регулирования в России, сделав её более проактивной и предиктивной.

Однако, несмотря на очевидные преимущества, применение искусственного интеллекта в антимонопольном контроле сопряжено с рядом рисков и сложностей. Во-первых, алгоритмические сговоры могут быть менее заметны и сложнее для доказательства, поскольку координация цен и рыночных стратегий осуществляется автоматически и без прямого человеческого вмешательства [5]. Во-вторых, существует проблема прозрачности и подотчетности алгоритмов, что требует разработки новых правовых механизмов и стандартов. В-третьих, искусственный интеллект может создавать высокие барьеры для входа на рынок, усиливая рыночную власть крупных корпораций, что требует особого внимания регуляторов.

Представляется, что для успешного внедрения искусственного интеллекта в антимонопольную практику необходимо не только совершенствовать технические средства анализа, но и развивать нормативно-правовую базу, учитывающую специфику цифровых технологий. Важно обеспечить баланс между стимулированием инноваций и защитой конкуренции, а также повысить квалификацию специалистов, способных работать с новыми инструментами. Кроме того, международное сотрудничество и обмен опытом, например в рамках ЕАЭС и БРИКС, играют ключевую роль в формировании эффективных стратегий регулирования цифровых рынков. Таким образом, искусственный интеллект открывает новые горизонты для борьбы с нарушениями и обеспечивает более прозрачную и конкурентную экономическую среду. Однако для реализации всего его потенциала необходим подход, сочетающий технологические инновации, правовое регулирование и международное сотрудничество.

Высшая школа экономики разработала модель машинного обучения для выявления картелей на государственных закупках, которая демонстрирует высокую практическую эффективность при предсказании признаков сговора между участниками торгов. В исследовании, основанном на анализе решений Федеральной антимонопольной службы России и данных об электронных аукционах, модель была обучена и протестирована на выборках из 40 аукционов, что позволило достичь точности в 91% при выявлении картельных сговоров [6]. Такая технология значительно облегчает и ускоряет процесс мониторинга госзакупок, позволяя автоматизировать выявление подозрительных схем, что ранее было невозможно без значительных человеческих ресурсов и времени.

В 2023 году через систему госзакупок было заключено около 2,4 миллиона контрактов на сумму свыше 10,6 триллионов рублей, что создает масштабный рынок с высоким потенциалом для антиконкурентных соглашений. Внедрение подобных моделей машинного обучения является ключевым шагом к повышению прозрачности и эффективности антимонопольного контроля, снижая риски потерь бюджета из-за недобросовестного поведения участников торгов. При этом специалисты отмечают необходимость усиления контроля со стороны Федеральных органов антимонопольной службы для минимизации ошибок и предотвращения неправомерных наказаний добросовестных поставщиков, поскольку модели пока рассматриваются как вспомогательные инструменты, а окончательные решения всё ещё принимаются в соответствии с действующим законодательством. Разработка модели Высшей школы экономики показывает, что искусственный интеллект действительно может помочь в борьбе с картелями, выявляя сговоры с высокой точностью. Однако простой технологии недостаточно, чтобы законы успевали за инновациями, а специалисты умели правильно использовать эти инструменты. Только сочетание новых технических решений, грамотного регулирования и профессиональных кадров позволит эффективно бороться с нарушениями и сохранять честную конкуренцию в быстро меняющемся цифровом мире. Ограничения технологий искусственного интеллекта Использование искусственного интеллекта в антимонопольном регулировании открывает новые возможности, но одновременно порождает и значительные сложности, особенно связанные с так называемыми «чёрными ящиками» - ситуациями, когда внутренние механизмы принятия решений искусственного интеллекта остаются непрозрачными для пользователей и экспертов. Такая непрозрачность создаёт серьёзные препятствия для юридической оценки доказательств, полученных с помощью искусственного интеллекта. В частности, суды и антимонопольные органы сталкиваются с проблемой обоснованности и доказательности выводов, сделанных алгоритмами, поскольку невозможно полностью проверить логику и последовательность их работы. В связи с этим его решения рассматриваются не как окончательные, а лишь как вспомогательные инструменты, которые требуют подтверждения и анализа квалифицированной комиссией или экспертной группой. Такой подход позволяет сочетать скорость и масштабность анализа, характерные для ИИ, с необходимой юридической тщательностью и соблюдением принципов справедливого разбирательства.

Кроме того, автоматизация процессов выявления нарушений с помощью искусственного интеллекта повышает риск ошибочного наказания добросовестных участников рынка. Алгоритмы, основанные на статистических моделях и машинном обучении, могут ошибочно интерпретировать поведение компаний, особенно в сложных или нестандартных ситуациях, что приводит к ложным срабатываниям. Такие ошибки способны не только нанести ущерб репутации и бизнесу невиновных субъектов, но и подорвать доверие к антимонопольным органам и самим технологиям. Таким образом только. при условии прозрачности алгоритмов, участия квалифицированных экспертов и чётких правил ответственности можно обеспечить справедливость и эффективность антимонопольного контроля в цифровую эпоху.

Международный опыт регулирования:

ЕС, США, Китай, Сингапур

Международный опыт регулирования искусственного интеллекта демонстрирует разнообразие подходов, отражающих особенности правовых систем и приоритеты разных стран. В Европейском союзе в 2024 году был принят Закон об искусственном интеллекте 1, который стал первым 1 Регламент Европейского Союза об искусственном интеллекте (Artificial Intelligence Act) // АНО «Цифровая экономика». – 2024. – Режим доступа: https://ai. gov.ru/knowledgebase/dokumenty-po-razvitiyu-ii-vмасштабным нормативным актом, направленным на обеспечение безопасности, прозрачности и подотчетности ИИ-систем. Закон вводит классификацию искусственного интеллекта по уровню риска - от запрещённых систем с неприемлемым риском до минимально регулируемых - и устанавливает строгие требования к системам с высоким уровнем риска, включая обязательный контроль со стороны человека и возможность немедленного отключения таких систем. Кроме того, в документе предусмотрены меры поддержки инноваций, в том числе создание регуляторных «песочниц» для стартапов и малых компаний 2.

В Китае с 2023 года действует первое в мире Руководство по регулированию генеративного искусственного интеллекта, которое отражает более жёсткий и централизованный подход к контролю цифровых технологий. Документ запрещает использование искусственного интеллекта для подрыва государственной власти, пропаганды терроризма и распространения запрещённого контента, что подчёркивает приоритет национальной безопасности и общественного порядка. В отличие от ЕС, где акцент сделан на баланс между инновациями и рисками, китайское регулирование ориентировано на строгий контроль и предотвращение любых угроз, связанных с ИИ, что отражает особенности политической и правовой системы страны 34.

Сингапур же избрал более мягкий и этически ориентированный подход: основными являются принципы прозрачности, справедливости и ответственности, а также регулярная проверка моделей искусственного интеллекта на ошибки и потенциальные предвзятости. Вместо жёстких запретов и ограничений сингапурские регуляторы делают ставку на создание доверия к технологиям через открытость и взаимодействие с разработчиками и пользователями. Такой подход способствует развитию инноваций при одновременном минимизации рисков для общества и бизнеса 5.

ekonomika_/ (дата обращения: 01.05.2025) 2 -force (дата обращения: 01.04.2025) 3 Китайское руководство по регулированию генеративного ИИ // Xinhua News. – 2023. – Режим доступа: https://www.xinhuanet.com/ english/2023-08/15/c_1310388299.htm (дата обращения: 01.05.2025) 4 Китайский подход к регулированию ИИ: национальная безопасность и контроль // China Law Review. – 2024. – № 2. – С. 34–41 5 В Великобритании в 2024 году принят Закон о цифровых рынках, конкуренции и потребителях 1. Закон направлен на регулирование деятельности крупных цифровых компаний, предотвращение злоупотреблений доминирующим положением и обеспечение справедливой конкуренции.

Особое внимание уделяется алгоритмам по защите прав потребителей в условиях цифровой экономики.

Международный опыт показывает, что успешное регулирование искусственного интеллекта требует баланса между инновациями и контролем. ЕС задаёт стандарты прозрачности и безопасности, поддерживая при этом стартапы через регуляторные «песочницы». Китай фокусируется на жёстком контроле в интересах национальной безопасности, а Сингапур - на этике и доверии через открытость и регулярные проверки. Великобритания усиливает контроль над цифровыми платформами, защищая права потребителей в цифровой экономике. Для России же важно интегрировать эти подходы, учитывая собственные реалии: сочетать прозрачность и поддержку инноваций с эффективным контролем и защитой национальных интересов. Кроме того, необходимо создавать механизмы аудита алгоритмов, чтобы минимизировать риски ошибок и повысить доверие к технологиям. Внедрение таких мер позволит России не только повысить качество антимонопольного регулирования, но и укрепить позиции на международном цифровом рынке.

Россия и страны БРИКС

В России сформирована комплексная система регулирования искусственного интеллекта, включающая нормативно-правовые акты, технические стандарты и этические нормы, а также механизмы экспериментальных правовых режимов для тестирования инновационных решений в реальных условиях без риска нарушения законодательства. Так, Указ Президента 2 закрепляет национальную стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года, предусматривающую интеграцию федерального проекта «Искусственный интеллект» в национальный проект по формированию экономики данных. Законоhttps enacted (дата обращения: 02.05.2025) 2 Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» с последующими изменениями // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2019. – № 42. – Ст. 6160 дательство вводит классификацию систем по уровням риска, обязательную маркировку и регистрацию высокорисковых систем, а также страхование ответственности разработчиков и операторов за возможный вред. Экспериментальные правовые режимы позволяют компаниям тестировать технологии в «регуляторных песочницах», что способствует инновациям и снижает барьеры для выхода на рынок. Важным элементом является создание комиссий для оценки причинения вреда при использовании искусственного интеллекта и мониторинга соблюдения норм 3.

В рамках БРИКС антимонопольные органы стран координируют усилия по регулированию цифровых рынков и применению искусственного. интеллекта, что способствует обмену опытом и формированию согласованных подходов к контролю за цифровой экономикой. Совместные инициативы направлены на разработку стандартов прозрачности алгоритмов, обеспечение ответственности операторов искусственного интеллекта и предотвращение злоупотреблений на рынках. Такая координация позволяет учитывать специфику национальных правовых систем и экономик, одновременно укрепляя сотрудничество в борьбе с цифровыми монополиями и картельными сговорами. В частности, Россия активно участвует в рабочих группах БРИКС по цифровой экономике и антимонопольному регулированию, что способствует внедрению лучших международных практик и адаптации их к отечественным условиям 4.

Правовые и этические вызовы

Правовые и этические вызовы, возникающие при применении искусственного интеллекта в антимонопольной практике, требуют всестороннего и глубокого анализа. Одной из ключевых проблем является сложность доказательства алгоритмических сговоров, поскольку традиционные 3 Минэкономразвития России. Федеральный проект «Искусственный интеллект» в рамках национального проекта «Цифровая экономика» // Официальный сайт Министерства экономического развития Российской Федерации. – 2024. – Режим доступа: https:// economy.gov.ru/ai_project (дата обращения: 03.05.2025) 4 Федеральная антимонопольная служба России. Публичная декларация целей и задач ФАС России на 2024 год //Официальный сайт ФАС России. – 2024. (дата обращения: 03.05.2025) методы антимонопольного контроля основаны на прямых доказательствах коммуникаций между участниками рынка. В случае искусственным интеллектом такие сговоры могут реализовываться автоматически, без явного взаимодействия между компаниями, что превращает алгоритмы в «чёрные ящики», недоступные для полного анализа. Для эффективного выявления подобных нарушений необходим доступ к исходному коду и логике работы ИИ-систем, что ставит перед законодательством задачу разработки новых механизмов раскрытия информации и расширения понятий доказательств в цифровой среде [7]. Важным аспектом становится баланс между защитой коммерческой тайны и обеспечением прозрачности, что требует внедрения специализированных процедур аудита и контроля.

Второй значимый вызов связан с вопросом ответственности за действия искусственного интеллекта В российской и зарубежной практике продолжаются дискуссии о том, кто несёт ответственность за нарушения, вызванные работой искусственного интеллекта - разработчик алгоритма или компания, использующая его в бизнес-процессах. Поскольку он не обладает правосубъектностью, ответственность ложится на юридических лиц, однако степень контроля и понимания алгоритмов у разработчиков и пользователей может существенно различаться. В некоторых зарубежных юрисдикциях предлагаются модели совместной ответственности и обязательные требования к прозрачности и объяснимости решений ИИ, что способствует снижению рисков и повышению доверия к технологиям. В России аналогичные вопросы требуют законодательного закрепления, включая нормы о страховании ответственности и создание специализированных комиссий для оценки подобных инцидентов.

Этические дилеммы, возникающие при использовании искусственного интеллекта, также не теряют актуальности. Одним из ярких примеров является персонализированное ценообразование, когда алгоритмы устанавливают разные цены для различных категорий потребителей, что может привести к дискриминации и нарушению принципов равенства и справедливости. Такие практики сложно выявить и доказать традиционными методами, что требует разработки этических стандартов и нормативных актов, регулирующих применение в коммерческой деятельности. Кроме того, необходимо внедрение механизмов мониторинга и оценки алгоритмов на предмет предвзятости и несправедливого воздействия на потребителей 1. В этом контексте важна роль как государ- 1 Регулирование искусственного интеллекта:

вызовы и перспективы // МГУ им. М.В. Ломоносова. – ственных органов, так и профессиональных сообществ, разрабатывающих кодексы этики и рекомендации по ответственному использованию ИИ.

Отдельного внимания заслуживают вызовы, связанные с распространением дипфейков и манипулятивных рекламных алгоритмов. Эти технологии способны искажать информацию, вводить потребителей в заблуждение и создавать несправедливые конкурентные преимущества, что подрывает доверие к рынку и наносит вред общественным и экономическим интересам. В связи с этим требуется усиление правового регулирования, предусматривающего ответственность за создание и распространение фейковых материалов, а также контроль за рекламными практиками на цифровых платформах. Регуляторы должны внедрять стандарты прозрачности и подотчетности для рекламных алгоритмов, а также развивать инструменты выявления и блокировки недобросовестной рекламы.

Перспективы и рекомендации

Перспективы и рекомендации по регулированию искусственного интеллекта в антимонопольной сфере требуют внедрения законодательных мер, направленных на повышение прозрачности и подотчетности искусственного интеллекта.

Среди таких мер - обязательное раскрытие алгоритмов для проведения независимого аудита, что позволит регуляторам и экспертам оценивать корректность и законность работы систем. Важным шагом станет внедрение стандартов «этичного искусственного интеллекта», которые будут регулировать вопросы справедливости, недискриминации и безопасности, а также создание открытых API для мониторинга цифровых рынков в режиме реального времени, что повысит эффективность выявления антиконкурентных сговоров и других нарушений [8].

Особое внимание следует уделять развитию Explainable AI - интерпретируемых моделей искусственного интеллекта, способных объяснять свои решения и действия. Это повысит доверие регуляторов, участников рынка и общества в целом, а также облегчит юридическую оценку результатов работы искусственного интеллекта. Прозрачность алгоритмов позволит минимизировать риски ошибок и несправедливых решений, что особенно важно в антимонопольной практике, где последствия могут затрагивать экономические интересы множества субъектов.

2023. – Режим доступа: https://www.msu.ru/ai-regulation (дата обращения: 03.05.2025) 2 В рамках Евразийского экономического союза и БРИКС ведется активный диалог по вопросам правового регулирования, обмена опытом и выработки согласованных стандартов.

Такие платформы способствуют формированию единого пространства доверенных технологий и обеспечивают равные возможности для всех участников цифровой экономики. Российская Федерация выступает инициатором создания альянса БРИКС по искусственному интеллекту и продвижения Кодекса этики, что способствует укреплению многостороннего сотрудничества и снижению рисков злоупотреблений 1.

Кроме того, перспективным направлением является использование технологии блокчейн для фиксации и проверки транзакций на цифровых рынках. Блокчейн обеспечивает неизменность и прозрачность данных, что может стать дополнительным инструментом в борьбе с картелями и манипуляциями. Применение распределённых реестров позволит создавать надёжные системы аудита и контроля, повышая доверие к цифровым платформам и снижая возможности для злоупотреблений. Таким образом, комплексное законодательное регулирование, развитие интерпретируемых моделей искусственного интеллекта, активное международное сотрудничество и внедрение инновационных технологий, таких как блокчейн, создают основу для эффективного и справедливого антимонопольного контроля в эпоху цифровой трансформации.

В заключение стоит отметить, что интеграция искусственного интеллекта в антимонопольное регулирование открывает перед российской и мировой правоприменительной практикой новые горизонты, но одновременно предъявляет высокие требования к качеству законодательства, этическим стандартам и технологической экспертизе.

На сегодняшний день очевидно, что одних только технических решений недостаточно: необходима комплексная система мер, сочетающая обязательное раскрытие алгоритмов для независимого аудита, внедрение стандартов «этичного искусственного интеллекта» и создание открытых API для мониторинга цифровых рынков. Развитие интерпретируемых моделей Explainable AI позволит повысить прозрачность и подотчетность решений, что критически важно для доверия со стороны регуляторов и общества. Особое значение приобретает международное сотрудничество, в том числе в рамках ЕАЭС и БРИКС, где идет 1 Казанская декларация XVI саммита БРИКС «Укрепление многосторонности для справедливого глобального развития и безопасности» // БРИКС. – 2024. – Режим доступа: https://brics2024.org/declaration (дата обращения: 16.04.2025) активный обмен опытом и согласование подходов к регулированию цифровых рынков и искусственного интеллекта. Такой диалог позволяет учитывать национальные особенности, но при этом вырабатывать единые стандарты, что особенно важно в условиях трансграничной цифровой экономики.

В перспективе одним из ключевых инструментов повышения прозрачности и доверия может стать внедрение блокчейн-технологий для фиксации и проверки транзакций, что создаст дополнительные гарантии честности и позволит эффективнее бороться с картельными сговорами. Все эти меры должны сопровождаться постоянным повышением квалификации специалистов, развитием этических кодексов и совершенствованием механизмов ответственности. Таким образом, гибкий подход, объединяющий технологические инновации, современное правовое регулирование и международное сотрудничество, позволит не только минимизировать риски, связанные с применением искусственного интеллекта в антимонопольной сфере, но и реализовать его потенциал для формирования честной, конкурентной и прозрачной цифровой экономики России.