Ирина Черешнева - Обеспечение фундаментальных прав человека при обработке данных в государственном управлении

В русле европейских правовых позиций выстроен и российский закон. Согласно ст. 16 ФЗ от 27.07.2006 г. «О персональных данных» [43] Федеральный закон от 27 июля 2006 г. «О персональных данных»//СЗ РФ. – 2006.– № 31 (ч. 1). – Ст. 3451. субъект персональных данных имеет право отказаться от принятия в отношении него решения на основании исключительно автоматизированной обработки персональных данных. К признакам такого решения относится то, что оно порождает юридические последствия в отношении субъекта персональных данных или иным образом затрагивает его права и законные интересы. Отметим, что в данной нормативной установке центр тяжести принятия решения (право выбора) лежит на субъекте персональных данных, гражданине. Действия государства данная норма не ограничивает.

При этом имеется в виду самый широкий круг решений – как управленческих, так и любых иных. Обработка персональных данных, осуществляемая в частном секторе, порождает вопросы при заключении и исполнении «договора в онлайн-среде в полностью автоматизированном режиме, например при размещении заказа на приобретение цифрового контента, который становится доступным для загрузки по факту оплаты» [44] Савельев А. И. Научно-практический постатейный комментарий к Федеральному закону «О персональных данных». —М.: Статут, 2017. .

Но вернемся к публичному праву, которое интересуют управленческие решения, принимаемые органами власти на общем уровне – в отношении неопределенного или значительного круга лиц (в отношении охраняемых законом ценностей) и на индивидуальном уровне – в отношении граждан на основе автоматизированной обработки данных. Если в первом случае нарушения прав человека могут иметь место в обобществленном и массовом виде (официальное утверждение нормативного порядка предоставления льгот на дискриминационной основе), то во втором – будет иметь место нарушение права человека как субъективного права, защитить которое можно уже только в индивидуальном порядке. Любопытно, что внедрение алгоритмов, по сути, нивелирует это разграничение и, к примеру, дискриминационная практика реализации алгоритма в отношении конкретных лиц одновременно является массовой (что будет подробнее показано ниже).

Нужно учитывать, что сама идея алгоритма как совокупности инструкций, позволяющих решить проблему и достичь определенного заданного результата, как нельзя лучше отвечает концепции надлежащего, качественного государственного управления, нацеленного на достижение заранее запланированных, ожидаемых результатов, ведь результат управленческой деятельности можно легко заложить в алгоритм принятия управленческого решения. Это дает основания полагать, что в ближайшие годы государство активно займется подобной автоматизацией управленческих решений, а потому необходимо заранее изучить возможные риски. Во всяком случае положение о совместимости алгоритмов и концепции надлежащего государственного управления выдвигается нами в качестве гипотезы настоящего исследования.

Первым делом нужно понять, в каких государственных сферах такая автоматизация может произойти в первую очередь. Поскольку алгоритм – последовательность заранее определенных действий, их наибольшая эффективность прогнозируется в сферах, где не приветствуется широта действий органов власти, проще говоря, где нет (и не должно быть) дискреционных полномочий.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Richard /. Le numerique et les donnees personnelles: quels risques, quelles potential ites?//Revue du droit public et de la science politique en Franceet a I’etran-ger. – 2016. —No l.-P. 97-108.

Bellovin S.M. et al. When Enough Is Enough: Location Tracking, Mosaic Theory, and Machine Learning, https://digitalcommons.law.umaryland.edu/fac_ pubs/1375/.

Bosco F., Creemers N., Ferraris V. et al. Profiling Technologies and Fundamental Rights and Values: Regulatory Challenges and Perspectives from European Data Protection Authorities//Reforming European Data Protection Law. S. Gutwirth, R. Leenes, P. de Hert (eds.). – Springer, 2014.

Ibidem.

Philippe G. L’Etat face au defi numerique//International Journal for the Semiotics of Law – Revue internationale de Semiotique juridique. – 2019. —Vol. 32.– P. 229–231.

Song В. The West May Be Wrong About China’s Social Credit System//New Perspectives Quarterly. – 2019. —Vol. 36. —Is. 1. —P. 33–35.

Chen Yon., Cheung A. S. Y. The Transparent Self Under Big Data Profiling: Privacy and Chinese Legislation on the Social Credit System//The Journal of Comparative Law. – 2017.-Vol. 12.-№ 2.-P. 356–378.

Loge Hanne Haukland Surveillance and human rights in the digital age. A case study of China>s social credit system, https://www.duo.uio.no/han-dle/10852/70583.

Bakken B0rge The Exemplary Society. Human Improvement, Social Control, and the Dangers of Modernity in China. New York: Oxford University Press. – 2000.

Ibidem.

Loge Hanne Haukland Surveillance and human rights in the digital age. A case study of China>s social credit system, https://www.duo.uio.no/han-dle/10852/70583.

Hoffman S. Programming China: The Communist Party’s autonomic approach to managing state security//Merics China Monitor. http://eprints.nottingham. ac.uk/48547/.

Liang, Fan, Das, Vishnupriya, Kostyuk, Nadiya, and Hussain, Muzammil M. Constructing a Data-Driven Society: China’s Social Credit System as a State Surveillance Infrastructure//Policy & Internet. – 2018. —Vol. 10.– Is. 4.– P. 415–453.

Chen Yon., Cheung A. S. Y. The Transparent Self Under Big Data Profiling: Privacy and Chinese Legislation on the Social Credit System//The Journal of Comparative Law. – 2017.-Vol. 12.-№ 2.-P. 356–378.

Ibidem.

Kostka G. China’s Social Credit Systems and Public Opinion: Explaining High Levels of Approval, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3215138.

Song B. The West May Be Wrong About China’s Social Credit System//New Perspectives Quarterly. – 2019. —Vol. 36. —Is. 1. —P. 33–35.

Chen Yon., Cheung A. S. Y. The Transparent Self Under Big Data Profiling: Privacy and Chinese Legislation on the Social Credit System//The Journal of Comparative Law. – 2017.-Vol. 12.-№ 2.-P. 356–378.

Ibidem.

Liang, Fan, Das, Vishnupriya, Kostyuk, Nadiya, and Hussain, Muzammil M. Constructing a Data-Driven Society: China’s Social Credit System as a State Surveillance Infrastructure//Policy & Internet. – 2018. —Vol. 10. —Is. 4. —P. 415–453.

Ibidem.

China’s «social credit» scheme involves cajolery and sanctions, https:// www.economist.com/china/2019/03/28/chinas-social-credit-scheme-involves-cajolery-and-sanctions.

Liang, Fan, Das, Vishnupriya, Kostyuk, Nadiya, and Hussain, Muzammil M. Constructing a Data-Driven Society: China’s Social Credit System as a State Surveillance Infrastructure//Policy & Internet. – 2018. —Vol. 10. —Is. 4. —P. 415–453.

China’s «social credit» scheme involves cajolery and sanctions, https:// www.economist.com/china/2019/03/28/chinas-social-credit-scheme-involves-cajolery-and-sanctions.

Chen Yon., Cheung A. S. Y. The Transparent Self Under Big Data Profiling: Privacy and Chinese Legislation on the Social Credit System//The Journal of Comparative Law. – 2017.-Vol. 12.-№ 2.-P. 356–378.