俄罗斯和中国商业推荐技术法律监管发展的特点
在文章中，作者研究了俄罗斯和中国对推荐算法的法律监管方法，分析了指定主题内的相关概念，透明度要求，控制和监控。 总的来说，由于需要吸引高素质的专家，分析数据的数量以及机密信息泄漏的风险，注意到与访问信息系统有关的实践中可能存在的问题。
关键词：推荐技术，推荐系统，推荐算法，信息技术，算法推荐技术，用户偏好，创业活动。
在社会各个领域积极数字化的背景下，创业活动作为一种经济活动也开始获得这一领域的最新特征。
V.V.Monastyrev在他的科学文章"基于社交网络中的用户操作的推荐系统"中指出，在使用社交网络，在线服务时，用户留下关于自己的各种信息，例如评论，照片，地理标 结果，该信息可用于特别推荐系统的操作<1>。
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<1>Monastyrev V.V.，Drobintsev P.D.基于社交网络中的用户操作的推荐系统//Isp Ras的程序。 2020. N3． 第100-102页。
I.Y.Pashchenko指出，推荐系统的运作不仅应考虑到为信息消费创造舒适条件所表达的积极经验，还应考虑到个人（用户）以及整个国家和整个社会对信息安全的现有风险。 例如，这些风险可以表现为虚假信息的传播，个人感知的扭曲，对舆论形成的影响，由于系统的复杂性而缺乏透明度<2>。
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<2>Pashchenko I.Y.在信息系统是用户服务的建议监管的前景//现代科学研究和创新。 2022. N9．
E.V.Talapina指出，使用推荐算法也会对基本人权构成风险，特别是平等，隐私权和个人数据保护可能受到影响，不应允许歧视数据处理标准<3>。
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<3>Talapina E.V.通过人权棱镜的算法和人工智能//俄罗斯法律杂志。 2020. N10． 第25-39页。
推荐算法的发展作为促进产品，工作或服务的有效方式之一，一般来说，内容刺激立法在新条件下发生变化。
这种转变主要是由于遵守透明度和合法性的想法，这一点得到了立法倡议作者关于俄罗斯联邦正在审议的问题的法律规定的立场的证实。
国家杜马副手安东Vadimovich Gorelkin指出，需要遵守上述两个想法，因为个人建议的系统是由几乎每一个大型的数字平台使用，同时收集数据不仅由人自己提出，而且
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<4>代表们支持关于互联网资源建议算法的修正案//俄罗斯联邦国家杜马：官方网站。
中华人民共和国（以下简称中华人民共和国）在推荐算法使用的法律监管以及一般人工智能方面普遍领先于俄罗斯，这反映在一些特殊的监管法律行为中。
1. 2022年3月1日起施行的《互联网信息服务推荐算法管理条例》（以下简称《中华人民共和国推荐算法条例》）<5>。
2. 互联网信息服务深度综合管理规定，自2023年1月10日起施行。 <6>
3. 生成式人工智能服务管理暂行规定，2023年8月15日生效。 <7>
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<5>中华人民共和国互联网信息国家总理府：官方网站。
<6>中华人民共和国国家互联网信息总理府：官方网站。
<7>中华人民共和国国家互联网信息总局：官方网站。
一般而言，这些法律行为对服务提供商，技术人员，用户以及商业机构（包括在线平台）施加了某些义务。
这些文件的最终目标是消除与使用人工智能生成的内容相关的风险，以及保护中华人民共和国的国家和社会保障。
在俄罗斯，该方向于2023年7月26日通过了联邦法律"关于修订联邦法律"关于信息，信息技术和信息保护"和联邦法律"关于通信"<8>，该法律于2023年10月1日生效。
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<8>2019年12月2日第426-FZ号联邦法律"关于修改俄罗斯联邦法律"关于大众媒体"和联邦法律"关于信息，信息技术和信息保护"//法律信息的官方互联网门户。
《中华人民共和国推荐算法条例》第二条规定了界定"推荐技术算法"概念的法律方法--利用生成与合成、个性化方法、排序与选择、搜索与过滤、规划与决策等算法技术向用户提供信息。
在俄罗斯，由于立法变化，也出现了对"推荐技术"概念的法律方法。 与此同时，对《信息、信息技术和信息保护法》（以下简称《俄罗斯联邦信息法》）所作的修订并不意味着增加了该法第2条的适当概念，而是在2023年10月1日修订的《信息法》第10.2-2条中给出了一些迹象。
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2006年7月27日第149-FZ号联邦法律"关于信息，信息技术和信息保护"//法律信息的官方互联网门户网站。
在这些特征中，可以区分以下内容：信息技术；用于收集、系统化、分析和提供信息的活动；与用户偏好相关的信息。
将这些特征结合到一个单一的结构中，我们将得到以下法律方法：推荐技术是基于与用户偏好相关的信息的收集，系统化和分析来提供信息的信息技术。
比较所提出的定义，可以得出结论，中国的方法在列出推荐算法过程中包含的操作方面更为具体。 同时，这两个定义都具有关键的限定特征，在处理个性化数据的过程中表示，以便提供与用户偏好相对应的信息。
谈到这一领域的一项基础科学研究，推荐系统：概述<10>，可以确定两个关键特征，这些特征决定了推荐系统的一般细节。
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<10>Burke R.，Felfernig A.，Goker M.H.推荐系统：概述//AI杂志。 2011. 卷。 32. 国际空间站。 3. 第13-18页。
1. 推荐系统的个性化。 在这种情况下，建议旨在优化单个用户的体验，并且不代表某种组解决方案。
2. 推荐系统旨在帮助用户选择几个选项之一。 通常，这些选项已经预先知道，并且不是单独生成的。
在这项研究的框架内，有趣的是将俄罗斯正在开发的生成信息技术提到YandexGPT2，该技术被要求生成自己的推荐技术定义。
作为生成的结果，YandexGPT2提出了以下选项：推荐技术是用于分析用户偏好和行为以便为各种对象提供个性化推荐的方法和算法（过程，系统）。
总的来说，俄罗斯立法对推荐技术定义的制定方法相当一致，并与法律中包含的其他关键概念相互作用，特别是"信息"，"信息技术"。
俄罗斯联邦信息法修正案涉及禁止使用会侵犯公民和组织权利和合法利益的推荐技术，以及在提供此类信息的过程中违反俄罗斯联邦立法。
《中华人民共和国推荐算法条例》第四条和第六条除了像俄罗斯立法一样体现了合法性原则外，还扩大了尊重公共道德、遵守商业和职业道德、遵循公平诚实、公开透明、科学合理、可靠的原则的要求。
与此同时，中国《推荐技术条例》的某些段落实质上包含了对内部安全系统的要求，推荐技术服务的提供者必须满足这些要求。
例如，第7条列出了一组应旨在确保算法运作的内部安全的行动，特别是验证，监测，安全，改进建议技术的管理系统。 还应提供应急方案，第8条规定需要不断监测该系统的运作机制。
在俄罗斯联邦信息法第10.2-2条第2款中，制定了关于通知用户使用推荐技术的必要性的要求，而将披露的具体信息量以及通知方法未在文章中定义，它们将由Roskomnadzor制定。
应特别提及Roskomnadzor命令草案（在编写本文时）"关于批准联邦通信，信息技术和大众传播监督局与使用推荐技术的信息资源所有者互动的程序"<11>（下文-Roskomnadzor关于与 该命令第1.2段授权Roskomnadzor发出访问推荐技术软件和硬件的请求，以评估推荐技术的使用是否符合俄罗斯联邦信息法第10.2-2条的要求。
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<11>Roskomnadzor命令草案"关于批准联邦通信、信息技术和大众传播监督局与使用推荐技术的信息资源所有者互动的程序"//联邦法律草案门户网站。
在制定这种权力之后，商业实体有合理的担忧，因为草案的初始版本暗示了从Roskomnadzor远程访问软件和硬件的可能性，这大大增加了构成知识产权并受商业秘密制度保护的信息泄露的风险。
目前，Roskomnadzor命令中关于与第3段中建议技术所有者互动的远程访问的可能性已被措辞所取代"。.. 在软件和硬件的位置或以与信息资源的所有者商定的另一种方式。"
这些变化显着降低了数据泄漏的风险，但仍然保持这种威胁，同时考虑到人为因素。 例如，互联网研究所总干事Karen Ghazaryan持有类似的立场，并指出Roskomnadzor员工或其承包商仍然存在泄漏的风险。
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<12>IT公司与Roskomnadzor争论关于提供对其服务器和代码的访问//Forbes.ru ：官方网站。
例如，《中国推荐算法条例》第二十九条规定，参与算法推荐服务安全评估、监督和检查的机构和人员必须维护个人信息和商业秘密的保密。
在这方面，一个有价值的结论值得关注，反映在Y.S.Kharitonova和T.Yang的文章"推荐系统：俄罗斯和中国法律方法的发展"中，作者指出，在争取对推荐算法的透明度和控制方面，有必要努力在创新的算法解决方案与公平应用建议的明确和隐含的违反原则之间取得平衡。
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Kharitonova Yu。S.，Yan T.推荐系统：俄罗斯和中国法律方法的发展//创业法。 2022. N2． 第50-58页。
从正在建设的法律机制的实际实施来看，同样值得注意的是数字经济发展基金理事会主席的职位。 德国Klimenko<14>指出，检查推荐算法的操作需要研究大量的产品代码，这将需要大量的时间和高素质的程序员。 在这方面，实际上，在实践中，Roskomnadzor在执行与推荐算法操作相关的产品代码检查时可能会面临很大的问题。
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<14>Kharitonova Yu。S.，Jan T.法令。 op.
为了进行比较，应该提到《中华人民共和国推荐算法条例》第23条，其中规定了一种不同的、更系统的方法。 计划创建算法分类和安全管理系统，同时根据影响公众舆论，内容类别，用户规模和推荐技术处理的数据的能力来评估算法。 将基于此数据构建层次结构。
我们还看到对透明度的要求。 例如，VKontakte社交网络已经形成了使用vkontakte社交网络推荐技术的规则，并且根据2023年10月1日生效的要求，它还在社交网络内发送通知，指示链接以熟悉这些规 根据这些规则，建议是建立在从标记"我喜欢"，"这不有趣"，"分享"，观看内容的频率等接收的数据的基础上的。
因此，对俄罗斯和中国推荐算法法律法规规定的分析表明，两国法律框架的积极发展，而在中国，所审议问题的法律正式化开始得更早，目前更加系统和详
强加的要求制度，包括对商业实体的要求，实际上要求建立一个内部遵守制度，该制度将监测和监测信息技术的运作，以防止违反法律。
通过推荐技术，作者建议理解信息技术，其功能基于个性化的用户偏好。
