نشریه علمی تخصصی فقهی و حقوقی عرشیان فارس

نشریه علمی تخصصی فقهی و حقوقی عرشیان فارس

هدایت پیچیدگی‌های حقوقی هوش مصنوعی در توافق‌نامه‌های تجاری جهانی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دادسرا
چکیده
هوش مصنوعی در حال تحول و تغییر تجارت جهانی است. این فناوری با خود مجموعه‌ای از پیچیدگی‌های حقوقی را به همراه می‌آورد که چارچوب‌های سنتی در توافق‌نامه‌های تجارت بین‌الملل را به چالش می‌کشد. این مقاله به بررسی مشکل نوظهور یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در توافق‌نامه‌های تجارت جهانی می‌پردازد. هدف آن را در رفع این چالش‌ها مشخص می‌کند، به شکاف‌های موجود در تحقیقات اشاره می‌کند و ساختار مطالعه را ترسیم می‌کند. از جمله مسائل مربوط به حقوق مالکیت فکری، حفاظت از داده‌ها، مسئولیت‌پذیری و چارچوب‌های قانونی. توافق‌نامه‌های تجاری بین‌المللی موجود معمولاً فاقد مفاد مشخصی در رابطه با هوش مصنوعی هستند که این امر منجر به ابهام و ناهماهنگی در تفسیرهای حقوقی می‌شود. علاوه بر این، سرعت سریع پیشرفت‌های فناوری از توانایی چارچوب‌های حقوقی برای سازگاری با آن پیشی می‌گیرد و این مشکل را تشدید می‌کند. هدف این مطالعه تحلیل پیچیدگی‌های حقوقی ناشی از یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در توافق‌نامه‌های تجاری جهانی و پیشنهاد راه‌حل‌های ممکن برای مقابله با این چالش‌ها است. با بررسی چارچوب‌های قانونی موجود، مطالعات موردی و ادبیات علمی، این تحقیق به دنبال ارائه دیدگاه‌هایی درباره توسعه سیاست‌های تجاری فراگیر هوش مصنوعی است که نوآوری را تسهیل کرده و در عین حال از ریسک‌ها و نابرابری‌های احتمالی جلوگیری کند. ابتدا با ارائه مروری بر چشم‌انداز فعلی فناوری‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها در تجارت جهانی، سپس به تحلیل چارچوب‌های حقوقی موجود در توافق‌نامه‌های تجارت بین‌المللی پرداخته و نقاط ابهام و ناهماهنگی در رابطه با هوش مصنوعی را شناسایی می‌کند. متعاقباً، مطالعات موردی و نمونه‌هایی از اجرای هوش مصنوعی در تجارت مورد بررسی قرار خواهد و پیامدهای حقوقی و چالش‌های مرتبط با آن‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

منابع و مآخذ:
- Adams, R. (2023). The evolution of intellectual property rights in the digital age. *Journal of Modern Law and Policy*, 3(2), 52-63.
- Adelakun, B. O., Nembe, J. K., Oguejiofor, B. B., Akpuokwe, C. U., & Bakare, S. S. (2024). Legal frameworks and tax compliance in the digital economy: a finance perspective. *Engineering Science & Technology Journal*, 5(3), 844-853.
- Alzubi, J., Nayyar, A., & Kumar, A. (2018, November). Machine learning from theory to algorithms: an overview. In *Journal of Physics: Conference Series* (Vol. 1142, p. 012012). IOP Publishing.
- Arsic, V. B. (2021). Challenges of financial risk management: AI applications. *Management: Journal of Sustainable Business and Management Solutions in Emerging Economies*, 26(3), 27-34.
- Balasubramanian, N., Ye, Y., & Xu, M. (2022). Substituting human decision-making with machine learning: Implications for organizational learning. *Academy of Management Review*, 47(3), 448-465.
- Buiten, M. C. (2024). Product liability for defective AI. *European Journal of Law and Economics*, 1-35.
- Chang, Y., Iakovou, E., & Shi, W. (2020). Blockchain in global supply chains and cross-border trade: a critical synthesis of the state-of-the-art, challenges and opportunities. *International Journal of Production Research*, 58(7), 2082-2099.
- Cihon, P. (2019). Standards for AI governance: international standards to enable global coordination in AI research & development. *Future of Humanity Institute*, University of Oxford, 340-342.
- Ciuriak, D., & Rodionova, V. (2020). Trading AI: Economic interests, societal choices and multilateral rules. In *Artificial Intelligence and International Economic Law: Disruption, Regulation, and Reconfiguration,* Cambridge University Press (forthcoming).
- Coker, J. C., Uzougbo, N. S., Oguejiofor, B. B., & Akagha, V. (2023). The role of legal practitioners in mitigating corporate risks in Nigeria: a comprehensive review of existing literature on the strategies and approaches adopted by legal practitioners in Nigeria to mitigate corporate risks. *Finance & Accounting Research Journal*, 5(10), 309-332.
- Deshpande, R., & Kamath, K. (2020). Patentability of inventions created by AI—the DABUS claims from an Indian perspective. *Journal of Intellectual Property Law & Practice*, 15(11), 879-889.
- Devarajan, Y. (2018). A study of robotic process automation use cases today for tomorrow’s business. *International Journal of Computer Techniques*, 5(6), 12-18.
- Ehimuan, B., Chimezie, O., Akagha, O. V., & Reis, O. (2024). Global data privacy laws: A critical review of technology's impact on user rights. *World Journal of Advanced Research and Reviews*, 21(2), 1058-1070.
- Ejairu, E., Mhlongo, Z. N., Odeyemi, O., Nwankwo, E. E., & Odunaiya, O. G. (2024). Blockchain in global supply chains: A comparative review of USA and African practices. *International Journal of Science and Research Archive*, 7, 2093-2100.
- Erdélyi, O. J., & Erdélyi, G. (2020, February). The AI liability puzzle and a fund-based workaround. In *Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society* (pp. 50-56).
- Foss-Solbrekk, K., & Glenster, A. K. (2022). The intersection of data protection rights and trade secret privileges in algorithmic transparency. In *Research Handbook on EU Data Protection Law* (pp. 163-183). Edward Elgar Publishing.
- Giudici, P. (2018). Fintech risk management: A research challenge for artificial intelligence in finance. *Frontiers in Artificial Intelligence*, 1, 1.
- Goldfarb, A., & Trefler, D. (2018). AI and international trade (No. w24254). *National Bureau of Economic Research*.
- Hassani, H., Silva, E. S., Unger, S., TajMazinani, M., & Mac Feely, S. (2020). Artificial intelligence (AI) or intelligence augmentation (IA): What is the future?. *AI*, 1(2), 8.
- Ikwue, U., Ekwezia, A. V., Oguejiofor, B. B., Agho, O., & Daraojimba, C. (2023). Sustainable investment strategies in pension fund management: a comparative review of ESG principles adoption in the US and Nigeria. *International Journal of Management & Entrepreneurship Research*, 5(9), 652-673.
- Konda, S. R. (2022). Ethical considerations in the development and deployment of AI-driven software systems. *International Journal of Computer Science and Technology*, 6(3), 86-101.
- Kuner, C. (2010). Regulation of transborder data flows under data protection and privacy law: Past, present, and future. *TILT Law & Technology Working Paper*, (016).
- Li, W., Yigitcanlar, T., Nili, A., & Browne, W. (2023). Tech Giants’ Responsible Innovation and Technology Strategy: An International Policy Review. *Smart Cities*, 6(6), 3454-3492.
- Liu, H., & Lin, C. F. (2020). Artificial intelligence and global trade governance: A pluralist agenda.
- Makridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. *Futures*, 90, 46-60.
- Marda, V. (2018). Artificial intelligence policy in India: A framework for engaging the limits of data-driven decision-making. *Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences*, 376(2133), 20180087.
- Matulionyte, R., & Aranovich, T. (2022). Trade secrets versus the AI explainability principle. In *Research Handbook on Intellectual Property and Artificial Intelligence* (pp. 405-422). Edward Elgar Publishing.
- Meltzer, J. P. (2015). The internet, cross‐border data flows and international trade. *Asia & the Pacific Policy Studies*, 2(1), 90-102.
- National Research Council, Commission on Physical Sciences, Mathematics, Applications, Computer Science, Telecommunications Board, Committee on Intellectual Property Rights and the Emerging Information Infrastructure. (2000). *The digital dilemma: Intellectual property in the information age*. National Academies Press.
- Naumova, E. N. (2023). Who is responsible for AI-generated public health policies?. *Journal of Public Health Policy*, 44(4), 517-522.
- Nembe, J. K., Atadoga, J. O., Adelakun, B. O., Odeyemi, O., & Oguejiofor, B. B. (2024). Legal implications of blockchain technology for tax compliance and financial regulation. *Finance & Accounting Research Journal*, 6(2), 262-270.
- Nwankwo, T. C., Ejairu, E., Awonuga, F. K., Usman, O. F., & Nwankwo, E. E. (2024). Conceptualizing sustainable supply chain resilience: Critical materials manufacturing in Africa as a catalyst for change. *International Journal of Science and Research Archive*, 11(1), 2427-2437.
- Ogedengbe, D. E., Oladapo, O. J., Elufioye, O. A., Ejairu, E., & Ezeafulukwe, E. (2024). Strategic HRM in the logistics and shipping sector: Challenges and opportunities. *Magna Scientia Advanced Research and Reviews*, 11, 294-305.
- Oguejiofor, B. B., Omotosho, A., Abioye, K. M., Alabi, A. M., Oguntoyinbo, F. N., & Daraojimba, C. (2023). A review on data-driven regulatory compliance in Nigeria. *International Journal of Applied Research in Social Sciences*, 5(8), 231-243.
- Ogunjobi, O. A., Eyo-Udo, N. L., Egbokhaebho, B. A., Daraojimba, C., Ikwue, U., & Banso, A. A. (2024). Analyzing historical trade dynamics and contemporary impacts of emerging materials technologies on international exchange and US strategy. *Engineering Science & Technology Journal*, 4(3), 101-119.
- Okogwu, C., Agho, M. O., Adeyinka, M. A., Odulaja, B. A., Eyo-Udo, N
 
. L., Daraojimba, C., & Banso, A. A. (2023). Exploring the integration of sustainable materials in supply chain management for environmental impact. *Engineering Science & Technology Journal*, 4(3), 49-65.
- Okoye, C. C., Ofodile, O. C., Tula, S. T., Ajayi-Nifise, A. O., & Falaiye, T. (2024). Risk management in international supply chains: A review with USA and African Cases. *Magna Scientia Advanced Research and Reviews*, 10(1), 256-264.
- Osman, C. C. (2019). Robotic process automation: lessons learned from case studies. *Informatica Economica*, 23(4).
- Oyewole, A. T., Oguejiofor, B. B., Eneh, N. E., Akpuokwe, C. U., & Seun, S. S. (2024). Data privacy laws and their impact on financial technology companies: A review. *Computer Science & IT Research Journal*, 5(3), 628-650.
- Oyewole, A. T., Okoye, C. C., Ofodile, O. C., & Ejairu, E. (2024). Reviewing predictive analytics in supply chain management: Applications and benefits. *World Journal of Advanced Research and Reviews*, 21(3), 568-574.
- Park, T. M. (2022). Making AI Inclusive.
- Prasad, A. (2023). Intellectual property rights in the age of content creation. *Commonwealth Law Review*, 9, 196.
- Rajagopal, N. K., Qureshi, N. I., Durga, S., Ramirez Asis, E. H., Huerta Soto, R. M., Gupta, S. K., & Deepak, S. (2022). Future of business culture: An artificial intelligence-driven digital framework for organization decision-making process. *Complexity*, 2022, 1-14.
- Ramalho, A. (2018). Patentability of AI-generated inventions: is a reform of the patent system needed?. Available at SSRN 3168703.
- Rangaraju, S. (2023). Secure by intelligence: enhancing products with AI-driven security measures. *EPH-International Journal of Science and Engineering*, 9(3), 36-41.
- Raschka, S., Patterson, J., & Nolet, C. (2020). Machine learning in python: Main developments and technology trends in data science, machine learning, and artificial intelligence. *Information*, 11(4), 193.
- Sarker, I. H. (2022). AI-based modeling: techniques, applications and research issues towards automation, intelligent and smart systems. *SN Computer Science*, 3(2), 158.
- Tien, J. M. (2017). Internet of things, real-time decision making, and artificial intelligence. *Annals of Data Science*, 4, 149-178.
- Voss, W. G. (2019). Cross-border data flows, the GDPR, and data governance.
- Yeboah, K. (2020). Artificial Intelligence (AI) and Inclusive Innovation: Examining Contemporary AI Initiatives in sub-Saharan Africa.
- Yu, C. (2023). AI Revolution: Reshaping Global Value Chains for the Future (No. n6hb2). Center for Open Science.