АЛГОРИТМІЧНА ВІДПОВІДАЛЬНІСТЬ: ТЕХНІЧНІ МОДЕЛІ ПОЯСНЮВАНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА ПРАВОВІ ВИКЛИКИ ЇХ ВПРОВАДЖЕННЯ - СТИСЛО, ТАРАС (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
У статті розглянуто проблему алгоритмічної відповідальності в контексті розвитку технологій штучного інтелекту (ШІ) та потреби забезпечення прозорості процесів прийняття рішень. Зростання кількості автоматизованих систем у публічному управлінні, фінансовому секторі, судочинстві та охороні здоров’я актуалізує питання пояснюваності рішень, прийнятих ШІ. Науковий інтерес зосереджено на технічних моделях пояснюваного штучного інтелекту (Explainable Artificial Intelligence, XAI) - таких як SHAP, LIME, Grad-CAM - які дають змогу інтерпретувати роботу складних алгоритмів глибинного навчання. Проаналізовано міжнародні нормативні ініціативи (EU AI Act, OECD AI Principles, ISO/IEC 42001:2023) та українські підходи до регулювання використання ШІ. Показано взаємозв’язок між технічними аспектами прозорості моделей і юридичними вимогами щодо відповідальності за помилки, упередженість та шкоду, спричинену алгоритмічними рішеннями. Зроблено висновок, що ефективне впровадження XAI потребує синергії між технічними стандартами, етичними принципами та правовим регулюванням. Перспективним напрямом подальших досліджень є розробка національної методології оцінювання алгоритмічної відповідальності та її інтеграція в законодавство України у сфері цифрової етики й штучного інтелекту.