Вопросы интеграции технологий искусственного интеллекта в системы ядерного сдерживания перешли из разряда гипотетических в плоскость практической реализации. Анализ открытых источников, касающихся внедрения ИИ в ядерные и связанные с ними системы трех ключевых ядерных держав — Китая, Индии и Соединенных Штатов, позволяет выявить основные тенденции и правовые проблемы, сопровождающие этот процесс.

Китай: системный подход к интеграции ИИ в ядерную триаду

Высокоточное наведение и маневрирование

Китай демонстрирует наиболее последовательный и системный подход к внедрению ИИ в свои стратегические вооружения. Интеграция технологий искусственного интеллекта в ракетные комплексы семейства “Dongfeng” (DF) затрагивает фундаментальные вопросы ответственности за применение силы.

В российской правовой доктрине вопрос об ответственности за решения, принимаемые системами с ИИ в военной сфере, пока не получил должного развития. В отличие от этого, китайское законодательство и ведомственные акты Корпорации аэрокосмической науки и промышленности (CASIC) уже содержат положения о разграничении ответственности между разработчиками и операторами таких систем.

Показателен пример ракеты DF-26, где ИИ применяется для распознавания образов при поражении движущихся морских целей. С точки зрения международного гуманитарного права, возникает вопрос: можно ли считать систему, способную автономно идентифицировать и поражать движущуюся цель, соответствующей принципу избирательности?

Принятие решений и ситуационная осведомленность

Китайская концепция C4ISR (разведка, наблюдение, целеуказание и рекогносцировка) предусматривает широкое применение ИИ в ядерном планировании. В период 2020-2025 годов Народно-освободительной армией Китая был заключен ряд контрактов, имеющих прямое отношение к интеграции ИИ в системы раннего предупреждения и принятия решений.

Особого внимания заслуживает сотрудничество с компанией 4Paradigm, разрабатывающей платформу Sage HyperCycle для автоматизированного машинного обучения в целях моделирования и принятия решений. В российской практике подобные системы потребовали бы тщательной правовой проработки в рамках Федерального закона “О государственной тайне” и “О безопасности”.

Симуляция и моделирование: двойное назначение

Анализ деятельности Национального управления ядерной безопасности Китая (NNSA) и Китайской национальной ядерной корпорации (CNNC) показывает, что наибольшее внимание уделяется гражданским применениям ИИ в ядерной сфере. Однако размытость формулировок в отчетах этих ведомств создает определенную зону неопределенности с точки зрения экспортного контроля.

Конкурс “Xinghe Cup” по применению ИИ в ядерной энергетике, проводившийся в Шанхае, — лишь один из примеров. Гораздо более значимым представляется сотрудничество Китайской академии инженерной физики (CAEP) с ведущими университетами. В 2025 году факультет инженерной физики Университета Цинхуа провел форум “ИИ в ядерных дисциплинах” — мероприятие, которое в российских реалиях соответствовало бы уровню закрытых секций профильных научных центров.

Проблема больших языковых моделей в ядерном сдерживании

Согласно опубликованным данным, исследователи из Информационно-инженерного университета НОАК тестировали системы Baidu Ernie Bot и iFlytek Spark для обучения их “действиям против непредсказуемого противника”. Международные исследования показывают, что большие языковые модели, обученные на открытых данных, демонстрируют систематическую склонность к эскалации конфликтов. Это связано с тем, что в обучающих данных отсутствуют примеры катастрофических последствий ядерного удара, зато изобилуют описаниями эскалационных сценариев. В российском праве использование подобных систем в системах боевого управления прямо не урегулировано.

Индия: прагматичный подход при ограниченности ресурсов

Производство и управление жизненным циклом

Согласно заявлению директора Исследовательской лаборатории оборонного развития Индии от февраля 2025 года, основное применение ИИ сосредоточено в производственной сфере — оптимизации создания ракет Agni, Prithvi и Akash.

С правовой точки зрения интерес представляет использование ИИ для управления жизненным циклом ракетного вооружения. Алгоритмы анализируют массивы данных о свойствах материалов, аэродинамических моделях и динамике двигателей, что позволяет прогнозировать отказы и предлагать улучшения в реальном времени. В российском законодательстве подобные системы подпадали бы под регулирование ГОСТ РВ 0015-002-2012 “Система разработки и постановки на производство военной техники”, однако прямых указаний на применение ИИ в этом документе нет.

Интеграция в авиационные комплексы

Приобретение Индией в апреле 2025 года 26 истребителей Rafale-M с технологиями ИИ — знаковое событие. Процессор cortAIx от Thales обеспечивает обработку бортовых изображений в 100 раз быстрее предыдущих моделей. В российской практике системы интеграции ИИ в бортовое радиоэлектронное оборудование Су-37 (так в тексте, вероятно, опечатка, имеется в виду Су-57 или Су-35), насколько можно судить по открытым источникам, находятся на сопоставимом уровне развития.

В контексте индийских ядерных сил важно отметить, что эти самолеты предназначены для доставки ядерных боеприпасов. Возникает правовой вопрос: насколько автономными могут быть системы управления полетом и целеуказания носителя ядерного оружия?

ИИ в управлении корабельными системами

Внедрение ИИ в Интегрированную систему управления платформой (IPMS) новых боевых кораблей индийских ВМС, включая атомные, представляет интерес для военно-морского права. IPMS объединяет системы propulsion, электрические, вспомогательные и контроля повреждений в единую структуру с диагностикой на основе ИИ. Сравнение с российскими АСУ корабельными техническими средствами показывает схожесть подходов, однако степень автономности принятия решений, вероятно, различается.

Соединенные Штаты: открытость информации и прорывные разработки

Обеспечение миссии и диагностика

Отчеты Командования ядерного оружия ВВС США прямо перечисляют системы, в которые планируется интегрировать ИИ: приемники сверхдлинных волн, терминалы связи за пределами прямой видимости, система ядерного командования и контроля AN/USQ-225.

В январе 2025 года компания OpenAI объявила о сотрудничестве с национальными лабораториями США, предоставив доступ к своим моделям 15 000 ученых для исследований в области ядерной безопасности. Модель OpenAI развернута на суперкомпьютере Venado в Лос-Аламосской лаборатории для работы по снижению рисков ядерной войны. В российских реалиях подобное сотрудничество частной компании с организациями, входящими в структуру Госкорпорации “Росатом”, потребовало бы отдельного правового регулирования.

Автономные системы в связке с ядерными платформами

ИИ-агенты, разработанные Исследовательской лабораторией ВВС США, уже пилотировали экспериментальный беспилотник Kratos XQ-58A Valkyrie в совместном полете с ядерным бомбардировщиком F-15E Strike Eagle.

В мае 2024 года министр ВВС США Фрэнк Кендалл совершил полет на модифицированном F-16D с ИИ-пилотом. Это первый случай в мировой истории, когда столь высокопоставленное лицо доверило свою жизнь системе искусственного интеллекта в боевых условиях.

Программа VENOM и проблема “человека в контуре”

В рамках программы Viper Experimentation and Next-gen Ops Models (VENOM) модифицированные F-16 становятся летающими стендами для тестирования автономных систем. Командир 85-й испытательной эскадрильи подполковник Джо Ганьон описывает режим тестирования как “human-on-the-loop” (человек контролирует, но не управляет непосредственно).

Сравнительно-правовой анализ этого подхода с российскими требованиями к системам боевого управления показывает существенное различие: в российских документах, включая проект концепции применения робототехнических комплексов, последовательно проводится принцип “human-in-the-loop” (человек в контуре управления), что предполагает более жесткие ограничения на автономность.

Основные выводы

Проведенный анализ позволяет выделить следующие ключевые аспекты:

1. Правовой вакуум: Ни в одной из рассмотренных стран не существует специального законодательства, регулирующего применение ИИ в ядерных системах. Регулирование осуществляется через ведомственные акты и подзаконные документы.

2. Эскалационные риски: Исследования применения больших языковых моделей в военных сценариях демонстрируют их склонность к эскалации. Для России это означает необходимость разработки правовых механизмов, исключающих использование коммерческих LLM в системах боевого управления.

3. Проблема ответственности: Интеграция ИИ в системы наведения и целеуказания ядерных сил требует пересмотра традиционных подходов к ответственности командиров. В постановлении Пленума Верховного Суда РФ № 4 от 31 марта 2023 года о применении норм международного гуманитарного права содержатся подходы к оценке применения автономных систем, которые могут быть развиты в дальнейшем.

4. Прогноз развития: С высокой вероятностью в ближайшие 5-7 лет можно ожидать формирования международно-правового режима, ограничивающего автономность ИИ в ядерных системах. Россия, обладающая собственными разработками в этой сфере, объективно заинтересована в участии в формировании этих норм.

Правовое регулирование применения ИИ в ядерных системах — не технический вопрос, а вопрос, затрагивающий основы международной безопасности. От того, насколько точно и своевременно будут определены границы допустимой автономности, зависит предотвращение катастроф, которые могут произойти из-за сбоя алгоритма или неверной интерпретации данных.