Микола Карчевський, 22.02.2026
Карчевський М. В. Тенденції кримінально-правової протидії злочинності у 2025 році : аналіт. звіт [Електронний ресурс]. Сайт професора Карчевського. Karchevskyi.com блог. 2026. 22 лют. URL: https://karchevskiy.com/2026/02/22/cdl_report_2025/

Про платформу CrimeDataLab

CrimeDataLab — це аналітична платформа відкритих даних у сфері кримінальної юстиції України. Вона агрегує та систематизує офіційну статистику Офісу Генерального Прокурора України та Державної судової адміністрації для аналізу тенденцій злочинності й ефективності кримінально-правової протидії.

Платформа забезпечує динамічні порівняння (2013–2025 роки), структурний аналіз за розділами та статтями КК України, розрахунок ключових співвідношень (облік — засудження) та регіональні зрізи.

CrimeDataLab функціонує як відкритий дослідницький інструмент для формування доказової (data-driven) основи професійної дискусії щодо розвитку кримінальної політики в Україні.

CrimeDataLab – один з результатів грантового проєкту «Раціоналізація протидії злочинності в Україні», який був реалізований протягом 2023-2024 років та підтримувався Національним Фондом Досліджень України та Кембриджським університетом (Велика Британія).

У 2024 CrimeDataLab став одним з переможців акселераційної програми Open Data Accelerator від 1991 Accelerator та отримав грантову підтримку від Фонду «Східна Європа».

Роботу над представленням даних щодо протидії злочинності у форматі data science було розпочато у Луганському державному університеті внутрішніх справ імені Е.О. Дідоренка та протягом 2023-2024 років продовжено у Львівському державному університеті внутрішніх справ.

Зараз розробку платформи підтримують Університет Короля Данила, Науково-дослідний інститут вивчення проблем злочинності імені академіка В.В. Сташиса НАПрН України та Державна наукова установа «Інститут інформації, безпеки і права Національної академії правових наук України».

Про дослідження

В умовах повномасштабної війни питання оптимального використання обмежених ресурсів держави у сфері протидії злочинності є критичним. Ефективний розподіл зусиль правоохоронних та судових органів визначає рівень суспільної безпеки та стійкість системи правопорядку.

Важливим інструментом оцінки поточного стану справ у цій царині залишається офіційна статистика. Попри наявність численних пересторог та зауважень щодо її потенційної упередженості, неповноти чи обмеженості як джерела інформації, системне дослідження статистичних звітів виконує важливу функцію. Воно дозволяє не лише зафіксувати кількісні показники, а й ідентифікувати найбільш критичні аспекти та «больові точки» сучасної системи кримінальної юстиції.

З використанням платформи CrimeDataLab нами проведено аналіз звітів Офісу Генерального Прокурора України про обліковані кримінальні правопорушення та звітів Державної судової адміністрації України про засуджених осіб за 2025 рік.

Методологічною основою дослідження є:

• агрегування офіційних статистичних форм;
• розрахунок структурних показників та відносних коефіцієнтів (зокрема співвідношення кількості засуджених осіб до кількості облікованих проваджень);
• аналіз змін у структурі кримінально-правової протидії за розділами та окремими статтями КК України;
• регіональні порівняння

Дослідження має описовий характер і не претендує на встановлення причинно-наслідкових зв’язків, однак дозволяє виявити стійкі структурні зміни у функціонуванні системи кримінальної юстиції.

Завдання дослідження полягає у виявленні тенденцій, що потребують уваги в процесі аналізу та вдосконалення кримінально-правової протидії злочинності в Україні.

Розрив динаміки обліку та засудження.

Зростання кількості облікованих проваджень з 492 тис. у 2024 до 608 тис. у 2025 супроводжується зменшенням кількості засуджених осіб (2024 – 61 тис., 2025 – 56 тис.)

Спостерігаються істотні структурні обліку кримінальних проваджень та кількості засуджених осіб.

Частка облікованих кримінальних правопорушень проти власності скоротилася до з 27% (2024 рік) до 14.7%, тоді як частка облікованих військових кримінальних правопорушень (Розділ XIX) зросла з 19,1% до 36.2%.

Структура кількості засуджених осіб трансформувалася в інший спосіб. Частки засуджених за кримінальні правопорушення проти життя та здоров’я (Розділ II) та кримінальні правопорушення у сфері незаконного обігу наркотичних засобів (Розділ XIII) зросли, фактично зрівнявшись із часткою засуджених за посягання на власність, що зменшилася. Кожна з цих груп склала у 2025 році близько 20% від всіх засуджених.

Відношення кількості засуджених до кількості облікованих проваджень у 2025 році є найнижчим за останнє десятиліття і складає 9.2%. Ключовим фактором, що зумовив падіння цього показника, є зміна об’єкта уваги системи правоохоронних органів. Йдеться про масовий облік військових кримінальних правопорушень (СЗЧ, дезертирство), частка яких у структурі реєстрації зросла до 36%[1]. Значна кількість проваджень за статтями Розділу XIX створює істотне навантаження на етапі обліку, проте через об’єктивні умови бойових дій та стан мобілізації ці справи значно рідше завершуються обвинувальними вироками.

Зменшення відношення кількості засуджених осіб до кількості облікованих проваджень частково пояснюється і тим, що значна частина кримінальних проваджень після 2022 року стосується воєнних злочинів рф – обстрілів цивільної інфраструктури, вбивств мирного населення, знищення житла, об’єктів критичної інфраструктури тощо. Такі події реєструються як кримінальні правопорушення, але в переважній більшості поки що не мають встановлених виконавців. Ситуацію наочно демонструє географічний розподіл відношення кількості засуджених осіб до кількості облікованих проваджень по областях у 2025 році. У Донецькій області це співвідношення складає 0.6%, Херсонській – 4.4%, Запорізькій – 9.7%, Сумській -10.6, Харківській – 13.3%. У решті областей від 20 до 25%.

Причиною може бути і поступова лібералізація реєстрації проваджень. Коли зменшення адміністративного тиску призводить до обліку більшої кількості проваджень, а спірні практики відмови у реєстрації мінімізуються.

Менше з тим, система кримінальної юстиції демонструє стійку тенденцію зменшення ймовірності того, що обліковане правопорушення завершиться судовим розглядом. Зростання формальної активності правоохоронних органів, з одночасним скороченням кількості осіб, яких притягують до відповідальності є тенденцією, що реально існує.

Шахрайство vs. Крадіжка. Технологічний розрив та адаптація злочинності

Традиційно крадіжка (ст. 185 КК) була найбільш поширеним кримінальним правопорушенням. У період з 2013 по 2021 рік її частка серед облікованих посягань на власність складала від 70% до 78%, тоді як частка шахрайства (ст. 190 КК) у цей час не перевищувала 10-15%. З початком військової агресії рф ситуація змінилася, частка крадіжок почала зменшуватися, натомість частка шахрайства збільшувалася.

У 2025 році частка облікованих випадків шахрайства зросла до 54.8% серед усіх правопорушень проти власності, тоді як частка крадіжок скоротилася до 31.9%. Попри «зміну лідера» в реєстрації, структура засуджених змінюється значно повільніше. Серед засуджених за посягання на власність у 2025 році частка засуджених за крадіжку становить 70.2%, а за шахрайство – лише 12.8%.

Відношення кількості засуджених за шахрайство до відповідної кількості облікованих проваджень у 2025 році склало лише 2.9%, тоді як для крадіжки цей показник дорівнює 27.2%.

Ці дані свідчать про те, що злочинці зреагували на зумовлену військовою агресією зміну обстановки значно швидше ніж правоохоронна система. Запровадження комендантської години та мобілізаційні заходи підвищили ризики для вчинення класичних крадіжок. Водночас масова міграція населення та стрімка цифровізація створили сприятливе середовище для «дистанційного» шахрайства.

Водночас складність способів вчинення шахрайства та широке використання IT-інструментів наразі створюють критичні перешкоди для притягнення винних до відповідальності. В умовах прогнозованого поширення злочинів проти власності на сферу віртуальних активів та розширення використання технологій ШІ для «автоматизованого» шахрайства, кадрова та технологічна неготовність правоохоронних органів створює додаткові стратегічні загрози для ефективності всієї системи кримінальної юстиції.

Тенденції примітивізації

Ми неодноразово звертали увагу на тенденції примітивізації протидії злочинності. Остання представляє собою ситуацію, коли значна частина судових рішень, пов’язаних із засудженням осіб за певні кримінальні правопорушення, стосується найменш небезпечних форм таких правопорушень за умови фактичної відносної поширеності більш небезпечних форм цих правопорушень. Зрозуміло, що примітивізація є небезпечним явищем, оскільки свідчить про зниження ефективності кримінально-правового регулювання. Аналіз даних 2025 року свідчить про збереження таких тенденцій в сфері протидії незаконному обігу наркотиків, корупції та глорифікації дій ворога.

Протидія незаконному обігу наркотиків.

Кількість облікованих проваджень щодо кримінальних правопорушень у сфері незаконного обігу наркотиків у 2025 році збільшилася з 48 тис. до 49 тис. Кількість засуджених зменшилася з 12 тис. до 11 тис. Динаміка абсолютних показників є незначною. Водночас, стан протидії незаконному обігу наркотиків характеризує також динаміка відношення кількості засуджених осіб до кількості облікованих кримінальних проваджень: у 2013 році цей показник становив 53,7% – тобто понад половина справ завершувалась вироком; надалі коефіцієнт стабільно знижувався: 39,6% у 2016, 33,5% у 2019, 29,6% у 2021; у 2022 році він досяг мінімуму – 23,1%, після чого у 2023 році піднявся до 31,7%, але вже у 2024 знову знизився до 25,6%, а у 2025 – до 23.3%

Тенденція примітивізації проявляється у зміщенні фокусу з протидії збуту на дрібне зберігання.Серед умовної тисячі засуджених за незаконні дії з наркотиками (ст. 307 та 309 КК) у 2013 році було б 212 осіб, пов’язаних зі збутом (ст. 307 КК), у 2024 – 80, у 2025 – 100. Така динаміка, частки засуджених за зберігання наркотиків без мети збуту, що ставить під сумнів фокус професійної діяльності правоохоронців і судів оскільки з усією очевидністю не відповідає тенденціям незаконного обігу наркотичних засобів. Зрозуміло, що основна проблема протидії наркотизації – це зовсім не засудження осіб, які зберігають наркотики без мети збуту.

Протидія корупції

Примітивізація у сфері протидії корупції полягає у взаємній динаміці кількості засуджених за отримання неправомірної вигоди (ст. 368 КК) та пропозицію неправомірної вигоди (ст. 369 КК).

Якщо до 2017 року більшість осіб засуджували за отримання неправомірної вигоди, то із 2018 року – за пропозицію неправомірної вигоди. Абсолютні значення ще більш промовисті: у 2013 році за отримання неправомірної вигоди засуджено 731 особу, за пропозицію – 80; у 2025 році за отримання неправомірної вигоди засуджено 70 осіб, за пропозицію – 1281. Як правило за ст. 369 засуджують осіб, які пропонують незначну суму грошей працівникам правоохоронних органів для уникнення адміністративної відповідальності. Навряд чи сукупність актів застосування кримінального права щодо протидії корупції, майже 3/4 якої є засудженням по угоді за пропозицію правоохоронцеві в складі добового наряду незначної неправомірної вигоди є такою, що відповідає соціальній потребі.

Щорічна кількість засуджених за отримання неправомірної вигоди (ст. 368 КК)
та пропозицію неправомірної вигоди (ст. 369 КК)

Протидія глорифікації дій ворога

Усвідомлення небезпек гібридної агресії рф зумовило доповнення КК (березень 2022 року) ст. 436-2, яка передбачає відповідальність за виправдовування, визнання правомірною, заперечення збройної агресії російської федерації проти України, глорифікацію її учасників.

Відповідно до пояснювальної записки, мета доповнення КК ст. 436-2 визначалася як протидія засобами кримінально-правового впливу ворожим інформаційним впливам в умовах триваючої гібридної війни рф з Україною. Прогноз соціально-економічних та інших результатів прийняття проєкту передбачав посилення ефективної протидії гібридній інформаційній війні, що її веде держава-агресор проти України, захист державного суверенітету та територіальної цілісності України, зміцнення патріотичних настроїв у ЗСУ та загалом в українському суспільстві .

Із-поміж 1209 засуджених за глорифікацію дій агресора протягом 2022-2025 років: 43 % вчинили злочин у віці від 50 до 65 років, 27 % – у віці понад 65 років; 40 % жінок; 79 % звільнено від покарання.

Серед всіх засуджених: частка засуджених за вчинення правопорушення у віці від 50 до 65 років перебуває в межах 9–13 %, 65 – в межах 1–2 %(!); частка жінок дорівнює приблизно 12 %; частка звільнених від покарання від 36 % до 44 %.

Цілком очевидно, що притягнення до відповідальності літніх людей, серед яких значною є частка жінок, для того щоб 79% засуджених звільнити від покарання, не може розглядатися як ефективна відповідь гібридній агресії в інформаційному просторі .

Більш докладно про цю проблему у матеріалах проєкту “Кримінально-правові та кримінологічні засади протидії глорифікації збройної агресії рф в Україні”, реалізованого НДІ вивчення проблем злочинності імені академіка В.В. Сташиса (лінк).

Нові статистичні дані

Зміни у формах статистичної звітності Державної судової адміністрації України у 2025 році дозволяють вперше оцінити використання засудження за відсутністю обвинуваченого (in absentia) та покарання у вигляді пробаційного нагляду.

In absentia

Відповідно до даних звіту за відсутності обвинуваченого було засуджено 1117 осіб. Такий механізм засудження використовувався до осіб, звинувачених у кримінальних правопорушеннях проти основ національної безпеки (44.5%), проти життя та здоров’я (19.8%) в сфері незаконного обігу наркотиків (13.3%), проти авторитету органів державної влади (6.5%) та проти миру та безпеки людства (3.3%).

Найчастіше засудження in absentia було пов’язане із вчиненням колабораційнох діяльності (ст. 111-1) 297 осіб (26,6%), умисного легкого тілесного ушкодження(ст. 125) 172 особи (15,4%), незаконних дії з наркотичними засобами без мети збуту (ст. 309) 140 осіб (12,5), державної зради (ст. 111) 114 осіб (10,2%).

Пробаційний нагляд

Пробаційний нагляд було застосовано до 6402 осіб. 51% застосування цього покарання пов’язаний із вчиненням кримінальних правопорушень в сфері незаконного обігу наркотиків, кримінальні правопорушеннями проти життя та здоров’я – 12.8%, проти правосуддя – 8.6%, проти власності – 8.1%, проти довкілля – 5%

Найчастіше пробаційний нагляд призначався за вчинення таких кримінальних правопорушень

незаконні дії з наркотиками без мети збуту (ст. 309) 3149 осіб (49,19%), домашнє насильство (ст. 126-1) 501особа (7.83%), ухилення від покарання, не пов’язаного з позбавленням волі (ст. 389) 257 осіб (4.01%), шахрайство (ст. 190) 236 осіб (3,69%), невиконання обмежувальних заходів, обмежувальних приписів або непроходження програми для кривдників (ст. 390-1) 234 особи (3,66%), крадіжка (ст. 185) 213 осіб (3,33%), незаконне зайняття рибним, звіриним або іншим водним добувним промислом (ст. 249.) 211 осіб (3.30%), умисне легке тілесне ушкодження (ст. 125) 201 особа (3,14%).

Аналіз впровадження інструментів in absentia та пробаційного нагляду у 2025 році дозволяє говорити про наступні гіпотези, які слід перевірити подальшим статистичним спостереженням та аналізом судової практики.

1. Механізм in absentia очікувано став ключовим для забезпечення відповідальності у справах про державну зраду та колабораціонізм (36.8% від загальної кількості заочних вироків). Водночас, неочевидним трендом стало масове використання цієї процедури у справах про легкі тілесні ушкодження та дрібне зберігання наркотиків (сукупно 27.9%);
2. Широке використання пробаційного нагляду (у 51% випадків для наркозлочинів, переважно за ст. 309 КК) свідчить про формування позицію судів щодо важливості ресоціалізації осіб із залежністю. Система відходить від репресивної моделі на користь інструментів, що стимулюють правопорушників залишатися в громаді, проходити шлях соціальної адаптації під наглядом держави
3. Відносно висока частка застосування пробаційного нагляду за кримінальні правопорушення проти здоров’я (10.9%), домашнє насильство (7.8%) та легкі тілесні ушкодження (3.1)%) свідчить про спробу держави використовувати цей інструмент для корекції соціальної поведінки в побутовій сфері.

Українські військовослужбовці в полі зору кримінальної юстиції

Ще раз звернемо увагу на те, що найбільшою групою облікованих кримінальних правопорушень у 2025 році є військові кримінальні правопорушення (Розділ XIX) – 36.2%, 220167 правопорушень.

Цього року Офіс Генерального Прокурора не надав інформацію щодо розподілу цієї кількості за статтями Розділу XIX. Однак дані попередніх років дозволяють обґрунтовано вважати що у цій групі 90-95% СЗЧ (ст. 407 КК) та дезертирства (ст. 408 КК). Враховуючи масштаб, чи можна розглядати кримінально-правове регулювання як засіб вирішення цієї проблеми? Ситуація вимагає не засудження а комплексних заходів щодо ресоціалізації захисників і захисниць України. Збільшення числа засуджених військовослужбовців може бути наслідком посттравматичних розладів, соціальної дезадаптації, відсутності належної психологічної підтримки та реабілітаційних програм. Поточна система кримінального правосуддя не враховує специфіку пережитого бойового досвіду, що може призводити до криміналізації ветеранів замість їхньої ефективної ресоціалізації. Тому важливо впроваджувати комплексні реабілітаційні програми для демобілізованих військових, що включатимуть психологічну підтримку, соціальну адаптацію, профілактику залежностей, програми працевлаштування ветеранів.

Цю тезу ми підтвердили в процесі дослідження питань кримінальної відповідальності військовослужбовців за незаконний обіг наркотиків. Проблему досліджували з колегами з УКУ за підтримки БФ «Здорові рішення» та МФ «Відродження». Деталі представлено в оприлюднених звітах. Зараз зазначимо, що статистичні дані 2025 року підтверджують встановлені нами тривожні тенденції (лінк).

Початок повномасштабного вторгнення у 2022 році супроводжувався різким зростанням кількості українських військовослужбовців, засуджених за кримінальні правопорушення. Якщо з 2015 по 2022 рік їх кількість залишалася відносно стабільною, до трьох тисяч на рік, то вже у 2024 році вона перевищила шість тисяч, а у 2025 склала 7171. Найчастіше військовослужбовців засуджували за незаконний обіг наркотиків (23.5%), військові кримінальні правопорушення (16.1 %), посягання на життя та здоров’я (14.1 %), кримінальні правопорушення проти власності (11.5 %).

Тут слід зауважити на особливо небезпечний прояв примітивізації протидії незаконному обігу наркотиків. Як можна побачити саме з цією групою злочинів пов’язана найбільша кількість засуджених військовослужбовців. З 2022 року серед всіх військовослужбовців засуджених за незаконний обіг наркотиків частка засуджених за дії без мети збуту близько 95%. Отже, багаторазове збільшення військовослужбовців, засуджених за кримінальні правопорушення в сфері незаконного обігу, стосується діянь, які не пов’язані зі збутом наркотиків.

Збереження чинного підходу, орієнтованого на репресивне переслідування споживачів наркотиків, а не на профілактику, лікування та ресоціалізацію, не вирішує проблему, а лише перетворює її на джерело нових ризиків. Наприклад, криміналізація військовослужбовців за дії, що є радше наслідком бойової травми, породжує зайві бар’єри для їхнього повернення до мирного життя. Судимість обмежує можливості працевлаштування, навчання, соціальної інтеграції.

У підсумку, проблема, яка могла б залишатися у площині медичної, психологічної або соціальної відповіді, перетворюється на юридичну пастку, яка не тільки не вирішує суть питання, а й посилює вторинну маргіналізацію, формує передумови для повторного правопорушення, посилення недовіри до держави.

Висновки

На основі проведеного аналізу тенденцій кримінально-правової протидії злочинності у 2025 році можна зазначити наступне:

1. Зменшення відношення кількості засуджених до кількості облікованих проваджень свідчить про те, що система кримінальної юстиції часто працює в режимі “реєстратора” подій, а не механізму протидії злочинності.
2. Злочинці демонструють високу адаптивність до умов війни. Більшість посягань на власність відбувається у вигляді шахрайства. Водночас правоохоронна та судова системи залишаються інертними, демонструючи недостатню ефективність у протидії таким посяганням.
3. Примітивізації протидії. Система зміщує фокус на найлегші для документування, але найменш суспільно небезпечні діяння. У сфері наркотиків: боротьба зі споживачами замість збувачів (90% засуджень за зберігання). У сфері корупції: переслідування за дрібні пропозиції хабаря замість боротьби з отримувачами вигоди. В інформаційній сфері: засудження літніх людей за репости замість реальної протидії гібридним загрозам.
4. Використання пробаційного нагляду (51% наркозлочини, 11% домашнє насильство та легкі тілесні ушкодження) демонструє готовність системи виходити за межі суто каральної парадигми та шукати шляхи соціальної реінтеграції осіб через механізми, що дозволяють зберігати соціальні зв’язки та проходити шлях відновлення у громаді.
5. Загроза криміналізації ветеранського середовища. Стрімке зростання кількості засуджених військовослужбовців (до 7171 осіб у 2025 році) при домінуванні засуджень за зберігання наркотиків без мети збуту та військові правопорушення вказує на відсутність адекватної системи ресоціалізації. Кримінальна юстиція наразі створює “юридичну пастку” для ветеранів, посилюючи їхню маргіналізацію.

У межах цього звіту ми зосередили увагу лише на тих проблемах, які, на наш погляд, є найбільш значущими для поточного моменту. Водночас, проблема ефективності кримінального права та функціонування системи юстиції в умовах війни є значно масштабнішою.

Платформа CrimeDataLab представлена у відкритому доступі, і ми щиро запрошуємо колег, науковців та практиків проводити власні дослідження, використовуючи ці дані.

Завжди відкриті до співпраці та фахового діалогу задля вдосконалення протидії злочинності в Україні.

Засновник CrimeDataLab

доктор юридичних наук, професор

Микола Карчевський

comcriminal@gmail.com

---

[1] Кількість проваджень, облікованих за ознаками за ознаками кримінальних правопорушень, передбачених Розділом XIX Особливої частини КК, прямо не вказано у звіті ОГП за 2025. Водночас, вказано кількість проваджень, облікованих за ознаками правопорушень, передбаченими іншими розділами та загальна кількість облікованих правопорушень. Це дає можливість встановити названий показник.

Микола Карчевський, 30.01.2026

Чи може алгоритм визначати трудові права? Відповідь судів дедалі чіткіша: алгоритмічні рішення – це юридично значущі акти управління.

🇬🇧 Рішення UK Supreme Court — Uber BV v Aslam (2021)
📅 Дата рішення: 19 лютого 2021
📌 Предмет: трудовий статус водіїв Uber
📌 Галузь: трудове право (employment law)
⚖️ Суть рішення
Чи є працівниками (workers) водії Uber? Uber казав, що ні, вони просто користувачі платформи. Верховний суд Великої Британії одноголосно визнав, що водії Uber є “workers”, а не незалежними підрядниками.
Це означає право на:

• мінімальну заробітну плату;
• оплачувану відпустку;
• базові трудові гарантії.
  Тут треба сказати, що трудове право в UK розрізняє workers та employees. Останні мають більше гарантій, але це вже інша історія😉
  🧠 Аргументи суду
  Суд виходив не з формального закріплення статусу “worker” у контракті, а з наявності реального контролю:
• Uber встановлює тарифи;
• Uber контролює доступ до замовлень;
• рейтинги та алгоритми виконують дисциплінарну функцію;
• водій не веде власного бізнесу.
  📌 Алгоритмічне управління = форма управління працею.
  Окремо суд визначив, що робочий час починається з моменту, коли водій:
  увімкнув додаток і готовий приймати замовлення, а не лише під час поїздки.
  🟨 Британський суд сказав: якщо платформа через алгоритми контролює ціну, доступ до роботи й поведінку — це трудові відносини, незалежно від того, як це названо в контракті.

🔗 Supreme Court: Uber drivers are workers // Personnel Today. – 19 Feb 2021. https://www.personneltoday.com/hr/uber-bv-and-others-v-aslam-and-others-supreme-court-judgment/
🔗 UK Supreme Court, Judgment https://www.supremecourt.uk/cases/uksc-2019-0029

Микола Карчевський, 27.11.2025

У США існує доктрина Fair Use — «добросовісного використання». Вона дозволяє використовувати захищені авторським правом матеріали без згоди автора, якщо таке використання:

🔹є трансформативним (створює нову цінність, а не копіює оригінал)

🔹не шкодить ринку первинного твору

🔹стосується «розумного» обсягу

🔹має характер, що служить суспільним інтересам

Позов The New York Times v. OpenAI та Microsoft був поданий 27 грудня 2023 року, його розгляд триває. Спір стосується використання захищених авторським правом творів для тренування моделей ШІ.

📰 The New York Times стверджує:

– матеріали видання використовувалися для навчання моделей без дозволу;

– моделі іноді відтворюють фрагменти текстів майже дослівно;

– це шкодить ринку оригінального контенту та підриває економіку журналістики.

🤖 OpenAI відповідає:

– навчання моделей це трансформативне використання, яке підпадає під Fair Use;

– моделі не зберігають тексти у дослівному вигляді, а «вчаться» узагальнювати структури мови;

– без можливості навчатися на великому корпусі текстів сучасний ШІ взагалі не працюватиме.

🧭 Чому ця справа важлива

Рішення суду визначить:

– чи можна тренувати ШІ на відкритих матеріалах без ліцензії,

– як виглядатимуть угоди між медіа та AI-компаніями,

– які витрати доведеться закладати в розробку моделей у майбутньому та, відповідно, вкладати у вартість підписки,

– чи стане тренування ШІ привілеєм великих корпорацій, які здатні купувати доступ до контенту.

🚀 Які зміни варто очікувати

З’являться нові ринки даних – каталоги контенту спеціально для тренування ШІ. Держави будуть змушені актуалізувати законодавство авторське право в контексті машинного навчання.

📚Всі документи по справі: https://www.courtlistener.com/docket/68117049/the-new-york-times-company-v-microsoft-corporation/

Детальний аналіз:

📕Audrey Pope NYT v. OpenAI: The Times’s About‑Face. Harvard Law Review Blog. https://chatgpt.com/g/g-p-690f7a828bd88191b660686528777717-ai-kvadrat/c/691c969e-0414-8330-8007-1ee5e7008319

📗Stina Teilmann-Lock, Andrej Savin, Beyond the AI-copyright wars: towards European dataset law?, Computer Law & Security Review, Volume 58, 2025, https://doi.org/10.1016/j.clsr.2025.106190.

📙Chesterman, Simon, Good Models Borrow, Great Models Steal: Intellectual Property Rights and Generative AI (January 13, 2024). NUS Law Working Paper No. 2023/025; Policy & Society (2024), puae006, https://doi.org/10.1093/polsoc/puae006, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4590006

Микола Карчевський, 23.11.2025

✍️Giuseppe Primiero у статті “Justice at the Core of a New AI Paradigm” для Harvard Data Science Review пропонує подивитися на штучний інтелект з нового ракурсу. Ми більше не живемо у небезпечному світі, де головне – уникнути технічних збоїв. Ми живемо у несправедливому світі, де алгоритми можуть відтворювати й підсилювати соціальні нерівності.

🌍 Перехід від «safety-critical» → до «justice-critical»

Традиційно технології оцінювали за критерієм безпеки: чи працює коректно, чи відповідає результат технічним характеристикам.

ШІ потребує іншої оцінки. Тепер ключове питання не: “Чи безпечний ШІ?”. Значно важливіше: 👉 “Чи справедливий ШІ?”

Primiero наголошує: ML-системи не просто аналізують дані – вони спадкують соціальні нерівності. У результаті виникає:

📍algorithmic inequality – алгоритми відтворюють соціальну нерівність і роблять її “автоматизованою”;

📍technological injustice – коли технологія працює “правильно”, але несправедливо, системно шкодить соціальним групам;

📍epistemic injustice – виключення людей з процесу формування знання про них, алгоритм «знає про людину більше, ніж вона дозволяє».

Алгоритм може працювати правильно технічно, але соціально – неправильно.

🛠 Як цього уникнути? “Affirmative action for technology design”, “care-based AI”

Автор пропонує змінити сам підхід до створення ШІ. Недостатньо “не дискримінувати”.

Треба створювати технології, які виправляють нерівність (affirmative action у дизайні технологій).

Етика турботи у ШІ (care-based AI). Технології – не нейтральні. Вони завжди вбудовані у соціальний контекст і формують його. Системи мають враховувати наслідки для реальних людей, не лише виявляти упередження, а й виправляти їх

Primiero пропонує концепцію: 📍 corrective abduction – здатність системи не просто фіксувати несправедливість, а шукати найкраще пояснення й генерувати корективи.

Повний текст статті: https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/ehs9dr1l/release/1?readingCollection=4a1a4763

👉 Коментар: Стаття Giuseppe Primiero є відповіддю на роботу Sabina Leonelli про Environmental Intelligence. Згадували цю роботу минулого тижня. Вона продовжує спроби зміни системи координат для оцінки соціальних наслідків ШІ. Дискримінація у соціальних застосунках ШІ очевидна. Дослідники пропонують не мінімізувати наслідки роботи алгоритмів, а визначати інакше задачу створення ШІ.

За логікою наступний крок – зміна регуляцій у бік більших вимог для попередження несправедливого використання. Водночас, в Європі спостерігається інший тренд: Європейською Комісією оголошено пропозиції “Digital Omnibus” які, містить послаблення ключових норм GDPR (Загального регламенту про захист даних) та AI Act (Закону про штучний інтелект). Ключова причина таких змін – бізнес інтереси.

Це підводить до ширшого питання: чи можуть співіснувати капітал і справедливість у сфері ШІ?

Бізнес рухає швидкість, конкуренція та постійне масштабування. Суспільство потребує іншого: прозорості, відповідальності та контролю за наслідками. Ця дискусія має тривалу історію. Буде цікаво як ШІ змінить/не змінить її.

Микола Карчевський, 20.11.2025

Поразка чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова від комп’ютера Deep Blue у 1997 році стала символом перемоги машин. Deep Blue переміг завдяки обчислювальній потужності. Він оцінював мільйони ходів за секунду. Проте Гаррі Каспаров згадував, що піонери ШІ були розчаровані, адже мріяли про машину, що ДУМАЄ як людина.

🤝 Шахи нового рівня

Дійсно цікаві події почалися коли з’явилася ідея «людина + машина». Каспаров започаткував “Advanced Chess” – гру, де обидва гравці використовують комп’ютери.

💻Комп’ютер взяв на себе тактичні розрахунки та запобігання помилкам.

🤔Людина зосереджувалася на стратегічному плануванні та креативних ідеях.

Результат: аматори, які вміло організували використання комп’ютерів, змогли перемогти сильних гросмейстерів з потужнішими машинами.

❗️Слабка людина + машина + кращий процес взаємодії виявилася ефективнішою ніж сильний комп’ютер сам по собі і, що більш примітно, ефективнішою, ніж сильна людина + машина + гірший процес.

ШІ – інструмент, який відкриває безпрецедентні можливості. Але справжній результат з’являється там, де інтуїція та креативність людини доповнена обчислювальною потужністю ШІ:)

Повний текст історії: https://www.chess-iecc.com/journaltxt/rankandfile01.pdf

Микола Карчевський, 19.11.2025

Цю справу найчастіше згадують в контексті непрозорості алгоритмів ШІ, так званої проблеми “black box”.

⚖️Рішення було прийнято Верховним судом штату Вісконсин у липні 2016 року. Обвинувачений, Ерік Луміс (Eric Loomis), оскаржував свій вирок, посилаючись на те, що суддя під час винесення вироку використовував оцінку ризику рецидиву, згенеровану алгоритмом COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions). Луміс стверджував, що цей алгоритм, його внутрішня логіка та формула розрахунку ризику належать приватній компанії та не були розкриті для перевірки ні захисту, ні суду

🔍 По суті

Суд визнав, що використання звіту COMPAS під час винесення вироку не порушує права обвинуваченого на належну правову процедуру (due process).

Суд не визнав алгоритм COMPAS обов’язковим та вказав, що:

оцінка COMPAS є лише одним з багатьох факторів, і суддя не може виносити вирок, покладаючись виключно на неї.

Звіти COMPAS повинні містити письмове застереження про їхні обмеження, зокрема про те, що методологія алгоритму є комерційною таємницею (тобто не розкривається), і що оцінки базуються на групових даних, а не на індивідуальній особі.

Обвинувачений має право спростувати або пояснити будь-яку інформацію, що використовується в оцінці.

Таким чином, суд дозволив використовувати інструмент, але зобов’язав суддів ставитися до нього критично і визнавати його допоміжний, а не вирішальний характер.

❗️Важлива деталь

Рішенню суду передувало розслідування команди ProPublica під назвою “Machine Bias”, воно було оприлюднено у травні 2016 року. Розслідування виявило, що алгоритм COMPAS мав расову упередженість: він частіше помилково класифікував темношкірих обвинувачених як осіб із високим ризиком рецидиву, ніж білих обвинувачених, навіть якщо вони не скоювали нових злочинів. Було досліджено 7000 алгоритмічних оцінок (!)

Рішення суду у справі Loomis безпосередньо посилається на висновки ProPublica та інші дослідження, які ставлять під сумнів точність і справедливість алгоритму COMPAS.

📕Посилання на дослідження: https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

📖Детальний аналіз судового рішення у Harvard Law Review

1️⃣State v. Loomis. Harvard Law Review. URL: https://harvardlawreview.org/print/vol-130/state-v-loomis/

📚Наукові публікації

2️⃣Ellora Israni, Algorithmic Due Process: Mistaken Accountability and Attribution in State v. Loomis. Harvard Journal of Law & Technology Digest. URL: https://jolt.law.harvard.edu/digest/algorithmic-due-process-mistaken-accountability-and-attribution-in-state-v-loomis-1

3️⃣Alexandra Taylor, Data and Discretion: Why We Should Exercise Caution Around Using the COMPAS Algorithm in Court. Stanford Rewired. URL: https://stanfordrewired.com/post/data-and-discretion/

4️⃣Katherine Freeman, Algorithmic Injustice: How the Wisconsin Supreme Court Failed to Protect Due Process Rights in State v. Loomis, 18 N.C. J.L. & Tech. 75 (2018). URL: https://scholarship.law.unc.edu/ncjolt/vol18/iss5/3

5️⃣Liu, Han-Wei & Lin, Ching-Fu & Chen, Yu-Jie. (2019). Beyond State v. Loomis: Artificial Intelligence, Government Algorithmization, and Accountability. International Journal of Law and Information Technology. URL: https://www.researchgate.net/publication/332457303_Beyond_State_v_Loomis_Artificial_Intelligence_Government_Algorithmization_and_Accountability

Микола Карчевський, 17.11.2025

На цьому наполягає Sabina Leonelli у статті “Environmental Intelligence: Redefining the Philosophical Premises of AI” (Harvard Data Science Review, 2025)

🌐Повний текст – https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/mx9vpa0b/release/2?readingCollection=4a1a4763

Традиційне розуміння ШІ зосереджене на антропоцентричній, але бездушній ефективності – ідеї перевершити людські обмеження та автоматизувати мислення.

Це бачення здається логічним, але має небезпечні наслідки:

⚠️ Екзистенційні ризики: прагнення до повного контролю над природою загрожує самознищенням людства.

⚠️ Соціальна нерівність: розвиток енергоємних технологій служить вузькому колу багатих і впливових.

⚠️ Нестійкість: культ прогресу і продуктивності відриває інновації від контексту, надійності та стійкості.

🌿 Відповідь – Environmental Intelligence (Екологічний Інтелект, EI). Як зазначає Сабіна Леонеллі, ЕІ -це не технологія, а нове мислення про роль технологій у житті планети.

🧠 ЕІ – це підхід, який розглядає інтелект не як ізольований продукт людського мозку, а як результат взаємодії людей, нелюдських організмів і середовища. Його мета – підтримувати і розвивати життя на Землі, а не просто підвищувати ефективність процесів.

🌍 Переваги ЕІ над традиційним ШІ:

Ставить у центр не конкуренцію з природою, а взаємодію і співіснування.

Спрямовує інновації на суспільний інтерес і планетарне здоров’я.

Наголошує на різноманітності та справедливості, а не на стандартизації.

Вимагає відповідальності та співчуття, а не лише раціональності.

👉Коментар. Можливо хтось згадає класика та скаже: “Так це ж вже було…”. Дискурс про sustainable development справді проглядається. Менше з тим, стаття цікава демонстрацією очевидних проблем поширеного та найбільш визнаного розуміння ШІ. Питання поглиблення цифрового розриву через доступність сучасних технологій обробки інформації є реальним. Тому бачити потенціал нових конфліктів, які можуть охопити всю планету, через розвиток ШІ в актуальній парадигмі цілком правильно. Важливим є й акцент на розподілену природу інтелекту. Нещодавно проходили це з фінансами. Потреба у фінансових інструментах, позбавлених державного контролю, була реалізована у децентралізованих криптовалютах. Як добре відомо, зберігання даних про їх транзакції є розподіленим. Отже все помітнішою стає потреба у подібній до віртуальних активів схемі функціонування ШІ. Розподілений ШІ варто розглядати як технологію позбавлену корпоративного контролю. Думаю побачимо ще не одну статтю на цю тему.

Микола Карчевський, 15.11.2025

📖 У редакційній статті Xiao-Li Meng “Writing With AI, About AI, and By AI”, опублікованій у Harvard Data Science Review (Fall 2025), порушено одну з найменш обговорюваних, але надзвичайно важливих проблем епохи генеративного ШІ – спрощення складного, або, як називає це автор, planarization.

🤖 ШІ перетворює багатовимірну реальність на пласку поверхню зрозумілих, але неточних узагальнень. Він стирає межі між фактом і припущенням, між контекстом і результатом, між “попереднім” і “доведеним”.

🎭 У підсумку ми отримуємо красиві тексти, з яких зникає саме те, заради чого існує наука — сумнів, нюанс і невизначеність.

🎓 На думку Менга, це не лише технічне, а передусім педагогічне питання.

Якщо штучний інтелект спрощує світ, то освіта має навчати долати спрощення.

💬 «… як ми можемо підготувати студентів до зустрічі з такими явищами зі здоровим скептицизмом та вкоріненими звичками перевірки та валідації, оскільки ми глибше занурюємося в еру генеративного штучного інтелекту – еру, де навіть власні очі можуть нас обманювати?»

🧩 Отже, треба не лише працювати з моделями, а й ставити під сумнів результати, шукати, що саме ШІ “викинув” зі складної системи, і відновлювати багатовимірність – контекст, джерела, межі методів.

🗨 Коментар. Викриваючи важливу проблему, автор не закликає обмежити чи заборонити використання ШІ. Не пропонує регулювати його використання численними наказами або інструкціями. 👨‍🏫 Сяо-Лі Менг – професор статистики Гарвардського університету імені Віппла В. Н. Джонса — виходить із прагматичного припущення: розвиток технології не можна зупинити. Тому він пропонує ще один вимір критичної оцінки результатів роботи ШІ – тест на спрощення 🧠.

https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/9egfxxqj/release/2?readingCollection=4a1a4763

Микола Карчевський, 12.11.2025

Так вважає Will Douglas Heaven автор статті «How AGI became the most consequential conspiracy theory of our time» (MIT Technology Review).

🔹Загальний або “сильний” ШІ це ГІПОТЕТИЧНИЙ пристрій, який здатен мислити як людина або перевищує можливості інтелектуальні можливості людини.

Стаття розкриває, як дискурс навколо AGI почав нагадувати теорію змови.

🧠 Ключові ідеї

📍AGI часто подається як «скоро станеться», «все зміниться» — але при цьому дефініція розмазана, часові рамки невизначені.

📍AGI використовують не лише як науковий проект, а як маркетинговий та інвестиційний аргумент: великі ресурси, великі обіцянки.

📍Очікування створюють уявну необхідність соціальних, технологічних і регуляторних кроків – навіть якщо самої технології AGI не існує.

Автор закликає: ставте питання «Що ми маємо насправді?», «Які докази?», «Чи це не технологічний міф?».

💡 Коментар: в умовах агресивного інформаційного середовища міркувати про фактичне застосування ШІ, справжні можливості та ризики слід починати з послідовного встановлення реального рівня актуальних технологій. Варто звернути увагу на таку складову сучасної освіти як AI Literacy – грамотність у сфері штучного інтелекту «набір компетенцій, що дозволяє людям критично оцінювати технології штучного інтелекту; ефективно спілкуватися та співпрацювати зі штучним інтелектом; а також використовувати штучний інтелект як інструмент» (Long & Magerko, 2020)

https://www.technologyreview.com/2025/10/30/1127057/agi-conspiracy-theory-artifcial-general-intelligence/