تحلیل مسئولیت حقوقی بانک‌ها در کاربرد هوش مصنوعی غیرقابل تبیین

استفاده گسترده و فزاینده از سیستم های هوش مصنوعی به ویژه الگوریتم های غیرقابل تبیین (box-black) در صنعت بانکداری، چالش های حقوقی نوظهوری را در تعیین مسئولیت نهادهای مالی هنگام وقوع خسارات ناشی از تصمیم گیری خودکار ایجاد کرده است. این پژوهش با رویکرد تحلیلی-تطبیقی و تمرکز بر نظام حقوقی ایران، مسئولیت بانک ها در قبال خسارات ناشی از الگوریتم های فاقد شفافیت را از منظر اصول 'احتیاط' و 'پیشگیری از خسارت' بررسی می کند. یافته ها نشان می دهد هرچند حقوق ایران فاقد مقررات صریح در زمینه مسئولیت نهادهای مالی در استفاده از هوش مصنوعی غیرقابل تبیین است، اما با توسل به اصول کلی مسئولیت مدنی، از جمله قاعده 'الضرر'، 'اتلاف'، و 'تسبیب'، می توان بانک ها را به دلیل نقض تکالیف مراقبتی و نظارتی در طراحی، اجرا و پایش این سیستم ها مسئول جبران خسارت دانست. در بعد تطبیقی، تجربه نظام های حقوقی پیشرو مانند اتحادیه اروپا و ایالات متحده حاکی از حرکت به سمت لازام بانک ها به رعایت شفافیت الگوریتمی، ارائه توضیحات قابل فهم به کاربران، و استقرار مکانیزم های نظارتی پیشگیرانه برای کاهش ریسک های اخلاقی و حقوقی است. این پژوهش با تاکید بر ضرورت همگامی قانون گذار ایران با تحولات جهانی، پیشنهاد می کند با تدوین چارچوب های نظارتی ویژه، لازام بانک ها به رعایت استانداردهای حداقلی شفافیت، انجام ارزیابی مستمر ریسک، و ایجاد سیستم های جبران خسارت سریع، مسئولیت پذیری موسسات مالی در قبال پیامدهای هوش مصنوعی تقویت شود. چنین رویکردی نه تنها از حقوق مصرف کنندگان در برابر تصمیم های ناعادلانه یا تبعیض آمیز محافظت می کند، بلکه با ایجاد توازن بین نوآوری فناورانه و امنیت حقوقی، به توسعه پایدار بانکداری هوشمند کمک خواهد کرد.

legal liability of banks in using unexplainable artificial intelligence systems

the increasing use of artificial intelligence systems in the banking industry, especially non-explainable systems (black box), has led to ambiguity in determining the legal liability of banks when damage occurs. the present study, using an analytical-comparative method and focusing on the iranian legal system, evaluates the liability of financial institutions in using non-explainable artificial intelligence from the perspective of the principles of caution and damage prevention. the findings indicate that despite the lack of explicit regulations in iranian law, banks can be held liable for damages caused by non-transparent algorithms through general principles of civil liability. the comparative study also indicates a global trend towards holding banks accountable through requirements for algorithmic transparency and the adoption of cautious and preventive approaches. finally, it is suggested that the iranian legal system provide the necessary framework for banks accountability by developing supervisory guidelines and establishing standards for transparency and special care.