آثار تغییر سطح خطر سامانه‌های هوش مصنوعی بر ادامه استفاده و تصمیمات اداری پیشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

گروه حقوق بین الملل، دانشکده حقوق و علوم سیاسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

10.22080/law.2026.2106507.1055
چکیده
قانون ملی توسعه هوش مصنوعی، ارزیابی دوره‌ای سامانه‌های هوش مصنوعی بر پایه سطح مخاطره را در بازه‌های شش‌ماهه پیش‌بینی کرده است، اما درباره آثار حقوقی تغییر بعدی این ارزیابی حکمی ندارد. مسئله پژوهش حاضر آن است که افزایش یا کاهش سطح خطر چه اثری بر ادامه استفاده دستگاه اداری و بر تصمیماتی دارد که پیش‌تر با اتکای به سامانه اتخاذ شده‌اند. پژوهش با تحلیل دکترینال قانون جدید ایران، قواعد اثر زمانی و عدول از تصمیمات اداری و مقایسه کارکردی با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و چارچوب‌های معتبر مدیریت مخاطره انجام شده است. یافته‌ها نشان می‌دهد بازطبقه‌بندی منشأ واحدی ندارد؛ گاه خطر از ابتدا وجود داشته و دیرتر کشف می‌شود، گاه در پی تغییر مدل، داده یا زمینه استفاده پدید می‌آید و گاه معیار تنظیمیِ سنجش خطر تغییر می‌کند. این تفاوت، دامنه اثر زمانی را تعیین می‌کند. سطح جدید برای استفاده‌های آینده مبنای الزامات بعدی است و در استفاده جاری، دستگاه را به بازبینی مستدل و متناسب وادار می‌کند. درباره تصمیمات پیشین، ارزیابی جدید تنها هنگامی می‌تواند زمینه بازنگری را فراهم سازد که خطر در زمان تصمیم وجود داشته، به کارکرد مورد استفاده مربوط بوده و احتمال اثر قابل‌توجه آن بر حق، فرایند یا نتیجه احراز شود. بر این مبنا، معیار چهارمرحله‌ای ارتباط زمانی، ارتباط کارکردی، اثر قابل‌توجه و تناسب اقدام اصلاحی پیشنهاد شده است. این معیار میان ارزش اثباتی ارزیابی تازه و اثر حقوقی آن تفکیک می‌کند و امکان جبران خطای مؤثر را بدون گشودن بی‌ضابطه تصمیمات گذشته فراهم می‌سازد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Legal Effects of AI Risk Reclassification on Continued Use and Prior Administrative Decisions

نویسنده English

Mohammad Ghasem Tangestani
Department of International Law, Faculty of Law and Political Science, Kharazmi university, Tehran, Iran
چکیده English

Iran’s National Artificial Intelligence Development Act introduces a six-month cycle for evaluating domestic and foreign AI systems by risk level, yet it does not determine the legal effects of a later reclassification. This article examines the consequences of an increase or decrease in risk for future deployment, ongoing use, and administrative decisions already made with the system’s support. It combines doctrinal analysis of Iranian law on temporal effects and revision of administrative decisions with a functional comparison of the EU AI Act and lifecycle-oriented risk-management frameworks. The article argues that reclassification has no single legal character: it may disclose a risk that already existed, result from a later change in the model, data or context of use, or follow from a change in the regulatory standard itself. That distinction matters for temporal effect. A new classification should govern future requirements and trigger a reasoned, proportionate reassessment of ongoing deployment. For prior decisions, the new assessment should operate first as evidence rather than as an automatic ground of invalidity. Reopening is justified only where the risk existed at the relevant time, concerned the function actually used, and was capable of materially affecting the procedure, right, or outcome; the corrective measure must then be proportionate. The proposed four-stage test—temporal relevance, functional relevance, material effect, and proportionality of corrective action—seeks to preserve legal certainty while enabling meaningful review where later evidence reveals a genuine defect in earlier administrative decision-making.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence
Risk reclassification
Administrative decisions
Risk management
Legal certainty
Judicial review

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 10 مهر 1405

  • تاریخ دریافت 30 شهریور 1405
  • تاریخ پذیرش 05 مهر 1405
  • تاریخ اولین انتشار 10 مهر 1405
  • تاریخ انتشار 10 مهر 1405