Краснодарский краевой суд удовлетворил апелляцию «Комьюто Рус» (оператор сервиса BlaBlaCar) и отменил решение Тимашевского районного суда о запрете на распространение информации о совместных поездках на автомобилях через BlaBlaCar, сообщает РБК.

Ранее Тимашевский районный суд удовлетворил заявление прокуратуры и признал запрещенной информацию о совместных поездках на автотранспорте, распространяемую на www.blablacar.ru. Прокуратура отреагировала на жалобу «Регионального автотранспортного союза», в котором считают, что с появлением BlaBlaCar объем перевозок междугородным автотранспортом на региональном рынке упал на 15-20%, а нелегальные поездки угрожают безопасности населения России.

В «Комьюто Рус» заявили, что решение суда подтверждает, что «BlaBlaCar не является сервисом для оказания незаконных услуг такси».

Были среди них и такие: можно ли считать криптовалюту имуществом, безопасно ли применение смарт-контрактов, могут ли роботы судить людей, как использовать блокчейн для защиты авторских прав.

По мнению арбитражного управляющего Алексея Леонова, сейчас, в силу непроработанности соответствующих норм, криптовалюта в каком-то смысле является мыльным пузырем. Ключевыми рисками спикер назвал высокую активность криптовалют, рост количества сделок с их использованием, стремительный рост курса биткоина при его высокой волатильности и существенное повышение его рыночной капитализации, а также возможность отмывания денег и финансирования терроризма с помощью криптовалюты. Леонов считает, что криптовалюта должна считаться имуществом, изъятие же ее из перечня объектов гражданских прав нарушает интересы участников экономического оборота. В некоторых зарубежных странах криптовалюту признали имуществом, а в США еще дополнительно принимали меры по выведению из тени операций с ней. По словам Леонова, стоит думать не о запретах, а о том, как «снять сливки» с новой технологии — в российском законодательстве нет препятствий к тому, чтобы отнести криптовалюту к имуществу, по ст. 128 ГК РФ ее можно причислить к объектам гражданских прав.

Криптовалютой можно расплачиваться, но что делать, если гражданин стал должником и обанкротился? Добросовестные кредиторы в настоящее время не защищены. Для исправления ситуации Леонов предлагает признать криптовалюту особым видом имущества. Далее, по аналогии со ст. 75 федерального закона «Об исполнительном производстве», должна иметься возможность обратить взыскание на криптовалюту. Она также может включаться в конкурсную массу гражданина — должника. Косвенный положительный ответ на последнюю меру содержится в определении Арбитражного суда Вологодской области по одному из дел. Собственно, в рамках разбирательства дел о банкротстве и понятие криптовалюты будет введено в юридическое поле, считает Леонов. Кроме того, на сделки с криптовалютой должны распространяться ограничения на самостоятельные действия несостоятельного должника по закону «О несостоятельности (банкротстве)».

Для того чтобы понять, не скрывает ли гражданин криптовалюту, государство может применять следующие меры: санкционирование судом доступа к электронной переписке для выявления электронных кошельков, анализ банковских операций, получение информации от операторов связи о возможных сделках. Не исключаются также допрос и экспертиза. В случае выявления криптовалюты для получения доступа к ней следует изымать компьтерную технику.

Однако и без проблем с должниками у инвесторов есть риски. Так, в данный момент совершение сделок с криптовалютой является основанием для рассмотрения Росфинмониторингом вопроса об их отнесении к операциям по отмыванию денег или по финансированию терроризма.

В целом же можно сделать такой вывод и соответствующий ему прогноз: существует много рисков в применении криптовалюты, но в дальнейшем пользоваться ею станет безопасно.

Блокчейн может зафиксировать любую информацию. Процесс хеширования, лежащий в основе технологии, вызывает доверие к записанным данным: их нельзя подделать. На это и опирается проект НИ ТГУ по защите авторских прав.

Исполнительный директор некоммерческого партнерства «Содействие развитию корпоративного законодательства» Елена Авакян осветила тему использования искусственного интеллекта в судопроизводстве. Прежде всего она указала на то, что правильным было бы определение «электронные технологии в судопроизводстве», а не «электронное правительство», а основной задачей искусственного интеллекта назвала анализ информации и поиск решения в процессах. Машины могут быть использованы на стадии раскрытия сторонами доказательств друг другу для получения вероятностного результата. Иными словами — на стадии премедиации. Авакян отметила, что машина будет принимать решения линейно и однозначно, не учитывая чувства человека и его вину (важное для юриспруденции понятие). Поэтому необходимо, чтобы использование электронных технологий контролировал человек. Машинам же на откуп можно отдать рутину и стандартизацию процессов, чтобы снять нагрузку с судей. Авакян заключила, что человечество стоит на пороге видовой конкуренции, которую проиграет, если отдаст суд над собой машинам.

Управляющий партнер юридической компании «Симплоер» Антон Вашкевич задался вопросом, помогают ли смарт-контракты в автоматизации процессов или же являются только модным веянием? По его словам, новая технология все-таки помогает автоматизировать правовые отношения: она делает бизнес, во-первых, более предсказуемым, а во-вторых, быстрым и дешевым.

По расхожему мнению, блокчейн и смарт-контракты используются в основном для криптовалют, однако это не совсем так. Блокчейн может быть разным (приватным, публичным), смарт-контракты применимы же в любых сферах деятельности, например, в банковской системе, бухгалтерии, юриспруденции и законодательстве и др. Вашкевич заключил, что смарт-контракты совместимы с законодательством, но это пока еще не форма договора, а способ исполнения обязательств. Поэтому, если, например, понадобится идти в суд, заявителю потребуется бумажный договор. Можно сказать, что смарт-контракты автоматизируют договорную работу лишь в определенной степени, не полностью.

Примечательно, что на меропрятии были представлены несколько похожих блокчейн-ресурсов для публичного фиксирования какой-либо информации, в частности, для защиты авторских прав. Смысл их заключается в том, что пользователи могут загружать на платформу сделанные ими фотографии или видео и зарегистрировать таким образом время, когда изображения впервые появились в Сети. Так работают проект rupto.io Томского государственного университета, видеоплатформа Lifechain и проект FactFix. Последний имеет дело не только с изображениями, но и с абсолютно разными данными, которые надо записать. Это может быть творческая идея, информация о некачественном оказании услуг в каком-либо учреждении, свидетельство о получении травмы и др. Запись фиксируется в открытом блокчейне, а участники проекта при необходимости могут засвидетельствовать в суде, что такой файл действительно был создан в указанное время.

Правительственная комиссия по ИТ утвердила планы по развитию цифровой экономики на 520 млрд руб. до 2020 года, сообщает РБК. В Минскомсвязи рассказали, что 150 млрд руб. выделят из бюджета. Более 300 млрд руб., как планируется, предоставят компании.

Ранее сообщалось, что реализация плана мероприятий в ближайшие три года оценивается в 22,36 млрд руб., из которых 13,04 млрд руб. будет покрыто из государственного бюджета. Однако до этого стало известно о возможности создания глобальной многофункциональной инфокоммуникационной спутниковой системы, которая потребует 299 млрд руб. Система фигурировала в проекте «Ростелекома» по формированию информационной инфраструктуры в рамках госпрограммы «Цифровая экономика». Инфраструктуру тогда оценили в 427 млрд руб.

Реализация «Цифровой экономики», как рассказали в Минкомсвязи, должна начаться в январе 2018 года. В целом программа рассчитана на период до 2024 года.

Уполномоченный при президенте по защите прав предпринимателей Борис Титов выступил за введение в России «налога на майнинг» криптовалют «с определенного уровня мощностей», сообщает РБК. По его мнению, размер налога не должен быть более 14%. Технически собирать налога омбудсмен предлагает с помощью небольшого блока в майнинговом процессоре, который будет напрямую отчислять на счета ФНС процент от операции.

Также Титов выступает за законодательное определение технологии блокчейна и понятий «токен» и «майнинг». Криптовалюты он предлагает приравнять к иностранной валюте и разрешить держать в них счета и свободно обменивать.

В октябре президент России поручил правительству России и Центральному банку разработать порядок налогообложения майнинга. Регулирование «публичного привлечения денежных средств и криптовалют путем размещения токенов» должно происходить по аналогии с контролем первичного размещения ценных бумаг, говорится в распоряжении президента РФ Владимира Путина. Министры и финансовая организация также должны булут определить статус цифровых технологий, таких как «цифровая закладная», «криптовалюта», «токен», «умный контракт». При этом рубль остается единственным законным платежным средством страны.

Минфин уже выступал с инициативой регулировать криптовалюту как иное имущество и классифицировать ее как актив. ЦБ всегда был против использования криптовалют как денежных суррогатов.

Его работа — смотреть «сверху» на происходящее в мире ИТ, анализировать, делать выводы и на их основании давать советы крупнейшим корпорациям и интервью специализированным изданиям. Ради интервью мы и встретились в московском офисе компании.

- Какие наиболее интересные и перспективные инструменты экономического анализа появились в последние годы?

Я бы разделил ответ на две части. Во-первых, появились новые источники данных, во-вторых — новые инструменты для анализа, позволяющие извлечь практический смысл из этих данных. Говоря о «новых» источниках, я не имею в виду что-то совершенно новое. В мире не так много того, что можно было бы назвать совершенно новым. Все, что мы видим вокруг, — продукты эволюции, последовательного улучшения. Постепенное улучшение систем сбора информации состояло в том, что все больше и больше устройств оказывались подключенными». Сначала это были компьютер, ноутбук и смартфон. Потом — дом. Сейчас, в рамках концепции Интернета вещей, подключенным может быть трактор. Благодаря тому, что все подключено, мы получили новые источники данных: геоданные, видео, трекинг пользовательского поведения.

Огромный источник информации — социальные сети. Двадцать лет назад вы не знали, где сейчас ваши дети. Сейчас вы это точно знаете, потому, что они «чекинятся» в Facebook. Пользуются смартфоном, и их можно отследить по положению аппарата. Мы начинаем собирать эти данные и искать для них эффективное применение.

В Thomson Reuters мы присваиваем так называемый идентификатор Perm ID каждому объекту — компании, топ-менеджеру, фабрике. После этого мы можем начинать искать связи и зависимости между ними. Находить шаблоны, которые можно использовать. Это самое интересное из того, чему мы научились.

Мы берем данные со спутников и можем видеть, как растет зерно на полях. Анализируя снимки, понимаем состояние посевов и способны очень точно предсказать урожай. Владея такой информацией, можем уверенно торговать фьючерсами на бирже, зная, что будет с ценами, за неделю до выхода официальной статистики. Но на этом мы не остановимся. Существуют целые индустрии, которые зависят от цены на зерно. Например, производители кондитерских изделий. Колебания цен на муку влияют на стоимость их акций. Зная заранее, какой будет цена на муку, мы можем предсказать движения их котировок.

Аналитики используют данные со спутников, чтобы подсчитать число машин на парковке. В прошлом году в это время парковка была заполнена на 75%, в этом — на 90%. Еще до того как ретейлер отчитался о продажах, мы уже знаем, что покупателей было больше. Выросли ли у них продажи? Возможно, нет. Но, скорее всего, да. Зная, кто является основным поставщиком этого ретейлера, производители одежды или производители компьютеров, можно предположить, что мы увидим в их финансовых отчетах.

- Новые данные позволяют предвидеть движение рынков?

Время — это один показатель. Второй — точность. Сам по себе каждый источник информации не слишком точен. Но объединяя их, мы можем добиться более высокой точности прогнозов. Анализируя данные, мы сможем предсказать, какими будут результаты финансовых отчетов компании. Эти предсказания не могут быть точнее самих отчетов. Когда мы соберем разные источники и учтем их все, то сможем еще до публикации официальных отчетов получать более полную и подробную картину. Чем больше индикаторов используется, тем точнее оценка.

Вернемся к нашему магазину. Мы судим о его продажах, подсчитывая число машин на парковке. Но ничто не мешает нам использовать социальные сети. Учесть, как покупатели реагируют на цены и уровень сервиса у этого ретейлера. Что изменилось по сравнению с прошлым годом? Стало больше положительных отзывов или отрицательных? Огромный объем данных, но к ним надо относиться с осторожностью. Возможно, число положительных отзывов в Twitter возросло, потому что увеличилось число пользователей этой социальной сети. Чтобы учесть это, данные надо нормализировать.

Мы берем данные с парковок, данные Facebook, данные Twitter и, например, информацию сотовых операторов. Мобильные операторы могут сказать, сколько смартфонов в определенный момент находилось в определенном месте. Было ли в этом году смартфонов в магазине больше, чем в прошлом. Если да, связано ли это с увеличением рынка смартфонов? Вряд ли, если мы говорим о развитых странах, где рынок смартфонов близок к насыщению. Значит, в магазине было больше покупателей.

- Больше людей и устройств, подключенных к Интернету, — больше данных. Драматически больше. Появились ли у вас новые инструменты для работы с новыми объемами информации?

Мы используем новые платформы для работы с Большими Данными. Возможно, главное изменение, которое мы наблюдаем в ИТ, — развитие публичных облачных сервисов. Amazon Web Services, Microsoft Azure, Alibaba AliCloud, Google Cloud — большая четверка провайдеров облачных сервисов.

Раньше, если вы хотели заниматься статистическим анализом, надо было создавать ИТ-подразделение, устанавливать компьютеры, покупать софт. Только организационные вопросы занимали месяцы. Сегодня вы идете на сайт Google, и, если вам нужна тысяча серверов, через несколько минут у вас есть тысяча. Одно нажатие кнопки — и на этих серверах сконфигурировано нужное ПО: статистический анализ, машинное обучение, работа с базами данных — что угодно. Можно заказать тысячу серверов на уикенд, провести нужный анализ и отключить серверы, заплатив только за два дня. Все это быстро, удобно и эффективно с точки зрения финансов. Решениям для статистического анализа больше 30 лет. Но благодаря облачным сервисам они стали доступны широкому кругу потребителей.

- Кто будет заниматься этим анализом, люди или искусственный интеллект? Где граница между тем, что должен делать человек, и тем, что можно передать роботу?

Все больше процессов можно автоматизировать. У Google есть решение, которое самостоятельно анализирует данные, ищет и находит связи между параметрами, делает на этой основе предсказания. Но нам все еще нужны люди: аналитик должен решить, с какими данными работать, какие параметры оптимизировать, а когда работа закончена, ему предстоит интерпретировать результаты.

Мой друг, профессор Дэвид Лайнвебер из Университета Беркли, много лет назад опубликовал статью «Stupid data miner tricks» («Тупые приемы для работы с данными»). Со своими студентами он проанализировал большой массив статистических данных и обнаружил, что самый точный индикатор поведения промышленного индекса Доу-Джонса — уровень производства сливочного масла в Бангладеш. Конечно, эта корреляция — всего лишь совпадение. Мораль этой истории такова: нельзя позволить машинам самостоятельно принимать решения. Требуется человек, чтобы оценить результат машинного анализа и определить, есть ли в нем какой-то смысл. Иначе мы окажемся в ситуации, когда будем предсказывать индекс Доу-Джонса исходя из производства сливочного масла в Бангладеш.

- Уменьшится ли в обозримом будущем число сотрудников Thomson Reuters, занятых анализом данных? Заберет ли их рабочие места искусственный интеллект?

Сложно говорить об одной конкретной компании. Даже если это компания, в которой я работаю. Но в целом я не верю, что в обозримом будущем мы увидим настоящий искусственный интеллект. Прогресс, который мы наблюдаем в данной области, не направлен на создание универсального интеллекта, такого же, как у человека. Создаются очень специфические решения, которые повторяют очень специфические возможности человеческого разума. Но это не ведет к созданию универсального разума. Программы научились очень неплохо переводить тексты с одного языка на другой. Почти как человек. Но когда человек переводит текст с английского на русский, он опирается не только на знание синтаксиса и грамматики, но и на свое понимание текста. Машинный перевод — перевод статистический. Искусственный интеллект обнаруживает шаблон в англоязычном тексте и подбирает наиболее статистически достоверный аналогичный шаблон на русском. На большой статистике такой перевод будет достаточно точным. Но он никогда не будет совсем точным.

В основе машинного обучения лежат нейронные сети. Мы говорим: «Машина распознала образ». На самом деле она ничего не распознала, а подобрала статистически достоверную корреляцию между шаблонами. Такой алгоритм относительно несложно обмануть. Машины до сих пор часто ошибаются. Восьмилетний ребенок легко отличит собаку от кошки, а машине это не всегда удается. Компьютер может играть в шахматы, но программа-шахматист не может переводить тексты. С каждым годом мы получаем все более совершенные инструменты. Но это по-прежнему инструменты, требующие присутствия человека.

Я не вижу будущего, в котором машины полностью заменят человека. Но на определенных операциях такая замена неизбежна. В свое время трактор заменил десятки людей, занятых в сельском хозяйстве. Но кто-то по-прежнему должен управлять трактором.

- Но таких «управляющих» гораздо меньше, чем крестьян, на смену которым пришел трактор. А на смену ему идет умный трактор...

Безусловно. Производительность труда растет. Есть всего две силы, позволяющие экономике расти: увеличение населения и повышение производительности труда. Чем выше производительность труда, тем больше времени человек может посвятить иным, более продуктивным и интересным занятиям. Именно это мы сейчас наблюдаем. Искусственный интеллект берет на себя все больший объем рутинных операций.

- Вы консультируете руководство крупных компаний по вопросам внедрения и использования новых информационных технологий?

Это часть нашей деятельности.

- Есть ли конфликт между принципиально новыми инструментами, которые появились в последние годы и «старым», иногда буквально старым составом топ-менеджмента? Как он разрешается?

Финансовый рынок, да и не только он, становится все более зависимым от информационных технологий. Менеджер на любом уровне корпоративной иерархии должен хорошо разбираться в современных технологиях, понимать их возможности и ограничения. Крупные организации отдают себе отчет в том, что менеджеры более молодого поколения обладают лучшим пониманием информационных технологий и могут принимать решения и давать рекомендации в областях, связанных с ИТ. С другой стороны, руководители, с которыми я знаком, прикладывают серьезные усилия к тому, чтобы оставаться на уровне современных требований. Они постоянно учатся. В современной экономике это обязательное требование для любого менеджера, претендующего на лидерские позиции, — постоянно следить за изменениями в информационных технологиях.

- Что вы думаете о криптовалютах? Готовы ли вы рекомендовать своим клиентам использовать их как инструмент для расчетов или инвестиций?

Я бы не советовал инвестировать в криптовалюты. Но не нужно путать инвестиции с трейдингом. Когда вы инвестируете, вы вкладываете деньги в некий инструмент, рассчитывая, что стоимость этих активов возрастет. Трейдинг — более спекулятивное занятие. Высокая волатильность криптовалют делает их привлекательным объектом для трейдинга. На этом можно заработать.

Что касается общего отношения к криптовалютам, я не считаю их чем-то принципиально новым. Баллы и карты лояльности магазинов, мили для часто летающих пассажиров авиакомпании — все это существует много лет. Фактически ваши мили за перелеты — это цифровая валюта. «Фиатные» деньги, те, которые выпускают и контролируют государства, также могут быть цифровыми. Бумажные рубли или доллары, которые лежат у вас в кошельке, лишь малая часть общей денежной массы. Я думаю, у криптовалют есть будущее, но в этом будущем за криптовалютами будет стоять государство. Когда я смотрю на чисто цифровые валюты вроде биткоина (это мое личное мнение, а не официальная позиция Thomson Reuters), я вижу спекулятивный рынок, на котором надувается пузырь, напоминающий тюльпанную лихорадку в Голландии. Пытаюсь понять, в чем ценность биткоина, и не нахожу ее.

- Как и у доллара?

За спиной у доллара стоит государство, собирающее налоги, которые вы обязаны платить. Государство готово принимать ваши доллары или рубли как платежное средство. Это обеспечивает валюте ценность. Конечно, она сильно зависит от стабильности государства. Мы знаем немало примеров гиперинфляции. Но чисто цифровая валюта вообще ничем не обеспечена. Скажем, мили ценны настолько, насколько хорошо чувствует себя авиакомпания, которая их начислила. Но в случае с биткоином, за которым никто не стоит, вся его ценность в готовности другого человека принять биткоин как платежный инструмент. Это очень нестабильный фактор.

- Мы обсудили новые технологии и новые подходы к старым. Дадут ли они прирост производительности труда в глобальном масштабе? Много пишут о том, что стремительное развитие ИТ не привело к росту производительности. Возможно, это случится, когда мы начнем предсказывать урожайность по данным со спутника?

Современные ИТ теоретически должны сделать людей более продуктивными. Но макроэкономические индикаторы этого не показывают. Я вижу для этого несколько причин. Традиционные способы измерения производительности не в состоянии зафиксировать изменения. Мы знаем, как измерить подушевой ВВП. Но как оценить изменения качества жизни? Положим, мы измеряем инфляцию и сравниваем стоимость стандартной корзины продуктов. Но содержание этой корзины может меняться. Экономическая статистика не очень хороша в оценке таких нюансов.

Еще один возможный аспект — переход к новому экономическому укладу, который происходит во всем мире. От индустриальной экономики к экономике информационной. Цифровая экономика — это игра, в которой победитель получает все. Если вы написали удачное ПО, вы можете продать его неограниченным числом копий. Продажи удачной модели автомобиля всегда были ограничены возможностями фабрики или логистики. Сто лет назад, если вы были лучшим певцом в своей деревне, вы могли что-то заработать, выступая на праздниках. В каждой деревне был свой «лучший певец». Сейчас «лучший певец», получив доступ к цифровым каналам распространения, продает миллионы треков; «второй» и «третий» продают на порядки меньше. Эта асимметрия приводит к тому, что авторы лучшего софта, фильма или музыки получают гигантские экономические преимущества. Но таких людей очень мало. Мы все смотрим один и тот же фильм и слушаем одну и ту же музыку. За границами «большого успеха» остаются огромные пласты населения. Среди оставшихся многие не имеют работы или заняты не на полный рабочий день. Их производительность очень низкая, если не нулевая. Усреднив производительность труда, мы получим очень небольшой прирост. В реальности мы имеем огромный рост производительности в одних областях и нулевой в других. Тот случай, когда среднее вводит в заблуждение. Средний домашний любимец должен быть наполовину кошкой, наполовину собакой. Но в природе не существует полукошек.

- Получается, цифровое неравенство растет с такой же скоростью, с какой и цифровые технологии?

Да. Некоторые винят в этом политиков. Я думаю, это неизбежное следствие перехода к цифровой экономике.

Совокупный вклад цифровой и мобильной экономик в ВВП России в 2016 году составил 5,06% или 4,35 трлн руб., свидетельствуют данные Российской ассоциации электронных коммуникаций.

При этом вклад цифровой экономики в ВВП России оказался ниже ранее озвученного прогноза РАЭК и составил 2,1%, а не 2,8% как ожидалось. Оценка вклада мобильной экономики в ВВП России осталась без изменений и составила 3,8%.

Под экосистемой цифровой экономики РАЭК подразумевает сегменты рынка, где добавленная стоимость создается с помощью цифровых (информационных) технологий. Экосистема включает семь хабов: государство и общество, маркетинг и реклама, финансы и торговля, инфраструктура и связь, медиа и развлечения, кибербезопасность, образование и кадры.

В РАЭК прогнозируют, что в 2017 году объем рынка маркетинга и рекламы вырастет на 17% — до 201,5 млрд руб. с 172,2 млрд руб. в 2016 году. Объем рынка электронной коммерции может достигнуть 1,5 трлн руб. — показав прирост на 21% с 1,2 трлн руб. в 2016 году. Рынок инфраструктуры и ПО вырастет с 44,1 до 58 млрд руб. в 2017 году. Объем рынка цифрового контента в 2017 году достигнет 70,5 млрд руб. — показатель вырастет на 12% с 62,9 млрд руб. в 2016 году.

По данным исследования, влияние интернет-рынков на экономику растет на 11% в год и к 2021 году их вклад в ВВП России составит 4,7%.

Аудитория Рунета составляет 71% населения России или 87,7 млн человек. К 2021 году доступ в Интернет будут иметь до 85% жителей РФ.

Самую мощную в Московской области ферму для майнинга криптовалюты планируют открыть в Кашире в первой половине 2018 года, сообщает ТАСС со ссылкой на заместителя председателя правительства — министра инвестиций и инноваций Подмосковья Дениса Буцаева.

По словам Буцаева, территория для фермы обеспечена свободными электрическими мощностями более 70 МВт. Объем инвестиций и имя инвестора пока не раскрываются.

По мнению заместителя председателя правительства, на территории Подмосковье сложились выгодные условия для создания майнинговых ферм: «Энергетических мощностей в регионе достаточно, цены на электроэнергию средние по сравнению с другими регионами России и ниже, чем в других странах. Еще одно преимущество региона — инфраструктурная подготовленность площадок».