Архив статей

ВНЕСУДЕБНОЕ ВЗЫСКАНИЕ ЗАДОЛЖЕННОСТЕЙ ПО ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНЫМ ПЛАТЕЖАМ НА ОСНОВАНИИ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ НАДПИСИ НОТАРИУСА: ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ (2025)
Выпуск: № 2 (80) (2025)

Институт внесудебного взыскания посредством совершения нотариусом исполнительной надписи занимает особое место среди форм защиты субъективных гражданских прав и законных интересов. В последнее время обсуждается законопроект о применении данного института к взысканию задолженностей граждан и организаций по оплате жилищно-коммунальных услуг. Однако эта новелла может послужить не столько защите прав кредиторов, сколько усложнить процесс взыскания таких задолженностей.

Цель: выявление последствий закрепления возможности внесудебного взыскания задолженностей по жилищно-коммунальным платежам на основании исполнительной надписи нотариуса.

Методы: анализа и синтеза, дедукции и индукции, описания, толкования.

Результаты: выявлены негативные последствия закрепления возможности внесудебного взыскания задолженностей по жилищно-коммунальным платежам на основании исполнительной надписи нотариуса. Исследование показало, что любое внесудебное взыскание противоречит конституционному положению, согласно которому никто не может быть лишен принадлежащего ему имущества иначе как по решению суда. К числу недостатков исследуемого института автор относит неопределенность в вопросе о том, кто будет оплачивать услуги нотариуса, а также требование, обращенное к должнику, о необходимости доказать обоснованность несогласия с совершенной нотариусом исполнительной надписью. Не учтено и то, что для совершения нотариусом исполнительной надписи необходимо письменное согласие обеих сторон спорного материального правоотношения, которое в действующих договорах на оказание жилищно-коммунальных услуг отсутствует.

ПРАВОВОЙ РЕЖИМ ДАННЫХ, СГЕНЕРИРОВАННЫХ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ (2026)
Выпуск: № 1 (83) (2026)

Аспространение систем искусственного интеллекта приводит к формированию значительных массивов данных, создаваемых алгоритмическими системами автономно или с минимальным участием человека. Такие данные активно используются в экономическом обороте, однако действующее правовое регулирование не содержит ясного ответа на вопрос об их правовой природе, принадлежности и режиме использования. Отсутствие специального правового режима приводит к неопределенности в распределении прав между участниками цифровых отношений и создает риск правового вакуума, особенно в условиях трансграничного оборота данных. Цель - выявить правовую природу данных, генерируемых системами искусственного интеллекта, и обосновать возможность выделения самостоятельной правовой категории «производные данные». Для достижения указанной цели использован комплекс научных методов: формально-юридический применен при анализе норм российского и зарубежного законодательства, регулирующих оборот данных, интеллектуальную собственность, коммерческую тайну и персональные данные; сравнительно-правовой - для сопоставления подходов различных правопорядков к регулированию результатов алгоритмической генерации данных; доктринального анализа - для систематизации существующих научных подходов к определению правового статуса данных; системно-правовой использован при формировании модели правового режима производных данных и определении их места в системе объектов гражданских прав. Результаты: обоснована необходимость выделения категории «производные данные» как самостоятельного объекта правового регулирования, возникающего в результате функционирования систем искусственного интеллекта; предложена концептуальная модель правового режима таких данных, предусматривающая возможность их имущественного оборота, лицензионного использования и трансграничной передачи; показано, что правовой режим производных данных должен учитывать баланс интересов разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта, а также соотноситься с существующими правовыми режимами персональных данных, коммерческой тайны и интеллектуальной собственности; сделан вывод о необходимости комплексного регулирования, способного обеспечить правовую определенность и устойчивость оборота данных, генерируемых системами искусственного интеллекта.