Использование больших данных и искусственного интеллекта для укрепления продовольственной безопасности: технологические и правовые подходы

Целью статьи является синтез современных технологических решений на базе больших данных и искусственного интеллекта для обеспечения пищевой безопасности и прослеживаемости, а также анализ правовых режимов, определяющих допустимость и требования к их применению в Казахстане, Евразийском экономическом союзе и Европейском союзе. Методологию составляет нарративный обзор нормативных актов, международных стандартов и научных публикаций с фокусом на интеграции цифровых технологий, управлении рисками, защите персональных данных, прозрачности алгоритмов. Уделено внимание системе управления безопасностью пищевых продуктов НАССР. Показано, что сочетание ISO 22000 и ISO 22005 с моделью событий GS1 EPCIS, датчиками IoT и алгоритмами машинного обучения обеспечивает ускоренную идентификацию опасностей, отзывы продукции и повышение достоверности доказательств при проверках. Предложена практическая дорожная карта «compliance-by-design»: определение единицы прослеживаемости. Сделан вывод о необходимости междисциплинарной интеграции технологических и правовых решений для устойчивого повышения безопасности продуктов питания. Научная статья подготовлена в рамках финансирования по научным и (или) научно-техническим программам на 2024-2026 годы, направленная на реализацию проекта ИРН AP23489796 «Проблемы регламентации правового режима больших данных (Big Data): отечественный и международный опыт», финансируемого Комитетом науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан.