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

Abstract

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.

Мақалада үлкен деректер мен жасанды интеллект негізіндегі заманауи технологиялық шешімдердің тағам қауіпсіздігі мен өнімді қадағалаудағы рөлі қарастырылған. Қазақстан, Еуразиялық экономикалық одақ және Еуропалық одақ аясындағы құқықтық режимдер мен олардың қолдану талаптарына талдау жасалды. Зерттеу әдіснамасы - нормативтік актілер мен халықаралық стандарттарға, сондай-ақ ғылыми жарияланымдарға негізделген нарративтік шолу. HACCP жүйесіне цифрлық технологияларды енгізу, тәуекелдерді басқару, дербес деректерді қорғау, алгоритмдердің ашықтығы мен киберқауіпсіздік мәселелеріне ерекше назар аударылған. ISO 22000 және ISO 22005 стандарттарының GS1 EPCIS, IoT сенсорлары және машиналық оқыту алгоритмдерімен үйлесімі қауіпті факторларды жедел анықтауға және өнімді тиімді кері қайтарып алуға мүмкіндік беретіні көрсетілді. Авторлар «compliance by design» тәсілі негізінде құқықтық және технологиялық шешімдерді біріктірудің маңыздылығын көрсетті. Ғылыми мақала ИРН AP23489796 «Үлкен деректердің (Big Data) құқықтық режимін реттеу мәселелері: отандық және халықаралық тәжірибе» жобасы бойынша Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің ғылым комитеті қаржыландырған 2024-2026 жж. арналған ғылыми және ғылыми-техникалық бағдарламаларды қаржыландыру шеңберінде дайындалған.

Мақалада үлкен деректер мен жасанды интеллект негізіндегі заманауи технологиялық шешімдердің тағам қауіпсіздігі мен өнімді қадағалаудағы рөлі қарастырылған. Қазақстан, Еуразиялық экономикалық одақ және Еуропалық одақ аясындағы құқықтық режимдер мен олардың қолдану талаптарына талдау жасалды. Зерттеу әдіснамасы - нормативтік актілер мен халықаралық стандарттарға, сондай-ақ ғылыми жарияланымдарға негізделген нарративтік шолу. HACCP жүйесіне цифрлық технологияларды енгізу, тәуекелдерді басқару, дербес деректерді қорғау, алгоритмдердің ашықтығы мен киберқауіпсіздік мәселелеріне ерекше назар аударылған. ISO 22000 және ISO 22005 стандарттарының GS1 EPCIS, IoT сенсорлары және машиналық оқыту алгоритмдерімен үйлесімі қауіпті факторларды жедел анықтауға және өнімді тиімді кері қайтарып алуға мүмкіндік беретіні көрсетілді. Авторлар «compliance by design» тәсілі негізінде құқықтық және технологиялық шешімдерді біріктірудің маңыздылығын көрсетті. Ғылыми мақала ИРН AP23489796 «Үлкен деректердің (Big Data) құқықтық режимін реттеу мәселелері: отандық және халықаралық тәжірибе» жобасы бойынша Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің ғылым комитеті қаржыландырған 2024-2026 жж. арналған ғылыми және ғылыми-техникалық бағдарламаларды қаржыландыру шеңберінде дайындалған.

The paper reviews modern technological solutions based on big data and artificial intelligence for ensuring food safety and traceability, and analyzes the legal frameworks governing their application in Kazakhstan, the Eurasian Economic Union, and the European Union. The study employs a narrative review of regulatory acts, international standards, and academic publications focusing on the integration of digital technologies into HACCP systems, official control, risk management, data protection, algorithmic transparency, and cyber resilience. It is demonstrated that combining ISO 22000 and ISO 22005 with the GS1 EPCIS event model, IoT sensors, and machine learning algorithms enables faster hazard identification, targeted product recalls, and improved evidentiary reliability in audits, provided compliance with GDPR, the EU AI Act, NIS2, the Transparency Regulation, and national data protection laws. A “compliance by design” roadmap is proposed to integrate technological and legal solutions for sustainable food safety improvement. The scientific article was prepared within the framework of funding for scientific and (or) scientific and technical programs for 2024-2026, aimed at the implementation of the IRN project AP23489796 "Problems of regulating the legal regime of big data: domestic and international experience", funded by the Science Committee of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan.

The paper reviews modern technological solutions based on big data and artificial intelligence for ensuring food safety and traceability, and analyzes the legal frameworks governing their application in Kazakhstan, the Eurasian Economic Union, and the European Union. The study employs a narrative review of regulatory acts, international standards, and academic publications focusing on the integration of digital technologies into HACCP systems, official control, risk management, data protection, algorithmic transparency, and cyber resilience. It is demonstrated that combining ISO 22000 and ISO 22005 with the GS1 EPCIS event model, IoT sensors, and machine learning algorithms enables faster hazard identification, targeted product recalls, and improved evidentiary reliability in audits, provided compliance with GDPR, the EU AI Act, NIS2, the Transparency Regulation, and national data protection laws. A “compliance by design” roadmap is proposed to integrate technological and legal solutions for sustainable food safety improvement. The scientific article was prepared within the framework of funding for scientific and (or) scientific and technical programs for 2024-2026, aimed at the implementation of the IRN project AP23489796 "Problems of regulating the legal regime of big data: domestic and international experience", funded by the Science Committee of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan.