Введение
Развитие ИИ стало неотъемлемой частью жизни современного человека, что позитивно проявляется во многих сферах жизнедеятельности. Так, благодаря ИИ стала возможной автоматизация решения ряда рутинных задач на производстве и, как результат, высвобождение человеческих ресурсов; более точная диагностика заболеваний и, вследствие этого, ранняя постановка диагноза в здравоохранении; разработка персонализированных образовательных траекторий, что способствует повышению качества обучения, и т. д.
Согласно Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденной Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (ред. 15.02.2024 г. №124) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», под искусственным интеллектом понимается «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе то, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений»[1].
Использование ИИ в юриспруденции представляет собой революционный сдвиг, обещающий трансформировать методы исследования, анализа и принятия решений в правовой сфере. Эта область, в силу своей сложности, объемности и необходимости учитывать множество переменных, идеально подходит для применения передовых алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных и прогнозирования.
Одним из перспективных направлений является использование ИИ в уголовном процессе и криминалистике для сбора и оценки доказательств в рамках расследования преступлений и прогнозирования исхода по конкретному уголовному делу и в профилактических целях в целом.
Основная часть
Использование ИИ в процессе доказывания по уголовному делу представляет собой сложную и многогранную проблему, сочетающую в себе как огромный потенциал, так и серьезные вызовы. С одной стороны, ИИ способен значительно повысить эффективность и точность расследования преступлений, автоматизируя анализ больших объемов данных, выявляя скрытые закономерности и устанавливая связи, которые могут быть упущены человеком. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа свидетельских показаний, идентификации подозреваемых по фото- и видеоматериалам, прогнозирования вероятных мест совершения преступлений и даже для оценки рисков повторного совершения преступлений. Однако с другой стороны, применение ИИ в уголовном процессе поднимает ряд серьезных вопросов, касающихся соблюдения прав человека, обеспечения прозрачности и справедливости судебного разбирательства. Возникают опасения относительно возможности предвзятости алгоритмов, ошибок в анализе данных и злоупотреблений со стороны правоохранительных органов. Не менее важным является вопрос об ответственности за ошибки, допущенные ИИ, и о том, как обеспечить возможность обжалования решений, принятых на основе анализа, проведенного искусственным интеллектом. Дальнейшее развитие и внедрение ИИ в уголовное судопроизводство требует тщательной проработки правовых и этических аспектов, разработки четких регулирующих норм и механизмов контроля, а также обеспечения достаточной квалификации специалистов, работающих с ИИ.
Каковы же положительные и отрицательные моменты использования ИИ в доказывании по уголовным делам?
Как известно, ИИ позволяет проводить анализ больших объемов информации (данных) за короткий промежуток времени, в частности, аудио-, видеозаписи, данные из социальных сетей, голосовые сообщения, движение денежных средств, текстовую информацию, выявляя скрытые закономерности, которые человеческий мозг не всегда способен «увидеть».
Еще одно важное направление применения ИИ – распознавание лиц по фото- и видеоизображениям, расшифровка содержания аудиозаписей, разработка критериев экспертной оценки, что, несомненно, высвобождает время субъекту доказывания.
Одним из обстоятельств, подлежащих доказыванию, является установление причин и условий, способствовавших совершению преступления (ч. 2 ст. 73 УПК РФ). Кроме этого, согласно ч. 2 ст. 158 УПК РФ, установив в ходе досудебного производства по уголовному делу обстоятельства, способствовавшие совершению преступления, дознаватель, руководитель следственного органа, следователь вправе внести в соответствующую организацию или соответствующему должностному лицу представление о принятии мер по устранению указанных обстоятельств или других нарушений закона.
Исходя из этого посыла, немаловажное значение имеет прогнозирование преступности. Соответственно, ИИ может использоваться для анализа данных о преступности, выявления тенденций и прогнозирования вероятности совершения преступлений в определенных районах (местах) или в определенные периоды времени. Это может помочь в распределении ресурсов и принятии профилактических мер.
Кроме этого, ИИ может помочь решать более частные задачи в процессе расследования, такие как: распознавание и анализ изображений и видео для идентификации объектов, людей; выявления подозрительных действий и признаков, а также для создания 3D-моделей мест происшествий; анализ почерка и речи для установления личности автора, выявления лжи и других признаков, связанных с преступной деятельностью.
Наряду с очевидными плюсами использования ИИ в уголовном процессе существуют определенные риски.
Необходимо учитывать тот факт, что алгоритмы ИИ обучаются на данных, которые вносит конкретный специалист (группа специалистов) исходя из поставленных перед ними задач, и если эти данные не объективны (например, отражают дискриминацию в правоохранительной системе по какому-либо признаку), то это может привести к несправедливому обвинению или осуждению определенных лиц и лиц из определенных групп населения.
Не всегда алгоритмы ИИ понятны человеческому мозгу и объяснимы логически. Это зависит от качества данных, на которых строится обучение ИИ: некорректные, неполные или сфальсифицированные данные могут привести к ошибочным результатам. Кроме того, использование ИИ требует доступа к большому объему конфиденциальной информации, что требует разработки механизмов защиты персональных данных и ограничения доступа к ним.
Кроме этого, возникают сложные юридические вопросы, связанные с допустимостью использования доказательств, полученных с помощью ИИ, а также ответственностью за ошибки и предвзятости ИИ. Не менее важными и острыми встают вопросы этических рамок для использования ИИ в уголовном процессе.
Еще одной проблемой эффективного использования ИИ в уголовном процессе является недостаточная подготовка квалифицированных специалистов, которые бы понимали принципы работы ИИ, умели бы анализировать результаты его работы и оценивать их достоверность. Мы полагаем, что эта проблема аналогична проблеме подготовке специалистов-полиграфологов, когда от составленного теста и интерпретации результатов зависит раскрытие преступления.
Надо отметить, что по результатам использования ИИ велик риск манипулирования доказательствами, например, для создания фейковых видео или аудиозаписей (так называемые следственные хитрости), или для искажения результатов анализа данных. Кстати, это может быть продиктовано ложно понятыми целями служебной деятельности по раскрытию и расследованию преступлений – повышение процента раскрытия.
И, конечно, это снижение роли человеческого фактора, когда чрезмерное полагание на ИИ может привести к снижению роли критического мышления, интуиции и опыта человека, что может негативно сказаться на качестве расследования и судебного разбирательства.
В качестве примера можно привести случай, связанный с ложным обвинением ученого А. Цветкова в совершении убийства. 16.02.2023 года он был задержан в аэропорту Домодедово. Причиной задержания стало совпадение его лица на 55 % с составленным в 2003 году фотороботом потенциального преступника в совершении убийства[2]. Несмотря на то что прямых доказательств у следствия не было, а у А. Цветкова было алиби (в момент совершения преступления он находился в рабочей командировке и совместно с другими учеными изучал водоемы в
Подобный случай имел место в 2021 году в США с Майклом Уильямсом, 65-летним пенсионером из Чикаго, которого обвинили в убийстве из-за ошибки искусственного интеллекта. Полиция использовала систему ShotSpotter, которая с помощью тысяч микрофонов по всему городу вычисляла, где находился преступник, если происходила стрельба. Майкл Уильямс в это время подвозил соседа во время уличных беспорядков, а через месяц его арестовали в результате неправильной интерпретации результатов ИИ. На решение об аресте М. Уильямса также повлияло его прошлое – он в молодости привлекался к ответственности за убийство, грабеж и стрельбу из огнестрельного оружия[3].
Искусственный интеллект применяется во многих странах. Так, в США он используется для прогнозирования преступности, анализа данных с камер видеонаблюдения, распознавания лиц, анализа данных в социальных сетях, а также для помощи в принятии решений по освобождению под залог и назначению наказаний. Правоохранительные органы Великобритании применяют ИИ для анализа видеозаписей, поиска подозреваемых, анализа данных о преступности, а также для борьбы с киберпреступностью. Наиболее широко ИИ используется в Китае для распознавания лиц, анализа данных о преступности, мониторинга социальных сетей и для других целей, связанных с обеспечением общественной безопасности и контролем над населением.
В качестве примера использования ИИ в России можно привести системы видеонаблюдения «Безопасный город» для распознавания лиц; медиа-анализ, социальная аналитика, веб-аналитика, анализ социальных сетей и т. п.
Несомненно, использование ИИ в процессе доказывания по уголовным делам могло бы рационализировать этот процесс и повысить тем самым объективность и эффективность осуществления правосудия. Однако это требует разработки четких юридических и этических критериев, обеспечивающих при использовании ИИ соблюдение прав и свобод участников уголовного судопроизводства. Но в любом случае ИИ является лишь вспомогательным средством для субъекта расследования и доказывания, главной характеристикой которых является, все же, интеллект и опыт.
Этический аспект использования ИИ в процессе доказывания по уголовным делам является особенно важным вопросом, который требует более тщательного рассмотрения. ИИ, обладая огромным потенциалом для повышения эффективности расследования, одновременно создает значительные этические проблемы, которые необходимо решать для обеспечения справедливости, беспристрастности и защиты прав человека.
Как мы уже отмечали ранее, алгоритмы ИИ обучаются на конкретных данных. Важно, чтобы эти данные были свободны от сведений дискриминационного характера по любому признаку – расовому, гендерному, социально-экономическому и другим, поскольку это противоречило бы принципу, заложенному в Конституции РФ (ст. 19), – равенство перед законом, и могло бы привести к несправедливым или даже ошибочным решениям. Для исключения подобных проявлений потребуется использование разнообразных и репрезентативных наборов данных для обучения, а также регулярный мониторинг алгоритмов для выявления и устранения этих недостатков.
Используемые алгоритмы ИИ должны быть прозрачны и понятны участникам уголовного процесса, поскольку это позволит понять, на каких основаниях ИИ пришел к тому или иному выводу, насколько эти выводы обоснованны, можно ли эти выводы проверить другими методами на достоверность. Как известно, достоверность доказательств и всего расследования тесно связана с принципом справедливости. Соответственно, нарушение принципа справедливости, невозможность эффективного оспаривания решений, принятых на основе ИИ, повлечет снижение доверия к органам расследования и системе правосудия в целом.
Эти проблемы могут быть решены путем использования объяснимых методов ИИ, которые позволяли бы понять логику принятия решений, инструментов, которые можно было бы визуализировать и интерпретировать результаты работы ИИ.
Залогом объективности выводов, принятых на основе использования ИИ, явилась бы возможность оспаривания использования систем, алгоритмов и достоверность полученных результатов сторонами в процессе.
Одной из ключевых этических проблем является защита персональных данных, поскольку ИИ часто требует доступа к большому объему личной информации, включая данные с камер видеонаблюдения, социальные сети, переписку и финансовые транзакции. Неправомерный доступ к этим данным или их ненадлежащее использование может нарушить базовые конституционные права граждан.
Решение этой проблемы возможно, с одной стороны, только на основе строгого соблюдения законодательства о защите персональных данных; ограничения доступа к данным; использования методов анонимизации и деидентификации данных о личности, а также в определенных случаях получения согласия на использование данных. С другой стороны, должна быть определена персональная ответственность за совершение ошибки, допущенной при использовании результатов ИИ. Однако проблема еще и в том, что сложно определить, кто должен отвечать за допущенную ошибку: разработчик алгоритма, поставщик данных, оператор системы, следователь.
Поэтому необходима разработка четких юридических рамок, определяющих ответственность за решения, принимаемые ИИ, создание механизмов для расследования ошибок ИИ и определение прав и обязанностей всех участников процесса создания и использования ИИ и его результатов.
В процессе расследования у отдельных сотрудников велик соблазн во что бы то ни стало раскрыть преступление, для этого могут использоваться так называемые «следственные (тактические) хитрости» в целях создания определенных иллюзий и введения в заблуждение подозреваемых и обвиняемых. Для дезинформации и манипулирования могут использоваться возможности ИИ по созданию фейковых видео, аудиозаписей, поддельных документов. В советский период «следственные хитрости» были вполне допустимы. Примерно с 60-х годов прошлого столетия по этому поводу продолжается дискуссия по вопросу, что есть прямой обман, а что – создание условий, когда бы допрашиваемое лицо неправильно оценивало сложившуюся следственную ситуацию.
Соответственно, ИИ может использоваться для создания и распространения дезинформации (дипфейков) на очень высоком уровне, что может повлиять на ход расследования и судебного разбирательства. В этом плане мы солидарны с М. С. Спиридоновым, который еще в 2023 году прогнозировал, что с развитием ИИ его доступность и, соответственно, широта использования в криминальной сфере будут только увеличиваться. Тогда он писал, что «легко можно представить себе использование дипфейка в банковском или страховом мошенничестве, а также в других подобных преступлениях» [1]. И вот в 2025 году Россию буквально захлестнуло удаленное мошенничество, в том числе с использованием дипфейков. При этом гарантий нет, что правоохранительные органы тоже не воспользуются созданием дипфейков в целях «раскрытия преступления». Очень показателен пример из прошлого по созданию фейковой информации об убийстве.
Так, 29.09.2000 года в Москве сотрудниками правоохранительных органов в целях ареста криминального авторитета Анатолия Быкова было инсценировано убийство красноярского преступного авторитета Вилора Струганова (Паши Цветомузыки) и его охранника. Репортаж с выносом тел получил широкую огласку. По подозрению в совершении этого преступления был задержан А. Быков, ему было предъявлено обвинение и в итоге назначено наказание в виде лишения свободы[4]. Такая практика не единична и всегда вызывает вопрос о допустимости ее применения.
Для того чтобы исключить использование фейковой информации, искаженных фактов, необходима разработка методов для обнаружения и верификации поддельных данных, обучение работников правоохранительных органов новым методам анализа данных, а также введение строгих процессуальных правил для использования доказательств, полученных с помощью ИИ.
Вместе с тем существует риск неконтролируемого использования ИИ, что может привести к тому, что решения в уголовных делах будут основываться в большей степени на алгоритмах, а не на человеческом суждении, и в итоге нарушать принципы справедливости и беспристрастности. Для того чтобы этого избежать, необходима неотвратимая персональная ответственность следователя за результаты расследования и реальная совокупность собранных доказательств по делу.
Как мы уже отмечали выше, использование ИИ для прогнозирования преступлений может привести к необоснованному подозрению или уголовному преследованию невиновных лиц, что противоречит конституционному принципу презумпции невиновности, закрепленному в ст. 49 Конституции РФ. Здесь важно соблюсти баланс использования результатов ИИ и реально установленных фактов для принятия процессуального решения. Иными словами, важно, чтобы результаты работы ИИ не использовались в качестве единственного основания для принятия решений, и, кроме того, процент достоверности результатов, полученных с помощью ИИ, должен быть достаточно высок (полагаем, не менее 80 %).
В качестве дополнительного средства соблюдения этических принципов использования ИИ в процессе доказывания по уголовному делу, на наш взгляд, явилась бы разработка кодекса этики применения ИИ, который бы не подменял собой уголовно-процессуальное законодательство, но дополнял бы его и разъяснял рамки дозволенного и механизмы надзора и контроля.
Процессуальные аспекты использования ИИ в ходе доказывания по уголовным делам обусловлены тем фактом, что это порождает множество проблем, которые требуют детального изучения и выработки решений для обеспечения законности, справедливости и эффективности уголовного судопроизводства.
Краеугольной процессуальной проблемой является допустимость доказательств, полученных с использованием ИИ. Может ли являться информация, полученная с использованием ИИ, допустимым доказательством для уголовного преследования лица и вынесения справедливого решения в суде? Ответ связан с вопросами достоверности, надежности и, как уже отмечалось, предвзятостью алгоритмов ИИ.
На достоверность результатов использования ИИ в первую очередь влияет совершенство алгоритмов, их логики, обучения и валидации, а также качество вводных данных на предмет полноты и точности.
Любой результат, полученный с использованием ИИ, равно как и любое доказательство, должен пройти проверку с другими доказательствами, полученными традиционными методами, для подтверждения их соответствия.
Возникает закономерный вопрос: должно ли отражаться в материалах дела использование ИИ, и если да, то каким образом? А из этого вытекает проблема права стороны защиты на ознакомление с результатами ИИ.
Мы полагаем, что использование ИИ для прогнозирования поведения лиц, выработки стратегии при проведении следственных действий, а также в целях установления личности и розыска вероятного преступника не подлежит специальной фиксации в рамках уголовного дела. На наш взгляд, достаточно ограничиться справочной информацией лица (отдела) в виде рапорта, справки, где будет указано, какое ИИ было применено и какие результаты были достигнуты.
А вот использование алгоритмов ИИ при производстве экспертиз, без сомнения, является частью исследования и поэтому подлежит подробному описанию в экспертном заключении.
На этапе внедрения ИИ в процесс доказывания необходимо разработать положения в уголовно-процессуальном законодательстве, регулирующие использование ИИ, а также необходимы прецеденты, определяющие допустимость и порядок использования ИИ в уголовном процессе, т. е. нужна определенная наработка опыта в целях выявления закономерностей и эффективности для совершенствования законодательства. Примечателен случай, когда был обжалован приговор судьи Ейского городского суда на том основании, что при его подготовке был использован ИИ, а его применение не регламентировано УПК РФ. Апелляционная инстанция Краснодарского краевого суда приговор оставила в силе, указав, что судебный акт «изложен в ясных и понятных выражениях», а «выбранная судом стилистика изложения определенных умозаключений не влияет на законность принятого судом решения, не противоречит нормам УПК». В этом плане интересна позиция самого защитника А. Аванесяна, обжаловавшего приговор. Он пояснил: «Я, пожалуй, даже сторонник того, чтобы приговоры писали нейросети, потому что в таком случае, они не смогут уклоняться от оценки всех доказательств, принимать недопустимые доказательства, закрывать глаза на явные нестыковки и противоречия в деле, отмахиваться от показаний свидетелей, заключений экспертов и прочего. ИИ не смог бы это делать, а человек может. Но тогда нейросеть должна писать приговор от начала и до конца, чтобы у человека не было возможности изымать оттуда объективные «неудобные» куски»[5].
Касаясь криминалистических аспектов использования ИИ, следует отметить, что они охватывают широкий спектр задач, начиная от анализа данных до распознавания лиц и прогнозирования преступности.
Основные направления использования ИИ в криминалистике:
1. Автоматизация поиска, извлечения, анализа и интерпретация данных с различных цифровых устройств (компьютеров, смартфонов, серверов, облачных хранилищ), а также данных из социальных сетей, электронной почты, мессенджеров и т. д. Выявление скрытых связей, закономерностей и противоречий в огромных массивах данных, что позволяет обнаруживать улики, схемы преступлений и связи между подозреваемыми лицами.
2. Классификация и распознавание изображений, видео, аудиофайлов, а также определение языковых стилей, выявление спама, фишинга, вредоносного ПО. Выявление цифровых следов: анализ метаданных, журналов событий, истории посещений веб-сайтов, чтобы установить обстоятельства преступления и найти доказательства причастности лица к преступному событию.
Идентификация лиц на видеозаписях, фотографиях, в базах данных, а также идентификация людей по другим биометрическим данным (отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза, голос и т. д.) в настоящее время активно и повсеместно используется. Биометрическая система распознавания лиц «Визирь» как успешный метод зарекомендовала себя в 2020 году на Сахалине в условиях пандемии коронавируса, которая входила в аппаратно-программный комплекс «Безопасный город». За первые дни работы система выявила в островном регионе более 20 нарушителей карантина[6]. Но, как мы уже отмечали выше, важен высокий процент совпадений, чтобы исключить ошибки.
Перспективным направлением в использовании ИИ для выявления информации, имеющей отношение к преступлению, мы считаем анализ аудиозаписей, расшифровок текста, переписок, электронных писем, сообщений в социальных сетях.
С одной стороны, это распознавание речи, ее преобразование в текст с автоматическим анализом для выявления ключевых слов, фраз, эмоций, установления авторства и контекста. Кроме этого, полагаем, использование ИИ может дать положительный эффект при производстве бесед и допросов в целях выявления признаков лжи (например, по изменениям в интонации, стилю изложения, выбору слов). Это будет примерным аналогом полиграфа.
3. Использование ИИ применимо и при производстве отдельных следственных действий и, в первую очередь, при осмотре мест происшествий, допросах и экспертизах.
По результатам осмотров мест происшествий возможны воссоздание картины преступления, анализ следов, траекторий, моделирование событий, оценка вероятности определенных сценариев. В настоящее время успешно используются программы для создания планов и схем мест происшествий, такие, например, как «Конструктор мест происшествий».
Также важен анализ данных о преступлениях в конкретных местах для оптимизации патрулирования, расстановки сил для осуществления профилактических мероприятий.
Использование ИИ в процессе допроса по уголовным делам – область, вызывающая одновременно интерес и серьезные этические вопросы. В настоящее время применение ИИ в этой сфере ограничено, но его потенциал для будущего значителен.
Сейчас ИИ в допросах используется в основном для анализа невербального поведения. Системы анализируют видеозаписи допросов, оценивая мимику, жесты, тон голоса, позу тела и другие невербальные признаки с целью выявления признаков лжи, стресса, скрытности.
Вместе с тем эффективность таких систем ставится под сомнение из-за отсутствия однозначной связи между невербальными признаками и ложью. Устройства лишь фиксируют физиологические реакции человека на допросе, а интерпретацией этих реакций, в конечном счете, занимается человек.
Допустимость результатов анализа невербального поведения в качестве доказательства в настоящее время вызывает определенные сомнения и споры у практиков и теоретиков.
Будущее использования ИИ в допросах может быть более масштабным, но требует, как мы уже отмечали, решения многих этических, юридических и технических проблем. Это развитие технологий – алгоритмов анализа физиологических реакций организма человека, использование чат-ботов, способных формулировать и задавать вопросы исходя из имеющейся и полученной в ходе допроса информации, анализировать ответы и адаптировать стратегию допроса в режиме реального времени.
Отдельные авторы предлагают использование чат-ботов для допросов потерпевших, поскольку это снижает напряженность у допрашиваемого лица. Сам чат-бот должен выглядеть как полицейский, при этом желательно имитировать расовое, этническое и культурное сходство с потерпевшим [2].
Думается, что для эффективного допроса и получения полной картины обстоятельств совершения преступления должна быть предусмотрена интеграция ИИ с другими системами, например, базами данных, системами распознавания лиц, системами анализа социальных сетей.
Кроме этого, требуется подготовка пользователей этими системами – следователей. Для этого требуется разработка симуляторов, использующих ИИ, для создания реалистичных сценариев допросов, а также повышение квалификации следователей, совершенствование навыков ведения допроса.
При проведении экспертизы ИИ позволит автоматизировать многие процессы, например исследование подписей, почерка, оружия, отпечатков. В настоящее время уже используется автоматизированная дактилоскопическая информационная система (АДИС) «Папилон», позволяющая произвести сравнение следов с базой данных в целях предварительного установления личности.
4. Возможности ИИ могут быть применимы и в профилактических целях, например, для прогнозирования будущих преступлений, определения мест, где они могут произойти, и выявления лиц, которые могут быть вовлечены в преступную деятельность. В свое время этой проблеме была посвящена часть диссертационного исследования Космодемьянской Е. Е. «Повышение эффективности поиска лиц, совершивших корыстные, корыстно-насильственные преступления» в 2000 году, где рассматривался вопрос об «очагах преступления», анализе их «дрейфа» и использования этих данных как в поисковых целях, так и в профилактических [3, с. 433–439].
Технические сторона использования ИИ в процессе доказывания в уголовном процессе охватывает широкий спектр вопросов, связанных с разработкой, внедрением, использованием и обслуживанием программного и аппаратного обеспечения, а также обеспечением его работоспособности, безопасности и соответствия требованиям закона. Основные технические аспекты касаются программного обеспечения; сбора и хранения данных; оборудования для обработки и вычисления; интеграции с существующими системами; безопасности и защиты данных.
В части программного обеспечения следует отметить, что, во-первых, это выбор подходящего типа алгоритма ИИ для конкретной задачи (например, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, экспертные системы), который зависит от характера данных, требуемой точности, сложности задачи и доступных ресурсов. Во-вторых, процесс обучения алгоритмов ИИ строится на исторических данных (обучающем наборе), тестировании на проверочном наборе и настройке для достижения требуемой точности и надежности. В-третьих, необходим выбор архитектуры нейронных сетей для анализа изображений, видео, текста и других типов данных. В-четвертых, требуется подготовка данных: очистка, предобработка и разметка данных для обучения алгоритмов. Качество данных напрямую влияет на производительность и точность алгоритма.
В-пятых, необходима настройка параметров алгоритмов для достижения наилучших результатов. В-шестых, выбранные алгоритмы должны позволять объяснить логику принятия решений (например, деревья решений), или должны быть разработаны инструменты для интерпретации результатов работы «черных ящиков».
Также большой проблемой, по нашему мнению, является сбор данных из различных источников, включая камеры видеонаблюдения, социальные сети, мобильные устройства, электронную почту, финансовые транзакции и др., и их преобразование в формат, пригодный для анализа алгоритмами ИИ. Кроме этого, требуется выбор системы хранения данных (например облачные хранилища, локальные серверы, базы данных) с учетом требований к безопасности, доступности.
Немаловажными являются и вопросы безопасного доступа и сохранения целостности данных, защита от киберугроз, таких как вирусы, вредоносное ПО, хакерские атаки и прочее.
Выводы и заключение
Мы полагаем, что использование ИИ в процессе доказывания по уголовному делу обладает огромным потенциалом для повышения эффективности и объективности правосудия. Однако необходимо тщательно учитывать связанные с этим риски, разработать четкие юридические и этические рамки, а также обеспечить достаточную квалификацию специалистов. Только при соблюдении этих условий ИИ может стать ценным инструментом в борьбе с преступностью, не нарушая при этом права и свободы граждан. Важно помнить, что ИИ должен быть вспомогательным инструментом, а не заменой для человеческого интеллекта и опыта. Конечная ответственность за принятие решений всегда должна оставаться за человеком – следователем или судьей.
[1] Электронный ресурс: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=471786&ysclid=mgrea3rtl8512221375 (дата обращения 24.10.2025).
[2] Электронный ресурс: https://www.gazeta.ru/social/news/2023/12/11/21903061.shtml (дата обращения 22.10.2025).
[3] Электронный ресурс: https://www.theregister.com/2021/08/22/in_brief_ai/ дата обращения 22.10.2025).
[4] Электронный ресурс: https://www.kommersant.ru/doc/2713132?ysclid=mgrejfd5p7187845000 (дата обращения 21.10.2025)
[5] Электронный ресурс: https://www.kommersant.ru/doc/8120207?tg (дата обращения 20.10.2025)
[6] Электронный ресурс: https://sakhalinmedia.ru/news/929672/ (дата обращения 19.10.2025).
