CC BY
19NATURAL SCIENCES
COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS
Научная статья УДК 34.342.9
https://doi.org/10.24412/2687-0185-2022-2-79-81 NIION: 2007-0083-2/22-113 MOSURED: 77/27-005-2022-02-312
Актуальные вопросы предупреждения преступности посредством использования искусственного интеллекта
Елена Николаевна Ярмонова1, Ирина Алексеевна Муклецова2
1 2 Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, Москва, Россия,
1 yarelenan@yandex.ru
2 mukletsova.ira@mail.ru
Аннотация. Исследуются перспективы и проблемы применения искусственного интеллекта органами внутренних дел в целях снижения уровня преступности.
Ключевые слова: искусственный интеллект, преступность, предотвращение, информационно-телекоммуникационные технологии
Для цитирования: Ярмонова Е. Н., Муклецова И. А. Актуальные вопросы предупреждения преступности посредством использования искусственного интеллекта // Криминологический журнал. 2022. № 2. С. 79-81. https://doi. 0^/10.24412/2687-0185-2022-2-79-81.
Original article
Current issues of crime prevention through the use of artificial intelligence
Elena N. Yarmonova1, Irina A. Mukletsova2
1 2 Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after VYa. Kikot', Moscow, Russia
1 yarelenan@yandex.ru
2 mukletsova.ira@mail.ru
Abstract. This article examines the prospects and problems of the use of artificial intelligence by law enforcement agencies in order to reduce crime.
Keywords: artificial intelligence, crime, prevention, information and telecommunication technologies For citation: Yarmonova E. N., Mukletsova I. A. Current issues of crime prevention through the use of artificial intelligence // Criminological journal. 2022. (2):79-81. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2687-0185-2022-2-79-81.
Предупреждение преступности представляет собой совокупность способов и методов, осуществляемых государственными органами и общественными организациями, цель которых направлена на выявление причин и условий совершения преступлений, нейтрализацию детерминантов преступности и формирование законопослушного поведения у граждан.
Для того чтобы добиться значительного результата снижение уровня преступности, необходимо принимать меры по предупреждению преступных деяний, а именно воздействовать на ее причины, своевременно выявлять лиц, которые склонны к совершению преступления и, соответственно, оказывать меры предупредительного исправительного воздействия на данную категорию лиц.
Безусловно, XXI век — это век информационно-телекоммуникационных технологий, что обуславливает возникновение новых факторов, оказывающих негатив-
ное влияние на криминогенную ситуацию в стране. В частности, появились правонарушения, совершаемые с использованием компьютерных технологий. Их количество продолжает расти, методы их совершения постоянно меняются для обхода законодательства. Так, официальным данным, предоставленным МВД России за январь-июнь 2021 года, рост 1Т-преступности увеличился на 23 процента [3].
Новые виды правонарушений с использованием информационно-телекоммуникационных технологий определяет выбор способов предупреждения преступности, одним из которых является использование искусственного интеллекта. Информационные системы самостоятельно формируют правила и находят решение на основе анализа зависимостей, используя исходные наборы данных (без предварительного составления человеком перечня возможных решений) [2].
© Ярмонова Е. Н., Муклецова И. А., 2022
_ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ_
КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ И ИНФОРМАТИКА
На использование искусственного интеллекта в деятельности органов внутренних дел возлагаются большие надежды, так как его применение уже на сегодняшний день позволяет облегчить работу сотрудникам полиции. С помощью искусственного интеллекта можно совершать различные операции по выявлению лиц, подозреваемых в совершении преступления, отслеживать показатели, способствующие росту преступности, проводить анализ оперативной обстановки, определять уровень виктимности, прогнозировать совершения преступления и многое другое.
Использование искусственного интеллекта органами внутренних дел чаще всего происходит в системах видеонаблюдения, в предиктивной аналитике.
Потребность в использовании искусственного интеллекта правоохранительными органами является объективно существующей, поскольку увеличиваются объемы информации, которые сотрудникам органов внутренних дел необходимо обрабатывать ежедневно, что людям без применения современных технологий не по силам. В особенности это относится к сбору и анализу статистической отчетности, поиску необходимых сведений, выявлению совпадений. Специалисты в области исследования компьютерных технологий признают, что искусственный интеллект в некоторых областях начинает побеждать человека. В частности, проект DeepMind компании Google и Оксфордского университета применил глубокое обучение к набору данных программ BBC для создания системы чтения по губам и превзошел профессионального лип-ридера; в мае 2021 года компьютер с искусственным интеллектом под названием «Доктор Филл» обыграл около 1300 человек в ежегодном Американском турнире по кроссвордам, набрав наивысший балл [6].
К примеру, в нашей стране компания «NTechLab» занимается разработками в области нейронных сетей. Основная концепция их программы заключается в идентификации лица на фото или видео, затем строится биометрический шаблон и происходит сравнение с другими лицами, которые находятся в базе данных.
Данная компания непосредственно помогает правоохранительным органам в содействии раскрытия преступления, так в 2018 году в России система «FindFace» на Чемпионате Мира по футболу поспособствовала задержать более 180 правонарушителей. Таким образом, сотрудник полиции имеет возможность загрузить фотографию правонарушителя в базу данных, а система способствует идентификации личности, а также может определить его место проживания. В настоящее время, такие программы установлены в Москве, Рязани, Татарстане и Санкт-Петербурге [4].
На данный период, в нашей стране направлены усилия по совершенствованию искусственного интеллекта. Например, МВД России предлагает внедрить нейросети для осуществления розыска серийных убийц и формирования «фотороботов».
Суть данной идеи, заключается в том, что в дальнейшем нейросети будут способствовать расследованию
серийных преступлений и составлению фоторобота по ДНК преступника. Чтобы окончательно реализовать данную идею, необходимо в базу данных добавить геномные данные, но прежде всего сформировать нормативно-правовую основу ее использования. Результатом такой работы с искусственным интеллектом будет являться автоматический анализ описания признаков серийных преступлений, а также создание программного обеспечения, который позволит узнавать анатомические данные преступников [5].
Другим примером профилактики правонарушений при помощи информационно-коммуникационных технологий является создание специальных программ — ботов. В частности, они применяются, при профилактике фишинга — одного из самых распространенных правонарушений, совершаемых с использованием компьютерных технологий. Цель данного преступления заключается в получении конфиденциальной информации посредством массовой рассылки от имени различных компаний. Для предотвращения такого рода преступлений в киберпространстве невозможно обойтись без помощи искусственного интеллекта.
Развитие и применение технологий искусственного интеллекта происходит не равномерно в регионах нашей страны. Пилотные проекты вводятся прежде всего в городах — мегаполисах. Это связано с развитостью инфраструктуры, уровнем финансирования, повышенной потребностью некоторых регионов в применении подобных технологий, различие в методической и кадровой обеспеченности и с другими факторами. Например, принят Федеральный закон от 24 апреля 2020 года № 123-Ф3 «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации — городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» [1].
На сегодняшний день для полномасштабного внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность органов внутренних дел требуется создание для правоохранительных органов единой концепции стратегического развития этой сферы, которая будет представлять собой основу для разработки целевой программы, а также позволит выявить проблемы правового регулирования применения искусственного интеллекта и пути его совершенствования.
Подводя итог следует отметит основные направления в области развития предупреждения преступности посредством искусственного интеллекта. Во-первых, для того чтобы повысить уровень эффективности противодействия преступности необходимо внедрять новые технологии на основе анализа опыта применения во всех сферах жизни общества. Во-вторых, необходимо повышать уровень квалификации сотрудников правоохранительных органов в сфере предупреждения преступности с использованием искусственного интеллекта. В-третьих, законодательная база, регламентирующая
80
Криминологический журнал
№ 2/2022
NATURAL SCIENCES
COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS
общественные отношения по использованию искусственного интеллекта, подлежит доработки с учетом развития технологий и расширения возможностей их использования.
Библиографический список
1. Федеральный закон от 24 апреля 2020 года № 123-Ф3 «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации — городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» // СПС «Консультант- Плюс».
2. Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») // СПС «КонсультантПлюс».
3. Официальный сайт МВД России [Электронный ресурс]. URL: https://xn--b1aew.xn--p1ai/reports/it em/25094008/?ysclid=l22xcuknz3.
4. Какие технологии помогают ловить преступников и предотвращать преступления [Электронный ресурс].URL: https://vc.ru/ services/83472-kakie-tehnologii-pomogayut-lovit-prestupnikov-i-predotvrashchat-prestupleniya.
5. МВД России внедрит нейросети для поиска серийных убийц и создания «фотороботов» [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/ technology_and_media/16/11/2020/5fae6ad49a7947 0ca94aff66.
6. Официальный сайт ФГУП «ГРЧЦ» [Электрон-
ный ресурс]. URL: https://rdc.grfc.ru/2021/11/ artificial-intelligence-market-analysis.
Bibliographic list
1. Federal Law No. 123-FZ dated April 24, 2020 "On conducting an experiment on the established regulation of environmental impact for the development and implementation of artificial intelligence technologies in the constituent entity of the Russian Federation — the federal city of Moscow and introducing amendments to Articles 6 and 10". Federal Law "On Data Protection" // ATP "Consultant Plus".
2. Decree of the President of the Russian Federation dated October 10, 2019 No. 490 "On the development of artificial intelligence in the Russian Federation" (together with the "National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the Period until 2030") // SPS ConsultantPlus.
3. Official website of the Ministry of Internal Affairs of Russia [Electronic resource]. URL:https:// xn--b1aew.xn--p1ai/reports/item/25094008/ ?ysclid=l22xcuknz3.
4. What technologies help to catch criminals and prevent crimes [Electronic resource]. URL: https:// vc.ru/services/83472-kakie-tehnologii-pomogayut-lovit-prestupnikov-i-predotvrashchat-prestupleniya.
5. The Ministry of Internal Affairs of Russia will introduce neural networks to search for serial killers and create "identikit images"[Electronic resource]. URL: https://rdc.grfc.ru/2021/11/artificial-intelligence-market-analysis.
6. Official website of the Federal State Unitary Enterprise "GRChTs" [Electronic resource]. URL: https://rdc.grfc.ru/2021/11/artificial-intelligence-market-analysis.
Информация об авторах
Ярмонова Е. Н. — доцент кафедры административной деятельности в ОВД Московского университета МВД России им. В. Я. Кикотя, кандидат юридических наук;
Муклецова И. А. — курсант Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя.
Information about the authors Yarmonova E. N. — Associate Professor of the Department of Administrative Activities in the Department of Internal Affairs of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after VYa. Kikot, Candidate of Law; Mukletsova I. A. — Cadet of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot'.
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию 11.04.2022; одобрена после рецензирования 20.04.2022; принята к публикации 20.05.2022.
The article was submitted 11.04.2022; approved after reviewing 20.04.2022; accepted for publication 20.05.2022.
