CC BY
116
ЭКОНОМИКА ECONOMICS
Научная статья УДК 343.982
https://doi.org/10.24158/tipor.2023.10.33
Криминалистические аспекты использования искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений
Анатолий Вячеславович Тарасов1, Астемир Русланович Темзоков2
1,2Российский государственный университет правосудия, Северо-Кавказский филиал,
Краснодар, Россия
Аннотация. В публикации рассмотрены криминалистические аспекты применения искусственного интеллекта в процессе раскрытия и расследования преступлений. Отмечено, что в контексте быстро развивающейся цифровой среды и увеличивающегося объема данных он приобретает все большее значение в сфере правоохранительной деятельности. Анализируется роль искусственного интеллекта в автоматизации анализа доказательств, выявлении паттернов и трендов криминальных событий, а также в прогнозировании преступлений. Кроме того, оцениваются этические и юридические аспекты использования искусственного интеллекта в криминалистике, такие как конфиденциальность данных и защита прав человека. Обозначены вызовы, связанные с недостатком прецедентов и нормативных оснований для принятия решений на основе данных искусственного интеллекта. Исследование подчеркивает важность обеспечения баланса между инновациями и соблюдением законов при интеграции искусственного интеллекта в процессы борьбы с преступностью. Сформулированы предложения по совершенствованию правовых механизмов использования цифровых технологий в раскрытии и расследовании преступлений.
Ключевые слова: уголовный процесс, уголовное судопроизводство, следователь, раскрытие и расследование преступлений, информационные технологии, искусственный интеллект
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Тарасов А.В., Темзоков А.Р Криминалистические аспекты использования искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений // Теория и практика общественного развития. 2023. № 10. С. 256-261. https://doi.org/10.24158/tipor.2023.10.33.
Original article
Forensic Aspects of the Artificial Intelligence Application in Uncovering and Investigating Crimes
Anatoly V. Tarasov1, Astemir R. Temzokov2
12North Caucasus branch of Russian University of Justice, Krasnodar, Russia
Abstract. The publication considers the forensic aspects of the application of artificial intelligence in the process of uncovering and investigating crimes. It is emphasized that, in the context of a rapidly evolving digital environment and an increasing amount of digital data, artificial intelligence is becoming increasingly important in the field of law enforcement. The role of artificial intelligence in automating the analysis of evidence, identifying patterns and trends in criminal events, and forecasting crime is analyzed. In addition, ethical and legal aspects of the application of artificial intelligence in forensics, such as data privacy and the protection of human rights, are assessed. Challenges related to the lack of precedents and normative bases for decision-making based on AI data are outlined. The study highlights the importance of balancing innovation and law enforcement when integrating artificial intelligence into crime-fighting processes. As a result, the publication contains separate conclusions and proposals for improving the legal mechanisms for the application of artificial intelligence in the uncovering and investigation of crimes.
Keywords: criminal process, criminal justice, investigator, uncovering and investigating crimes, information technologies, artificial intelligence
Funding: Independent work.
For citation: Tarasov, A.V. & Temzokov, A.R. (2023) Forensic Aspects of the Artificial Intelligence Application in Uncovering and Investigating Crimes. Theory and Practice of Social Development. (10), 256-261. Available from: doi: 10.24158/tipor.2023.10.33 (In Russian).
© Тарасов А.В., Темзоков А.Р., 2023
Теория и практика общественного развития. 2023. № 10. С. 256-261 Theory and Practice of Social Development. 2023. No. 10. P. 256-261
Использование искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений представляет собой значительный шаг вперед в криминалистике. Эта технология демонстрирует потенциал развития отрасли, состоящий в изменении традиционных методов работы правоохранительных органов в связи с обогащением их инструментального арсенала. Криминалистические аспекты применения искусственного интеллекта включают в себя анализ больших объемов данных, распознавание образов, автоматизированную обработку доказательств и прогноз совершения новых преступлений. Электронно-цифровое обучение позволяет создавать модели, способные выявлять закономерности в криминальных событиях, определять характеристики потенциальных преступников и выделять ключевые факторы, влияющие на динамику ситуации в этом контексте.
Следует учесть этические и юридические аспекты применения искусственного интеллекта в криминалистике, такие как: прозрачность алгоритмов, сохранение конфиденциальности данных и предотвращение возможного проявления пробелов в решениях. В данной работе будет рассмотрено, как использование искусственного интеллекта влияет на эффективность и надежность раскрытия и расследования преступлений, а также какие вызовы и перспективы сопутствуют данному процессу в контексте криминалистической деятельности.
Искусственный интеллект способствует улучшению качества работы правоохранительных органов благодаря автоматизации рутинных операций и анализу данных. Системы машинного обучения могут быстро обрабатывать огромные объемы информации, выявляя скрытые связи между различными событиями и лицами, что может значительно ускорить процесс расследования. Программы распознавания лиц и объектов могут помочь в идентификации подозреваемых и поиске улик на различных видах доказательств: видеозаписях, аудиозаписях и фотографиях.
Среди вызовов, стоящих перед применением искусственного интеллекта в криминалистике, в уголовном процессе можно выделить вопросы конфиденциальности данных, связанные с хранением и обработкой личной информации. Также важно обеспечить прозрачность алгоритмов и избегать дискриминации в анализе имеющихся сведений, чтобы предотвратить ошибочные обвинения или неправильные решения.
Согласно Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.1, под таковым подразумевается комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. 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.
В статье А.Г. Кибальника и П.В. Волосюк указывается, что искусственный интеллект подразумевает под собой кибернетическую компьютерно-программно-аппаратную самообучающуюся автономную систему, воспринимающую и анализирующую данные (Кибальник, Волосюк, 2018: 175).
В.В. Бычков обозначает данным термином компьютерно-программное обеспечение, используемое для раскрытия и расследования преступлений, способное не только решать задачи следственной деятельности, но и самосовершенствоваться с целью повышения эффективности деятельности правоохранительных органов (Бычков: 2022: 7).
К характеристикам искусственного интеллекта относятся:
1. обладание техническим устройством для восприятия и передачи информации;
2. способность к автономной работе без участия человека;
3. возможность самообучения и самостоятельного поиска информации;
4. способность к обобщению и анализу данных, а также к принятию интеллектуальных решений.
Применение искусственного интеллекта в раскрытии преступлений уже доказало свою эффективность. Ниже приведены некоторые примеры использования цифровых технологий в этой области:
1. Искусственный интеллект может обрабатывать огромные информационные ресурсы, такие как криминальные отчеты, досье на преступников и жертв, географические и временные показатели криминогенной обстановки. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять скрытые закономерности и паттерны, которые могут помочь в предсказании мест и времени возможных будущих преступлений.
2. Технологии распознавания образов, включая лица, номерные знаки автомобилей и другие объекты, могут быть использованы для идентификации подозреваемых на основе видеозаписей камер наблюдения или фотографий с места преступления.
1 О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации : Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
ЭКОНОМИКА ЕООМОМЮБ
Технология распознавания лиц - одна из наиболее популярных сегодня, поскольку она позволяет идентифицировать человека. Цифровые приложения работают не только с изображениями, они могут использовать и биометрические данные человека. В России была разработана система распознавания лиц NtechLab, которая применяется на железнодорожных станциях в целях управления пассажиропотоком, розыска преступников и пропавших людей. Система в течение трех секунд распознает лица на видео, сравнивает результаты с базами данных, куда загружены портреты разыскиваемых, и при совпадении отправляет оповещение правоохранителям об обнаружении субъекта.
1. Искусственный интеллект может анализировать текстовые данные, такие как сообщения в социальных сетях или электронные письма, для выявления угроз, признаков планирования преступлений или связей между лицами.
2. На основе анализа исторических данных о преступлениях, погодных условиях, событиях и других факторах, искусственный интеллект может создавать модели для предсказания вероятных мест и времени будущих преступлений. Это позволяет правоохранительным органам эффективно распределять ресурсы и организовывать патрулирование в неблагополучных районах.
3. Искусственный интеллект может анализировать финансовые транзакции и детектировать необычные или мошеннические схемы. Это может помочь в выявлении фактов «отмывания» денег, мошенничества и других финансовых преступлений.
4. Технологии анализа аудиозаписей и видеозаписей могут быть использованы для выявления речи, звуковых сигналов или визуальных элементов, связанных с преступлениями, такими как стрельба или крики о помощи.
5. Искусственный интеллект может помочь в анализе доказательств и судебных записей для выявления связей между разными криминальными событиями и лицами.
Таким образом, искусственный интеллект может быть полезен на разных этапах следственных действий, повышая эффективность работы правоохранительных органов.
А.Ю. Афанасьевым процесс цифровизации в полиции рассматривается как аргумент для полного отказа от следственной власти (Афанасьев, 2018: 28). Однако развитие инновационных технологий и законодательства, регламентирующего их применение, нельзя считать противовесом следственной деятельности, эти понятия не могут быть взаимоисключающими, они должны друг друга дополнять. Развитие обозначенной тенденции будет способствовать тому, что повысится качество расследования преступлений, поскольку человеческий ресурс становится более прогрессивным в данной деятельности при активном использовании средств цифровизации.
В следственной практике широко применяются экспертные системы, которые представляют собой инновационный инструмент, компьютерные программы, способные анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и принимать решения на основе предварительно запрограммированных правил и знаний экспертов. В контексте уголовного процесса такие системы могут быть использованы для автоматизации и оптимизации различных этапов следственных действий. Среди них: «Наркоэкс» (экспертиза наркотических веществ), «Балэкс» (баллистическая экспертиза), «Кортик» (экспертиза холодного оружия), «Маньяк» (поддержка принятия решений при раскрытии серийных убийств, совершенных на сексуальной почве), «Спрут» (установление связи субъектов преступного формирования на основании экономических составляющих и фактов, представляющих оперативный интерес), «Папилон» и «Сонда-фрес» (анализ снятых на дактило-картах отпечатков пальцев с места происшествия).
Применение экспертных систем в уголовно-процессуальной деятельности предоставляет ряд значимых преимуществ. Во-первых, такие программы способны обрабатывать огромные объемы данных и быстро выявлять причинно-следственные связи, что позволяет оперативно выявлять подозреваемых, анализировать доказательства и строить логически обоснованные версии происшествий. Во-вторых, экспертные системы могут снизить риск человеческих ошибок, так как они действуют по заранее установленным стандартам и алгоритмам, минимизируя вероятность пропуска важной информации или искажения данных. В-третьих, использование экспертных систем может повысить прозрачность и справедливость уголовного процесса, так как решения, принимаемые на основе объективных алгоритмов, могут быть легко проверены и обоснованы.
Так, применение экспертных цифровых систем целесообразно, например, для анализа физических доказательств, таких как геном, отпечатки пальцев и следы, образцы ДНК на предмет сравнения их с образцами в базе данных и определения вероятности совпадения. Системы прогнозирования преступлений могут анализировать криминогенные данные и шаблоны противоправного поведения для определения потенциальных мест и времени нарушений закона и др.
Однако следует отметить, что внедрение экспертных систем в уголовно-процессуальную деятельность также сопряжено с определенными ограничениями. Например, создание и поддержание актуальных баз данных требует значительных усилий и ресурсов. Кроме того, вопросы этики и
Теория и практика общественного развития. 2023. № 10. С. 256-261. Theory and Practice of Social Development. 2023. No. 10. P. 256-261.
обеспечения конфиденциальности сведений о субъектах следственного процесса также могут возникнуть в контексте использования автоматизированных систем при обработке оперативной и доказательной информации.
В декабре 2018 г. Европейской комиссией по эффективности правосудия Совета Европы была утверждена Хартия об этических принципах применения искусственного интеллекта в судебных системах и окружающих их реалиях1, среди которых следует выделить следующие:
- принцип соблюдения прав человека, который подразумевает, что применение современных технологий не может исключать право на справедливое судопроизводство и состязательность процесса;
- принцип качества безопасности, в рамках которого исключительно сертифицированному программному обеспечению отдаётся предпочтение в процессе отправления правосудия (оценка его должна проводиться как профессиональными юристами, так и техническими специалистами);
- принцип прозрачности, в соответствии с которым все технологии, которые находят своё применение в указанной сфере, должны быть доведены в понятной и доступной форме до всеобщего сведения;
- принцип запрета дискриминации (в любом её проявлении);
- принцип пользовательского контроля2.
С учетом сказанного, на наш взгляд, структура «интеллектуальной» поддержки уголовного процесса должна состоять из следующих взаимосвязанных и взаимодополняющих компонентов:
1. профессиональная подготовка участников, ответственных за выявление, раскрытие и расследование преступлений;
2. законодательное обеспечение уголовного процесса (в связи с быстрым развитием технологий необходимо постоянно отслеживать актуальность юридических норм в области применения технических средств и искусственного интеллекта для правоохранительных целей);
3. научно-исследовательская база для уголовно-процессуальной деятельности;
4. информационно-техническая инфраструктура, поддерживающая уголовное судопроизводство;
5. интеграция и применение систем искусственного интеллекта в уголовном процессе.
В текущей обстановке, когда преступность растет, а методы и способы совершения преступных деяний становятся все более изощренными, очевидно, что индивидуальные интеллектуальные способности оперативных сотрудников, дознавателей, следователей, а также руководителей следственных органов не обеспечивают достаточную результативность анализа поступающей оперативной информации. В свете этого возникает острая потребность во внедрении новой, качественно высокой системы интеллектуальной поддержки оперативно-розыскной и уголовно-процессуальной работы.
Искусственный интеллект представляет собой неотъемлемый атрибут современных эффективных методов оперативно-розыскной и уголовно-процессуальной деятельности. Использование его функций позволяет значительно расширить аналитические и информационные возможности сотрудников правоохранительных органов, подкрепить их решения объективными данными, а также повысить эффективность и оперативность расследований.
Опрос сотрудников органов внутренних дел, проведенный Д.В. Бахтеевым, показал, что 72,4 % из них считают вполне возможным использование результатов работы систем искусственного интеллекта в процессе расследования преступлений, а чуть меньше половины опрошенных не исключают частичной замены функций следователя такими системами (Бахтеев, 2020: 3).
АО «РАМЭК-ВС» в 2022 г. завершил исследование применимости методов машинного обучения и анализа данных для выявления признаков серийности (сходства) определенных категорий преступлений3, обозначив широкие границы использования искусственного интеллекта в криминалистике. Так, например, комплексное использование цифровых следов и их компьютерный анализ позволил раскрыть в 2016 г. убийство заместителя начальника штаба Главного управления МВД России по Самарской области Андрея Гошта и пяти членов его семьи. Специалистами Криминалистического центра СК России была проведена оценка радиоэлектронной обстановки (анализ сигналов абонентов в радиусе совершенного преступления). Анализ информации о соединениях абонентов сотовой сети, данных с камер фиксации автотранспорта «Автодория» и «Поток», установление личности подозреваемых, их личных данных, контактов. В результате были установлены и задержаны все участники преступной группы (Бессонов, 2022: 97).
1 Европейская этическая хартия об использовании искусственного интеллекта в судебных системах и окружающих их реалиях (принята в г. Страсбурге 03.12.2018 - 04.12.2018 на 31-м пленарном заседании Европейской комиссии по эффективности правосудия) [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2 Там же.
3 Выявление признаков серийности преступлений методами искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Рамэк. URL: https://clck.ru/35xBgD (дата обращения: 03.10.2023).
ЭКОНОМИКА ECONOMICS
Ученые из Китая разработали новый функционал системы распознавания преступников, применяемый в общественных местах. Данная система применяет следующий алгоритм: берутся записи камер видеонаблюдения и реализуется сопоставление поведения запечатленных на них людей и характерных паттернов преступников. Исследователи выявили 11 различных категорий действий в наборе видеоданных - алгоритм знает, как именно потенциальные правонарушители сердятся, оглядываются, курят, бегают, прыгают, ударяются, ходят, какие позы принимают люди, готовые создать криминальную ситуацию, и т. д.1
Аналогичные системы, получившие наименование «Безопасный город», в последние годы интенсивно внедряются и в крупных городах России, а также на черноморских курортах (Сочи, Анапа и т.д.).
Таким образом, можно заключить, что искусственный интеллект представляет собой перенос когнитивных способностей человека в область компьютерных и информационных технологий с исключением недостатков, обусловленных субъектными характеристиками.
В уголовном судопроизводстве, на наш взгляд, возможности искусственного интеллекта могут быть особенно востребованы на досудебной стадии, в частности, при проведении оперативно-розыскной работы и планирования расследования (выдвижения версий). Но эффективность функционирования искусственного интеллекта возможна только в том случае, если будут преодолены ведомственные барьеры и объединены базы данных, имеющиеся в распоряжении правоохранительных и государственных (муниципальных) органов.
Следует заключить, что использование искусственного интеллекта в криминалистике имеет огромный потенциал для повышения эффективности следственно-оперативных мероприятий и быстроты расследования преступлений. Однако реализация тотальной цифровизации деятельности правоохранительных и судебных органов требует сбалансированного подхода, учитывающего технические, этические и юридические аспекты преобразований. Это позволит создать инновационную и надежную систему поддержки правопорядка, способствующую обеспечению безопасности общества и защите прав граждан.
Список источников:
Афанасьев А.Ю. Искусственный интеллект или интеллект субъектов выявления, раскрытия и расследования преступлений: что победит? // Библиотека криминалиста. Научный журнал. 2018. № 3 (38). С. 28-34.
Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в следственной деятельности: задачи и проблемы // Российский следователь. 2020. № 9. С. 3-6. https://doi.org/10.18572/1812-3783-2020-9-3-6.
Бессонов А.А. Современные информационные технологии на службе следствия // Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения. 2022. № 1 (35). С. 94-100. https://doi.Org/10.17150/2411-6122.2022.1.94-100.
Бычков В.В. Искусственный интеллект в сфере раскрытия и расследования преступлений экстремистской направленности, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных сетей // Российский следователь. 2022. № 1. С. 3-6. https://doi.org/10.18572/1812-3783-2022-1-3-6.
Кибальник А.Г., Волосюк П.В. Искусственный интеллект: вопросы уголовно-правовой доктрины, ожидающие ответов // Вестник Нижегородской академии МВД России. 2018. № 4 (44). С. 173-178. https://doi.org/10.24411/2078-5356-2018-10428.
References:
Afanasyev, A. Yu. (2018) Artificial Intelligence or Intellect of the Subjects of Detection, Disclosure and Investigation of Crimes: What will Win? Biblioteka kriminalista. Nauchnyi zhurnal. (3 (38)), 28-34. (In Russian).
Bakhteev, D. V. (2020) Artificial Intelligence in Investigative Activities: Tasks and Problems. Rossiiskii sledovatel'. (9), 3-6. Available from: doi:10.18572/1812-3783-2020-9-3-6. (In Russian).
Bessonov, A. A. (2022) The Use of Information Technologies in Crime Investigation. Siberian Criminal Procedure and Criminalistic Readings. (1 (35)), 94-100. Available from: doi:10.17150/2411-6122.2022.1.94-100. (In Russian).
Bychkov, V. V. (2022) Artificial Intelligence in the Solution and Investigation of Extremist Crimes Committed with the Use of Information and Telecommunications Networks. Rossiiskii sledovatel'. (1), 3-6. Available from: doi:10.18572/1812-3783-2022-1-3-6. (In Russian).
Kibal'nik, A. G. & Volosyuk, P. V. (2018) Iskusstvennyi intellekt: voprosy ugolovno-pravovoi doktriny, ozhidayushchie otvetov [Artificial intelligence: criminal law doctrinal questions awaiting answers]. Legal Science and Practice: Journal of Nizhny Novgorod Academy of the Ministry of Internal Affairs of Russia. (4 (44)), 173-178. Available from: doi:10.24411/2078-5356-2018-10428. (In Russian).
Информация об авторах
А.В. Тарасов - кандидат юридических наук, доцент, Заслуженный юрист Кубани, доцент кафедры уголовно-процессуального права Российского государственного университета правосудия, Северо-Кавказский филиал, Краснодар, Россия.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=703190
А.Р. Темзоков - магистрант кафедры уголовно-процессуального права Российского государственного университета правосудия, Северо-Кавказский филиал, Краснодар, Россия.
1 Sarkar P.K., Guho A., Abdullah A.B.M. Diagnosing Suspects by Analyzing Human Behavior to Prevent Crime by Using Deep and Machine Learning [Электронный ресурс] // Research Square. URL: https://clck.ru/35xCp3 (дата обращения: 03.10.2023).
Теория и практика общественного развития. 2023. № 10. С. 256-261. Theory and Practice of Social Development. 2023. No. 10. P. 256-261.
Вклад авторов
Все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Information about the authors A.V. Tarasov - PhD in Law, Associate Professor, Honored Lawyer of Kuban, Associate Professor at the Department of Criminal Procedure Law, North Caucasus Branch of the Russian State University of Justice, Krasnodar, Russia.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=703190
A.R. Temzokov - Master's Degree student, Department of Criminal Procedure Law, North Caucasus Branch of the Russian State University of Justice, Krasnodar, Russia.
Contribution of the authors
The authors contributed equally to this article.
Conflicts of interests:
The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 04.09.2023; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 02.10.2023; Принята к публикации / Accepted for publication 24.10.2023.
Авторами окончательный вариант рукописи одобрен.
