CC BY
73
Научная статья УДК 343:004
doi: 10.46741/2686-9764.2022.58.2.003
Перспективы цифровизации назначения и исполнения уголовного
наказания
■ АДЕЛИНА АРМЕНОВНА САРГСЯН
Институт права и политики Российско-Армянского университета, Ереван, Армения, https://orcid.org/0000-0002-2874-9676, [email protected]
Реферат
Введение: статья посвящена вопросам, связанным с представляющимся неизбежным процессом цифровой трансформации практики назначения и исполнения уголовного наказания. Целью исследования является обоснование внедрения искусственного интеллекта как важнейшего инструмента предупреждения преступности, повышения эффективности исполнения наказаний, а также обсуждение целесообразности фактической замены судей искусственным интеллектом при назначении наказания. Методы: сравнительно-правовой; эмпирические методы описания, интерпретации; теоретические методы формальной и диалектической логики; частнонаучные методы: юридико-догматический и метод толкования правовых норм. Выводы: обобщение имеющихся в науке уголовного права позиций, исследование зарубежной практики позволяют заключить, что в настоящее время отсутствует объективная потребность в использовании искусственного интеллекта при назначении наказания. Аргументы относительно выгодности подобного решения для ограничения судейского усмотрения не представляются столь убедительными, чтобы отказаться от человеческого фактора при вынесении приговора. Полагаем целесообразным дальнейшее совершенствование законодательства в части правил назначения наказания, выработки более формализованного подхода. В то же время находим положительным последующее развитие уголовно-исполнительной политики, ориентированной на активное внедрение искусственного интеллекта как эффективного средства прогнозирования преступного поведения, профилирования (моделирования) личности преступника, выявления его отличительных особенностей.
Ключевые слова: цифровизация; наказание; искусственный интеллект; предупреждение наказания; назначение наказания; исправительные учреждения; Интернет.
12.00.08 - Уголовное право и криминология; уголовно-исполнительное право.
5.1.4. Уголовно-правовые науки.
Для цитирования: Саргсян А. А. Перспективы цифровизации назначения и исполнения уголовного наказания // Пенитенциарная наука. 2022. Т. 16, № 2 (58), С. 146-152. с1о1: 10.46741/2686-9764.2022.58.2.003.
Original article
Prospects for Digitalization of Sentencing and Execution
of Punishment
ADELINA A. SARGSYAN
Institute of Law and Politics of the Russian-Armenian University, Yerevan, Armenia, https://orcid.org/0000-0002-2874-9676, e-mail: [email protected]
Abstract
Introduction: the article is devoted to the study of issues related to the seemingly inevitable process of digital transformation of both criminal sentencing and its execution, the need for which is pushed by both consistently adopted relevant national and international legal acts and positive foreign practice. The purpose of the study is to substantiate the need to introduce capabilities of artificial intelligence as the most important tool for crime prevention, improve effectiveness of the execution
О Саргсян A. A., 2022
of sentences, as well as discuss feasibility and readiness of modern reality for actual replacement of judges with artificial intelligence in sentencing. Methods: comparative legal, empirical methods of description, interpretation; theoretical methods of formal and dialectical logic; private scientific methods: legal-dogmatic and method of interpretation of legal norms. Conclusions: generalization of scientific stances and consideration of foreign practice allows us to conclude that, in our opinion, there is currently no urgent need to use artificial intelligence in sentencing. The arguments regarding expediency of such a decision in terms of limiting judicial discretion do not seem so convincing in order to abandon the human factor in sentencing. It seems advisable to further improve the legislation regarding the rules of sentencing and develop a more formalized approach. At the same time, we find positive the subsequent development of the penal policy focused on active introduction of artificial intelligence capabilities as an effective means of predicting criminal behavior, profiling (modeling) the personality of the criminal, identifying his/her distinctive features in order to further prevent crime.
Keywords: digitalization; punishment; artificial intelligence; prevention; sentencing; correctional institutions; Internet.
12.00.08 - Criminal law and criminology; penal law.
5.1.4. Criminal legal sciences.
For citation: Sargsyan A.A. Prospects for digitalization of sentencing and execution of punishment. Penitentiary Science, vol. 16, no. 2 (58), pp. 146-152. doi: 10.46741/26869764.2022.58.2.003.
В настоящее время цифровизация правового пространства - одна из актуальных научных проблем. Вопросы применения искусственного интеллекта рассматриваются в Указе Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Следует также отметить Европейскую этическую хартию об использовании искусственного интеллекта в судебных системах и окружающих их реалиях, принятую на 31-м пленарном заседании ЕКЭП (Страсбург, 3-4 декабря 2018 г.), в которой, в частности, содержится Обзор политики в отношении открытых данных, касающихся судебных решений государств -членов Совета Европы.
Назначение наказания представляет собой сложнейший процесс применения норм уголовного кодекса, требующий реализации закрепленных принципов законности, справедливости, гуманизма и т. д. Сказанное находится в прямой корреляции с такими категориями, как судейское усмотрение, правосознание, опыт судьи, беспристрастность. Не прекращаются законодательные инициативы относительно широких просторов для проявления судейского усмотрения, что отрицательно сказывается на эффективности и единообразии правоприменительной практики. Применительно к различным институтам уголовного права, в которых так или иначе усматривается наличие широких предпосылок для судейского усмотрения, предлагается закрепление на законодательном уровне неких критериев, ограничивающих свободу судей при принятии решений и в то же время вносящих правовую определенность. Абстрагируясь от назначения наказания, можно также привести пример относительно широкого судейского усмотрения при решении вопроса об освобождении от уголовной ответственности в связи с деятельным раскаянием. Возвращаясь к наказанию, следует отметить отсутствие единообразия в судебной практике при назначении наказания. Подчеркивается, что внедрение системы электронного правосудия, широко
обсуждаемой в последнее время, будет способствовать ограничению усмотрения судей, исключению коррупционных проявлений, минимизации судейских ошибок, в особенности при сложении наказаний. Однако насколько оправдано исключение человеческого фактора из процесса назначения наказания либо отведение ему второстепенной роли при решении многочисленных вопросов?
Несмотря на обоснованность доводов о широких пределах судейского усмотрения, тем не менее неизбежна проблема столкновения искусственного интеллекта в правосудии с нюансами реализации принципов справедливости и гуманизма при назначении наказания. Невольно вспоминается известный трактат Шарля Луи Монтексье «О духе законов», и возникает вопрос: каким образом искусственный интеллект способен познать и восприять дух закона как наивысшую целесообразность, обнаруживаемую в той или иной области жизни, его идеологическую направленность?
Представляется, что если и можно вести разговор о применении искусственного интеллекта при отправлении правосудия, то только лишь в качестве вспомогательного инструмента для судьи. Л. В. Ино-гамова-Хегай по этому поводу отмечает, что «возрастание роли информационных технологий и потенциальная возможность их использования в процессе контроля за исполнением наказания и тем более принятия решения о нарушении условий отбывания сформировали в юридической науке оживленную полемику относительно того, может ли искусственный интеллект провести правильную квалификацию действий виновного лица и назначить наказание, соответствующее степени содеянного, цели которого будут достигнуты» [6].
Насколько надежными и объективными являются решения, вынесенные искусственным интеллектом, что лежит в основе их принятия? Интересным является опыт США, где прибегают к помощи электронного правосудия при решении, например, вопроса о
возможности условно-досрочного освобождения от наказания, стараясь исключить излишний субъективизм и довериться искусственному интеллекту. Так, искусственный интеллект помогает определить вероятность того, совершит ли конкретное лицо вновь преступление в будущем. Однако отмечается, что поскольку данный вопрос не урегулирован на законодательном уровне и алгоритмы принятия решений разрабатываются частными компаниями, то у государства в лице судебной системы отсутствует представление относительно механизма работы искусственного интеллекта.
Широкий резонанс вызвало применение искусственного интеллекта при определении риска совершения повторного преступления обвиняемым на основании изучения данных о нем. Так, в деле «Лумис против Висконсин» департамент исправительных учреждений при вынесении приговора пользовался программой для оценки рисков COMPAS, которая, изучив историю взаимоотношений обвиняемого с законом, оценила риски рецидива как высокие, поэтому судья назначил максимальное наказание. Защита пыталась оспорить вынесенное решение, поскольку принцип работы COMPAS не разглашается. Однако суд счел этот аргумент несущественным и отказал в жалобе на приговор, основываясь на том, что знание итогового решения алгоритма уже подразумевает достаточный уровень прозрачности [14].
В теории уголовного права неоднократно поднимался вопрос о формализации процесса назначения наказания, позволяющей исключить субъективизм. Так, инженер Н. Д. Оранжиреев отмечал, что «ввиду отсутствия единообразного способа учета обстоятельств дела процесс назначения наказания сильно напоминает гадание на кофейной гуще. Необходимо установить строгие математические количественные эквиваленты для всех преступлений, выразив их в соответствующих санкциях, а для различных обстоятельств, существенных с точки зрения определения виновности осужденного, предусмотреть специальные коэффициенты, например, при соучастии коэффициент исполнителя составит 1,0; подстрекателя -0,9; пособника - 0,75 и т. д. Окончательное наказание необходимо определять путем алгебраических операций с эквивалентом преступления и индивидуальными коэффициентами» [9]. Н. Кристи и вовсе предлагает не только применять строго формализованную систему назначения наказания, но и устранить человека из данного процесса, передав все функции назначения наказания ЭВМ [8]. Отмеченные положения, однако, полностью сводят на нет возможности принципа индивидуализации наказания как важнейшего средства достижения справедливости.
Таким образом, следствием судейского усмотрения является возникновение в науке уголовного права нескольких подходов к разрешению данного вопроса при назначении наказания: 1) субъективный подход, отстаивающий необходимость широкой реализации судом предоставленных ему возможностей по отправлению правосудия на основе собственного правосознания, внутреннего убеждения и опыта; 2) объективный подход, сторонниками которого выступают,
в частности, Н. Кристи, М. Оранжереев, Д. Дядькин, А. Арямов и др., заявляющие о необходимости полной формализации процесса назначения наказания; 3) объективно-субъективный подход.
Четкая формализованная система назначения наказаний используется и в практике США. Так, на протяжении многих лет применяется система назначения неопределенных наказаний, предусмотренная Федеральным руководством по назначению наказаний (1987 г.). Руководство содержит таблицы по назначению наказаний за конкретные виды преступлений, отдельно рассматривается наказание для рецидивистов. Судья вычисляет уровень преступления (предусмотрено 43 уровня опасности преступления) и категорию преступного прошлого осужденного и может назначить минимальные и максимальные сроки наказания в месяцах. Назначая наказание, суд обязан снизить или увеличить наказание на число месяцев, которые указаны в таблице баллов. Так, если подсудимый был организатором или лидером преступной деятельности, которая привлекла пять или больше участников, то наказание увеличивается на четыре уровня (балла). Если же подсудимый был «минимальным» участником любой преступной деятельности, то наказание уменьшается на четыре уровня (балла). Обстоятельствам, отягчающим и смягчающим наказание, также соответствуют баллы [13].
Полагаем, что внедрение системы электронного правосудия подорвет все основополагающие принципы современной правовой системы.
Детально данный вопрос был исследован Х. Д. Аликперовым. В частности, он отмечает, что «формализованные правила (а их в материнской плате предложенного концепта свыше пяти тысяч) закреплены на партитурах более чем 400 алгоритмов индивидуализации наказания, которые в своей совокупности охватывают огромное число (около миллиарда) всевозможных комбинаций преступного проявления в его реальном бытии. В каждом из них подробно регламентирована процедура определения оптимальной меры наказания с учетом как объективных, так и субъективных свойств совершенного преступления как небольшой, так и средней тяжести, тяжкого или особо тяжкого, содеянного как взрослым, так и несовершеннолетним, как по неосторожности, так и умышленно, как единолично, так и в соучастии, как при рецидиве, так и множественности преступлений и т. д. Оригинальность предлагаемой технологии заключается в том, что в ней впервые в теории уголовного права процесс назначения наказания максимально формализован, а сама процедура определения наказания осуществляется автоматически, на основе исходных данных об уголовном деле и виновном, введенных судьей в диалоговое окно (интерфейс) "Электронных весов правосудия"» [1].
Далее отмечается, что другой характерной особенностью электронной системы определения наказания является независимость от периодических изменений уголовного законодательства, в том числе от криминализации и декриминализации деяний, пересмотра санкций Особенной части УК РФ, сроков или размеров наказаний. В алгоритмах индивидуали-
зации наказания вместо названий конкретных видов преступлений использованы их категории, а исчисление сроков (размеров) наказания осуществлено в долевом исчислении на основе специальных формул, универсальность которых позволяет в максимальной степени адаптировать «электронные весы правосудия» к любым дополнениям и изменениям в УК РФ. Остаются за рамками, точнее существенно ограничиваются и формализуются, такие вопросы, как характер и степень общественной опасности конкретного преступления, его особенности, определяемые объектом посягательства. Кроме того, имеются предложения по изменению действующего в УК РФ подхода к категоризации преступлений, берется за основу деление преступлений по типовой санкции и включение в нее всех видов наказаний.
Указывается, что «это позволит оценивать общественную опасность конкретного состава преступления только указанием на ту или иную категорию преступления, упростит решение ряда проблем при применении обратной силы уголовного закона» [5]. В связи с этим верной представляется точка зрения А. В. Корнеевой о том, что категории преступлений не могут влиять на характер, так как, напротив, категория зависит от характера и степени общественной опасности [11].
Мы согласны с утверждением А. П. Козлова о том, что в характере общественной опасности преступления отражены типичные свойства (признаки) данного конкретного вида преступления (в краже свои признаки, в убийстве - свои, в хулиганстве - свои и т. д.) [7]. Таким образом, невозможно достичь должной дифференциации наказания, опираясь только на категории преступлений.
Например, Ф. С. Бражник отмечает, что характер общественной опасности конкретного вида преступления определяется признаками, отражающими:
- ценность благ, на которые посягает это деяние;
- опасность способа, который используется для причинения вреда;
- размер причиняемого вреда;
- условия, при которых причиняется вред;
- форму вины или ее вид;
- иногда личные качества исполнителя преступления [10].
Отсутствие в предлагаемой Х. Д. Аликперовым системе электронного правосудия указания на конкретные виды преступления приведет, на наш взгляд, к тому, что при назначении наказания будет проигнорирован учет степени общественной опасности конкретных преступлений и, как следствие, нарушен принцип дифференциации уголовной ответственности.
В соответствии с ч. 2 ст. 61 УК РФ при назначении наказания могут учитываться в качестве смягчающих и обстоятельства, не предусмотренные ч. 1 настоящей статьи. Тогда каким образом возможно заранее запрограммировать данные обстоятельства, в каждом конкретном случае признаваемые смягчающими?
Полагаем, что обоснование крайней необходимости и целесообразности цифровизации назначения
наказания является опрометчивым решением. В то же время следует обратить внимание на совершенствование действующего уголовного законодательства, формирование формализованной системы правил назначения наказания, вносящей четкость и единообразие в правоприменительную практику. Так, например, представляются необходимыми разрешение на законодательном уровне вопросов, связанных с широким судейским усмотрением при освобождении от уголовной ответственности в связи с деятельным раскаянием, и закрепление случаев, когда это выступает обязанностью суда. В качестве следующего примера можно назвать необходимость закрепления обстоятельств, при установлении которых суд обязан назначить наказание по правилам ст. 64 УК РФ (назначение более мягкого наказания, чем предусмотрено за данное преступление).
На это указывает и положительный зарубежный опыт правового регулирования. В частности, уголовное законодательство Испании, Италии, Франции, США характеризуется достаточно высоким уровнем формализации правил назначения наказания. Например, уголовное законодательство Испании содержит норму (ст. 66), которая детально регламентирует действия судьи (суда) при выборе конкретной меры наказания лицу, признанному виновным в совершении конкретного преступления: 1) если нет ни отягчающих, ни смягчающих обстоятельств либо когда есть и те, и другие, суд индивидуализирует наказание, назначая его в соответствии с личными качествами преступника и степенью тяжести деяния, что находит отражение в приговоре; 2) если есть одно или несколько смягчающих обстоятельств, то суд назначает наказание по нижнему пределу установленных законом санкций; 3) если есть одно или несколько отягчающих обстоятельств, то суд назначает наказание по верхнему пределу установленных законом санкций; 4) если есть два или более смягчающих обстоятельства, то суд может назначить наказание на одну или две степени ниже предусмотренного в законе [12].
Перспективным направлением развития уголовно-исполнительной политики государства является применение искусственного интеллекта в предупреждении преступности, в частности при анализе поведения осужденных, мониторинге и выявлении потенциальных жертв преступлений в местах лишения свободы (учитывая уровень пенитенциарной преступности, конфликты между осужденными, уязвимый статус многих из них) с целью проведения с ними дальнейшей виктимологической профилактики.
Как в Республике Армении (о чем свидетельствует, в частности, годовой отчет о деятельности за 2021 г.), так и в Российской Федерации в пенитенциарных учреждениях существует проблема оказания надлежащей психологической помощи осужденным, о чем свидетельствуют участившиеся случаи суицида среди спецконтингента. Полагаем целесообразным применение искусственного интеллекта в анализируемой области в целях выявления лиц, склонных к совершению суицида в исправительных учреждениях.
Зарубежный опыт демонстрирует широкие перспективы и значительные положительные резуль-
таты использования искусственного интеллекта в предупреждении и прогнозировании преступности. Так, например, аналитический программный комплекс СЕО (США, 2016 г.) позволяет анализировать риск совершения преступления в определенном районе, основываясь на данных, полученных из социальных сетей, видеокамер, прогнозов погоды и т. д. [2]. Внедрение искусственного интеллекта в процесс исполнения наказаний как одно из средств предупреждения рецидивной преступности также заслуживает внимания.
Министерство юстиции Российской Федерации предложило создать в Федеральной службе исполнения наказаний самостоятельное структурное подразделение, которое будет проводить цифровую трансформацию ведомства. Использование искусственного интеллекта в исправительных учреждениях, во-первых, окажет значительное содействие в разгрузке деятельности сотрудников и, во-вторых, создаст дополнительные возможности для предупреждения пенитенциарной преступности. Также искусственный интеллект сможет сыграть значительную роль в профилактике суицидальных склонностей осужденных и будет способствовать проведению ориентированной индивидуальной работы с такими лицами. С помощью систематического видеонаблюдения за осужденными, анализа их связей как с осужденными, так и с администрацией уголовно-исправительных учреждений программа сможет прийти к выводу о подозрительности их поведения.
В местах лишения свободы одной из проблем является распространение субкультуры, криминальное заражение осужденных. Интересным в анализируемом контексте является исследование зарубежного опыта. Так, например, в мае 2021 г. в Гонконге была торжественно открыта первая «умная» тюрьма - Тай Там Гэп. Функции надзирателей в ней выполняет искусственный интеллект: он помнит каждого заключенного в лицо, всегда знает, где тот находится и чем занят, способен поднять тревогу в случае драки, неадекватного поведения или попытки суицида, следит за штатным электронным журналом и системой самоуправления в камерах.
Между тем проблемой пенитенциарной политики является ее ориентированность на предупреждение преступного поведения не только осужденных, но и администрации, в частности совершения ими коррупционных преступлений. Использовать возможности искусственного интеллекта можно и в предупреждении такого преступления, как побег из мест лишения свободы.
Следует отметить, что в Республике Армении в 2022 г. в УИУ «Армавир» установлена система видеонаблюдения, состоящая из более чем 400 видеокамер, для обеспечения прозрачности деятельности. Данная система преследует цель устранить беззаконие, что, в свою очередь, приведет к усилению защиты прав человека. Установка этой системы имеет важное значение в борьбе с незаконным оборотом наркотических средств, азартными играми, давлением и посягательствами на заключенных [4].
Весьма важным направлением деятельности исправительных учреждений является обеспечение безопасности осужденных, в частности выявление сомнительных контактов осужденных с целью недопущения криминального заражения.
В данном аспекте представляет интерес планирование введения в действие «Цифровой платформы среды трудовой адаптации ФСИН России», основное предназначение которой заключается в контроле за трудом осужденных и его анализе [3].
Применение искусственного интеллекта в тюрьмах для анализа поведения заключенных в перспективе принесет пользу как лицам, содержащимся под стражей, так и тюремному персоналу - можно будет выявлять ситуации потенциального нанесения вреда. Так, например, дежурным будет легче замечать у заключенных признаки склонности к членовредительству.
1Т-решение под названием «Система распознавания лиц, поведенческого анализа и пост-анализа собранных данных в рамках цифрового профиля осужденного для корректировки программы ресо-циализации, построенной на базе искусственного интеллекта» ведомство предполагает внедрить в 380 тюрьмах и колониях.
Следует также отметить возможность внедрения искусственного интеллекта и в практику исполнения таких альтернативных видов наказаний, как обязательные, исправительные, принудительные работы, в результате чего нарушения при отбывании данных наказаний осужденными будут устанавливаться своевременно.
В условиях распространения киберпреступности, зачастую приобретающей транснациональный характер, особенно актуальным представляется изъятие правонарушителей из цифровой действительности. Данная практика получила широкое применение в зарубежных странах. Следует отметить некоторые удачные примеры и в Российской Федерации. Например, по приговору № 1-173/2017 от 22.11.2017 М. М. Маго-медову назначено наказание в виде лишения свободы с лишением права пользования информационно-телекоммуникационной сетью «Интернет» сроком на два года за совершение преступления, предусмотренного ст. 280 УК РФ. Подобное изъятие из цифровой среды может оказать определенный криминологический превентивный эффект. Однако в данном случае проблематичными являются вопросы, во-первых, о полном ограничении/запрете доступа в Интернет и, во-вторых, контроле за фактическим исполнением данного запрета со стороны осужденного.
Трудности правоприменения связаны с тем обстоятельством, что ограничения использования будут действовать только в той мере, в какой они могут быть приведены в исполнение. Это может потребовать, чтобы сотрудники службы пробации прошли подготовку в области компьютерной криминалистики для проведения тщательных проверок компьютера правонарушителя, что вряд ли возможно для большинства служб пробации.
Особую опасность, на наш взгляд, представляет совершение преступлений против половой непри-
косновенности несовершеннолетних в сети Интернет.
В ст. 135 УК РФ отсутствует аналогичное квалифицирующее обстоятельство, однако в Постановлении Пленума Верховного Суда Российской Федерации от 04.12.2014 № 16 «О судебной практике по делам о преступлениях против половой неприкосновенности и половой свободы личности» отмечается, что развратными могут признаваться и такие действия, при которых непосредственный физический контакт с телом потерпевшего лица отсутствовал, включая действия, совершенные с использованием сети Интернет, иных информационно-телекоммуникационных сетей. Полагаем, что, учитывая стремительное развитие преступлений, совершаемых посредством использования цифровых технологий, их трансграничный характер, возможности причинения вреда неограниченному числу несовершеннолетних потерпевших, российскому законодателю необходимо заимствовать опыт армянского, французского, исландского законодателей и закрепить совершение отмеченного преступного деяния с использованием сети Интернет в виде квалифицирующего признака.
Подводя итоги исследования, следует отметить стремительное развитие общественных отношений, влекущее за собой цифровизацию различных областей, что, в свою очередь, требует адекватного реагирования на законодательном и правоприменительном уровнях. Необходимо вновь констатировать наше несогласие с внедрением искусственного интеллекта непосредственно в процесс назначения наказания, так как это, на наш взгляд, может нивелировать такие категории, как правосознание,внутреннее судейское убеждение, проявление индивидуального подхода при рассмотрении каждого конкретного дела с учетом всех обстоятельств содеянного. Полагаем, что в стремлении избежать многочисленных
вопросов, возникающих в связи с широкими рамками судейского усмотрения, не нужно искать альтернативных путей в виде применения искусственного интеллекта. Решение проблемы видится в совершенствовании действующего законодательства в соответствии с основными направлениями уголовной политики государства, с опорой на провозглашенные принципы законности, справедливости, гуманизма. Ограничение судейского усмотрения необходимо при решении различных вопросов, в частности при освобождении от уголовной ответственности (в связи с деятельным раскаянием, например), при котором, к сожалению, норма носит усмотрительный характер, в то время как отсутствие у лица гарантии быть освобожденным от уголовной ответственности негативным образом сказывается на его соответствующем позитивном постпреступном поведении. Необходимо также обратиться к ст. 64 УК РФ, носящей усмотрительный характер и предоставляющей судьям широкие возможности для усмотрения. Именно на решении данных вопросов необходимо акцентировать внимание, а потому, полагаем, не исчерпав имеющиеся возможности и потенциал, поспешным будет передать функции отправления правосудия искусственному интеллекту (в контексте стремления к сокращению судейского усмотрения).
В то же время нами были показаны достаточно широкие возможности цифровизации процесса исполнения наказания в качестве вспомогательного инструмента (не императивно) при предупреждении пенитенциарной преступности среди осужденных, мониторинге их личности на протяжении всего процесса отбывания наказания с целью решения вопросов, связанных с применением мер поощрения, условно-досрочного освобождения от отбывания наказания. Искусственный интеллект может также оказать содействие в выявлении и предупреждении криминального заражения среди осужденных.
I СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аликперов, Х. Д. Электронная технология определения меры наказания / Х. Д. Аликперов ; предисловие
A. И. Коробеева. - Санкт-Петербург : Юридический центр, 2020. - 170 с. - ISBN 978-5-94201-806-1.
2. Алпеева, О. И. Применение цифровых технологий и искусственного разума при предупреждении преступности / О. И. Алпеева, А. В. Бушуева // Вестник Пензенского государственного университета. - 2021. - № 3 (35). - С. 54-62.
3. В российских тюрьмах решили внедрить нейросеть // Lenta.ru : сайт. - URL : https://lenta-ru.turbopages.org/turbo/ lenta.ru/s/news/2021/11/02/cifra/ (дата обращения: 15.04.2022).
4. В УИУ «Армавир» установлена система видеонаблюдения, состоящая из более чем 400 видеокамер // Уголовно-исполнительная служба Министерства юстиции Республики Армения : официальный сайт. - URL : https:// penitentiary.am/ш/новости/В-УИУ-"Армавир"-установлена-система-видеонаблюдения,-состоящая-из-более-чем-400-видеокамер- (дата обращения: 15.04.2022).
5. Валеев, М. Т. Типовая санкция как критерий категоризации преступлений / М. Т. Валеев // Вестник Томского государственного университета. Право. - 2013. - № 2 (8). - С. 29-34.
6. Иногамова-Хегай, Л. В. Квалификация преступлений с использованием компьютерных технологий / Л. В. Ино-гамова-Хегай // Уголовное право: стратегия развития в XXI веке : материалы XVI Международной научно-практической конференции. - Москва : РГ-Пресс, 2019. - С. 51-55.
7. Козлов, А. П. Понятие преступления / А. П. Козлов. - Санкт-Петербург : Юридический центр Пресс, 2004. -819 с. - ISBN 5-94201-263-6.
8. Кристи, Н. Пределы наказания / Н. Кристи. - Москва : Прогресс, 1985. - 176 с.
9. Оранжиреев, Н. Д. Преступление и наказание в математической зависимости (идея и схема применения) / Н. Д. Оранжиреев. - Москва : Типо-лит. т-ва И. Н. Кушнеров и Ко, 1916. - 69 с.
10. Уголовное право Российской Федерации. Общая часть : учебник / [Казакова В. А. и др.] ; под общей редакцией
B. И. Радченко, научный редактор А. С. Михлин. - Москва : Юстицинформ, 2004. - 575 с. - ISBN 5-7205-0561-Х.
11. Уголовное право Российской Федерации. Общая часть : учебник / под редацией J1. В. Иногамовой-Хегай, А. И. Рарога, А. И. Чучаева. - Москва : Инфра-М, 2005. - 560 с. - ISBN 978-5-98209-032-4.
12. Уголовный кодекс Испании / под редакцией Н. Ф. Кузнецовой, Ф. М. Решетникова ; перевод В. П. Зыряновой, Л. Г. Шнайдер. - Москва : Зерцало, 1998. -218 с. - ISBN 5-8078-0012-5.
13. Federal sentencing guidelines manual 1994 // United states sentencing cjmmission : site. - URL: https://www.ussc. gov/guidelines/archive/1994-federal-sentencing-guidelines-manual (дата обращения: 15.04.2022).
14. Loomis v. Wisconsin // SCOTUSblog : сайт. - URL: https://www.scotusblog.com/case-files/cases/loomis-v-wisconsin (дата обращения: 15.04.2022).
Щ REFERENCES
1. Alikperov Kh.D. Elektronnaya tekhnologiya opredeleniya mery nakazaniya [Electronic technology for determining the measure of punishment]. Saint Petersburg: Yuridicheskii tsentr, 2020. 170 p. ISBN 978-5-94201-806-1.
2. AlpeevaO.I., BushuevaA.V. Use of digital technologies and artificial intelligence in crime prevention. Vestnik Penzenskogo gosudarstvennogo universiteta=Bulletin of the Penza State University, 2021, no. 3 (35), pp. 54-62. (In Russ.).
3. Russian prisons are to introduce a neural network. Lenta.ru: sait [Lenta.ru: website]. Available at: https://lenta-ru. turbopages.org/turbo/lenta.ru/s/news/2021/11/02/cifra/(ln Russ.). (Accessed April 15, 2022).
4. The video surveillance system consisting of more than 400 video cameras was installed in the penal executive facility "Armavir". Ugolovno-ispolnitel'naya sluzhba Ministerstva yustitsii Respubliki Armeniya: ofitsial'nyi sait [Compulsory Enforcement Service of the Ministry of Justice of the Republic of Armenia: official website]. Available at: https:// penitentiary.am/ru/novosti/V-UlU-"Armavir"-ustanovlena-sistema-videonablyudeniya,-sostoyashchaya-iz-bolee-chem-400-videokamer- (In Russ.). (Accessed April 15, 2022).
5. Valeev M.T. A typical sanction as a criterion of the categorization of crimes. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Pravo=Tomsk State University Journal of Law, 2013, no. 2 (8), pp. 29-34. (In Russ.).
6. Inogamova-Khegai L.V. Qualification of crimes using computer technologies. In: Ugolovnoe pravo: strategiya razvitiya vXXI veke: materialyXVI Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii [Criminal law: development strategy in the 21st century: materials of the 16th International scientific and practical conference], Moscow: RG-Press, 2019. Pp. 51-55. (In Russ.).
7. Kozlov A.P Ponyatie prestupleniya [The concept of crime]. Saint Petersburg: Yuridicheskii tsentr Press, 2004. 819 p. ISBN 5-94201-263-6.
8. Christie N. Predely nakazaniya [Limits of punishment], Moscow: Progress, 1985. 176 p.
9. Oranzhireev N. D. Prestuplenie i nakazanie v matematicheskoi zavisimosti (ideya i skhema primeneniya) [Crime and punishment in mathematical dependence (idea and scheme of application)]. Moscow: Tipo-lit. t-va I.N. Kushnerov i Co, 1916. 69 p.
10. Kazakova V A. et al. Ugolovnoe pravo Rossiiskoi Federatsii. Obshchaya chast': uchebnik [Criminal law of the Russian Federation. General part: textbook], Moscow: Yustitsinform, 2004. 575 p. ISBN 5-7205-0561 -X.
11. Ugolovnoe pravo Rossiiskoi Federatsii. Obshchaya chast': uchebnik [Criminal law of the Russian Federation. General part: textbook], Ed. by L.V. Inogamova-Khegai, Al. Rarog, A.I. Chuchaev. Moscow: Infra-M, 2005. 560 p. ISBN 978-598209-032-4.
12. Ugolovnyikodeks Ispanii [The Criminal Code of Spain], Ed. by N.F. Kuznetsova, F.M. Reshetnikova. Moscow: Zertsalo, 1998. 218 p. ISBN 5-8078-0012-5.
13. Federal sentencing guidelines manual 1994. United States Sentencing Commission: website. Available at: https://www. ussc.gov/guidelines/archive/1994-federal-sentencing-guidelines-manual (accessed April 15, 2022).
14. Loomis v. Wisconsin. SCOTUSblog: website. Available at: https://www.scotusblog.com/case-files/cases/loomis-v-wisconsin (accessed April 15, 2022).
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ / INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
АДЕЛИНА АРМЕНОВНА САРГСЯН - кандидат юридических наук, преподаватель кафедры уголовного права и уголовно-процессуального права Института права и политики Российско-Армянского университета, Ереван, Армения, [email protected], И^рз://огс1с1. огд/0000-0002-2874-9676
ADELINA A. SARGSYAN - PhD in Law, Lecturer of the Department of Criminal Law and Criminal Procedure Law of the Institute of Law and Politics of the Russian-Armenian University,Yerevan, Republic of Armenia, adelina-sargsyan@ mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-2874-9676
Статья поступила 15.04.2022
