CC BY
68
160
Boris Andreyevich Toropov,
Candidate of Technology, Associate Professor,
Professor at the Information Technology Department,
Management Academy of the Ministry
of the Interior of Russia,
Russian Federation, 125171, Moscow,
Zoi i Alexandra Kosmodemyanskikh St., 8
E-mail: torbor@mail.ru
Торопов Борис Андреевич,
кандидат технических наук, доцент, профессор кафедры информационных технологий, Академия управления МВД России, Российская Федерация, 125171, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, д. 8
E-mail: torbor@mail.ru
ORCID 0000-0001-7012-4883
Гонов Шамиль Хасанович,
кандидат технических наук, заместитель начальника кафедры информационных технологий, Академия управления МВД России, Российская Федерация, 125171, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, д. 8
E-mail: gonov@bk.ru
ORCID 0000-0001-5714-5356
Научная специальность: 12.00.11 — судебная деятельность, прокурорская деятельность, правозащитная и правоохранительная деятельность (5.1.2. Публично-правовые (государственно-правовые) науки)
УДК 351.74
DOI 10.24412/2072-9391-2022-262-160-167
Дата поступления: 16 марта 2022 г.
Дата принятия статьи в печать: 15 июня 2022 г.
Результаты исследования готовности сотрудников полиции к внедрению искусственного интеллекта в оперативно-служебную деятельность органов внутренних дел Российской Федерации
The Results of Study of the Readiness of Police Officers to Implement Artificial Intelligence in the Operational and Official Activities of the Internal Affairs Bodies of the Russian Federation
Shamil Hasanovich Gonov,
Candidate of Technology,
Deputy Head of the Information Technology Department,
Management Academy of the Ministry
of the Interior of Russia,
Russian Federation, 125171, Moscow,
Zoi i Alexandra Kosmodemyanskikh St., 8
E-mail: gonov@bk.ru
Scientific Specialty: 12.00.11 - Judicial Activities, Prosecutorial Activities, Human Rights and Law Enforcement (5.1.2. Public Law (State Law) Sciences)
Аннотация
Стремительная информатизация всех сфер деятельности государства и общества диктует органам внутренних дел Российской Федерации необходимость соответствовать современным технологическим реалиям в ходе реализации своих функций. Цифровая трансформация
Abstract
The rapid informatization of all spheres of activity of the state and society dictates to the internal affairs bodies of the Russian Federation the need to comply with modern technological realities in the implementation of their functions. The digital transformation of the divisions of
подразделений Министерства внутренних дел Российской Федерации - это длящийся процесс, от результатов которого будет зависеть эффективность и оперативность принимаемых в органах внутренних дел решений, а соответственно и их способность противостоять новым вызовам со стороны криминала, способность обеспечить общественную безопасность в условиях непростой оперативной обстановки, которая все больше включает в себя элементы активности граждан в информационном поле.
Одна из проблем в рамках перехода органов внутренних дел на новый технологический уровень связана не столько с технологиями, сколько с кадровым потенциалом системы Министерства внутренних дел Российской Федерации, с готовностью сотрудников применять новые технологии, отдавая себе отчет в их возможностях и имеющихся ограничениях.
В настоящей работе предпринята попытка проанализировать состояние готовности личного состава Министерства внутренних дел Российской Федерации к применению систем искусственного интеллекта в различных направлениях оперативно-служебной деятельности. Авторы на основе проведенного анкетирования и методов математической статистики рассматривают самооценку сотрудников в области познаний в предметной сфере, а также их оценку перспектив внедрения технологий искусственного интеллекта в работу органов внутренних дел. В заключение предлагается ряд выводов относительно того, какие организационные изменения необходимы в системе Министерства внутренних дел Российской Федерации для эффективного перехода к применению инновационных технологий.
the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation is an ongoing process, the results of which will determine the effectiveness and efficiency of decisions taken in the internal affairs bodies, and, accordingly, their ability to withstand new challenges from crime, the ability to ensure public safety in a difficult operational environment, which increasingly includes elements of citizens' activity in the information field.
One of the problems in the framework of the transition of internal affairs bodies to a new technological level is not so much related to technology as to the personnel potential of the system of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation, with the willingness of employees to apply new technologies, being aware of their capabilities and limitations.
In this paper, an attempt is made to analyze the state of readiness of the personnel of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation for the use of artificial intelligence systems in various areas of operational and service activities. The authors, based on the conducted questionnaire and methods of mathematical statistics, consider the self-assessment of employees in the field of knowledge in the subject area, as well as their assessment of the prospects for the introduction of artificial intelligence technologies into the work of internal affairs bodies. In conclusion, a number of conclusions are proposed regarding what organizational changes are needed in the system of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation for an effective transition to the use of innovative technologies.
Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта; цифровая трансформация; информационно-аналитическая деятельность; обработка анкетных опросов; анализ данных; подготовка кадров.
Keywords: artificial intelligence technologies; digital transformation; information and analytical activities; questionnaire processing; data analysis; personnel training.
Введение. Сегодня процессы цифровой трансформации активно протекают во многих сферах жизнедеятельности государства и общества. Не являются исключением и те направления деятельности, которые относятся к компетенции различных подразделений Министерства внутренних дел Российской Федерации (далее — МВД России). Действительно, в современных условиях функционирования правоохранительных органов все большее значение приобретает информация, эффективная организация информационных потоков, а также способность организационной структуры
МВД России перестроиться и действовать эффективно с учетом цифровизации практически всех направлений собственной деятельности. Все возрастающая сложность и разнообразие задач, встающих перед органами внутренних дел, часто предполагает принятие управленческих решений в условиях риска и неопределенности. Здесь ведущую роль также играют информационные технологии, направленные на сбор и аналитическую обработку значимой информации, поддержку принятия решений.
Перспективными в данном контексте являются информационные системы, использу-
162
ющие технологии искусственного интеллекта, которые позволяют переложить часть когнитивных функций человека на компьютерную программу, способную вырабатывать решение подобно тому, как это делает живой человек, используя сложную систему ассоциативных связей, интуитивно, когда невозможно зафиксировать все логические операции, предпринятые на пути к итоговому решению. Таким образом, следует рассматривать процессы принятия решений в современных условиях как симбио-тические — человеко-машинные, причем, в части отработки машиной того или иного решения человек доверяется ей, не вполне понимая принципы работы и возможности системы искусственного интеллекта.
Учитывая вышесказанное, можно выдвинуть гипотезу о том, что подразделения МВД России на их текущем этапе развития не вполне готовы к широкому внедрению систем искусственного интеллекта, ни организационно, ни в плане кадрового потенциала. С одной стороны, эта неготовность отчасти объективна, в ряде случаев современное правовое поле, регулирующее деятельность МВД России, не предусматривает по своему духу делегирование функций лица, принимающего решение, компьютеру. С другой стороны, научно-технический прогресс неумолим, и технологии искусственного интеллекта уже сегодня успешно применяются в ряде направлений деятельности, возможно, без атрибутирования в качестве таковых. Примером может выступать в основном экспертно-кримина-листическая деятельность, где нейронные сети используются во многих видах экспертиз.
Постановка задачи. В настоящей работе авторы задались вопросом о готовности сотрудников подразделений МВД России к использованию систем искусственного интеллекта в своей оперативно-служебной деятельности. При этом интерес представляла не только готовность применять определенные программно-аппаратные комплексы для решения конкретных задач с точки зрения уровня подготовки специалистов, но также и морально-психологическая сторона вопроса, заключающаяся в понимании границ возможностей систем искусственного интеллекта, принципов их работы, психологической готовности довериться решению, выработанному компьютером.
Поставленная задача обладает достаточно высокой актуальностью, доказательством чему может служить интерес руководства МВД России к широкому использованию технологий искусственного интеллекта в деятельности подразделений МВД России. Так, в 2020 г. Академия управления МВД России по заявке Департамента информационных технологий, связи и защиты информации провела научно-иссле-
довательскую работу (далее — НИР), направленную на подготовку проекта Концепции использования искусственного интеллекта в деятельности подразделений МВД России. В ходе этой НИР были выработаны перспективные направления применения рассматриваемых технологий в деятельности широкого спектра подразделений нашего ведомства, механизмы внедрения этих технологий в практическую деятельность, а также критерии оценки эффективности результатов внедрения. Безусловно, реализация подобной концепции немыслима без повышения уровня знаний, умений и навыков сотрудников МВД России в области технологий искусственного интеллекта. Поэтому особое внимание в работе уделяется готовности личного состава подразделений МВД России к переходу на качественно новый технологический уровень.
В рамках подготовки этой НИР проведено анкетирование среди представителей различных направлений деятельности органов внутренних дел, направленное на определение текущего состояния готовности МВД России к внедрению технологий искусственного интеллекта.
Разработанность научной проблематики. Рассматриваемая авторами научная задача стабильно вызывала интерес у многих исследователей в различные периоды времени. Но в последнее время, в связи с утверждением Президентом Российской Федерации в 2019 г. Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, интерес к данной тематике только усилился. Ясно, что четвертая промышленная революция предопределила необходимость использования перспективных технологий, в том числе и в органах правопорядка [21]. Активное использование методов искусственного интеллекта выступает фундаментом повышения эффективности функционирования правоохранительных органов [17]. Наибольшее применение методы искусственного интеллекта получили в деятельности органов внутренних дел [7; 9; 12; 13], органов прокуратуры [19; 23], таможенной службы [6], судебных органов [30] и других структур [11; 14].
Исследователи выделяют широкий спектр решаемых задач, таких как управление правоохранительным органом [1], деятельность в финансово-кредитной сфере [2], документацион-ное обеспечение [4], методов распознавания образов при реализации систем видеонаблюдения [22]. Но, как показывает анализ научной литературы по данной тематике, наиболее привлекательным направлением исследований является предупреждение, выявление [16], расследование преступлений [15], а также противодействие преступности [20] и криминалистические исследования [10]. Вместе с тем решение
задач по внедрению систем искусственного интеллекта невозможно без совершенствования системы профессиональной подготовки и переподготовки кадров [8]. По мнению авторов, эти направления тесным образом связаны с решением задачи совершенствования правого регулирования в данной области [5], а также противодействием использованию искусственного интеллекта в преступных целях [18].
Методы. Помимо анализа литературных источников по теме исследования, основу методологии проводимой работы составили метод анкетного опроса и методы математической статистики для обработки его результатов.
В общем виде процедура анкетных опросов состоит из четырех этапов: формирование группы респондентов, опрос и оценка их мнений и обработка результатов.
Для анализа взаимозависимостей использовался критерий -квадрат Пирсона как один из инструментов выявления непараметрических корреляций. Для использования этого инструмента на первом шаге строились матрицы теоретических (ожидаемых) распределений ответов экспертов по каждому из вопросов, входящих в анализируемые пары. Теоретическое значение частоты выбора респондентом ответа / на первый вопрос и ответа у на второй вопрос {ч\}) рассчитывается как:
Чи 42j Чи *
О: ; = - * - * П = -
4 п п п
42 j
где п — общее количество экспертов; qli — количество респондентов, выбравших ответ i на 1-й вопрос;
дт — количество респондентов, выбравших ответ ] на 2-й вопрос.
Расстояние между теоретическими и эмпирическими значениями (-квадрат расчетное) исчисляется как:
{чц - я*ц)2
X — квадрат расчетное
где: qy — количество респондентов, которые выбрали ответ i на 1-й вопрос и одновременно ответ j на 2-й вопрос.
Полученное значение по каждой паре вопросов сравнивалось затем с табличным значением -квадрат Пирсона, которое можно получить, например, в Microsoft Excel при помощи встроенной функции = ХИ2.ОБР.ПХ (p-значение; степени свободы). Аргументы этой функции: уровень статистической значимости результата (был принят за 0,95), степени свободы v*w, где v — количество вариантов ответа на 1-й вопрос, w — количество вариантов ответа на 2-й вопрос.
Результаты. В целях определения готовности сотрудников органов внутренних дел к масштабному внедрению систем и технологий ис-
кусственного интеллекта в оперативно служебную деятельность проведено анкетирование.
Проведенное анкетирование личного состава органов внутренних дел охватило 616 респондентов, несущих службу по различным направлениям деятельности:
— расследование преступлений — 54 респондента, 8,75 %;
— оперативно-розыскная деятельность — 96 респондентов, 15,56 %;
— экспертно-криминалистическая деятельность — 32 респондента, 5,19 %;
— охрана общественного порядка — 91 респондент, 14,75 %;
— организационно-аналитическая деятельность — 21 респондент, 3,40 %;
— информационно-аналитическая деятельность — 109 респондентов, 17,67 %;
— кадровая работа — 101 респондент, 16,37 %;
— материально-техническое обеспечение — 74 респондента, 11,99 %.
Отличительной особенностью является то, что почти половина опрошенных респондентов относится к «вспомогательным» подразделениям и напрямую не задействована при решении непосредственных задач по противодействию преступности, выявлению и раскрытию преступлений, расследованию уголовных дел.
При ответе на вопрос об уровне знаний о технологиях искусственного интеллекта 4,38 % анкетируемых выбрали вариант ответа «1. Приходилось слышать/читать об этом, не понимаю, о чем идет речь», однако большая часть (78,57 %) остановилась на варианте ответа «2. Приходилось слышать/читать об этом, обладаю поверхностными знаниями об основных определениях, возможностях и сферах применения искусственного интеллекта». Позитивной тенденцией представляется то, что 16,88 % склонились к ответу «3. Обладаю систематизированными знаниями о системах искусственного интеллекта, знакомился с учебной (учебные пособия, учебники), либо специальной технической (техническое задание, отчет, спецификация), либо научной (статьи, монографии) литературой по данному вопросу».
При этом следует отметить, что наибольшая часть респондентов, выбравших 3-й вариант ответа, имеет умеренный стаж службы в органах внутренних дел, у порядка 83 % из них общий стаж не превышает 20 лет. Можно сделать обобщающий вывод о том, что на сегодняшний день наблюдается зависимость уровня понимания технологий искусственного интеллекта от стажа службы, что подтверждается на основе критерия -квадрат Пирсона.
При оценке готовности сотрудников к использованию технологий и систем искусствен-
164
ного интеллекта по основному месту своей службы наибольшая часть анкетируемых (44 %) оценила ее как среднюю, 36 % склонились к оценкам ниже средней, и чуть более 20 % оценили готовность выше среднего. Распределение респондентов при ответе на данный вопрос оказалось близким к нормальному с некоторым скосом влево, что скорее говорит о неготовности сотрудников органов внутренних дел однозначно дать оценку своей готовности к применению технологий искусственного интеллекта. Такой вывод обусловлен, на наш взгляд, описанной выше умеренной самооценкой уровня имеющихся знаний об искусственном интеллекте, нежели объективной неготовностью подразделений (технологической, организационной).
При этом наблюдается слабо выраженная (также на основании критерия -квадрат Пирсона) зависимость между направлением деятельности сотрудников и их оценкой по рассматриваемому вопросу. Заметно более высокие оценки готовности выставлены респондентами, чья работа связана с оперативно-розыскной деятельностью, экспертно-криминалистической деятельностью, охраной общественного порядка, информационно-аналитической деятельностью.
Ощутимая коррелированность готовности к использованию технологий искусственного интеллекта наблюдается у представителей младших возрастных групп, что также подтверждается показанным выше умеренным стажем службы большинства опрошенных из числа средне или высоко оценивших свои познания в этой предметной области. И одно, и другое в целом закономерно и подтверждается на основании критерия -квадрат Пирсона. Наибольшее количество максимальных отметок готовности («5» по пятибалльной шкале) выставлены представителями возрастной группы 29—38 лет, наибольшее количество отметок «4» выставлены представителями возрастной группы 39— 48 лет. Вместе с этим внутри данных возрастных групп наибольшее количество отметок все равно склоняется к среднему — 3 балла. Таким образом, снова подтверждается гипотеза о том, что скорее всего в своей массе сотрудники органов внутренних дел не готовы оценивать свои реальные возможности по работе в новой технологической реальности.
Кроме того, на основе результатов анкетирования проанализированы оценки потенциальной полезности внедрения систем искусственного интеллекта в различные направления оперативно-служебной деятельности: 41 % опрошенных склонился к максимальной оценке полезности внедрения систем искусственного интеллекта в деятельность по расследованию преступлений (причем 44 % опрошенных, выставивших такую оценку, сами из числа
сотрудников, задействованных в расследовании преступлений); 47 % респондентов выставили максимальную оценку оперативно-розыскной деятельности (48 % из числа респондентов, относящихся к оперативно-розыскным подразделениям); 65 % — экспертно-крими-налистической деятельности (при этом лишь 46 % сотрудников экспертно-криминалистиче-ских подразделений склонились к такой оценке); 50 % — деятельности по охране общественного порядка (58 % из числа занятых в охране общественного порядка); 63 % — организационно-аналитической (52 % из числа респондентов, относящихся к подразделениям организационно-аналитической работы); 73 % — информационно-аналитической (59 % из числа сотрудников информационно-аналитических подразделений); на этом фоне процент выставивших максимальные оценки кадровой работе и материально-техническому обеспечению невелик. Здесь интерес вызывает некоторый скепсис сотрудников экспертно-криминалистических подразделений, то есть тех подразделений, где уже сегодня эффективно применяются системы с элементами искусственного интеллекта. При этом высокие баллы, выставленные эффективности внедрения систем искусственного интеллекта в организационно-аналитическую и информационно-аналитическую деятельность, причем в основном со стороны сотрудников других подразделений (оперативно-розыскных, следственных, подразделений по охране общественного порядка), скорее всего могут объясняться не полным пониманием содержания этих направлений деятельности практиками.
Выводы. На основе полученных результатов следует сделать вывод, что личный состав подразделений МВД России все же в большинстве своем имеет слабые или умеренные представления о возможностях и ограничениях, связанных с внедрением и использованием искусственного интеллекта. Это, безусловно, выступает сдерживающим фактором процесса цифровой трансформации системы МВД России в целом.
Решение данной проблемы может лежать, с одной стороны, в плоскости пересмотра системы подготовки специалистов в системе образовательных организаций МВД России, с другой — в плоскости пересмотра отдельных элементов кадровой политики.
Что касается подготовки собственных специалистов, то, несомненно, это приоритетное направление, но следует принимать во внимание, что имеющаяся система образования и профессиональной подготовки в МВД России не располагает возможностями массового обучения личного состава применению инновационных технологий. Это связано с тем, что длительность цикла подготовки педаго-
гического (преподавательского) состава и необходимых учебно-методических материалов сопоставим или существенно превышает длительность жизненного цикла систем искусственного интеллекта. Пересмотру подлежит политика Министерства в области повышения квалификации и переподготовки сотрудников, причем как сотрудников практических подразделений, так и сотрудников образовательных организаций. Следует активнее задействовать возможности взаимодействия с ведущими гражданскими образовательными организациями, а также с аналогичными учреждениями, принадлежащими другим министерствам и ведомствам. Отчасти подобная политика сегодня реализована в МВД России в рамках решения другой проблемы, которая, однако, также связана с информационными технологиями. Речь идет о подготовке кадров
для подразделений по противодействию преступлениям, совершаемым с использованием информационных технологий1.
Кроме того, полагаем возможным формирование центров компетенций по оказанию методической и практической помощи субъектам применения технологий искусственного интеллекта в реальном масштабе времени на базе образовательных организаций МВД России, в том числе следует внимательно отнестись к возможности привлечения сторонних специалистов к такой работе.
1 Комплекс мероприятий по формированию эффективной системы подготовки кадров для органов внутренних дел Российской Федерации, специализирующихся на предотвращении, выявлении, раскрытии и расследовании преступлений, совершаемых с использованием информационно-телекоммуникационных технологий (на 2021-2022 гг.), утвержденный Министром внутренних дел Российской Федерации В. А. Колокольцевым 30 апреля 2021 г.
Список литературы:
References:
1. Акопова Л. А. Направления развития 1. и применения современных технологий искусственного интеллекта в государственном управлении // Modern Science. 2021. № 1-2. 2.
2. Барчуков В. К. Искусственный интеллект в деятельности правоохранительных органов в финансово-кредитной сфере // Законодательство. 2020. № 9. 3.
3. Барчуков В. К. Применение искусственного интеллекта в деятельности судов и правоохранительных органов Российской Федерации // Законы России: опыт, анализ, практика. 2020. № 8. 4.
4. Барчуков В. К. Систематизация документированной информации посредством искусственного интеллекта с сохранением ее правового статуса // Евразийский юридиче- 5. ский журнал. 2021. № 4 (155).
5. Барчуков В. К. Систематизация и совершенствование правового регулирования применения искусственного интеллекта в право- 6. охранительной деятельности // Российский журнал правовых исследований. 2020. Т. 7.
№ 1.
6. Барчуков В. К. Формирование организационно-правовых основ информационного обеспечения и применения искусственно- 7. го интеллекта в деятельности Федеральной таможенной службы Российской Федерации // Евразийский юридический журнал. 2020. № 7 (146).
7. Бецков А. В., Лукашов Н. В. Концептуаль- 8. ные основы применения технологий искусственного интеллекта в системе Министерства внутренних дел России // Труды меж-
Akopova L. A. Napravleniya razvitiya i prime-neniya sovremennyh tekhnologij iskusstvenno-go intellekta v gosudarstvennom upravlenii // Modern Science. 2021. № 1-2. Barchukov V. K. Iskusstvennyj intellekt v deyatel'nosti pravoohranitel'nyh organov v fi-nansovo-kreditnoj sfere // Zakonodatel'stvo. 2020. № 9.
Barchukov V. K. The use of artificial intelligence in the activities of courts and law enforcement bodies of the Russian Federation // Laws of Russia: Experience, Analysis, Practice. 2020. № 8.
Barchukov V. K. Systematization of documented information through artificial intelligence with preservation of its legal status // Eurasian Law Journal. 2021. № 4 (155). Barchukov V. K. Systematization and improvement legal regulation of the use of artificial intelligence in law enforcement // Russian Journal of Legal Studies. 2020. T. 7. № 1. Barchukov V. K. Formation of organizational and legal bases for information support and application of artificial intelligence in the activities of the Federal customs service of the Russian Federation // Eurasian Law Journal. 2020. № 7 (146).
Beckov A. V., Lukashov N. V. Konceptual'nye osnovy primeneniya tekhnologij iskusstvennogo intellekta v sisteme Ministerstva vnutrennih del Rossii // Trudy mezhdunarodnogo simpoziuma «Nadezhnost' i kachestvo». Penza, 2021. T. 2. Bokova O. I., Konyushev V. V. Aktual'nye nap-ravleniya sovershenstvovaniya professional'noj podgotovki v informacionnom obshchestve // Ohrana, bezopasnost', svyaz'. 2020. № 5-3.
166
дународного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, 2021. Т. 2.
8. Бокова О. И., Конюшев В. В. Актуальные направления совершенствования профессиональной подготовки в информационном обществе // Охрана, безопасность, связь. 2020. № 5-3.
9. Вермеенко Я. С. Современное состояние и перспективы развития ИСОД МВД России // Академическая мысль. 2021. № 3 (16).
10. Волкова М. О. Использование искусственного интеллекта в криминалистике // Научное образование. 2021. № 4 (13).
11. Зоз В. А., Шроль А. Р. Использование технологий искусственного интеллекта в правоохранительных органах // Ученые записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Юридические науки. 2021. Т. 7. № 2.
12. Кубасов И. А. Проблемные вопросы применения технологий искусственного интеллекта в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации // Вестник Воронежского института МВД России. 2021. № 3.
13. Мишин С. А, Мишин А. В. Возможные направления применения искусственного интеллекта в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации // Общественная безопасность, законность и правопорядок в III тысячелетии. 2021. № 7-3.
14. Мысловский Е. Н. Возможно ли электронное правосудие? // Труды по интеллектуальной собственности. 2020. Т. 35. № 1-2.
15. Плахота К. С. К вопросу об использовании высоких технологий в расследовании преступлений // Расследование преступлений: проблемы и пути их решения. 2021. № 3 (33).
16. Расторопов С. В. Использование искусственного интеллекта для предупреждения и выявления преступлений (мировой опыт) // Международное публичное и частное право. 2020. № 5.
17. Расторопов С. В. Технологии искусственного интеллекта в деятельности правоохранительных органов // Вестник Московского университета. Серия 26: Государственный аудит. 2020. № 2.
18. Расторопова О. В. Противодействие использованию искусственного интеллекта в преступных целях // Вестник Университета прокуратуры Российской Федерации. 2021. № 4 (84).
19. Расторопова О. В. Эвристические подходы при использовании искусственного интеллекта в информационном обеспечении деятельности органов прокуратуры // Евразийский юридический журнал. 2020. № 10 (149).
9.
10.
14.
15.
Vermeenko Ya. S. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya ISOD MVD Rossii // Aka-demicheskaya mysl'. 2021. № 3 (16). Volkova M. O. Ispol'zovanie iskusstvennogo in-tellekta v kriminalistike // Nauchnoe obrazo-vanie. 2021. № 4 (13).
11. Zoz V. A., Shrol' A. R. Ispol'zovanie tekhnologij iskusstvennogo intellekta v pravoohranitel'nyh organah // Uchenye zapiski Krymskogo federal'nogo universiteta imeni V. I. Vernadsko-go. Yuridicheskie nauki. 2021. T. 7. № 2.
12. Kubasov I. A. Problematic issues of the application of artificial intelligence technologies in the activity internal affairs bodies of the Russian Federation// The bulletin of Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2021. № 3.
13. Mishin S. A, Mishin A. V. Vozmozhnye naprav-leniya primeneniya iskusstvennogo intellekta v deyatel'nosti organov vnutrennih del Rossijskoj Federacii // Obshchestvennaya bezopasnost', zakonnost' i pravoporyadok v III tysyacheletii. 2021. № 7-3.
Myslovskij E. N. Is e-justice possible? // Works on Intellectual Property. 2020. T. 35. № 1-2. Plahota K. S. K voprosu ob ispol'zovanii vysok-ih tekhnologij v rassledovanii prestuplenij // Rassledovanie prestuplenij: problemy i puti ih resheniya. 2021. № 3 (33).
16. Rastoropov S. V. The use of artificial intelligence for crime prevention and identification (the world experience) // International Public and Private Law. 2020. № 5.
17. Rastoropov S. V. Artificial intelligence technologies in the activities of law enforcement agencies // MSU Vestnik. Series 26: State Audit. 2020. № 2.
18. Rastoropova O. V. Counteraction of using the artificial intelligence for criminal purposes // Bulletin of the University of the Prosecutor's Office of the Russian Federation. 2021. № 4 (84).
19. Rastoropova O. V. Heuristic approaches to the use of artificial intelligence in the information support of the prosecutor's office // Eurasian Law Journal. 2020. № 10 (149). Takov A. Z, Kardanova D. A. The use of modern technologies in combating crime // Gaps in Russian Legislation. 2020. T. 13. № 4. Trushchenkov I. V. Tekhnologii chetvertoj pro-myshlennoj revolyucii v praktike organov pravoporyadka // Mezhdunarodnyj zhurnal konstitucionnogo i gosudarstvennogo prava. 2019. № 2.
22. Shashkova I. A. Problema pravovogo reguliro-vaniya deyatel'nosti sistem videonablyudeni-ya i raspoznavaniya lic // Vestnik Samarskoj gumanitarnoj akademii. Seriya: Pravo. 2019. № 2 (23).
20.
21.
20. Таков А. З, Карданова Д. А. Использование современных технологий в противодействии преступности // Пробелы в российском законодательстве. 2020. Т. 13. № 4.
21. Трущенков И. В. Технологии четвертой промышленной революции в практике органов правопорядка // Международный журнал конституционного и государственного права. 2019. № 2.
22. Шашкова И. А. Проблема правового регулирования деятельности систем видеонаблюдения и распознавания лиц // Вестник Самарской гуманитарной академии. Серия: Право. 2019. № 2 (23).
23. Яцуценко В. В. Проблемы и перспективы внедрения цифровых технологий в деятельность органов прокуратуры // Актуальные проблемы российского права. 2021. Т. 16. № 11 (132).
23. Yacucenko V. V. Problems and prospects for the introduction of digital technologies in the prosecutor's office activities // Actual Problems of Russian Law. 2021. T. 16. № 11 (132).
Для цитирования:
For citation:
Торопов Борис Андреевич, Гонов Шамиль Ха-санович. Результаты исследования готовности сотрудников полиции к внедрению искусственного интеллекта в оперативно-служебную деятельность органов внутренних дел Российской Федерации // Труды Академии управления МВД России. 2022. № 2 (62). С. 160-167.
Toropov Boris Andreyevich, Gonov Shamil Hasanovich. The Results of Study of the Readiness of Police Officers to Implement Artificial Intelligence in the Operational and Official Activities of the Internal Affairs Bodies of the Russian Federation // Proceedings of Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia. 2022. № 2 (62). P. 160-167.
