CC BY
21DOI 10.47643/1815-1337_2023_7_448 УДК 343.98
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРАВООХРАНИТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ: ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ POSSIBILITIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN LAW ENFORCEMENT: FOREIGN EXPERIENCE ШЕВЕЛЕВА Ксения Владимировна,
старший преподаватель кафедры «Правовое обеспечение национальной безопасности» КБ-12
Российского технологического университета МИРЭА.
ORCID: 0000-0002-6783-5569.
119454, Россия, г. Москва, пр. Вернадского, 78.
E-mail: Kseniya_Sheveleva92@mail.ru;
Sheveleva Ksenia Vladimirovna,
Senior Lecturer, Department of Legal Support of National Security, KB-12 Russian Technological University MIREA.
ORCID: 0000-0002-6783-5569.
119454, Russia, Moscow, Vernadsky Ave., 78.
E-mail: Kseniya_Sheveleva92@mail.ru
Краткая аннотация. В статье рассмотрен зарубежный опыт использования систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности. Описана сущность искусственного интеллекта, детально изучены перспективные направления использования такого рода технологий в деятельности правоохранительных органов различных стран. В современных условиях технологии искусственного интеллекта позволяют выявлять лиц, выискивающих жертв в сети Интернет, в особенности несовершеннолетних, для совершения половых преступлений в отношении них, прогнозировать преступность, создавать криминалистические алгоритмы, оптимизирующие процесс обнаружения, фиксации и исследования следов, обеспечивать функции поддержания порядка, розыска преступника и пр. В свою очередь, применение технологий искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности вызывает ряд этических и правовых проблем,которые исследованы автором. В результате делается вывод о перспективности применения искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности в Российской Федерации, однако данный вопрос требует тщательного теоретического осмысления и проработки национального законодательства.
Abstract. The article considers foreign experience in the use of artificial intelligence systems in law enforcement. The essence of artificial intelligence is described, promising directions for the use of such technologies in the activities of law enforcement agencies of various countries are studied in detail. In modern conditions, artificial intelligence technologies make it possible to identify individuals who are looking for victims on the Internet, especially minors, to commit sexual crimes against them, predict crime, create forensic algorithms that optimize the process of detecting, fixing and examining traces, provide functions for maintaining order, searching a criminal, etc. In turn, the use of artificial intelligence technologies in law enforcement causes a number of ethical and legal problems that are investigated by the author. As a result, it is concluded that the use of artificial intelligence in law enforcement in the Russian Federation is promising, but this issue requires careful theoretical reflection and development of national legislation.
Ключевые слова. Искусственный интеллект, правоохранительная деятельность, технологии киберагентов, прогнозирование преступности, машинное обучение.
Keywords. Artificial intelligence, law enforcement, cyber-agent technologies, crime prediction, machine learning.
Для цитирования: Шевелева К.В. Возможности использования технологий искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности: зарубежный опыт // Право и государство: теория и практика. 2023. № 7(223). С. 448-450. http://doi.org/10.47643/1815-1337_2023_7_448.
For citation: Sheveleva K.V. Possibilities of using artificial intelligence technologies in law enforcement: foreign experience // Law and state: theory and practice. 2023. No. 7(223). pp. 448-450. http://doi.org/10.47643/1815-1337_2023_7_448.
Статья поступила в редакцию: 20.05.2023
В настоящее время активно развиваются технологии искусственного интеллекта (далее - ИИ) по всему земному шару. Национальные программы развития искусственного интеллекта приняты более чем в 60 странах, включая США, Германию, Китай, Корею, Канаду, Литву, ОАЭ, США, Францию, Японию. Такого рода технологии используются в различных сферах жизни общества. Особое внимание уделяется вопросам правового регулирования технологий ИИ и нейронных сетей. Оценивая ситуацию с применением технологий ИИ в мире, можно утверждать, что вопросу уделяется большое внимание как в науке, так и в практической деятельности.
Говоря об ИИ, отметим, что термин впервые предложен Дж. Маккарти, под которым понималась машинная самообучаемая система, предназначенная для решения задач высокого класса сложности [1, URL].
В научных трудах С. Рассела и П. Норвига, посвященных комплексному исследованию искусственного интеллекта, указывается, что определения искусственного интеллекта, равно как и подходы к его изучению, могут базироваться на четырех позициях: системы, которые думают подобно людям; системы, которые действуют подобно людям; системы, которые думают рационально; системы, которые действуют рационально [2, с. 35].
Как видим, сущность таких технологий - способность машины решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам. В свою очередь, в мировом научном сообществе активно ведутся дискуссии по внедрению все более новых технологий в практическую деятельность правоохранительных органов в целях повышения эффективности расследования преступлений, а особое внимание уделяется вопросам определения возможностей применения ИИ в данной сфере. Глобальный тренд на интеллектуализацию и роботизацию трудового процесса предопределяет неизбежность внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу правоохранительных интересов государства [3, с. 9].
Некоторые страны уже активно внедряют исследуемые технологии в правоохранительную сферу, и далее, не вдаваясь в технологические аспекты работы ИИ, рассмотрим некоторые перспективные направления.
1. Технологии киберагентов (Великобритания, Австралия, Нидерланды).
Во всем мире отмечается рост преступлений, совершенных посредством информационных технологий. Причинами являются высокая степень анонимности при совершении преступлений, отсутствие физической следовой картины преступлений, их трансграничный характер и др.
Особое место среди киберпреступлений занимают преступления связанные с незаконным сбытом и оборотом наркотических средств и
Уголовно-правовые науки
психотропных веществ, оружия, реализацией преступных услуг в сети Интернет, а равно связанные с поиском потенциальных жертв насильственных преступлений. Лиц совершающих подобного рода преступления привлекают высокая прибыль и условия продажи противоправной продукции через онлайн рынки в Dark-Web (часть Интернета, которая не индексируется поисковыми системами и доступна только с помощью специального программного обеспечения). Одной из первых нелегальных торговых площадок был Silk Road, созданный в 2011 году, ликвидированный ФБР в 2013 году, где торговали запрещенными веществами и оружием, и даже можно было купить услуги киллеров. После закрытия Silk Road последовали и другие веб-сайты, в том числе Silk Road 2.0 (в 2014 г.), Evolution (в 2015 г.), AlphaBay (в 2015 г.), Hansa (в 2017 г.), Outlaw (в 2017 г.), Digital Shadows (в 2018 г.), Dream Market (в 2019 г.), DeepDotWeb (в 2019 г.) и Darkmarket (в 2021 г.) и очевидно, что сотрудникам правоохранительных органов затруднительно отслеживать все преступные сделки на торговых онлайн - площадках, не участвуя в них лично. Например, чтобы получить доступ к веб-сети Darkmarket, офицеру полиции необходимо долго и кропотливо создавать репутацию в сети, как ее активного участника, что может замедлить процесс выявления преступлений. Помимо сказанного, от правоохранительных органов также может потребоваться использование обширных компетенций в области оперативно-розыскной деятельности, включая использование системного наблюдения, оперативного внедрения в преступные организации, прослушивания телефонных переговоров, снятия информации с технических каналов связи и др. Во многих национальных законодательствах такие мероприятия могут быть произведены только после того, как суд утвердил их применение, что также не ускоряет процесс выявления преступлений.
Ввиду вышеобозначенного на рынках Dark-Web развернули деятельность ИИ, где он выступает в качестве «киберагента», способного иметь определенную степень автономии (действовать без вмешательства человека) и действовать в зависимости от обстоятельств. Интеллектуальное программное обеспечение способно осуществлять одновременное наблюдение за большим количеством лиц, нежели реальные оперативные работники, внедряться в преступные сети, не компрометируя свою личность, передавая оперативные данные в действующие правоохранительные органы. К примеру, в Нидерландах создан и активно используется чат-бот (автоматизированный собеседник) Sweetie 2.0[4, URL]. Чат-бот выглядит как 10-летняя девочка из Филиппин, которая общается онлайн с людьми, проявляющими сексуальный интерес к детям. Очевидно, что цель состоит в том, чтобы отследить и идентифицировать педофилов, а равно в борьбе с детским секс - туризмом, который так развит в данной стране.
Утверждается, что ИИ в качестве альтернативы человеческой деятельности можно использовать только в том случае, если он достаточно развит, т. е. если способен пройти тест Тьюринга. Только после успешной сдачи теста ИИ может заменить человека в коммуникативной деятельности, а собеседник не сможет распознать, что общается не с живым лицом, а с программным обеспечением. В случае Sweetie 2.0 с тестом Тьюринга проблем не возникло: около 20 000 мужчин из 71 страны потянулись к ней, полагая, что она настоящий ребенок.
Использование Sweetie 2.0 не лишено недостатков с правовой точки зрения. Во-первых, ИИ не может провоцировать противоправное поведение, а значит настаивать на проявлении сексуального интереса к ней, поскольку в соответствии с уголовно-процессуальными законодательствами многих стран (в том числе и в РФ) запрещается подстрекать, склонять, побуждать в прямой или косвенной форме к совершению противоправных действий. Еще одна проблема заключается в том, что в некоторых странах столкнулись с препятствием при вынесении обвинительного приговора за жестокое обращение с детьми, поскольку отсутствовала реальная жертва насилия, а сексуальное насилие над программным обеспечением невозможно. И даже если намерение совершить насильственные действия сексуального характера над детьми представляет собой преступное деяние, с точки зрения доказывания намерения, это представляется достаточно трудным, ввиду того что ИИ - это не настоящий ребенок. Еще одной проблемой является возможность ИИ перенимать преступное поведение, а ввиду машинного обучения, такое потенциально возможно и самообучающийся ИИ способен проявить преступное поведение после некоторого времени работы в криминальном мире.
Тем не менее, технология Sweetie 2.0 привела к обвинительным приговорам в Австралии, Бельгии и Великобритании.
2. Технологии прогнозирования (США).
Возможности ИИ позволяют использовать и анализировать большие объемы данных, с помощью которых можно выявить тенденции и изменения в сфере преступной деятельности, прогнозировать преступность. В настоящее время статистика ведется «вручную» и во многом результат зависит от субъективных факторов. Использование ИИ позволяет исключить данный фактор и быстро и эффективно решить ряд криминологических задач: измерить показатели преступности, выявить детерминанты и факторы преступности, получить сведения о личности преступников, проанализировать виктимологическую информацию, измерить последствия преступной деятельности, применить своевременно меры по контролю противоправной деятельности и др. Применение ИИ в решении такого рода задач обеспечивает достоверность, полноту, актуальность собранных, обобщенных и проанализированных сведений, исключает человеческий фактор, ускоряет исследование криминологической информации.
Наиболее интересным в данной сфере представляется применение ИИ в городе Чикаго (США) для прогнозирования места совершения преступления, лиц, осуществляющих преступную деятельность (включая прогнозирование развития криминальной «карьеры»), лиц, потенциально могущих стать жертвой преступления. Там активно используются так называемые «тепловые карты преступности» [5, URL], которые не только показывают прошлые события, но и используя модели прогнозирования, указывают на наиболее вероятные места совершения следующих преступлений. С точки зрения разработки стратегии охраны правопорядка и планирования мест патрулирования, такого рода новеллы заслуживают всяческого внимания.
Используя стратегии профилирования, ИИ способен определить не только последующее место совершения преступления, но и лиц, которые могут совершить то или иное преступление. Профайлинг осуществляется среди уже попавших ранее в поле зрения правоохранительных органов правонарушителей на основе их личностных характеристик, а также самой ситуации. По-нашему мнению, технологии ИИ могут выявлять новые, неожиданные закономерности в этой области и представлять информацию в режиме реального времени, что позволит сотрудникам пра-
воохранительных органов вмешиваться в процесс тогда, когда вероятность поимки преступника наиболее высока.
Несмотря на высокую степень эффективности и действенности использования технологий ИИ в рамках прогнозной аналитики, его следует использовать с осторожностью, поскольку может иметь место ложный прогноз, особенно в начале машинного обучения и обработки информации искусственным интеллектом. Кроме того, если информация о «горячей точке» станет известна преступникам (в результате наблюдения за патрульными автомобилями, либо посредством утечки), то очевидно, ими будут избраны иные места совершения преступлений.
3. Технологии для осуществления криминалистической деятельности.
При обнаружении, изъятии и оценке вещественных доказательств использование ИИ тоже представляется перспективным. Так, в определенных ситуациях сотрудниками правоохранительных органов могут изыматься цифровые носители информации. Специалисты - криминалисты, исследуя смартфоны, планшеты, ноутбуки и USB-накопители сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как поврежденные устройства, зашифрованные данные и т.д. Серьезной проблемой цифровой криминалистики часто является наличие огромного объема данных на устройствах, подлежащих осмотру и исследованию. В тоже время искомое - это небольшие фрагменты информации («иголка в стоге сена»), которые не всегда поддаются человеческому поиску ввиду больших массивов информации. В данном случае технологии ИИ по обработке больших данных в разных форматах (таких как текст, видео, аудио и т. д.), включая хранение, индексацию и возможность поиска данных, представляются полезными. Возможность поиска ИИ изъятых данных способно повысить эффективность расследования, поскольку релевантные данные не упускаются из вида следствием. Кроме того, ИИ дает быстрые результаты, что также является преимуществом ввиду того, что, зачастую, первые 48 часов являются наиболее важными и решающими как в отношении розыска подозреваемых лиц, так и при сборе доказательственной информации о совершенном преступлении. В Нидерландах Национальный институт криминалистики разработал для этого инструмент под названием Hansken.
Иным направлением криминалистической деятельности ИИ представляется его использование в таких странах как США, КНР, Япония, где им производится сопоставление следов преступника с имеющимися данными в базах. Например, зачастую ДНК, изъятая с конкретного места происшествия, представляет собой смесь следов ДНК различных лиц. С помощью ИИ возможно так называемое вероятностное генотипирование, которое можно использовать для оценки того, действительно ли чья-то конкретная ДНК (уже имеющаяся в базе) находится в этих смешанных следах ДНК, обнаруженных на месте происшествия. С помощью обработки большого количества данных ИИ и его самообучающихся систем надежность совпадений может быть оценена более точно, что снизит погрешности при идентификации. «Можно обнаружить ДНК от нескольких преступников или от лица, не связанного с преступлением вообще, либо отделить ДНК одних людей от других. ИИ имеет потенциал для решения этой проблемы. Анализ ДНК дает большое количество данных в электронном виде. Эти данные содержат закономерности, некоторые из которых могут быть недоступны современным средствам экспертизы, но могут оказаться полезным по мере роста чувствительности экспертных систем» [6, с. 134].
Таким образом нами рассмотрены некоторые перспективные направления использования технологий ИИ за рубежом в правоохранительной деятельности. Как видим ИИ улучшает эффективность расследования уголовных дел, помогает выявлять преступников и лиц, потенциально могущих стать таковыми. Особое место ИИ занимает при прогнозировании преступности.
По-нашему мнению, правоохранительным органам Российской Федерации, опираясь на опыт зарубежных коллег, необходимо адаптировать вышерассмотренные технологии и внедрить в правоохранительную деятельность, что, в определенной мере улучшит ситуацию с выявлением, раскрытием и расследованием преступлений в стране.
Однако применение ИИ безусловно вызывает ряд этических и юридических вопросов, что требует серьезной проработки со стороны законодателя. Неправильные и неполные данные, выбор инструментов для анализа данных, их интерпретация могут привести и приводят к ложным обвинительным приговорам. В результате, если решения в уголовном судопроизводстве будут все больше полагаться на результаты ИИ, это может привести к ситуациям, подобным тем, что описаны в романе Кафки «Процесс», когда подозреваемые не знают, в чем их обвиняют, откуда берутся обвинения и на каком основании (данные, анализ, выводы) эти обвинения основаны.
Библиография:
1. McCarthy J. What is Artificial Intelligence? [Электронный ресурс] // Stanford University. - 2007. - Режим доступа: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai (дата обращения: 19.05.2023).
2. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. — 2-е изд. — Москва : Вильямс, 2018. — 1408 с.
3. Буглаева Е. А. «Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность правоохранительных органов по составлению процессуальных документов». Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право, № 1, 2022, С. 7-12.
4. Sweetie 2.0 is a research project commissioned by Terre des Hommes on online child sex tourism and criminal law. [Электронный ресурс] // URL: https://www.universiteitleiden.nl/en/research/research-projects/law/sweetie-2.0 (дата обращения: 19.05.2023).
5. Crimes Heat Map [Электронный ресурс] // URL: https://data.cityofchicago.org/Public-Safety/Crimes-Heat-Map/puji-t6xd (дата обращения: 19.05.2023).
6. Карпика А. Г. «Анализ направлений применения искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности». Юристъ - Правоведъ, № 1 (104), 2023, С. 130-135.
References:
1. McCarthy J. What is Artificial Intelligence? [Electronic resource] // Stanford University. - 2007. - Access mode: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai (date of access: 05/19/2023).
2. Russell S. Artificial intelligence. Modern approach / S. Russell, P. Norvig. - 2nd ed. - Moscow : Williams, 2018. - 1408 p.
3. Buglaeva E. A. "Prospects for the introduction of artificial intelligence technologies in the activities of law enforcement agencies in the preparation of procedural documents." Bulletin of the South Ural State University. Series: Law, No. 1, 2022, pp. 7-12.
4. Sweetie 2.0 is a research project commissioned by Terre des Hommes on online child sex tourism and criminal law. [Electronic resource] // URL: https://www.universiteitleiden.nl/en/research/research-projects/law/sweetie-2.0 (Accessed: 05/19/2023).
5. Crimes Heat Map [Electronic resource] // URL: https://data.cityofchicago.org/Public-Safety/Crimes-Heat-Map/puji-t6xd (accessed 05/19/2023).
6. Karpika A. G. "Analysis of directions for the use of artificial intelligence in law enforcement." Jurist - Pravoved, No. 1 (104), 2023, pp. 130-135.
