CC BY
471
УДК 343.985.7; 004.048 DOI 10.24412/2073-0454-2021 -3-228-236
ББК 67 © И.А. Завьялов, 2021
Научная специальность 12.00.12 — криминалистика; судебно-экспертная деятельность; оперативно-розыскная деятельность
ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАСКРЫТИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ
Иван Александрович Завьялов, заместитель начальника кафедры оперативно-разыскной деятельности и специальной техники, кандидат юридических наук, доцент
Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя (117997, Москва, ул. Академика Волгина, д. 12) E-mail: zavyalovivan@yandex.ru
Аннотация. Проанализированы современные способы применения технологий искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности зарубежных стран, таких как США, Китай, страны Европейского союза. На основе проведенного анализа делаются предложения по использованию систем и алгоритмов искусственного интеллекта в правоохранительной и оперативно-разыскной деятельности органов внутренних дел Российской Федерации.
Ключевые слова: раскрытие преступлений, искусственный интеллект, сбор, хранение и обработка информации, аналитические и прогнозные модели, осуществление цифровых расследований, обеспечение коммуникаций и взаимодействия.
FOREIGN EXPERIENCE OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SOLVING CRIMES
Ivan A. Zavyalov, Deputy Head of the Department of Operational and Investigative Activities and Special Equipment, Candidate of Legal Sciences, Associate Professor
Moscow University of the Ministry of Internal affairs of Russia named after V.Ya. Kikot' (117997, Moscow, ul. Akademika Volgina, d. 12) E-mail: zavyalovivan@yandex.ru
Abstract. Modern methods of applying artificial intelligence technologies in the law enforcement activities of foreign countries, such as the United States, China, and the European Union, are analyzed. On the basis of the conducted analysis, proposals are made for the use of artificial intelligence systems and algorithms in law enforcement and operational-search activities of the internal affairs bodies of the Russian Federation.
Keywords: crime detection, artificial intelligence, collection, storage and processing of information, analytical and predictive models, implementation of digital investigations, communication and interaction.
Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН
Для цитирования: Завьялов И.А. Зарубежный опыт использования искусственного интеллекта в раскрытии преступлений. Вестник Московского университета МВД России. 2021 ;(3):228—236.
Президент РФ В.В. Путин, выступая 4 декабря 2020 г. на международной онлайн-конференции Artificial Intelligence Journey (AI Journey), проводимой Сбербанком совместно с ведущими российскими и зарубежными компаниями, заявил: «Искусственный интеллект, безусловно, — это основа очередного рывка вперед всего человечества в своем развитии». Глава государства подчеркнул, что «надо смело вести научный поиск там, где перспективы исследования пока еще неосязаемы» и обозначил задачи государства, заявив, что «в наступающее десятилетие нам предстоит провести цифровую трансформацию всей страны, всей России, повсеместно внедрить технологии искусственного интеллекта, анализа больших данных»1.
Не вызывает сомнений, что одной из сфер, где должны активно внедряться возможности техноло-
гий искусственного интеллекта (далее — ИИ) является оперативно-разыскная деятельность. Современное состояние данного процесса в зарубежных странах является предметом рассмотрения настоящей статьи.
Как отмечают авторы из ВНИИ МВД России, подготовившие научный доклад «О перспективах использования технологий искусственного интеллекта в оперативно-разыскной деятельности органов внутренних дел»2, на Ежегодной встрече полицейских экспертов ОБСЕ, проходившей в Вене в сентябре
1 URL://http://www.kremlin.ru/events/president/news/64545
2 Овчинский В. С., Маслов А. А., Бабушкин А. А. «О перспективах использования технологий искусственного интеллекта в оперативно-розыскной деятельности органов внутренних дел»: Научный доклад. М.: ВНИИ МВД России, 2020.
2019 г., впервые была затронута тема «Искусственный интеллект и правоохранительные органы: союзники или противники?». В выступлениях участников было отмечено, что современные технологии в области ИИ создают беспрецедентные возможности для правоприменительной и правоохранительной деятельности. При этом были сформулированы два основных направления развития ИИ.
Первое направление — так называемый «универсальный» (сильный) ИИ, который в полном объеме способен заменить человека, в настоящее время только исследуется и перспективы его применения не совсем ясны. Второе направление — так называемый «слабый» ИИ, на основе которого создаются полностью автоматизированные системы, который развивается в последнее время очень интенсивно. В рамках него ИИ не заменяет человека, а решает конкретные задачи, связанные с распознаванием, с установлением взаимосвязей на основе матричных и статистических методов и т.п.
Основной акцент выступающими был сделан на возможностях ИИ и робототехники в правоохранительной сфере. В частности, были выделены четыре главных направления:
1) сбор, хранение и обработка информации;
2) аналитические и прогнозные модели;
3) осуществление цифровых расследований;
4) обеспечение коммуникаций и взаимодействия.
С нашей точки зрения, разработанные и используемые правоохранительными органами зарубежных стран системы на основе ИИ в обозначенных направлениях, представляют несомненный интерес. Однако, начиная анализ имеющегося зарубежного опыта, необходимо понять на какие страны можно ориентироваться в данном исследовании.
Авторы публикации «Кто лидирует в искусственном интеллекте в 2020 году? Анализ публикаций конференции по машинному обучению ICML 2020»3 провели исследование статей, принятых к опубликованию на Международной конференции по машинному обучению (International Conference on Machine Learning, или ICML) — одной из престижных научных конференций в области ИИ, а также авторов, подготовивших эти публикации, и представляемых ими организаций. Данное исследование вряд ли можно назвать глубоким научным анализом, однако, в целом, оно отражает сложившуюся в рассматриваемой отрасли ситуацию.
Согласно приведенным данным, из 50 организаций (коммерческих и научных), лидирующих в исследованиях ИИ на ICML 2020, 30 относились к стране/региону — США. Среди них такие коммерческие гиганты, как Google, Microsoft, Facebook, IBM и научно-исследовательские организации: Калифорнийский университет в Беркли, Массачусет-ский технологический институт, Стэнфордский университет, Принстонский университет, Университет Карнеги-Меллона и др.
Второе место по представительству заняла Канада — четыре организации (Университет Торонто; MILA — Институт обучающихся алгоритмов Монреаля; Университет Макгилла; Университет Альберты). По три организации представили Великобританию и Китай, которые поделили третье место. Великобритания в рейтинге представлена Оксфордским и Кембриджским университетами и Университетским колледжем Лондона. Китай — Университетом Цинхуа; Пекинским университетом и Шанхайским Университетом Цзяо Тун. Двумя организациями представлены такие страны как Швейцария и Южная Корея, по одной Израиль, Германия, Франция, Япония, Сингапур и Россия.
Таким образом, не претендуя на исключительную точность, можно заключить, что в настоящее время мировым лидером в исследованиях ИИ являются США. Опыт использования ИИ в Канаде и Великобритании и уровень их интеграции с США позволяют нам не рассматривать данные государства отдельно. При этом имеющие много индивидуальных особенностей применения технологии Китая, с нашей точки зрения, заслуживают отдельного анализа. Кроме того, мы коснемся некоторых аспектов использования технологий ИИ в правоохранительной деятельности Японии и Европейского союза (в целом).
Исходя из намеченных направлений проанализируем сложившуюся ситуацию в обозначенных нами странах.
Соединенные штаты Америки.
Сбор, хранение и обработка информации. Правоохранительные органы практически всех государств имеют свои массивы криминалистической и
3 URL://https://pikabu.m/story/kto_lidimet_v_iskusstvennom_in-tellekte_v_2020_godu_analiz_publikatsiy_konferentsii_po_mas-hinnomu_obucheniyu_icml_2020_7619033
оперативной информации, однако в деятельности полиции США это направление уже давно является областью применения искусственного интеллекта и его элементов. В аналитико-ситуационных центрах полиции США оборудована программно-аппаратная среда для накопления, хранения и обработки информации о лицах, в которой содержатся различные сведения — фотографии, голосовые данные и т.п.
В Нью-Йорке еще в 2007 г. был создан централизованный операционный центр общественной безопасности, в который было интегрировано более 100 разрозненных источников данных. Информация из различных источников, таких как камеры видеонаблюдения, патрульные машины, звонки, поступающие в полицию и др. в неструктурированном виде поступает в центр и преобразуется в универсальный формат. Затем этот массив информации анализируется, структурируется и распределяется согласно запросам пользователей. Как уверяют разработчики, создание единого хранилища информации позволило снизить преступность в городе на 27%. Кроме того, был создан сервис поиска оперативно-значимой информации из источников информации, которые из-за своей разрозненности, различной формы и не сочетаемости, ранее не структурировались: заявления граждан, различные отчеты полиции, записи телефонных звонков, поступавших на номер 911, протоколов арестов и др. Все эти данные не были объединены и выявление в них нужных сведений и взаимосвязей было затруднено. Результатом создания центра также стало повышение эффективности работы полиции4.
Аналитические и прогнозные модели. Разработанная компанией IBM система Blue CRUSH (от англ. Crime Reduction Utilizing Statistical History — «сокращение преступности с использованием статистических данных») на основе анализа статистических данных о совершенных преступлениях прогнозирует зоны возможного совершения преступления, с указанием предположительного времени и места их совершения. Согласно приведенным данным действие этой системы привело к снижению преступности в г. Мемфисе на 30%5.
Во многих городах США (например, в Лас-Вегасе) внедрены системы анализа данных, выявляющие тенденции и предсказывающие вероятное время и место совершения преступлений. Используя отчеты о совершенных преступлениях, система определяет районы с наибольшей вероятностью совершения пра-
вонарушений, выделяет эти участки на карте и передает сотрудникам полиции на местах. Данная система была разработана в лос-анджелесском кампусе Калифорнийского университета (UCLA) и известна под названием PredPol. Она уже стоит на балансе десятков полицейских подразделений. В ходе ее тестирования в 2014 г. PredPol применялась в семи территориальных подразделениях полиции Лос-Анджелеса. Патрули были оснащены электронными картами, на которых указывались места возможной противоправной деятельности. Система положительно зарекомендовала себя и поэтому в настоящее время программное обеспечение PredPol используется и за пределами США6.
Специальное программное обеспечение, применяемое полицией Чикаго, с высокой вероятностью предсказывает не только имена будущих убийц, но и тех, кто станет жертвами. Программа, разработанная при участии ученых из Иллинойского технологического университета (США), позволила полиции Чикаго определить список лиц, находящихся в группе риска совершения убийств. Система по определенным признакам, таких как история приводов лица в полицию, арестов за незаконное ношение оружия или за участие в преступных группах и т.п., выявляет людей, соответствующих критериям. Лица, набравшие наибольшее число совпадений, вносятся в группу риска и с ними проводится профилактическая работа. По заявлениям полиции, новый алгоритм является довольно эффективным. Из 2,7 млн жителей Чикаго программа отобрала лишь 1400 человек, имеющих чрезвычайно высокую вероятность убить или быть убитым. Более 70% человек из данного списка были застрелены в течение 2016 г. Каждый 4-й стрелок также входил в список. Согласно данным правоохранителей, 117 из 140 человек, арестованных во время общегородского рейда против банд, также присутствовали в вышеупомянутом перечне и составляли группу риска7.
В ряде штатов США полицией используются технологии, позволяющие в режиме реального времени автоматически выполнять аналитическую деятель-
4 Жданов Ю., ОвчинскийВ. Полиция будущего. М., 2018.
5 Blue CRUSH POLICE — Информационные технологии в руках полиции — Новости Русского Нью-Йорка // URL://-brightonbeachnews.com
6 URL://https://knife.media/predict-crime/
7 Жданов Ю., Овчинский В. Указ. соч.
ность по профилактике и расследованию преступлений. Такая возможность реализована, в частности, в системе криминального анализа в реальном времени — Real-time Intelligence Crime Analytics System (RICAS). Она связывает географическое положение, время, события и лица в едином визуальном пространстве. По уверениям авторов данной системы, ее использование значительно повысило эффективность и результативность раскрытия преступлений «по горячим следам» и ранее не раскрытых преступлений («преступлений прошлых лет»). Аналитическая функция данной системы автоматизирована: на первом этапе по поступившему запросу с помощью определенных алгоритмов аналитического поиска автоматически проводится поиск, результаты которого отображаются и в текстовой форме, и на географической карте. На следующем этапе оператор осуществляет визуальный анализ полученных данных в ручном режиме и принимает решение, либо задает дополнительные, уточняющие запросы. Благодаря такой системе оператор может выполнять множество видов анализа: криминальной обстановки; конкретного расследования; сравнительный анализ; анализ групповой преступности; анализ расследований. RICAS была разработана с использованием современных оптимизированных технологий в web-про-странстве и поддерживает мультиплатформность. Ее можно использовать на любых стационарных и мобильных устройствах при наличии защищенного канала связи8.
Довольно известной компанией, специализирующейся в США на разработке систем ИИ, является Palantir Technologies. Разработанные ею специализированные решения собирают самую разнообразную информацию (ДНК, записи видеонаблюдения и телефонных соединений), отслеживают передвижения арендованных машин по номерным знакам и многое другое. Программное обеспечение, разработанное Palantir, уже помогло раскрыть преступную сеть, готовящую совершение террористических актов в нескольких странах мира. Кроме того, его использовали в Афганистане для прогнозирования атак моджахедов. Помимо этого, система Palantir позволила обнаружить членов мексиканского наркокартеля, совершивших убийство сотрудника таможенной службы США. А также разрешить множество иных случаев9. Кроме того, по утверждению некоторых специалистов, с помощью софта именно
этой компании, США в 2011 г. удалось обнаружить местоположение «террориста номер один» Усамы бен Ладена и в дальнейшем ликвидировать его10.
В 2012 г. Microsoft заявил о начале совместной с полицией Нью-Йорка разработке интеллектуальной системы предупреждения преступлений Domain Awareness System на базе имеющихся у правоохранителей наработок.
DAS собирает и анализирует информацию с камер, линейных радаров, сенсоров и баз данных правоохранительных органов, при этом она позволяет в режиме реального времени наблюдать за задержанием или иными действиями подозреваемых, а также фиксировать не очевидные, на первый взгляд, моменты. Информация в систему поступает с 3 тыс. видеокамер, 2,6 тыс. датчиков и сенсоров полиции11.
Похожим образом работает ShotSpotter — акустическая система, которая фиксирует выстрелы из оружия. Она функционирует более чем в 90 городах США, включая Нью-Йорк. Микрофоны размещены вокруг районов с высоким уровнем преступности и улавливают шум стрельбы, при этом показывают откуда она исходила с помощью точек на карте.
При этом ShotSpotter также отправляет оповещения на специальное приложение в телефонах по-лицейских12.
Осуществление цифровых расследований. Компания Kimera Systems разработала систему под названием Nigel, которая способна накапливать знания и реакции с учетом контекста, что дает радикальное преимущество над иными устройствами. По мнению некоторых авторов, данная платформа используется правоохранительными органами США для осуществления цифровых расследований13.
Компанией ForAllSecure и Университетом штата Пенсильвания была создана система Mayhem, которая может находить, проверять и защищать слабые места программного обеспечения14. В последствии эту систему стало использовать ФБР для распознавания индивидуального «почерка» хакеров и хакерских
8 Жданов Ю, Овчинский В. Указ. соч.
9 URL://https://knife.media/predict-crime/
10 URL://https://meduza.io/feature/2020/10/05/samyy-zagadoch-nyy-it-startap-sovremennosti-palantir-vyshel-na-birzhu
11 URL://hUps://www.tadviser.ш/mdex.php/Продукт:Domam_-Awareness_System
12 URL://https://www.qled.com.ua/story/shotspotter/
13 Жданов Ю, Овчинский В. Указ. соч.
14 URL://https://habr.com/ru/post/442178/
группировок, обнаружения хакерских атак и преследование хакеров15.
ФБР и исследователи из Пенсильванского университета использовали возможности систем ИИ в доли секунды распознавать некоторые особенности вредоносного софта, а также архитектуры атак, скрытые от персонала служб информационной безопасности.
Обеспечение коммуникации и взаимодействия. Еще одним направлением использования новых технологий является привлечение социальных сетей, таких как Twitter и Facebook. Полиция все чаще полагается на эти социальные сети для коммуникации с жителями, через которые люди могут сообщить полиции имеющуюся у них информацию.
Китай
С точки зрения руководства КНР, технологии ИИ в ближайшее десятилетие будут главенствовать в развитии национальной экономики и способны создать для Китая уникальные преимущества для покорения новых рынков в глобальном разделении труда. К тому же, развитие технологий, связанных с ИИ, определяется как важная внутриполитическая задача. На их использовании основана создаваемая в Китае система контроля над поведением граждан (система социального доверия), которая призвана обеспечить социально-политическую стабильность и гарантию сохранения политического строя Китая. Ставка на ИИ делается в Китае в том числе как на основу развития преимуществ в военно-технологической сфере.
Главным преимуществом КНР в мировой гонке за лидерство в сфере ИИ (в дополнение к огромным финансовым вложениям в отрасль) является огромный объем данных, генерируемых китайскими пользователями и используемый правоохранительными органами в своей повседневной деятельности.
Одним из наиболее амбициозных мировых проектов в области больших данных в правоохранительной сфере являетсясистема «Police Cloud», созданная Министерством общественной безопасности КНР. Данная система призвана интегрировать различные типы информации, включая данные, регулярно собираемые китайской полицией (адреса проживания, семейные отношения, методы контроля над рождаемостью, религиозные связи и др.). Ее создание ведется с 2015 г. и началось с создания облачных хранилищ полицейской информации на уровне провинций Китая16.
Ярким примером использования аналитических и прогнозных моделей, применяемых в КНР, является разработанная компанией Cloud Walk из Гуанчжоу система распознавания лиц, которая отслеживает действия людей, исходя из того, когда и куда подозреваемый ходил и что делал, система может выдать вероятность совершения преступления.
Например, если кто-то купил кухонный нож, он не станет подозреваемым. Но если он покупает также молоток и мешок, рейтинг подозрения этого человека автоматически поднимается. Данное программное обеспечение используется в более чем 50 городах и провинциях страны и в режиме реального времени указывает на подозрительных лиц.
Согласно данным исследовательской компании IHS Markit, в Китае насчитывается более 176 млн камер наблюдения. Ожидается, что их число будет только расти. К тому же Cloud Walk не единственная компания, работающая над тотальным контролем с помощью искусственного интеллекта. Например, другая китайская компания, UniView, отслеживает людей, которые часто путешествуют в другие страны17.
Как уже отмечалось выше, в КНР наблюдается особая активность в работах по созданию ИИ. Первая национальная лаборатория по разработке технологии «большого» ИИ открылась 13 мая 2017 г. в г. Хэфэй, административном центре провинции Ань-хой (Восточный Китай). Создание этой лаборатории утверждено Государственным комитетом по делам развития и реформ КНР. Она расположена в Китайском научно-техническом университете, который известен своей лидирующей ролью в разработке технологии квантовой связи, и нацелена на развитие парадигмы «мозгоподобных» вычислений и их приложений. Размещенная в данном университете национальная лаборатория сотрудничает с ведущими китайскими научными учреждениями, такими как Университет Фудань и Шэньянский институт автоматизации Академии наук Китая, а также оператором крупнейшего в Китае сервиса интернет-поиска — Baidu.
В январе 2021 г. появилась информация, что с 1 января в Китае была официально принята и юри-
15 Жданов Ю., ОвчинскийВ. Указ. соч.
16 URL://https://zen.yandex.ru/media/id/5c88926728941b00b4b27d1a/-kak-kitai-revoliucioniziruet-sistemu-sudoproizvodstva-5cc-2dd1a13574e00b23c2832
17 URL://https://tehmo.com/kitay-ispolzuet-iskusstvennyiy-intel-lekt-dlya-predotvrascheniya-buduschih-prestupleniy-2690p.html
дически закреплена, так называемая, система «социального кредита».
У каждого гражданина имеется некий стартовый рейтинг. В дальнейшем каждое действие человека анализируется и ему добавляют или снимают баллы. В зависимости от количества таких баллов, определяется доступность самых разных сервисов в различных сферах жизни.
Это небывалый по своему размаху проект построения идеального общества, в ходе которого все, что происходит в жизни каждого гражданина, подлежит строгому учету и оценке, с целью воспитания законопослушных, вежливых и надежных во всех отношениях людей.
Власти Китая больше шести лет разрабатывали и отрабатывали все нюансы новой программы. Камеры видеонаблюдения с системой распознавания лиц, сотни мобильных приложений, интернет-ресурсы, платежные системы, базы социальных, дорожных и коммунальных служб были объединены в единую информационную систему.
Социальный рейтинг складывается из трех сфер жизни человека: 1) государственной (уплата налогов и счетов, погашение кредитов и т.п.); 2) общественной (соблюдение ПДД, норм рождаемости, честность в работе и образовании и т.п.); 3) поведение в сети (культура общения с пользователями, надежность размещаемой информации и покупки в интернет магазинах и т.д.). Все эти данные собираются в единую базу и специальный алгоритм рассчитывает балл социального рейтинга каждого человека18.
Правоохранительные органы имеют доступ к этим ресурсам и могут их использовать в своей повседневной деятельности.
В качестве удачного примера обеспечения коммуникации и взаимодействия в сфере ИИ можно привести случай раскрытия убийства в китайской провинции Фуцзянь.
Мужчина в ходе ссоры задушил свою девушку и, с целью хищения принадлежащих ей денежных средств с банковского счета, запустил банковское приложение Money Station на ее смартфоне. Учитывая, что для авторизации владельцу необходимо посмотреть в камеру смартфона, мужчина показал на камеру лицо своей жертвы.
Распознав неподвижное лицо женщины, ИИ дал сигнал персоналу банка, чтобы они посмотрели на ее лицо самостоятельно. На изображении сотруд-
ники банка заметили синяки и след от удушья и передали информацию в полицию, которая по локации телефона установила местонахождение преступника и задержала его в момент, когда он пытался избавиться от тела своей жертвы19.
Рассмотрев опыт лидеров среди зарубежных стран в области ИИ, хотелось бы привести еще несколько заслуживающих, по нашему мнению, внимания примеров использования ИИ в правоохранительной деятельности.
Компания Fujitsu Laboratories Ltd., совместно с Университетом электрокоммуникаций (Япония), разработала алгоритм поимки преступника в городских условиях, который основан на теории игр. Данная теория математически описывает технологию защиты и нападения как технологию принятия решений. Раньше это было сложноприменимо в городе, в связи с увеличением объема информации, соразмерно увеличению уличной сети. Разработанная Fujitsu Laboratories Университета электрокоммуникаций технология «сжатия сети» позволила справиться с этой проблемой. Планы безопасности общественных сооружений (таких как вокзалы, аэропорты и т.п.) исторически разрабатывались на основе человеческих интуиции и опыта. Однако, в последние годы очевидной стала необходимость использования ИИ при обеспечении безопасности. Алгоритмы, основанные на технологиях ИИ, способны направить ресурсы обеспечения безопасности в соответствии с движением людей и психологическими характеристиками преступников.
Решения европейских правоохранителей в области аналитических и прогностических моделей во многом схожи с американскими. Так, немецкая программа Pre-Crime Observation System работает по рассмотренному нами ранее принципу вычисления вероятности совершения преступлений по различным координатам, с учетом предыдущей статистики.
Полиция Берлина рассматривает возможность установки программного обеспечения, способного предупреждать о преступлении. Проект носит название — Precobs. Программа, разработанная немецкой фирмой, предсказывает наибольшую вероятностью совершения преступления, его место и время.
18 URL://https://tvzvezda.ru/news/vstrane_i_mire/content/20211-17212-qp6hd.html
19 URL://https://hi-news.ru/technology/iskusstvennyj-intellekt-pomog-raskryt-ubijstvo-vzglyanuv-na-lico-zhertvy.html
Полиция Амстердама разработала и внедрила программный продукт, автоматически систематизирующий полицейские отчеты, выбирая из них имеющие отношение к торговле людьми. Система находит закономерности, устанавливая круг людей, причастных к преступному бизнесу, т.е. обнаруживает и идентифицирует потенциальных подозреваемых. Главной идеей было создание системы анализа и визуализации данных полицейских отчетов.
Несмотря на множество положительных примеров использования ИИ в правоохранительной деятельности, в последнее время довольно часто появляются сообщения о запрете на использование систем прогнозирования преступлений на основе ИИ. Так в июне 2020 г. г. Санта-Крус (штат Калифорния) стал первым в США, в котором подобную систему запретили.
По мнению властей города, система учитывала только зарегистрированные преступления, поэтому районы и сообщества, в которые полицию вызывали чаще — районы общин мигрантов, с большей вероятностью привлекали внимание системы, которая концентрировала там полицейские ресурсы, которые в свою очередь, сосредотачивали свои усилия в одном месте, увеличивая число арестов. После чего система помечала этот район, как еще больший очаг преступности, и направляла туда полицейских еще чаще20.
От системы после трехлетнего пилотного проекта отказались полицейские калифорнийских городов Маунтин-Вью и Пало-Альто. Предсказание криминогенной обстановки с помощью алгоритмов чаще всего сводится к перечню неблагополучных районов, о которых все местные правоохранители и так знают.
Причина та же; если направлять в определенный район больше полиции, как рекомендует ИИ, там и вправду выявят больше правонарушений. Но просто потому, что такова работа полицейских, а не благодаря силе машинного обучения21.
Кроме того, многих беспокоит отсутствие прозрачности создания таких систем. Неясно, кто их разрабатывал и как, какие данные при этом использовались. Разработчики не разглашают данную информацию, ссылаясь на коммерческую тайну. Инструменты контроля, основанные на таких данных, представляют собой «черные ящики», при этом невозможно оценить риски, связанные с частотой ошибок, ложными срабатываниями, предвзятой информацией или ошибками в исходном коде.
Наконец, прогнозирование преступлений вызывает конституционные проблемы. Опыт Китая, да и других стран, вызывает большие сомнения в плане соблюдения основополагающих прав и свобод человека.
Несмотря на имеющиеся проблемные вопросы в развитии систем ИИ, все развитые страны планируют их дальнейшее развитие во многих отраслях. В частности, в июне 2017 г. Госсовет КНР выпустил «Программу развития искусственного интеллекта нового поколения» — документ, определивший концепцию подхода к развитию ИИ. В нем определены стратегические цели, заданы сроки их достижения, а также описаны механизмы работы и источники финансирования. ИИ определен как новая сфера международной конкуренции, стратегическая технология, определяющая будущее развитие и конкурентоспособность Китая на международном уровне, а также его национальную безопасность и влияние в мире.
Китайская Программа ставила перед страной три стратегических цели. Первая — к 2020 г. достижение ИИ Китая уровня аналогичных отраслей в основных развитых странах. Расходы на отрасль ИИ составили 22,5 млрд долл., а на развитие смежных отраслей — более 150 млрд долл. Вторая цель — к 2025 г. достичь лидирующих позиций в некоторых отдельных областях ИИ (финансирование отрасли 60 млрд долл., смежных отраслей — 745 млрд долл.). К 2030 г. Китаю предстоит стать главным мировым центром инноваций в сфере ИИ (вложения в фундаментальную отрасль — 150 млрд долл., в смежные — 1,5 трлн долл.)22.
Агентство Wired озвучило доклад Центра новой американской безопасности (CNAS) «Американский век искусственного интеллекта: план действий», в котором делается акцент на вопросе ИИ как гарантии будущего США. В докладе определено, что технологии ИИ будут определять экономическую, военную и геополитическую мощь США в ближайшие десятилетия.
Прогрессивные технологии, такие как ИИ, беспроводные сервисы в стандарте 5G и квантовые вы-
20 URL://https://baza.io/posts/91c94997-f457-4dee-8d16-3629da38815c
21 URL://https://hightech.plus/2019/07/09/ii-predskazanie-pre-stuplenii---eto-prosto-haitek-afera
22 URL://https://carnegieendowment.org/2020/07/07/ru-pub-82172; URL://4pera.com/news/analytics/kitayskiy_opyt_razvi-tiya_otrasli_iskusstvennogo_intellekta_strategicheskiy_podkhod/
числения находятся в центре новой технологической холодной войны между США и Китаем23. Администрация предыдущего президента США Дональда Трампа определила ИИ национальным приоритетом в развитии страны и усилила контроль за экспортом технологий, что было призвано ограничить прогресс в развитии ИИ и смежных областей в Китае, кроме того 11 февраля 2019 г. президентом США был подписан указ American AI initiative («Американская инициатива в области искусственного интеллекта»).
Департамент научно-технической политики США, ответственный за формирование технологической стратегии страны, подчеркнул важность ИИ и призвал направлять федеральные средства на его развитие, речь идет о миллиардах долларов. При этом многие официальные лица убеждены, что главную роль в инвестировании и развитии ИИ должен играть частный сектор.
DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency — Управление перспективных исследовательских проектов министерства обороны США) вкладывает огромные суммы в программу «AI Next» («ИИ будущего»), которая продвигает технологию ИИ по четырем направлениям — надежный ИИ, состязательный ИИ, высокопроизводительный ИИ и ИИ следующего поколения. Кроме того, Министерство обороны США разработало стратегию Artificial intelligence. Strategy. Using AI to promote our security and prosperity («Искусственный интеллект. Стратегия. Использование ИИ для продвижения нашей безопасности и процветания») и приступило к ее реализации. Разведывательное сообщество США также подготовило свою стратегию Augmenting Intelligence using Machines («Увеличение интеллекта с помощью машин»), в которой определило цели для военно-научного сообщества на ближайшую, кратчайшую, среднесрочную и долгосрочную перспективы24.
Как указывают авторы упомянутого нами научного доклада «О перспективах использования технологий искусственного интеллекта в оперативно-разыскной деятельности органов внутренних дел» в феврале 2020 г. Еврокомиссия представила документ, излагающий политику Европы касательно ИИ, которая ставит целью обеспечить доверенное и безопасное развитие этих технологий, при этом соблюдая права граждан. Он дополняет ранее
выпущенные директивы в области ИИ (такие как представленная в 2018 г. стратегия развития ИИ и, основанный на ней, скоординированный план действий, рассчитанный на срок до 2027 г.) и является частью инициатив ЕС по цифровой трансформации.
Основной акцент европейцами делается на развитии экосистемы ИИ в ЕС, объединении усилий стран-членов ЕС и разработке необходимых для этого законодательных изменений. После сбора предложений, планируется провести публичные консультации относительно нового документа, пересмотреть ранее разработанный скоординированный план и принять его в новой версии. В итоге, стоит цель выработать единый европейский подход к ИИ с учетом поступивших предложений25.
В России с 10 октября 2019 г. вступил в силу указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Фе-дерации»26, который в целях обеспечения ускоренного развития искусственного интеллекта в Российской Федерации, проведения научных исследований в области искусственного интеллекта, повышения доступности информации и вычислительных ресурсов для пользователей, совершенствования системы подготовки кадров в этой области утвердил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 г. В 2020 г. в развитие идей Стратегии распоряжением Правительства РФ от 19 августа 2020 г. № 2129-р «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года»27 была утверждена соответствующая Концепция.
Таким образом, можно констатировать, что все ведущие государства, в том числе и Россия, видят в развитии ИИ огромный потенциал для развития
23 URL://https://news.rambler.ru/usa/43402063-dengi-i-chuzhie-mozgi-fundament-Hderstva-ssha-v-iskшstvennom-mteИekte/
24 URL://https://zvezdaweekly.ru/news/20207211347-hzxlD.html
25 ОвчинскийВ.С., Маслов А.А., Бабушкин А.А. «О перспективах использования технологий искусственного интеллекта в оперативно-розыскной деятельности органов внутренних дел»: Научный доклад. М.: ВНИИ МВД России, 2020.
26 Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» // СПС «КонсультантПлюс».
27 Распоряжение Правительства РФ от 19 августа 2020 г. № 2129-р «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года» // СПС «КонсультантПлюс».
своей экономики и военной мощи, разрабатывают стратегии его развития, принимают соответствующие нормативные правовые акты, регулирующие отношения в сфере ИИ, и вкладывают в его развитие огромные ресурсы.
Эффективное применение технологий ИИ в правоохранительной деятельности возможно, а учитывая, что по итогам 2020 г. в России количество преступлений, совершенных с использованием ИКТ, возросло на 73,4%, в том числе с использованием сети «Интернет» — на 91,3%, при помощи средств мобильной связи — на 88,3%28, просто необходимо. При этом должны соблюдаться некоторые условия и ограничения, которые еще предстоит определить и закрепить законодательно.
Для наиболее эффективного развития технологий ИИ в правоохранительной сфере необходимо использовать имеющиеся наработки компаний, специализирующихся в данном направлении, и современных стартапов.
На основе анализа зарубежного опыта использования ИИ в раскрытии преступлений, можно сделать несколько предложений по развитию возможностей технологий ИИ в правоохранительной деятельности в целом и оперативно-разыскной деятельности в частности.
1. Интеграция всех имеющихся в настоящее время учетов, как открытых, хранением и систематизацией которых занимаются ГИАЦ МВД России и ЭКЦ МВД России, так и закрытых — оперативно-справочных, функции по ведению которых в настоящее время возложены на БСТМ МВД России, с целью проведения интеллектуального анализа разнородной информации применительно к процессу раскрытия преступлений.
2. Развитие автоматизированных систем поиска и анализа контента в сети Интернет с последующим анализом в имеющемся массиве информации о совершенных преступлениях и разыскиваемых лицах.
3. Развитие комплексных систем, способных в режиме реального времени проводить идентификацию граждан по биометрическим данным (отпечаткам пальцев и ладоней рук, изображениям лиц и радужной оболочки глаза, татуировкам, шрамам, голосовым файлам и др.) или прогнозировать их поведение.
4. Развитие систем планирования и принятия управленческих решений, в том числе в оперативно-разыскной сфере.
5. Развитие аналитических систем профилактики, причем как общей — прогнозирование криминальных событий в определенных местах и в определенное время, так и частной — предупреждение преступлений конкретными лицами (ранее судимыми, ведущими антиобщественный образ жизни, наркоманами, лицами, в отношении которых имеется оперативная информация и т.п.).
6. Использование имеющихся систем ИИ в коммерческих и государственных структурах для целей оперативно-разыскной деятельности (банки, Рос-финмониторинг, социальные сети, мессенджеры, интернет-провайдеры, медицинские учреждения и т.п.).
При этом необходимо нормативное регулирование данного сектора, установление эффективной системы контроля, позволяющей соблюсти права и свободы человека, не допустить утечек данных и контролировать процессы принятия решения ИИ.
28 Состояние преступности в РФ за январь-декабрь 2020 г. // URL://мвд.рф
