УДК 004

К вопросу об использовании технологий искусственного интеллекта в области правоприменительной деятельности

Черкасов Роман Иванович – кандидат технических наук, доцент кафедры Информатики Института кибербезопасности и цифровых технологий МИРЭА – Российского технологического университета

Мазеин Артем Владимирович – кандидат юридических наук, старший преподаватель кафедры Прикладного права Института технологий управления МИРЭА – Российского технологического университета

Баландина Галина Ивановна – старший преподаватель кафедры Информатики Института кибербезопасности и цифровых технологий МИРЭА – Российского технологического университета

Аннотация: В статье приводится краткий анализ актуального состояния технологий искусственного интеллекта, приводится описание основных функциональных возможностей, в части касающейся использования технологий данного типа в области правоприменительной деятельности. Рассматривается проблематика анализа данных относительно различных участников правоприменительного процесса: органов следствия; дознания; надзорных органов. Дается краткое описание проблематики использования технологий искусственного интеллекта в данной сфере, а также описываются возможное перспективы их внедрения.

Ключевые слова: дознание, следствие, технологии, данные, правопорядок, нейросеть, анализ, коммуникации.

Третье десятилетие XXI века можно со всей ответственностью назвать периодом нового рассвета технологий искусственного интеллекта. Данное направление в большом научном разделе, посвященном информационным технологиям и электронным коммуникациям, в настоящее время переживает бурное развитие или даже, если можно так сказать, новое рождение. В той или иной степени искусственный интеллект мы можем встретить даже в самых банальных, ежедневных информационных процессах. Нейросети помогают человеку в его ежедневной деятельности, упрощают выполнение задач в самых различных сферах. Нейросеть помогает подобрать список композиций в музыкальном приложении согласно предпочтениям слушателей, создает виртуальные образы человека в социальных сетях, предварительно обработав массив фотографий, а также выполняет множество других повседневных задач. Кроме того, данная технология позволяет выполнять и более сложные задачи: написание музыкальных композиций, создание достаточно качественных короткометражных фильмов. При этом ее нельзя считать только игрушкой. Данная технология становится мощнейшим инструментом по анализу огромных массивов данных. И анализ может не ограничиваться только самим по себе процессом обработки данных. Зачастую результатами работы систем, включающих в себя компоненты технологии искусственного интеллекта, могут являться различные рекомендации конечному пользователю по принятию управленческих решений.

Общественные отношения по принятию управленческих решений в отечественной юридической науке традиционно составляют ядро правоприменительной деятельности. Наряду с правотворческой, праворазъяснительной и судебной деятельностью она раскрывает многообразие форм юридической деятельности [1, с. 118]. При этом именно правоприменение носит повседневный и рутинизированный характер. Так, в рамках деятельности органов обеспечения правопорядка за многие годы собраны огромные массивы информации о составах правонарушений, в том числе об объектах посягательства, о субъектах противоправных деяний, о способах их действий (бездействий), об особенностях личности преступников и потерпевших и т. д.

Следователь, дознаватель, прокурор и иные участники процесса правоприменения ежедневно обрабатывают огромные массивы информации в различных целях. И зачастую способы обработки информации близки к ручным. Конечно, нельзя не отметить тот факт, что в последнее время огромную помощь в выполнении повседневных задач оказывают различные справочно-правовые системы такие как КонсультантПлюс и Гарант. При этом первостепенной задачей таких систем является лишь учет правовых документов как способ их систематизации.

Для оценки перспектив внедрения искусственного интеллекта в юридическую деятельность необходимо более предметно рассмотреть задачи и функции, решаемые правоприменителями.

В рамках единой системы публичной власти выделяется группа органов, деятельность которых нацелена на обеспечение охраны прав и свобод граждан. В рамках реализации охранительной функции особое место занимают органы следствия и дознания. В соответствии с положениями Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации следователь является должностным лицом, в полномочия которого входит: возбуждение уголовных дел, прием их к производству либо передача их непосредственному руководителю в случаях, когда необходимо направить дело по подследственности; обжаловать в установленном порядке различные решения прокурора, в том числе об отмене постановления о возбуждении уголовного дела. Дознаватель, в свою очередь, уполномочен на ряд действий, в числе которых: самостоятельное производство следственных действий, а также на ряд других мер, направленных на организацию работы органа дознания в части, касающейся проведения различных оперативно-розыскных мероприятий, следственных действий, исполнении постановлений, связанных с различными мероприятиями в отношении правонарушителей. Вышеназванные должностные лица направляют свою деятельность на изучение законов и подзаконных нормативных актов, в том числе размещенных в справочно-правовых системах, а также бумажных вариантов уголовных дел, в том числе из архива [2].

Кроме того, гарантией обеспечения законности выступает прокуратура. В рамках своих полномочий прокурор может рассматривать и проверять различную информацию о нарушении прав и свобод граждан, разъяснять пострадавшим порядок защиты, принимать меры к тому, чтобы лица совершившие правонарушения, были подвергнуты уголовному преследованию. Если выявлено административное правонарушение, прокурор может возбудить производство по такому делу в соответствии с КоАП РФ и передать материалы в орган, уполномоченный рассматривать дела данного характера. В случаях, когда пострадавший по тем или иным причинам не может присутствовать на заседаниях суда, а также, когда нарушены права и свободы значительного числа граждан, прокурор выполняет ряд действий в суде в интересах пострадавших [3]. В соответствии с Федеральным законом «О прокуратуре Российской Федерации» в органах прокуратуры разрешаются заявления, жалобы и иные обращения, содержащие сведения о нарушении законов. Также большие массивы данных формируются Генеральной прокуратурой РФ при осуществлении государственного единого статистического учета данных о состоянии преступности, а также о сообщениях о преступлениях, следственной работе, дознании, прокурорском надзоре.

С точки зрения конкретизации подхода к использованию интеллектуальных систем в правоохранительной деятельности, стоит отметить, что функционал вышеназванных систем на данный момент весьма широк и постоянно развивается. Основные функциональные части, которые могут быть полезны в правоприменительной деятельности, выделим ниже.

В первую очередь, стоит сказать о возможности систем искусственного интеллекта к распознаванию, то есть определению различных признаков рассматриваемого объекта, будь то изучение системой внешности человека, параметров автомобиля, зафиксированных видеокамерой, фиксирующей транспортный поток и так далее. Сам процесс распознавания реализуется путем сопоставления загруженного в систему объекта с индивидуальными признаками, которые были зафиксированы в ходе обучения системы. При этом распознавание возможно произвести не только в отношении каких-то конкретных физических объектов, но и в отношении текстов или описаний связи между объектами. Здесь в дальнейшем возможно более тщательное изучение вопроса работы системы искусственного интеллекта над установлением связи между субъектами и объектами правонарушения, связи характера преступника и типа совершенного им правонарушения. Поэтому научное обоснование применения искусственного интеллекта в криминологическом прогнозировании преступного поведения становится весьма востребованным [4].

Современные системы искусственного интеллекта имеют возможность предопределять какое-либо состояние объекта путем анализа его характеристик, если таковые загружены в информационную систему. Часто такой возможностью пользуются в экономической сфере при анализе роста или снижения цен. Аналогично данный функционал удобно было бы использовать в рамках статистических показателей по преступности (в отдельном регионе, стране в целом, по отдельной группе преступлений и т. п.). Данный функционал работает на основе массивов статистических данных, исследуя которые, система сможет выдвинуть гипотезу о возможном состоянии вопроса в будущем, а также о вариантах развития событий. Именно данный функционал систем искусственного интеллекта в будущем мог бы быть полезен сотрудникам правоохранительных органов в части, касающейся планирования расследования преступлений. Для этого необходимо произвести достаточно серьезные подготовительные мероприятия, а именно: должны быть оцифрованы материалы уголовных дел определенной тематики, чтобы проанализировать их и выделить массив исходной информации, которая могла бы включать в себя: особенности обстановки, сопутствовавшей совершению преступления, следы преступления, непосредственно сам способ совершения преступления, факты о личности преступника и потерпевшего, а также дополнительную информацию, подлежащую установлению.

Наконец, выделим процесс распределения данных по группам, производимый в соответствии с заданными изначально параметрами, называемый классификацией. В качестве примеров использования данного функционала можно привести признание должника неплатежеспособным путем анализа его кредитной истории, а также применение нейросетей для соотнесения оригинальной и подложной подписи гражданина, что в свою очередь становится востребованным инструментом в криминалистике [5,6].

Не столь очевидной, но значимой функцией искусственного интеллекта в современных реалиях становится возможность анализа безопасности и угроз на так называемом когнитивном уровне. Данную функцию можно назвать дополнением к имеющимся на текущий момент когнитивным технологиям, которые задействованы для анализа массивов информации с применением машинного обучения и классической языковой обработки, а также в целях систематизации информации. В настоящее время в мире уже есть ряд продуктов для решения проблем кибербезопасности [7].

При всех очевидных сильных качествах систем искусственного интеллекта, а также всех их функциональных возможностях необходимо отметить следующее. Ввиду территориальной специфики юридической деятельности в России, у процесса внедрения данных систем есть ряд особенностей, ставящих под сомнение факт скорого повсеместного их применения (в направлении обеспечения принятия решений). Так, в Российской Федерации система права относится к романо-германской семье, а значит машинное обучение принятия решений по существу дел, как это было бы возможно в англо-саксонском праве, затрудняется, поскольку каждое дело рассматривается предметно, обстоятельно анализируется личность преступника. Суды в меньшей степени ориентируются на аналогичные дела, рассмотренные ранее. Определенные сложности несут под собой также неоднозначность трактовок некоторых положений статей УК РФ, что отмечают исследователи [8].

Важно отметить, что вопрос применения интеллектуальных систем в правоприменительной области является актуальным на данный момент не только в нашей стране, но и за рубежом. Фактически все ведущие государства в мире, включая Россию, отдают должное значимости вопроса внедрения данных систем и их развития, учитывают потенциал для развития различных сфер, будь то экономика или оборона. Разрабатываются стратегии развития данного направления, ведется работа над созданием нормативного регулирования сферы искусственного интеллекта [9]. В частности, на период до 2030 года в России Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта. Создаются специальные экспериментальные правовые режимы для внедрения подобных технологий (Федеральный закон от 24 апреля 2020 года № 123-ФЗ).

В целом, резюмируя вышесказанное, хотелось бы отметить, что существующие на данный момент системы искусственного интеллекта и их функциональные возможности могут быть со временем внедрены в область правоприменительной деятельности в РФ. При этом необходимо провести подготовку нормативно-правовой базы, а также приведение существующей технической регламентации к нормам, которые позволили бы поэтапно осуществить данный процесс. Как следствие, внедрение данных систем может помочь сотрудникам органов внутренних дел, прокурорам, а также судьям принимать некоторые решения быстрее и эффективнее за счет передачи функций анализа больших массивов информации вышеуказанным системам. Это повысит производительность труда, ускорит следственные действия, а также рассмотрение уголовных дел.

Список литературы

1. Карташов В. Н. Юридическая деятельность: проблемы теории и методологии: диссертация ... д-ра юрид. наук: 12.00.01 / НИИ советского государственного строительства и законодательства. – Москва, 1990. – 414 с.
2. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации: Федеральный закон от 18 декабря 2001 года № 174-ФЗ // КонсультантПлюс: [сайт]. – Москва, 1997–2023. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.08.2023).
3. О прокуратуре Российской Федерации: Федеральный закон от 17 января 1992 года № 2202-1 // КонсультантПлюс: [сайт]. – Москва, 1997-2023. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.08.2023).
4. Шапошников А. А. Перспективы применения технологии искусственного интеллекта и нейронных сетей в криминологическом прогнозировании преступного поведения / А. А. Шапошников // Вестник Санкт-Петербургского военного института войск национальной гвардии. – 2022. – № 2 (19). – С. 30-33. – EDN HFLDBO.
5. Степаненко Д. А. Использование систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности / Д. А. Степаненко, Д. В. Бахтеев, Ю. А. Евстратова // Всероссийский криминологический журнал. – 2020. – Т. 14, № 2. – С. 206-214. – DOI 10.17150/2500-4255.2020.14(2).206-214. – EDN FDCVTB.
6. Себякин А. Г. Искусственный интеллект в криминалистике: система поддержки принятия решений / А. Г. Себякин // Baikal Research Journal. – 2019. – Т. 10, № 4. – С. 21. – DOI 10.17150/2411-6262.2019.10(4).21. – EDN CCPFIH.
7. Акопова Л. А. Направления развития и применения современных технологий искусственного интеллекта в государственном управлении / Л. А. Акопова // Modern Science. – 2021. – № 1-2. – С. 409-414. – EDN BOLLBF.
8. Плотникова Т. В. Пределы применения искусственного интеллекта в судебной и правоохранительной деятельности / Т. В. Плотникова // Горизонты гуманитарного знания. – 2022. – № 2. – С. 25-29. – DOI 10.17805/ggz.2022.2.4. – EDN AQJSFX.
9. Завьялов, И. А. Зарубежный опыт использования искусственного интеллекта в раскрытии преступлений / И. А. Завьялов // Вестник Московского университета МВД России. – 2021. – № 3. – С. 228-236. – DOI 10.24412/2073-0454-2021-3-228-236. – EDN MWOJZD.