Перспективы и актуальные проблемы использования нейронных сетей в области уголовного процесса

Активное развитие цифровых технологий в последние несколько десятилетий способствует формированию новой информационной реальности. Цифровые технологии проникли во все административные процессы, в том числе и в правоохранительную деятельность государства. Однако сегодня на повестке дня уже не просто компью- теры и прикладные программы, а искусственный интеллект и нейронные сети.

Нейронные сети – это разновидность алгоритма искусственного интеллекта (ИИ), который основан на структуре и функциях человеческого мозга. Они способны извлекать уроки из данных, делать прогнозы и выполнять такие задачи, как класси-

фикация и регрессия [1]. Основным строительным блоком нейронной сети является искусственный нейрон, который смоделирован по образцу биологического нейрона. Нейронная сеть состоит из множества искусственных нейронов, расположенных слоями, и каждый нейрон соединен с нейронами предыдущего и следующего слоев.

Нейронные сети могут быть обучены с использованием процесса, называемого обратным распространением, который включает в себя корректировку весов связей между нейронами на основе ошибки между прогнозируемым результатом и фактическим результатом [2]. Со временем веса корректируются таким образом, чтобы сеть делала более точные прогнозы.

Существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых обладает различными возможностями и приложениями.

Например, нейронные сети с прямой связью – это самый простой тип нейронной сети, они используются для таких задач, как классификация и регрессия (самый известный пример такой нейросети, доступный практически любому пользователю сети «Интернет» – это ChatGPT, языковая модель на базе искусственного интеллекта, обученная на огромном количестве текстовых данных из Интернета, которая может генерировать текстовые ответы, подобные человеческим, на заданную тему, способна отвечать на вопросы, вести беседы на самые разные темы и генерировать творческие тексты), и сверточные нейронные сети – они используются для классификации изображений и обнаружения объектов и особенно хорошо подходят для анализа изображений и видео.

В целом, нейронные сети – это мощные алгоритмы, которые обладают способностью извлекать уроки из данных и выполнять сложные задачи. Однако важно тщательно рассмотреть ограничения этих алгоритмов, а также потенциальную предвзятость и необходимость прозрачности при принятии решений.

Использование нейронных сетей в сочетании с правовым регулированием деятельности человека, в том числе и в сфере уголовной юстиции – это область, которая в настоящее время обсуждается и изучается экспертами по правовым и этическим вопросам. Существует несколько потенциальных последствий этой технологии, которые вызывают озабоченность с точки зрения регулирования [3].

Во-первых, существует опасение, что использование нейронных сетей в правовой системе может привести к необъективному принятию решений.

Во-вторых, существует озабоченность по поводу подотчетности и прозрачности при использовании нейронных сетей в правовой системе.

Наконец, существует озабоченность по поводу защиты персональных данных и неприкосновенности частной жизни при использовании нейронных сетей в правовой системе [4].

Чтобы устранить эти опасения, регулирующим органам будет важно тщательно рассмотреть потенциальные последствия использования нейронных сетей в правовой системе и разработать рамки для их использования, которые уравновешивают потенциальные выгоды с необходимостью защиты прав и интересов всех вовлеченных сторон.

Рассмотрим перспективы использования нейросети в уголовном процессе. Здесь наиболее ярко проявляются обозначенные выше тенденции.

Использование нейронных сетей в уголовном судопроизводстве – это развивающаяся область, которая потенциально может повлиять на различные аспекты системы уголовного правосудия. Вот несколько способов использования нейронных сетей в системе уголовного правосудия.

Досудебные стадии (полицейское расследование) .

Использование нейронных сетей в полицейских расследованиях потенциально может быть полезно для оказания помощи полицейским в выявлении подозреваемых, анализе улик и раскрытии преступлений. Например, нейронную сеть можно было бы обучить на большом наборе данных о предыдущих местах преступлений, чтобы идентифицировать закономерности или факторы, которые обычно ассоциируются с определенными типами преступлений [5].

Однако важно отметить, что использование нейронных сетей в полицейском расследовании поднимает ряд этических и юридических вопросов. Нейронные сети – это алгоритмы машинного обучения, которые могут делать прогнозы или принимать решения на основе входных данных, но они не способны понимать нюансы человеческого поведения или намерений. Существует также риск того, что выходные данные нейронной сети могут быть предвзятыми или несправедливыми, особенно если данные обучения являются предвзятыми.

В этом контексте важно, чтобы права всех вовлеченных лиц были защищены и чтобы к ним относились справедливо. Использование нейронных сетей в полицейских расследованиях потенциально может поставить под угрозу эти права, если выходные данные алгоритма используются для принятия решений, которые имеют серьезные последствия для отдельного лица, такие как арест или уголовное преследование.

Кроме того, важно убедиться, что нейронная сеть была обучена на большом и разнообразном наборе данных и что ее производительность была тщательно оценена, прежде чем она будет использована в полицейском расследовании. Это поможет свести к минимуму риск предвзятых или несправедливых результатов и гарантировать, что алгоритм функционирует должным образом.

Таким образом, хотя нейронные сети потенциально могут помочь в полицейских расследованиях, важно тщательно продумать этические и юридические последствия их использования. Также важно обеспечить защиту прав всех вовлеченных лиц и справедливость, непредвзятость результатов работы нейронной сети, а также их соответствие принципам справедливого судебного разбирательства [6].

Рассмотрим возможное использование нейронных сетей для производства типичных следственных действий, присущих любому расследованию.

Использование нейронных сетей при допросе свидетелей – это развивающаяся область, которая может повлиять на методику допроса свидетелей и предоставляемую ими информацию. Рассмотрим несколько возможных способов использования нейронных сетей при допросе свидетелей.

Выбор вопросов . Нейронные сети могут быть использованы для анализа данных предыдущих допросов свидетелей и определения наиболее эффективных вопросов, которые следует задавать, на основе таких факторов, как эмоциональное состояние свидетеля и тип информации, которой они, вероятно, располагают.

Обнаружение лжи . Нейронные сети могут быть обучены на данных предыдущих допросов свидетелей и других источников для выявления паттернов, связанных с ложью, которые могут быть использованы для обнаружения обмана в показаниях свидетелей.

Анализ показаний . Нейронные сети могут быть использованы для анализа показаний свидетелей и выявления несоответствий или других факторов, которые могут указывать на обман или наличие дополнительной информации.

Однако использование нейронных сетей при допросе свидетелей также вызывает ряд опасений, включая потенциальную предвзятость, отсутствие прозрачности при принятии решений и необходимость обеспечения защиты личных данных и неприкосновенности частной жизни. Кро- 66

ме того, возникают вопросы о надежности и точности этих технологий при выявлении обмана, а также об их потенциальном влиянии на право хранить молчание и право против самообвинения. Эти вопросы необходимо будет тщательно рассмотреть и решить по мере того, как использование этих технологий при допросе свидетелей станет более распространенным.

Использование нейронных сетей при допросе подозреваемых (обвиняемых) . Вот несколько способов, с помощью которых нейронные сети можно было бы использовать при допросе.

Выбор вопросов . Нейронные сети могут быть использованы для анализа данных предыдущих допросов и определения наиболее эффективных вопросов для постановки, основываясь на таких факторах, как эмоциональное состояние подозреваемого (обвиняемого) и тип информации, которой он, вероятно, располагает.

Обнаружение лжи . Нейронные сети могут быть обучены на данных предыдущих допросов и других источников для выявления паттернов, связанных с ложью, которые могут быть использованы для обнаружения обмана в показаниях подозреваемых.

Анализ ходатайств и жалоб . Нейронные сети могут быть использованы для анализа заявлений подозреваемых и выявления несоответствий или других факторов, которые могут указывать на обман или наличие дополнительной информации.

Однако использование нейронных сетей при допросе подозреваемых также вызывает ряд опасений, включая потенциальную предвзятость, отсутствие прозрачности при принятии решений и необходимость обеспечения защиты личных данных и неприкосновенности частной жизни. Кроме того, возникают вопросы о надежности и точности этих технологий при выявлении обмана, а также об их потенциальном влиянии на право хранить молчание и право против самообвинения [7]. Эти вопросы необходимо будет тщательно рассмотреть и решить по мере того, как использование этих технологий при допросе подозреваемых будет становиться все более распространенным.

Судебное разбирательство (рассмотрение уголовных дел в суде) .

При рассмотрении уголовных дел в суде общей юрисдикции нейронные сети потенциально могут быть использованы для оказания помощи судьям в принятии решений о виновности или невиновности подсудимого, суровости приговора или других аспектах уголовного дела. Например, нейронную сеть можно было бы обучить на боль- шом наборе данных предыдущих уголовных дел для выявления закономерностей или факторов, которые обычно ассоциируются с конкретными результатами.

Однако важно отметить, что использование нейронных сетей в правовой системе поднимает ряд этических и юридических вопросов. Нейронные сети – это алгоритмы машинного обучения, которые могут делать прогнозы или принимать решения на основе входных данных, но они не способны понимать нюансы человеческого языка, мотивов или намерений. Существует также риск того, что выходные данные нейронной сети могут быть предвзятыми или несправедливыми, особенно если данные обучения являются предвзятыми.

В суде важно, чтобы права каждого были защищены, и к ним относились справедливо. Использование нейронных сетей при рассмотрении уголовных дел потенциально может поставить под угрозу эти права, если выходные данные алгоритма используются для принятия решений, которые имеют серьезные последствия для обвиняемого, таких как определение его вины или невиновности или определение приговора, который он получит.

Кроме того, важно убедиться, что нейронная сеть была обучена на большом и разнообразном наборе данных, и ее производительность была тщательно оценена, прежде чем она будет использована в суде. Это поможет свести к минимуму риск предвзятых или несправедливых результатов и гарантировать, что алгоритм функционирует должным образом [8].

В заключение отметим, что хотя нейронные сети потенциально могут помочь в рассмотрении уголовных дел, важно тщательно продумать этические и юридические последствия их использования. Также крайне важно обеспечить защиту прав ответчика и справедливость, непредвзятость выходных данных нейронной сети, а также соответствие принципам справедливого судебного разбирательства.