Применение искусственного интеллекта при расследовании преступлений

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 343                                           

Человеку всегда было свойственно стремиться к совершенствованию собственной деятельности. Во все времена люди находили и применяли все более эффективные способы достижения личных и профессиональных задач. В индустриальную эпоху общество начало активно внедрять достижения науки и техники с целью повышения темпа и качества труда. Сегодня большинство подобных попыток эффективизации деятельности производится посредством имплементации цифрового инструментария. Деятельность по расследованию преступлений, безусловно, не является исключением [1].

В научной литературе искусственный интеллект рассматривается как совокупность технологий, способных имитировать когнитивные функции человека, включая анализ данных, прогнозирование и принятие решений.

Ключевыми отличиями искусственного интеллекта от прочих цифровых инструментов выступают следующие: способность к автономной работе без участия человека; возможность самообучения; способность к анализу данных и их обобщению, а также к принятию интеллектуальных решений [2]. Технологию искусственного интеллекта в контексте расследования преступлений можно определить как совокупность технологий, аппаратного и программного обеспечения, которые (1) используются с целью для раскрытия и расследования преступлений, (2) способны «не только решать задачи следственной деятельности, но и самосовершенствоваться с целью повышения эффективности деятельности правоохранительных органов» [2].

В последние годы применение искусственного интеллекта в правоприменительной практике стало объектом пристального внимания как научного сообщества, так и практикующих специалистов. Интеллектуальные технологии, основанные на алгоритмах машинного обучения и нейронных сетях, демонстрируют потенциал для радикальной трансформации процессов расследования преступлений, сбора доказательств и принятия оперативных решений правоохранительными органами.

На практике искусственный интеллект уже применяется для повышения эффективности оперативного реагирования, анализа криминалистических данных и прогнозирования преступной активности. Системы, основанные на аналитических алгоритмах, способны интегрировать данные из различных источников, что позволяет создавать комплексные модели криминальной активности и выявлять потенциально опасные ситуации. Кроме того, интеграция «машинного разума» в процессы правоприменения способствует снижению влияния субъективного фактора в принятии решений, что, в свою очередь, повышает объективность и прозрачность расследований.

Перспективы дальнейшего развития технологий в правоприменении связаны с совершенствованием алгоритмов, повышением их интерпретируемости и адаптацией нормативно-правовой базы к новым технологическим реалиям. Современные исследования направлены на разработку гибридных моделей, сочетающих традиционные методы криминалистического анализа с инновационными подходами машинного обучения, что позволяет обеспечить баланс между инновациями и конвенциональными подходами.

Рассмотрим конкретные направления имплементации интеллектуальных систем в рассматриваемом нами сегменте профессиональной деятельности.

Следует отметить, что искусственный интеллект способен не только оказать содействие в раскрытии уже совершенных преступлений, но и предотвратить будущие правонарушения. Прогнозирование вероятности совершения преступлений выступает одним из наиболее важных направлений исследований и практических мероприятий. А. В. Тарасов, к примеру, говорит об успешном функционировании систем, которые способны производить анализ исторических данных о преступлениях, погодных условиях, событиях и других факторах, на основе которого составляются модели для предсказания вероятных мест и времени совершения будущих преступлений. Подобные меры позволяют правоохранителям эффективно распределять ресурсы и организовывать патрулирование на территориях, которые интеллектуальная система классифицировала как неблагополучные [2]. Положительный опыт применения подобных систем имеется у китайских и корейских правоохранителей: учеными разработана система распознавания преступников для работы в общественных местах. Система обучается на основе данных, получаемых с камер видеонаблюдения, позволяющих получить представление о поведении запечатленных на них людей и характерных паттернов преступников. Система идентифицирует особенности походки, визуального контакта, привычек правонарушителей, на основании чего в дальнейшем можно идентифицировать лиц, которые потенциально могут нарушить закон и общественный порядок . Аналогичные системы внедряются и в России – в крупных мегаполисах, курортных городах, в местах большого скопления людей в целом («Безопасный город») [2].

В условиях уже совершенного правонарушения искусственный интеллект может выполнять аналогичные функции по идентификации, классификации и составлению прогностических моделей. Искусственный интеллект способен устанавливать связи между несвязанными, на первый взгляд, объектами, процессами и локациями. Продвинутые системы, пишет И. Б. Воробьева, способны устанавливать наличие состава преступления, указывать на пробелы и коллизии в доказывании, могут помочь сформулировать вопросы и гипотезы, выдвигать наиболее вероятные версии и определять направление расследования [3].

Одним из наиболее перспективных направлений применения искусственного интеллекта в практику расследования преступлений выступает интеллектуальный анализ результатов дактилоскопических проб [4].

Так, в частности, одной из важных задач для лиц, расследующих преступления, выступает идентификация тел (трупов). По данным МВД России, на текущий момент посредством метода дактилоскопии идентифицируется лишь около 30% трупов – анализ производится посредством сопоставления отпечатков с имеющимися в базе 34 млн. дактилокарт. Зачастую состояние подушечек пальцев не позволяет провести полноценный дактилоскопический анализ – и искусственный интеллект может, в отличие от человека или компьютерных программ прошлого поколения, восстановить и «спрогнозировать» недостающие фрагменты.

Многие правоохранители говорят о потребности дактилоскопирования всего населения страны, наряду с проведением биометрических измерений и фотографирования. «Оцифровка» биологических параметров каждого гражданина позволит существенно повысить долю раскрываемых преступлений, а искусственный интеллект поможет эти данные систематизировать и эффективно применить в процессе расследований.

На сегодняшний день проводится комплексная работа в области цифровизации дактилоскопических и биометрических данных лиц, находящихся в базе органов внутренних дел. Тем не менее, говорить о переходе к этапу интеллектуализации пока преждевременно.

Работа в направлении «оцифровки» биометрических данных и дактилоскопии ведется, помимо прочего, в рамках межведомственной системы АДИС «Папилон» , которая осуществляет кодирование дактилокарт в автоматическом режиме. На сегодняшний день система АДИС является наиболее распространенной в рассматриваемой нами прикладной области – это можно объяснить такими причинами, как относительно низкая стоимость, доступность, оперативность проведения анализа. Тем не менее, как отмечает Т. К. Дашков с соавт., система обладает и недостатками: низкое качество дактилоскопирования, неоднозначно читаемые данные, наличие визуального «мусора» на итоговом изображении [4]. Безусловно, российские правоохранители нуждаются в более инновационной системе, которая будет работать на базисе технологий искусственного интеллекта и поднимет качество анализа на новый уровень.

Как известно, дактилоскопия традиционно рассматривается как один из наиболее надёжных методов идентификации личности, используемый для установления фактической связи между подозреваемым и местом совершения преступления. В правоприменительной практике доказательства, полученные посредством дактилоскопической экспертизы, обладают высокой степенью доказательной силы. Тем не менее, внедрение интеллектуального анализа должно происходить в соответствии с принципами достоверности и воспроизводимости результатов, что является основополагающим для применения сгенерированных «машиной» данных в рамках судебного разбирательства. Можно предположить, что внедрение искусственного интеллекта в процессы проведения дактилоскопии может способствовать улучшению качества доказательств и укреплению доказательной базы расследуемого дела. Кроме того, автоматизация ряда процедур позволит оперативно обрабатывать значительные объёмы информации, что имеет значение для сокращения сроков расследования.

Искусственный интеллект весьма перспективен в области электронного документооборота ведомств, связанных с расследованием преступлений. Расследование преступлений традиционно сопряжено с колоссальным бумажным «бременем» и большим объемом административно-бюрократической работы. На этапе компьютеризации и цифровизации эти задачи уже были существенно облегчены за счет применения инструментов электронного документооборота. Сегодня же, на этапе интеллектуализации, как отмечает Е. А. Буглаева, используются технологии нового поколения – интеллектуальные. Искусственный интеллект, в отличие от программ предыдущего поколения, не просто облегчает компьютерный набор, архивирование, распечатку, отправку по почте и прочие манипуляции – он позволяет быстро систематизировать имеющиеся документы, проанализировать их за несколько секунд, найти закономерности в текущем деле и сопоставить их с предыдущими делами, самостоятельно сгенерировать процессуальные документы [5]. Искусственный интеллект способен «читать» уже существующие документы, обнаруживать в них связь с текущим делом, определять категорию документа, создавать типовой шаблон его формы, автоматически заполнять его.

По мнению Е. А. Буглаевой, использование искусственного интеллекта возможно в отношении разного рода документов, циркулирующих в процессе расследования дела: удостоверительных (протоколы и приложения к ним, сообщения, извещения, уведомления), вспомогательных (расписки, подписки, запросы, повестки), служебных (план расследования, служебные записки, описи, сопроводительные письма, статистические карточки) и проч. Кроме того, машинный интеллект способен формировать приложение к протоколам следственных действий, оформлять фототаблицы, схемы, планы. Искусственный интеллект может систематизировать фотоснимки с учетом хронологии, создавать пояснительные надписи к снимкам и схемам, осуществлять анализ визуальных данных, содержащихся на фотографиях [5].

Можно предположить, что в скором будущем на отечественном рынке появятся такие программы, которые позволят в автоматическом режиме генерировать и властнораспорядительные процессуальные документы (постановления, представления, поручения, указания, возражения, обвинительные заключения, обвинительные акты, направления). Это наиболее важный тип документов, ведь они порождают правовые последствия для участников уголовного судопроизводства [5]. В подобных ситуациях можно будет говорить о частичной замене служащих соответствующих ведомств на компьютерные программы – что, безусловно, сопряжено с рядом этических и законодательных противоречий (о чем будет упомянуто ниже в тексте статьи).

На данный момент составление искусственным интеллектом властнораспорядительных документов едва ли возможно: дело в том, что составление подобных документов не происходит по единому шаблону, а смысл их положений во многом определен ценностными, морально-нравственными критериями, субъективными обстоятельствами дела, негласными принципами судопроизводства и т.п. Несмотря на то, что данные документы имеют некую типовую форму и исходят из законодательных положений, они обладают иррациональным компонентом и сопряжены с эмоциональным восприятием события, с особенностями личного восприятия абстрактных философских и нравственных категорий, которые не поддаются формализации.

Все чаще отечественные специалисты говорят о скором переходе технологий искусственного интеллекта на новый уровень автономности. Так, эти технологии способны выполнять часть аналитической работы, которую проделывают следователь, дознаватель или даже судья. Искусственный интеллект сможет в ближайшем будущем оценивать достаточность собранных доказательств, собирать ту информацию, которой не хватает для вынесения обвинительного или оправдательного приговора [6].

Если у следствия уже имеется некий перечень лиц, которые могут потенциально стать подозреваемыми, искусственный интеллект способен производить оценку и выносить вердикт о степени вероятности того или иного лица в совершение преступления. Уже накоплен положительный опыт по идентификации профилей серийных преступников на основе критериев: наличие психических заболеваний, определенных фактор из биографии, наличие судимости, склонность к совершению преступления с использованием автотранспортного средства и без него, наличия связи между преступником и потерпевшим до совершения деяния, вероятный возраст преступника и проч.

Подобная аналитическая система уже функционирует в Главном управлении криминалистики (Криминалистическом центре) Следственного комитета Российской Федерации. Как пишет А. А. Бессонов, система работает по двум ключевым векторам: 1) от составления вероятностного портрета преступника – к новым, не обнаруженным следам и обстоятельствам преступления; 2) от вероятностного портрета преступника – к конкретному подозреваемому [7]. Кроме того, с 2020 г. функционирует анализатор серийных убийств под названием «Маньяк», благодаря которому следователям удается сузить круг подозреваемых и выдвинуть одну из версий .

Таким образом, проведенное исследование позволяет прийти к следующим выводам:

Интеллектуальные технологии демонстрируют колоссальный потенциал в плане радикальной трансформации процессов расследования преступлений, сбора доказательств и принятия оперативных решений правоохранительными органами.

Среди перспективных направлений имплементации интеллектуальных систем в процессы расследования преступлений можно назвать следующие: прогнозирование вероятности совершения преступлений, идентификация, классификация и составление прогностических моделей, интеллектуальный анализ результатов дактилоскопических проб и биометрических данных; автоматизация электронного документооборота, в т.ч. самостоятельная генерация документов; иная аналитическая работа.