Forensic support for the use of artificial intelligence technology in the detection and investigation of crimes
- Authors: Khamidullin R.S.1
-
Affiliations:
- Issue: No 1 (2024)
- Pages: 55-74
- Section: ARTICLES
- URL: https://ogarev-online.ru/2409-7810/article/view/367568
- EDN: https://elibrary.ru/CBMNNY
- ID: 367568
Cite item
Full Text
Abstract
The subject of the study is the possibility of using artificial intelligence systems in order to solve and investigate crimes. The author, using the example of GPT (Generative Pre-trained Transformer) neural network architecture, invented by Google researchers, shows the capabilities of artificial intelligence to analyze situations arising during the disclosure and investigation of crimes and to put forward reasonable versions based on them on the circumstances of the commission of an illegal act. The study demonstrates the possibility of drawing up programs (plans) for criminal investigations based on such versions. The object of the study is social relations arising during the use of artificial intelligence systems in law enforcement. Special attention is paid to the process of training the neural network to use modern forensic tools and methods in detection, disclosure and investigation. The main conclusions of the study are the need for training and the use of neural networks in law enforcement not only for the purpose of identifying, disclosing and investigating crimes and administrative offenses, but also their prevention and suppression. A special contribution of the author to the research of the topic is the identification of patterns that arise in the process of learning and using the capabilities of the neural network in providing assistance to law enforcement entities in applied research. The novelty of the work lies in the experiment conducted for the first time on training and using a separate GTP neural network in forensic analytical work on putting forward versions and planning an investigation. The paper provides recommendations for the training of law enforcement officers on the effective use of neural networks in law enforcement.
References
Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в следственной деятельности: задачи и проблемы // Российский следователь. 2020. № 9. С. 3-6. Тарасов А.В., Темзоков А.В. Криминалистические аспекты использования искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений // Теория и практика общественного развития. 2023. № 10 . С. 256-261. Колычева А.Н. Перспективы внедрения искусственного интеллекта в раскрытие и расследование преступлений // Научный вестник Орловского юридического института МВД России имени В.В. Лукьянова. 2022. № 3 С. 172-177. Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений / Под общ. ред. А.А. Бессонова. М.: Проспект, 2021. Васюков В.Ф., Шеметов А.К. Возможности искусственного интеллекта в раскрытии преступлений // Вестник Академии Следственного комитета Российской Федерации. 2022. № 1. С. 82-87. Дремлюга Р.И. Системы искусственного интеллекта в расследовании преступлений // Информационное право. 2019. № 1. С 21-25. Завьялов И.А. Зарубежный опыт использования искусственного интеллекта в раскрытии преступлений // Вестник Московского университета МВД России. 2021. № 3. С. 228-236. Кустов А. М. Искусственный интеллект в расследовании тяжких и особо тяжких преступлений // Теория и практика расследования преступлений: материалы IX Международной научно-практической конференции. Краснодар. 2021. С. 16-25. Андреев В.К. Динамика правового регулирования применения искусственного интеллекта // Журнал российского права. 2020. № 3. С. 58-68. Bakhteev D.V. Pre-expert verification of signatures using the nsp dataset // The Vth khmyrovsky criminalistic readings. Geneva, 2022. Pp. 115-122. Афанасьев А.Ю. Искусственный интеллект или интеллект субъектов выявления, раскрытия и расследования преступлений: что победит? // Библиотека криминалиста. 2018. № 3. С. 28-34. Хамидуллин Р.С. Криминалистическое обеспечение раскрытия и расследования преступлений, предусмотренных ст. 210.1 УК РФ «Занятие высшего положения в преступной иерархии». Вопросы безопасности. 2023. № 3. С. 63-70. Hasson, U. Direct Fit to Nature: An Evolutionary Perspective on Biological and Artificial Neural Networks // Neuron. 2020. Vol. 105. № 3. Pp. 416-434. Kriegeskorte, N. Cognitive computational neuroscience // Nature Neuroscience. 2018. № 21. Pp. 1148-1160. Williams R. M. Optical Illusions Images Dataset // INSAM Journal of Contemporary Music, Art and Technology. 2019. Issue 2. Pp. 127-139. Tshitoyan V. Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature // Nature. 2019. Vol. 571. Pp. 95-98. Ullman S. Using neuroscience to develop artificial intelligence // Science. 2019. Vol. 363. № 6428. Pp. 692-693. Porter M. D. A Statistical Approach to Crime Linkage // The American Statistician. 2016. Vol. 70. Pp. 152-165. Pogarsky G. Heuristics and biases, rational choice, and sanction perceptions // Criminology 2017. Vol. 55. Pp. 85-111. Pakkanen, T. The Effects of Coding Bias on Estimates of Behavioural Similarity in Crime Linking Research of Homicides // Journal of Investigative Psychology and Offender Profiling. 2012. Vol. 9. Pp. 223-234.
Supplementary files
