Artificial intelligence as a means of ensuring security in the crime prevention system

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The application of artificial intelligence in law enforcement plays an important role today in addressing the challenges faced by officers, namely in the fight against crime and the prevention of offenses. This study focuses on the promising areas of AI usage, including data analysis, facial recognition, crime prediction, audio material examination, and the detection of economic crimes online. The aim of the research is to highlight the problems and risks associated with the use of AI in the law enforcement sphere, such as ethical issues, violation of citizens' privacy, abuse of AI capabilities by officers, among others, and to explore potential solutions, as well as to examine the prospects for the development and application of AI in combating crime, solving crimes, and locating individuals, its regulation, and legal support in law enforcement under existing legislation. The methodological framework of this work consists of a group of general scientific and special methods, including dialectical, normative-legal, statistical, sociological, predictive, as well as induction and deduction. The novelty of the conducted research lies in: firstly, substantiating the need to transition from framework strategies and "regulatory sandboxes" to a stable special law on AI in the law enforcement sphere, proposing key elements of such legislation; secondly, proposing a mechanism for independent ethical and legal oversight and a procedure for public transparency without disclosing algorithmic details; and thirdly, formulating criteria for the admissibility and proportionality of using AI in law enforcement activities. Thus, this study proposes a comprehensive analysis of the use of AI in law enforcement, particularly in combating crime, its detection, and prevention. This tool, in the hands of knowledgeable and highly qualified personnel, will help efficiently, quickly, and resourcefully resolve the tasks faced by authorities.

References

  1. Гаджиибрагимов Х.Д., Савельева М.В. Эмоциональный искусственный интеллект как технология предупреждения преступлений // Вестник науки. 2025. Т. 1. № 5 (86). С. 162-169. EDN: YJIGKX.
  2. Богданов А.В., Хазов Е.Н. Криминогенный потенциал информационно-телекоммуникационных систем и их влияние на молодежную среду // Защити меня. 2022. № 2. С. 54-60. EDN: BMMUHX.
  3. Practitioner's Guide to COMPAS Core. April 2019 // URL: https://www.equivant.com/wp-content/uploads/Practitioners-Guide-to-COMPASCore-040419.pdf (дата обращения: 20.11.2025).
  4. Робот, а не человек: как искусственный интеллект перестроит работу юристов // Право.ру. 2016. URL: https://pravo.ru/story/view/131655/ (дата обращения: 19.11.2025).
  5. Calderon-Valencia F., Perez-Montoya J.-J., Santos de Morais F. Sistemas de IA en la Experiencia del Supremo Tribunal Federal Brasileño y la Corte Constitucional Colombiana: Análisis Prospectivo // Revista de Direito, Estado e Telecomunicações. 2021. Vol. 13, no. 1. P. 143-169. doi: 10.26512/lstr.v13i1.35614. EDN: AVEEBS.
  6. Система видеонаблюдения в Москве насчитывает 216 тыс. камер – [Электронный ресурс] // ТАСС. URL: https://tass.ru/moskva/16184717 (дата обращения: 25.10.2025).
  7. Решняк О.А. Предпосылки использования искусственного интеллекта в расследовании преступлений // Расследование преступлений: проблемы и пути их решения. 2021. № 3 (33). С. 102-106. doi: 10.54217/2411-1627.2021.33.3.016. EDN: YJUISY.
  8. Яковлева Е.О. Методики психологического диагностирования осужденных / Е.О. Яковлева // Уголовное право в эволюционирующем обществе: проблемы и перспективы: Сборник научных статей по материалам IX очной Международной научно-практической конференции, Курск, 04-06 октября 2018 года. Ч. 1. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2019. С. 375-379. EDN: XRDRVI.
  9. Гаврилов Б.Я. К вопросу о совершенствовании уголовной политики противодействия преступности в условиях информатизации общества: искусственный интеллект в уголовном судопроизводстве // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2025. Т. 1. № 69. С. 262-265. EDN: EPPWNE.
  10. Яковлева Е.О., Маслова А.В. Искусственный интеллект и уголовная ответственность: проблемы соотношения / Е.О. Яковлева, А.В. Маслова // Уголовное право в эволюционирующем обществе: Сборник научных статей научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Курск, 30 мая 2025 года. Курск: ЗАО "Университетская книга", 2025. С. 107-112. EDN: HLYSFV.
  11. Абазова Е.Х. Искусственный интеллект в противодействии преступности // Журнал прикладных исследований. 2023. № 12. С. 131-134. doi: 10.47576/2949-1878_2023_12_131. EDN: QSVHTY.
  12. Лемайкина С.В. Использование искусственного интеллекта в противодействии преступности // Юристъ-Правоведъ. 2021. № 2 (97). С. 54-56. EDN: NZRAMG.
  13. Мосечкин И.Н. Искусственный интеллект в уголовном праве: перспективы совершенствования охраны и регулирования. Киров, 2020. 111 с. ISBN 978-5-98228-218-7. EDN: TOXRFS.
  14. Бегишев И.Р. Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники: анализ основных положений // Baikal Research Journal. 2020. № 4. С. 15. doi: 10.17150/2411-6262.2020.11(4).15. EDN: CJAZUW.
  15. Гордеев А.Ю. Перспективы развития и использования искусственного интеллекта и нейросетей для противодействия преступности в России (на основе зарубежного опыта) // Научный портал МВД России. 2021. № 1 (53). С. 123-135. EDN: KNBLSY.
  16. Нестеренко Ю.Н. Правовые и организационные основы применения искусственного интеллекта в борьбе с преступностью // Правовой альманах. 2025. № 2 (42). С. 26-35. EDN: PDPGSS.
  17. Яковлева Е.О., Лунева К.А., Тарыкин В.К. Перспективы использования искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности // Полицейская деятельность. 2025. № 2. С. 1-14. doi: 10.7256/2454-0692.2025.2.71931 EDN: FPKMKL URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=71931

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).