Криминалистическое обеспечение использования технологии искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования являются возможности использования систем искусственного интеллекта в целях раскрытия и расследования преступлений. Автор на примере GPT (Generative Pre-trained Transformer) архитектуры нейросети, придуманной исследователями Google, показывает возможности искусственного интеллекта по анализу ситуаций, возникающих в ходе раскрытия и расследования преступлений и выдвижение на их основе обоснованных версий по обстоятельствам совершения противоправного деяния. В ходе исследования демонстрируется возможность на основе таких версий составлять программы (планы) расследований уголовных дел. Объектом исследования выступают общественные отношения, возникающие в ходе использования систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности. Особое внимание уделяется процессу обучения нейросети использованию современных криминалистических средств и методов в выявлении, раскрытии и расследовании.  В качестве основного метода исследования выступает диалектический метод познания, выявление проблемных вопросов и предложения их решения. Кроме того, в исследовании используется математический метод статистики, а также логические методы анализа, синтеза и эксперименты использования искусственного интеллекта в криминалистическом обеспечении раскрытия и расследования преступлений. Основными выводами проведенного исследования являются необходимость обучения и использования нейросетей в правоохранительной деятельности не только в целях выявления, раскрытия и расследования преступлений и административных правонарушений, но и их предупреждении и пресечении. Особым вкладом автора в исследование темы является выявление закономерностей, возникающих в процессе обучения и использования в прикладных целых возможностей нейросети в оказании помощи субъектам правоохранительной деятельности. Новизна работы заключается в впервые проведенном эксперименте по обучению и использованию отдельной нейросети GTP в криминалистической аналитической работе по выдвижению версий и планированию расследования. В работе даны рекомендации по подготовке сотрудников правоохранительной деятельности по эффективному использованию нейросети в практической деятельности в рамках криминалистического обеспечения раскрытия и расследования преступлений.

Об авторах

Руслан Сибагатуллович Хамидуллин

Уральский Государственный юридический Университет им. В.Ф. Яковлева

Email: sledgsugu@mail.ru
независимый исследователь

Список литературы

  1. Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в следственной деятельности: задачи и проблемы // Российский следователь. 2020. № 9. С. 3-6.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений / Под общ. ред. А.А. Бессонова. М.: Проспект, 2021.
  5. Васюков В.Ф., Шеметов А.К. Возможности искусственного интеллекта в раскрытии преступлений // Вестник Академии Следственного комитета Российской Федерации. 2022. № 1. С. 82-87.
  6. Дремлюга Р.И. Системы искусственного интеллекта в расследовании преступлений // Информационное право. 2019. № 1. С 21-25.
  7. Завьялов И.А. Зарубежный опыт использования искусственного интеллекта в раскрытии преступлений // Вестник Московского университета МВД России. 2021. № 3. С. 228-236.
  8. 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.
  9. Андреев В.К. Динамика правового регулирования применения искусственного интеллекта // Журнал российского права. 2020. № 3. С. 58-68.
  10. Bakhteev D.V. Pre-expert verification of signatures using the nsp dataset // The Vth khmyrovsky criminalistic readings. Geneva, 2022. Pp. 115-122.
  11. Афанасьев А.Ю. Искусственный интеллект или интеллект субъектов выявления, раскрытия и расследования преступлений: что победит? // Библиотека криминалиста. 2018. № 3. С. 28-34.
  12. 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.
  13. Hasson, U. Direct Fit to Nature: An Evolutionary Perspective on Biological and Artificial Neural Networks // Neuron. 2020. Vol. 105. № 3. Pp. 416-434.
  14. Kriegeskorte, N. Cognitive computational neuroscience // Nature Neuroscience. 2018. № 21. Pp. 1148-1160.
  15. Williams R. M. Optical Illusions Images Dataset // INSAM Journal of Contemporary Music, Art and Technology. 2019. Issue 2. Pp. 127-139.
  16. Tshitoyan V. Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature // Nature. 2019. Vol. 571. Pp. 95-98.
  17. Ullman S. Using neuroscience to develop artificial intelligence // Science. 2019. Vol. 363. № 6428. Pp. 692-693.
  18. Porter M. D. A Statistical Approach to Crime Linkage // The American Statistician. 2016. Vol. 70. Pp. 152-165.
  19. Pogarsky G. Heuristics and biases, rational choice, and sanction perceptions // Criminology 2017. Vol. 55. Pp. 85-111.
  20. 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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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).