Криминалистическое обеспечение использования технологии искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений

Хамидуллин Руслан Сибагатуллович кандидат юридических наук Старший преподаватель кафедры криминалистики Уральского государственного юридического Университета им. В.Ф. Яковлева 620072, Россия, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Сыромолотова, 7 Khamidullin Ruslan Sibagatullovich PhD in Law Senior Lecturer of the Criminalistics Department of the V.F. Yakovlev Ural State Law University 620072, Russia, Sverdlovsk region, Yekaterinburg, Syromolotov str., 7, sq. 11 sledgsugu@mail.ru Другие публикации этого автора

В истории техники можно найти множество примеров того, как конструкторы и изобретатели пытались разработать машины, которые будут способны облегчить отдельные мыслительные операции, обычно вычислительного характера. Некоторые из таких изобретений включают считающие часы В. Шиккарда (1623 г.), суммирующую машину Б. Паскаля (1642 г.), арифмометр Г. Ф. Лейбница (1673 г.), демонстратор логики Ч. Стэнхоупа (1777 г.) и разностную машину (машина различий) Ч. Беббиджа (1822 г.). Хотя эти изобретения не были интеллектуальными компьютерными системами, они оказали значительное влияние на развитие компьютерной техники и привели к появлению такой важной технологии, как искусственный интеллект, что более чем подробно в своем докторском диссертационном исследовании рассмотрел Д.В. Бахтеев ^[1].

Использование искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений представляет собой значительный прогресс в области криминалистики. Эта технология позволяет изменить традиционные методы работы правоохранительных органов, обогатив их арсенал инструментов. Криминалистические аспекты применения искусственного интеллекта включают анализ больших объемов данных, распознавание образов, автоматизированную обработку доказательств и прогнозирование совершения новых преступлений. Электронно-цифровое обучение позволяет создавать модели, способные выявлять закономерности в криминальных событиях, определять характеристики потенциальных преступников и выявлять ключевые факторы, влияющие на динамику ситуации в этом контексте.

Однако следует учитывать этические и юридические аспекты применения искусственного интеллекта в криминалистике, такие как прозрачность алгоритмов, сохранение конфиденциальности данных и предотвращение возможных проблем с принятием решений. В этой работе будет рассмотрено, как использование искусственного интеллекта влияет на эффективность и надежность раскрытия и расследования преступлений, а также каким вызовам и перспективам подвержен этот процесс в контексте криминалистической деятельности.

Искусственный интеллект способствует улучшению качества работы правоохранительных органов путем автоматизации рутинных операций и анализа данных. Системы машинного обучения могут быстро обрабатывать огромные объемы информации, выявляя скрытые связи между различными событиями и лицами, что значительно ускоряет процесс расследования ^[2].

Согласно Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 г. (Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»)), под таковым подразумевается комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе то, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.

Важными аспектами, которые следует учитывать при применении систем искусственного интеллекта, являются, прежде всего, обеспечение защиты конституционных прав и свобод человека и гражданина. Это касается и права каждого человека на неприкосновенность его частной жизни. Необходимо также подчеркнуть недопустимость использования искусственного интеллекта с целью нанесения умышленного вреда гражданам и юридическим лицам.

Другой значимый аспект состоит в предупреждении и минимизации рисков, которые могут возникнуть в результате использования технологий искусственного интеллекта. В связи с этим, важно организовать работу алгоритмов искусственного интеллекта таким образом, чтобы они были открытыми и понятными. Это позволит контролировать процесс достижения результатов и предотвратить возможные негативные последствия ^[3].

В последние годы в работах А.А. Бессонова ^[4], В.Ф. Васюкова ^[5], Р.И. Дремлюги ^[6], И.А. Завьялова ^[7], А.М. Кустова ^[8], А.И. Шеметова ^[9] и Д.В. Бахтеева ^[10] были исследованы и отражены различные аспекты применения искусственного интеллекта в раскрытии и расследовании преступлений. Эти исследования вносят существенный вклад в развитие области искусственного интеллекта и его применения в сфере правоохранительной деятельности.

В свете повышенного уровня преступности, применение преступниками новых методов и средств совершения преступлений, а также недостаточно эффективные показатели раскрываемости, становится необходимостью поиск новых путей совершенствования деятельности, связанной с выявлением, раскрытием и расследованием преступлений. Недостаточно эффективная система показателей, низкий уровень подготовки правоприменителей, дальнейшая бюрократизация следственной и судебной системы, подчиненность субъектов расследования, коррупционные риски уголовно-процессуальной деятельности и непосредственно уголовно-процессуального законодательства и ряд других факторов негативно сказываются на качестве данной деятельности. Ключевую роль в изменении сложившейся ситуации играют интеллектуальные возможности отдельных сотрудников правоохранительных органов, следователей, оперативных сотрудников, прокуроров, а также руководителей этих структур. Однако данный подход оказывается недостаточным для кардинального перелома в сложившейся обстановке. В такой связи становится необходимостью качественно новая система интеллектуального обеспечения оперативно-розыскной, криминалистической и уголовно-процессуальной деятельности, включая применение систем искусственного интеллекта. Искусственный интеллект представляет собой неотъемлемый атрибут в современной и эффективной оперативно-розыскной и уголовно-процессуальной деятельности, а не фактор, приводящий к исключению человеческого элемента. Система интеллектуального обеспечения уголовного процесса должна включать в себя следующие взаимосвязанные и взаимодополняющие элементы:

- подготовку сотрудников, занимающихся выявлением, раскрытием и расследованием преступлений;

- законодательное обеспечение уголовного процесса;

- научно-исследовательское обеспечение уголовно-процессуальной деятельности;

- информационно-техническое обеспечение уголовного судопроизводства;

- использование систем искусственного интеллекта в уголовном процессе, криминалистике и оперативно-розыскной деятельности.

При этом внедрение систем искусственного интеллекта открывает перспективу для успешного развития уголовного судопроизводства ^[11].

На наш взгляд наиболее важным элементом в раскрытии и расследовании преступлений с использованием искусственного интеллекта является криминалистическое обеспечение такой деятельности.

В ходе исследования мы не будем останавливаться на определении понятия и сущности криминалистическое обеспечение в целом. В проведенном диссертационном исследовании 2018 года на тему: «Криминалистическое обеспечение деятельности следователя…», мы подробно рассматривали вопросы криминалистического обеспечения деятельности следователя при раскрытии и расследовании преступлений. В результате мы пришли к выводу, что криминалистическое обеспечение деятельности субъектов раскрытия и расследования преступлений представляет собой комплекс знаний, навыков и умений, включающий использование технических средств, приемов и тактики в раскрытии расследования преступлений ^[12].

Отметим, что в данном исследовании под криминалистическим обеспечением раскрытия и расследования преступлением путем использования искусственного интеллекта следует понимать совокупность знаний и навыков субъектов раскрытия и расследования преступлений по эффективному использованию систем искусственного интеллекта в решении служебных задач правоохранительной деятельности.

В настоящее время криминалистическое обеспечение раскрытия и расследования преступлений становится все более актуальной и сложной задачей для правоохранительных органов. Сложность заключается в необходимости анализировать большие объемы информации, выявлять скрытые связи и паттерны, а также прогнозировать возможные сценарии развития дела. В связи с этим, использование искусственного интеллекта (ИИ) может стать эффективным инструментом для улучшения результатов расследования.

Одним из примеров применения ИИ в криминалистике является использование GPT (Generative Pre-trained Transformer). GPT - это модель искусственного интеллекта, которая обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать связные ответы на заданные вопросы или предоставленные материалы.

В рамках проведенного исследования осуществлено обучение GPT на материалах, изучение которых проходит студентами курса криминалистики в высших учебных заведениях. С помощью чата ИИ предоставлены задачи и информация, необходимая для решения этих задач. ИИ эффективно и точно давал ответы, предлагая гипотезы, составляя программы и алгоритмы действий необходимые для раскрытия и расследования преступлений на различных этапах.

Для проверки эффективности GPT в реальных условиях мы провели эксперимент с использованием материалов уголовного дела, находящегося в производстве Главного следственного управления ГУ МВД России по Свердловской области. С помощью чата GTP предоставлены материалы дела, и на основе этой информации ИИ выдвигал версии и разрабатывал программу расследования на начальном этапе. После этого, предложенные действия и мероприятия GPT сравнены с действиями, проводимыми следователями и оперуполномоченными в рамках реального расследования.

Результаты эксперимента показали, что искусственный интеллект, представленный GPT, способен детально и объективно анализировать и планировать мероприятия, необходимые для раскрытия и расследования преступлений. Он также может помочь в формировании вопросов для экспертизы и определении различных видов экспертиз. Это позволяет сделать вывод о возможности эффективного использования искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности не только для раскрытия преступлений, но и для предотвращения их совершения, определения обстоятельств и места преступления.

Однако, необходимо отметить, что использование искусственного интеллекта в криминалистическом обеспечении имеет свои ограничения. Во-первых, ИИ не обладает человеческим интуитивным пониманием и эмоциональным опытом, что может сказаться на точности его выводов. Во-вторых, ИИ может быть подвержен ошибкам, особенно если обучение проводилось на неполных или некорректных данных.

Тем не менее, при правильном применении искусственный интеллект может стать ценным инструментом для криминалистического обеспечения раскрытия и расследования преступлений. Он может значительно ускорить процесс анализа информации и организовать планирование расследования на различных его этапах. В результате, использование искусственного интеллекта может повысить эффективность работы правоохранительных органов и улучшить качество расследования преступлений.

Прежде чем раскрыть суть одного из проведенного эксперимента с GTP рассмотрим сущность данного искусственного интеллекта. История создания GPT (Generative Pre-trained Transformer) уходит своими корнями в исследования, проводимые в OpenAI, искусственно-интеллектовской лаборатории, с целью создания мощной и универсальной модели обработки и генерации естественного языка. Задумывая GPT, исследователи стремились создать модель, которая могла бы генерировать высококачественный и естественный текст, основываясь на изученных образцах текстовых данных.

Так же обозначим, что искусственный интеллект – это общее понятие, а нейросеть – это конкретная реализация искусственного интеллекта. Первая модель, GPT-1, была представлена в 2018 году и показала обещающие результаты в генерации текста. GPT-1 работала по принципу предобучения и точной подстройки под конкретные задачи. В этой модели использовалась технология Transformer, которая представляет собой нейронную сеть с несколькими слоями внимания, способную обрабатывать контекст и связи внутри текста, улучшая качество генерации.

В 2019 году была представлена модель GPT-2, которая оптимизировала предыдущие результаты, расширяя мощности и возможности генерации текста. GPT-2 обучалась на огромном объеме данных, включающих интернет-статьи, книги, новости и другие тексты. Благодаря своей уникальной архитектуре и многоуровневой обработке, GPT-2 могла генерировать длинные и качественные тексты, а также преодолевать связанные с семантикой задачи, такие как вопросы-ответы.

После этого в 2020 году была представлена модель GPT-3, которая считается наиболее продвинутой и масштабируемой версией. GPT-3 является огромной нейронной сетью, содержащей миллиарды параметров, что позволяет ей генерировать тексты с удивительной точностью и стилистической натуральностью. Она имеет широкий спектр приложений, включая автоматическое создание контента, ответы на вопросы, перевод текста, разработку диалоговых систем и многое другое.

В результате многочисленных исследований и технологических усовершенствований, модели GPT стали востребованной и успешной технологией в области обработки естественного языка и сгенерированного текста. OpenAI продолжает развивать и улучшать свои модели, стремясь к созданию ещё более утонченных и эффективных систем обработки языка на основе искусственного интеллекта.

Проведенный анализ функциональных возможностей искусственного интеллекта, в данном случае, чата GTP, позволяет сделать вывод о возможности использования его в процессе выдвижения версий при раскрытии и расследовании преступлений. GTP, благодаря своей программной оснащенности и аналитическим возможностям, способен учитывать следственную ситуацию, возникающую на различных этапах расследования, а также основываться на достижениях науки криминалистики, информации о наличии подозреваемых или заподозренных лиц и их характеризующих материалах выдвигать обоснованные версии о лице совершившим преступление.

Важно отметить, что использование искусственного интеллекта, особенно GTP, в криминалистическом обеспечении процесса раскрытия и расследования преступлений ранее не исследовалось, что является научной новизной данной работы.

Искусственный интеллект, в отличие от человеческого мышления, не склонен пропускать или искажать фактические обстоятельства, которые были предоставлены ему, а также использует множество судебно-следственных практик, накопленных за долгие годы, для выработки закономерностей и обнаружения тенденций в раскрытии и расследования преступлений. При выдвижении версии искусственный интеллект исключает субъективные факторы и объективно учитывает все обстоятельства, что способствует достоверности его выводов.

Приведём пример успешного использования ИИ в криминалистике, в попытке проверить насколько искусственный интеллект, в данном случае GTP, способен корректно и объективно выдвигать версии относительно лиц, совершивших преступление, на основе предоставленных данных. Гипотеза заключалась в том, что искусственный интеллект, специально разработанный для решения криминалистических задач, вроде наших расследовательских упражнений, способен предложить версии, основываясь на установленных закономерностях.

В данном исследовании обучение и взаимодействие с GTP происходит в Telegram через чат. Через этот чат предоставляются все материалы для обучения, а также через него задается GTP задание на основе представленной информации, чтобы он мог выдвигать версии и составлять описательные фрагменты протоколов. Это позволяет эффективно использовать GTP в криминалистике и повышает его возможности в расследовании и противодействии преступлениям.

С этой цель продемонстрируем диалог в Телеграмм между автором и искусственным интеллектом GTP (Рис. 1):

Автор: Ты научился выдвигать версии?

GPT + Midjourney: Да, я могу представлять различные версии или предложения в соответствии с заданным контекстом или требованиями.

Автор: Выдвини версию кто мог совершить преступление в соответствии с заданным контекстом: «Около 3.00 часов Андреев проснулся от звука сигнализации своего автомобиля ВАЗ 21073. Андреев посмотрел в окно и увидел, как от его автомобиля бегут трое молодых людей, один из которых был с рюкзаком на спине. Когда Андреев вышел на парковку, он обратил внимание, что водительское стекло его автомобиля разбито, из салона украдена автомагнитола, держатель для телефона, видеорегистратор. Особых примет преступников Андреев не заметил, так как было темно».

GPT + Midjourney:

Версия 1: По заданному контексту, вероятно, что трое молодых людей, которых Андреев увидел, могут быть подозреваемыми в совершении преступления. Один из них носил рюкзак на спине, что может указывать на то, что он мог быть ответственным за кражу предметов из автомобиля. Однако, из-за темноты Андреев не смог заметить особых примет преступников, поэтому более точное описание идентичности подозреваемых недоступно.

Версия 2: Исходя из информации, преступник совершил кражу из автомобиля Андреева. Вероятно, что молодые люди, которых он увидел, могли быть причастны к этому преступлению. Разбитое водительское стекло и украденные предметы, такие как автомагнитола, держатель для телефона и видеорегистратор, свидетельствуют о том, что преступление было целенаправленным. Однако, из-за темноты, Андреев не мог заметить особые приметы преступников, усложняя идентификацию подозреваемых.

Рис. 1.

В ходе проведения исследования осуществлялось обучение искусственного интеллекта на основе GPT, отмечались возможности ИИ анализировать криминалистические задачи и разрабатывать их решения так же, как это делают студенты изучающие курс криминалистики. ИИ предоставлялись задачи и материалы, которые могут быть использованы для решения этих задач. GPT эффективно и точно разворачивался, выдвигая гипотезы, составляя программы и алгоритмы для раскрытия и расследования преступлений на разных этапах в зависимости от хода расследования.

В рамках данного исследования была проведена проверка возможности использования нейросети искусственного интеллекта для написания фрагмента описательной части протокола осмотра предмета. Для этого нейросети была предоставлена детальная криминалистическая фотосъемка ножа, на основе которой искусственный интеллект составил фрагмент описания предмета. Затем следователь использовал этот фрагмент для составления полного протокола, указывая особенности осматриваемого ножа (Рис. 2, 3).

Рис 2.

Рис.3

Кроме того, после обучения нейросети ей предоставлена возможность составить фрагмент описательной части протокола осмотра документа с признаками подлога. Важно отметить, что искусственный интеллект обратил внимание на эти признаки и описал их.

В настоящее время во взаимодействии с Главным следственным управлением по Свердловской области, проводится эксперимент. В рамках которого используются возможности искусственного интеллекта, а именно GPT для раскрытия реальных преступлений, уголовные дела по которым находятся в производстве следователей. Искусственному интеллекту предоставлены материалы уголовного дела, на основе которых ему предложено выдвинуть версии и разработать программу расследования преступления на начальном этапе. Затем мы сравнили предложенные действия чата GPT с действиями, проводимыми в рамках расследования, и обнаружили, что искусственный интеллект достаточно детально и объективно анализирует и планирует мероприятия, необходимые для раскрытия и расследования преступлений. Он также может помочь в формировании вопросов для экспертизы и определении различных видов экспертиз. Исходя из этого, мы можем сделать вывод, что искусственный интеллект можно эффективно использовать в правоохранительной деятельности не только для раскрытия преступлений, но и для предотвращения их совершения, определения обстоятельств и места преступления. Более подробно результаты эксперимента будут описаны после рассмотрения уголовных дел в суде и вынесения вступивших в законную силу приговоров.

Также в ходе исследования была проверена возможность использования нейросети после её обучения в целях составления фрагмента описательной части протокола осмотра места происшествия на основе ориентирующих и обзорных фотографий. С данной задачей ИИ справился намного лучше чем большинство студентов изучающих курс криминалистики.

Для того чтобы искусственный интеллект эффективно описывал предметы и документы, а также признаки подлога и особенности предмета, ему изначально загружались образцы описательной части протоколов из реальных уголовных дел. После чего ИИ смог составить описательную часть протокола осмотра документа, где подробно описал документ, а также признаки подлога.

Другой эксперимент заключался в обучении искусственного интеллекта GTP возможности описания травм на основе судебно-медицинской литературы, в частности Атласа по судебной медицине под ред. Ю.И Пиголкина. На основе этого атласа GTP были предоставлены узловые и детальные снимки трупов с различными повреждениями, такими как огнестрельные, ножевые, колотые, резанные и др. Затем GTP дано задание составить описательную часть протокола осмотра трупа на основе фотографий сделанных на месте реального происшествия. Описательная часть протокола составленная GPT была ничем не хуже описательной части протокола составленного следователем, а в некоторых деталях была подробнее.

Стоит отметить, что поднимались аналогичные вопросы и зарубежными авторами. В большинстве случаев без анализа в той или иной степени использования искусственного интеллекта в криминалистическом обеспечении раскрытия и расследования преступлений, связанны исследования в основном с аналитической работой при подготовке к следственным действиям или производством расследования по отдельным видам и категориям преступлений ^{[13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]}

Криминалистика, как наука, изначально была создана для использования достижений других отраслей науки и техники, таких как математика, физика, химия, биология, медицина и компьютерные науки, для пресечения, выявления, раскрытия, расследования и предупреждения преступлений. В связи с этим, криминалистика должна активно использовать достижения в области систем искусственного интеллекта для решения задач эффективного противодействия преступности.

В качестве вывода стоит отметить, что искусственный интеллект способен оказать существенную помощь субъектам правоохранительной деятельности, но не заменить их. Возможности использования систем искусственного интеллекта в целях раскрытия и расследования преступлений, на данный момент не определены. Архитектуры нейросети эффективно показывают 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. Также необходимо, что особое внимание нужно уделять качественному обучению нейросети по использованию современных криминалистических средств и методов в выявлении, раскрытии и расследовании, только после этого его можно применять в реальной деятельности.