ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЦИФРОВЫХ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ ПРИ РАССЛЕДОВАНИИ УГОЛОВНЫХ ДЕЛ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются современные тенденции внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процесс раскрытия и расследования преступлений. Анализируется трансформация понятия «цифровые доказательства» в условиях цифровизации уголовного судопроизводства. Автором выделяются основные направления использования ИИ: анализ больших данных, прогностическая аналитика, распознавание образов и автоматизация процессуальных действий. Особое внимание уделено проблемам формирования доказательственной базы на основе результатов работы ИИ, вопросам достоверности, допустимости и процессуального порядка закрепления таких доказательств. В заключении формулируются выводы о необходимости адаптации уголовно-процессуального законодательства и развития специальных знаний для обеспечения баланса между эффективностью расследования и соблюдением прав участников процесса.

Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровые доказательства, уголовный процесс, расследование преступлений, допустимость доказательств, машинное обучение, алгоритмы, электронная информация.

Цифровые технологии оказывают существенное влияние на уголовный процесс. Преступные субъекты осваивают новые технические средства значительно быстрее правоохранительных органов, что обуславливает необходимость использования современных методов, включая искусственный интеллект и эффективную работу с цифровыми доказательствами [5, с. 112]. Тем не менее, внедрение ИИ в уголовную систему сопровождается сложностями. Алгоритмы функционируют с высокой скоростью, в то время как процессуальные сроки и формы не всегда соответствуют этому темпу; выводы нейросетей имеют вероятностный характер, в то время как уголовное судопроизводство требует безусловной достоверности; кроме того, остаётся проблема «чёрного ящика» - невозможности проверить логику работы алгоритма. Целью данной публикации является анализ особенностей применения ИИ в сфере доказывания, правового статуса цифровых доказательств, полученных посредством ИИ, а также предложение мер, направленных на совершенствование практики [5, с. 115].

В соответствии со ст. 74 УПК РФ доказательствами признаются любые сведения, на основании которых суд, следователь или дознаватель делают выводы о существенных обстоятельствах дела. Однако с появлением цифровых носителей традиционные подходы к классификации доказательств утратили актуальность. [5, с. 115] Под цифровыми доказательствами представляется информация в форме электронных сигналов, процессов или данных, имеющая значение для дела и полученная законным способом. Такие доказательства обладают особенностями: они нематериальны, существуют в виде кода, могут многократно копироваться, подвергаться неочевидным изменениям и зачастую находятся на серверах, расположенных в разных юрисдикциях. В случаях использования ИИ возникает дополнительная степень посредничества - информация не только извлекается с носителя, но и может быть сгенерирована, переструктурирована либо интерпретирована алгоритмическими методами. [1, с. 114]

Анализ практики применения ИИ в уголовном расследовании в различных странах (Россия, США, Китай, Евросоюз) позволяет выделить четыре основных направления.

Первое направление связано с анализом больших массивов данных и выявлением скрытых связей. Нейросети обрабатывают информацию о телефонных звонках, геолокациях, банковских операциях, переписках в мессенджерах, что позволяет обнаруживать ранее незаметные взаимосвязи между фигурантами, места пребывания подозреваемых и неочевидные схемы преступлений, например, в сфере отмывания денег. Программные продукты типа i2 Analyst's Notebook или отечественные интегрированные банки данных обеспечивают аналитическую функцию, выполняя её значительно быстрее, чем человеческий специалист [2, с. 6].

Второе направление - прогностическая аналитика (Prediction Policing), предполагающая попытки прогнозирования возможности совершения преступления конкретным лицом либо вероятных мест новых правонарушений. В уголовном процессе результаты такой аналитики оценивают риск побега или повторной преступной деятельности, а также в целях индивидуальной профилактики. Однако использование подобных прогнозов в качестве доказательств вины вызывает юридические и этические споры, учитывая принцип презумпции невиновности. [7]

Третье направление включает распознавание образов и идентификацию, где компьютерное зрение применяется для опознания лиц, номеров автотранспорта, проверки биометрических данных. [1, с. 116]. В судебно-экспертной практике активно задействуются автоматизированные системы, например, АДИС «Папилон» для идентификации отпечатков пальцев, «Антитеррор» для баллистики, а также программы, анализирующие голосовые и почерковедческие данные. На текущем этапе ИИ выступает как инструмент в руках эксперта, остаётся открытым вопрос, целесообразна ли полная автоматизация экспертиз без участия специалиста. [3, с. 138]

Четвёртое направление - автоматизация документооборота и процессуальных действий посредством технологий обработки естественного языка (NLP). Это позволяет ускорить подготовку процессуальных документов: протоколов допросов, обвинительных заключений и иных материалов. В ряде государств уже внедрены системы «электронных следователей» для расследования неглубоких преступлений, таких как мелкие хищения. [3, с. 140] При этом возникают вопросы, касающиеся объёма дискреционных полномочий и значимости человеческого фактора в процессе доказывания. [3, с. 140]

Анализ уголовно-процессуальной проблематики применения искусственного интеллекта показывает, что ключевые противоречия лежат не в технической, а в нормативной плоскости. Во-первых, цифровые доказательства, полученные или интерпретированные ИИ, не вписываются в классическое понятие «сведений» (ст. 74 УПК РФ) из-за своей нематериальности, многократной копируемости и подверженности неочевидным изменениям. Это вступает в конфликт с требованием законности источника (ст. 75 УПК РФ): возникает презумпция недостоверности таких доказательств, но механизм её опровержения процессуально не урегулирован. Во-вторых, вероятностный характер выводов ИИ («причастность 82.8%») [4] противоречит принципу достоверности (ст. 17, 88 УПК РФ). Первая - проблема «чёрного ящика». Многие современные нейросети, особенно с глубоким обучением, не предоставляют прозрачного объяснения показанных результатов. Следователь и суд лишены возможности самостоятельной проверки логики вывода, что затрагивает принципы непосредственности и проверяемости доказательств. Для защиты затруднителен доступ к исходным кодам и обучающим выборкам, которые могут быть коммерческой тайной или государственной тайной. [1, с. 118]

Вторая проблема связана с вероятностным характером выводов. ИИ основывается на корреляциях и статистических показателях, тогда как уголовное судопроизводство требует достоверных данных. Представление суду, например, «вероятности причастности в 82.8%» без дополнительных традиционных доказательств является методологически некорректным.

Третья проблема касается процессуального статуса документов, полученных с использованием ИИ. Уголовно-процессуальное законодательство не содержит специальных норм, регулирующих «справки по результатам применения ИИ». На практике такие материалы могут признаваться иными документами (ст. 84 УПК РФ) в случае аналитики, заключениями эксперта при использовании ИИ по утверждённой методике или даже вещественными доказательствами, если носитель или оборудование имеют значение. Однако отсутствие единых подходов приводит к тому, что суды иногда отказываются принимать результаты сложного цифрового анализа, ссылаясь на невозможность проверки методологии. [7]

Зарубежная практика также демонстрирует различия. В США действуют прецеденты Frye v. United States (1923) и стандарт Daubert, предоставляющие суду право оценивать научную обоснованность методики. В Евросоюзе принят Artificial Intelligence Act, который относит ИИ-системы, применяемые в полиции и следствии, к высокорисковым, устанавливая требования прозрачности, контроля со стороны человека и ведения обязательных журналов аудита.

В России акцент сделан на цифровизацию - создан Единый реестр преступлений, внедряется платформа «Правосудие», однако прямых правовых норм, регламентирующих статус доказательств с применением ИИ, пока почти не существует. [1, с. 119]

Во-первых, цифровые доказательства приобретают всё большее значение в делах, связанных с IT-преступлениями, экономической сферой и правами личности, что требует переосмысления традиционных криминалистических методов. Во-вторых, ИИ на данный момент выступает как вспомогательный аналитический инструмент; его результаты не способны самостоятельно подтверждать вину, но служат эффективным средством для выработки версий и направления следствия. [1, с. 119]

Для обеспечения допустимости доказательств с применением ИИ необходимы законодательные меры: закрепление права защиты на ознакомление с исходным кодом или алгоритмом при использовании ИИ в обвинении (с учётом ограничений в связи с гостайной), утверждение обязательных методик для экспертных ИИ-систем в криминалистике.

Дополнительно следует развивать институт специалиста по цифровым технологиям, задействованного как на этапе следствия, так и в судебном рассмотрении. [1, с. 120]

В заключение следует подчеркнуть, что ИИ и цифровые доказательства трансформируют не только инструментарий уголовного процесса, но и его эпистемологическую основу. Баланс между эффективностью цифрового правосудия и защитой базовых прав человека - права на справедливый суд.

Список литературы:

1. Гаврилина Ю.В., Победкин А.В. Цифровые доказательства в уголовном процессе: проблемы и решения // Государство и право. – 2023. – № 2. – С. 112–119.
2. Мирзоева Д.А. Использование искусственного интеллекта в расследовании преступлений: криминалистические аспекты // Правовой альманах. – 2025. – № 3 (43).
3. Никитин А.Г. Человек или AI: к вопросу об авторстве // Вестник молодых учёных и специалистов Самарского университета. – 2024. – № 1 (24).
4. Официальный сайт ETRI: ETRI, AI CCTV로 『마이너리티 리포트』실현 첫 발 [Электронный ресурс] // ETRI 보도자료. – 2024. – Режим доступа: // URL: https://etri.re.kr/bbs/view.etri?b_board_id=ETRI06&b_idx=19312 (дата обращения 04.05.2026).
5. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации от 18.12.2001 № 174-ФЗ (ред. от 25.03.2024) // URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34481/ (дата обращения 04.05.2026).
6. European Commission. Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). – Brussels, 2021.
7. Ferguson A.G. The Rise of Big Data Policing: Surveillance, Race, and the Future of Law Enforcement // Canadian Journal of Sociology / Cahiers canadiens de sociologie. – 2020. – № 45 (2).