УГОЛОВНОЕ ПРАВОСУДИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

АННОТАЦИЯ

Рассматривается взаимосвязь уголовного права и искусственного интеллекта.

Ключевые слова: уголовное правосудие, уголовное право, искусственный интеллект, технология, машинное обучение.

Искусственный интеллект, как технология, используется киберпреступниками для облегчения преступления, пока другие думают, как новые технологии могут помочь силовым структурам, собрав убедительные доказательства (например, биометрия).

Когда Маккарти ввел термин «искусственный интеллект», подразумевая под этим машинное обучение. Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта и науки о данных, специализирующийся на использовании данных и алгоритмов для имитации процесса наработки опыта человеком с постепенным повышением точности [1, с. 37]. Алгоритмы, создающие математическую модель на основе набора данных, позволяющие процессору делать прогнозы – это не что иное, как человеческое рассуждение. Машины не могут рассуждать и принимать рациональные и автономные решения. Большая часть того, что в настоящее время называется интеллектом – это компьютерная обработка. Интеллект, способность к практическим рассуждениям и способность к принятию решений выходит далеко за рамки возможностей любой машины. Пройдет совсем немного времени, прежде чем частные лица смогут приобрести робота, который будет оснащен для выполнения функций уборщика, охранника, шеф-повара и так далее.

Робот, оснащенный функцией распознавания лиц и распознавания походки (ходьбы), может охранять дом и мгновенно распознавать кражу со взломом. Он может не только сообщить об этом в полицию в режиме реального времени, но и сообщить, кто является преступником. Однако ни один существующий робот, управляемый искусственным интеллектом, не может реализовывать действия с эмоциями.

Машинное обучение и компьютерную обработку на данный момент нельзя сравнивать с человеческим мышлением и эмоциональным интеллектом. Если искусственный интеллект в итоге приобретет способность к практическим рассуждениям (и это, вероятно, произойдет в отдаленном будущем), тогда будут применяться обычные правила уголовной ответственности (какими бы они ни были в нынешнее время). Не будет необходимости в новых правилах, если эти машины смогут делать рациональный выбор, но возникнет необходимость в переходных правилах на более длительный период, когда эти машины искусственный интеллект будут колебаться между возможностью делать полностью автономный выбор и частично автономный выбор. На данный момент они не могут сделать ни того, ни другого.

В настоящее время машина не может быть привлечена к уголовной ответственности ни непосредственно, ни по закону о соучастии за любой причиненный ею вред. Нет никакого сравнения между “машинным обучением” и “человеческим пониманием”. Тем не менее, как и все машины, искусственный интеллект обладает возможностями, превосходящими возможности одного человека. Машины, оснащенные искусственным интеллектом, могут делать многое, чего не могут люди.

Если будет разработан робот, управляемый искусственным интеллектом, обладающий способностью к “эмоциональному интеллекту” и “практическому мышлению”, можно предположить, что у него будет гораздо более длительный срок службы, чем продолжительность жизни человека в настоящее время; поэтому вынесение приговоров и наказание потребуют переосмысления.

Машина может не нуждаться в собственности, кроме постоянного места, поэтому экономические штрафы также могут быть очень устаревшей концепцией к тому времени, когда машины могут быть привлечены к уголовной ответственности. Сомнительно, что тюремные сроки продлятся более ста лет в качестве эффективной формы наказания для людей, не говоря уже о чем-либо другом, поэтому при рассмотрении наказаний за преступное нарушение искусственным интеллектом потребуется новое мышление. Это может быть так же просто, как отключить подачу энергии машине на некоторое время, чтобы наказать ее.

Новые технологии представляют угрозу для конфиденциальности и могут помочь мошенникам и другим преступникам совершать преступления, но они также помогают снизить уровень преступности. Полиции и разведывательным службам очень полезно иметь доступ к технологиям наблюдения, но такие технологии могли бы использоваться не по назначению чаще, если бы они были широко доступны частным лицам.

Свидетели не могут сравниться с надежностью видеонаблюдения, биометрических данных распознавания лиц и компьютерных программ, которые могут сканировать тысячи часов отснятого материала и мгновенно выполнять распознавание лиц. Искусственный интеллект используется для обработки многочасовых видеоматериалов, чтобы найти совпадающие лица с рекордной скоростью. Искусственный интеллект также может быть использован для обработки доказательств и оказания помощи правоохранительным органам. Это необходимо в нынешнее время, поскольку полиция способна раскрыть лишь малую часть совершаемых преступлений. Возможность запечатлеть преступление на камеру и использовать полученные биометрические данные, такие как информация о походке или распознавании лиц, окажет влияние на показатели.

Системы домашней безопасности теперь оснащены технологией распознавания лиц, поэтому владелец дома может предоставить полиции биометрическую идентификационную информацию о взломщиках. Это может позволить полиции отслеживать взломщиков в течение нескольких часов или путем сопоставления лиц с изображениями на Facebook и других социальных сетях. Биометрические камеры наблюдения могут фиксировать не только лица. Они также могут улавливать характер походки. В качестве альтернативы полиция может провести сопоставление позже, когда подозреваемый (чьи биометрические данные находятся в базе данных полиции в результате того, что жертва кражи со взломом предоставила полиции копию информации, записанной в их домашней системе безопасности) проходит через оживленный железнодорожный вокзал или главную улицу, где используются камеры биометрического захвата.

Биометрические камеры наблюдения могут фиксировать не только лица. Они также могут улавливать характер походки. Технология биометрического захвата становится все более распространенной.

Известно, что Китай уже использует технологию распознавания походки для отлавливания преступников. Распознавание походки зачастую применимо, когда преступник закрывает свое лицо. В 2006 году в Англии был известный случай, когда подозреваемый в убийстве мужчина проехал через аэропорт и скрылся в мусульманском никабе. Аэропорт теперь работает с полностью автоматизированной системой распознавания лиц, и для выезда не требуется предоставлять биометрические данные, такие как отпечаток пальца или сканирование радужной оболочки глаза.

Если распознавание лиц не позволит распознать закрытое лицо, то распознавание походки может быть полезным. Возможно, этот вид биометрических данных будет включен в будущую биометрию пунктов пропусков по мере развития технологий.

Захват биометрической информации и передача ее передача в правоохранительные органы позволит хранить информацию в базе данных, чтобы в будущем можно было провести сопоставление, когда подозреваемый пройдет мимо камеры биометрического распознавания. Можно также представить, что такие камеры автоматически вызывают полицию, если происходят определенные действия, такие как кража со взломом или вторжение в дом. Камеры на главных улицах скоро смогут предупреждать полицию о случаях криминального ущерба и так далее. Точно так же карманникам, нацеливающимся на туристов, вскоре не смогут так просто скрыться, если полиция получает предупреждения, когда они перемещаются, минуя другие камеры в городе.

Есть много преимуществ от новых инноваций. Новые возможности могут быть эффективно использованы правоохранительными органами как для раннего выявления, так и для пресечения преступлений. Это также может оказаться очень полезным, когда власти принимают решение о вероятности того, что человек совершит повторное преступление.

Список литературы:

1. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. ДМК Пресс, 2017, 652 с