АКТУАЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ-ТЕХНОЛОГИЙ В ВЫЯВЛЕНИИ И РАССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ

Сегодня технологии искусственного интеллекта (далее - ИИ) стремительно развиваются, охватывая всё новые сферы жизни, включая правоохранительную деятельность и судебную практику. В криминалистике искусственный интеллект уже выходит за рамки научных гипотез и становится реальным инструментом повседневной работы. Современные алгоритмы машинного обучения и нейросети становятся всё совершеннее - они быстрее, точнее и лучше адаптируются к изменяющимся условиям, что позволяет эффективно решать сложные задачи.

Особенно заметен прогресс в автоматизации идентификации личности -одном из ключевых направлений криминалистической работы. На данный момент существуют различные программы, применяемые в криминалистической практике. 

За рубежом, например, используется программа Amazon Rekognition - облачный сервис анализа изображений и видео, основанный на алгоритмах глубокого обучения. Платформа предоставляет возможности обнаружения и анализа лиц, включая идентификацию личности, определение демографических характеристик (возраст, пол). Сервис также позволяет выполнять поиск совпадений в базах данных и оснащён функцией liveness detection (обнаружения «живого» лица), что помогает предотвращать мошеннические действия при аутентификации.

В России обращаются к платформе NTechLab (FindFace), распознающей лица с высокой точностью идентификации. Изначально она получила известность благодаря приложению для поиска людей в соцсетях по фото. Сегодня технологии компании применяются в системах городского видеонаблюдения и безопасности. Не менее успешные результаты демонстрирует компания VisionLabs, которая внесла значительный вклад в развитие системы видеонаблюдения Москвы: её технологии распознавания лиц интегрированы в городскую сеть камер. Это помогло правоохранительным органам эффективнее решать оперативные задачи: быстрее искать правонарушителей и пропавших людей. В рамках партнёрства со «Сбербанком» решения VisionLabs успешно внедрены в финансовом секторе. Технологии компании обеспечивают биометрическую аутентификацию клиентов, самое важное - служат надёжным инструментом защиты от мошеннических операций.

Для анализа отпечатков пальцев Министерство внутренних дел Российской Федерации использует автоматизированную дактилоскопическую информационную систему (АДИС) «Папилон», в девятой версии которой реализованы элементы искусственного интеллекта. «Благодаря внедрению программного обеспечения, разработанного в «Папилоне», эксперты ЭКЦ в МВД по Республике Крым получили несколько значимых идентификаций, в том числе прошлых лет, которые способствовали раскрытию преступлений на полуострове» [1].

Следующее направление применения ИИ – анализ контента в социальных сетях на предмет экстремизма, ведь в современном мире экстремизм остаётся серьёзной угрозой общественной безопасности и стабильности. Его отличительная черта сегодня - активное использование цифровых платформ. В таких условиях особую значимость приобретает применение технологий ИИ для анализа контента, потому что ручной мониторинг в таком большом количестве публикаций становится неэффективным. 

Система «Окулус» в недавнем времени была разработана подведомственной организацией Роскомнадзора для автоматического обнаружения таких правонарушений, как: экстремизм, призывы к незаконным мероприятиям, пронаркотический контент, пропаганда азартных игр и др. ИИ в этой системе может распознавать, запрещенные символы и изображения, анализировать текст в фото- и видеоматериалах и т.д.

«Окулус» работает по принципу классификатора: он подключён к специальной базе данных с определённым набором источников и проверяет поступающие материалы на соответствие законодательным нормам. Важно отметить, что система не занимается самостоятельным поиском информации - она анализирует только те данные, которые отбирает Единый модуль анализа (ЕМА). Этот модуль, в свою очередь, объединяет несколько инструментов для отслеживания разнообразного контента в интернете.

Таким образом, можно заметить, что в современной криминалистике наблюдается активное внедрение технологий ИИ. Тем не менее принципиально важно подчеркнуть: ИИ призван выполнять функцию вспомогательного инструмента в работе следователя, а не заменять его профессиональную деятельность. Безоговорочная опора на алгоритмические решения сопряжена с существенными рисками. Необходимо учитывать, что ни одна ИИ‑система не является безупречной: все они потенциально подвержены ошибкам и искажениям. Так, в практике систем распознавания лиц зафиксированы случаи ложной идентификации, особенно при работе с низкокачественными изображениями или кадрами, снятыми под неблагоприятным углом. Дополнительную проблему создаёт «непрозрачность» многих моделей машинного обучения: зачастую даже их создатели не в состоянии детально обосновать логику, лежащую в основе конкретного вывода. В криминалистической сфере подобная неопределённость неприемлема, поскольку и следователь, и суд должны иметь возможность проследить цепочку рассуждений, приведшую к тому или иному заключению. Только так можно гарантировать объективность расследования и легитимность судебного решения.