В статье автор рассматривает как искусственный интеллект связан с криминалистической идентификацией в судебных экспертизах, рассматривается понятие искусственного интеллекта, а также его использование в судебных экспертизах в рамках криминалистической идентификации.

Ключевые слова: искусственный интеллект, криминалистическая идентификация, судебные экспертизы, нейросеть.

Компьютеризация и цифровизация экспертной деятельности в настоящее время является приоритетным направлением и одной из ведущих тенденций развития криминалистической идентификации в целом.

Если говорить в общем о криминалистической идентификации, то она предназначена для установления связи между следами преступления и личностью преступника [5, с. 307], в судебных же экспертизах ее назначение немного сужается и заключается в установлении экспертного тождества и разрешении иных задач, в частности установлении общего источника происхождения объектов, принадлежности объекта к единому целому, единой массе, единого лица, изготовившего (выполнившего) несколько объектов. Для этого применяются различные средства и методы экспертного исследования, а также методики.

Не будем останавливаться на особенностях криминалистической идентификации в судебных экспертизах, а более подробно рассмотрим средства, с помощью которых процесс установления тождества приобретает новые возможности. Одним из таких средств выступает искусственный интеллект.

Если обратиться к законодательному определению искусственного интеллекта, то здесь в первую очередь следует отметить Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [1], в котором ИИ определяется как комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Тем самым, искусственный интеллект в некотором роде «подменяет» человека, его разум и мышление, которое осуществляется специальными техническими средствами и машинным оборудованием.

Суть искусственного интеллекта при использовании специального машинного оборудования состоит в том, что его основой выступает практический опыт, то есть в программу заложен уже имеющийся накопленный человеческий опыт, на основе которого нейросеть обучается самостоятельно и способна осуществлять мыслительные операции без участия человека.

Искусственный интеллект может использоваться в деятельности по распознаванию изображений, текста, звуков и других данных, в том числе для проведения идентификации. Его применение обусловлено наличием большого объема данных, систематизация, обработка и анализ которых представляет большую сложность для человека и требует больших временных затрат.

В научной литературе многие исследователи положительно отзываются о возможностях использования искусственного интеллекта в экспертных исследования, где требуется проведение криминалистической идентификации. Так, например, использование искусственного интеллекта обосновывается в деятельности по распознаванию подлога подписи человеком [2, с. 514] или исследовании следов оружия на пулях и гильзах [6, с. 184].

В настоящее время имеется уже накопленный опыт практического применения искусственного интеллекта в экспертной деятельности по разрешению идентификационных задач. Одним из наиболее ярких примеров выступает нейросеть, внедренная в ЭКЦ МВД по Республике Крым в 9-ю версию АДИС (AFIS) «Папиллон» («Папиллон-АДИС (AFIS)-9-НейроЭксперт») [3]. Ее основное назначение состоит в автоматизации процесса по просмотру экспертом рекомендательных списков, сформированных в результате автоматических поисков АДИС (AFIS). Нейросеть позволяет не только сократить временные затраты и сократить расходы человеческих ресурсов, но также повысить эффективность и результативность такой проверки, так как снижается вероятность ошибочного пропуска «родного» кандидата вследствие человеческого фактора. Одной из особенностей данной нейросети является идентификация следа по «родному» кандидату, находящемуся в недоступной для просмотра области результатов поисков.

Другим примером использования искусственного интеллекта в экспертной деятельности является созданная в институте судебных экспертиз и криминалистики нейросеть — «Neural Network for Forensics 2.2» [4, с. 76]. Данная нейросеть уже использовалась на практике в целях исследования подписей в подписанных листах и показала положительные результаты, в том числе аспекте сокращения временных затрат на их проверку и исследование. Однако для более детального изучения образцы были направлены на дальнейшее исследование в экспертный центр.

На основе данных примеров, а также иных возможностей искусственного интеллекта, можно выделить некоторые положительные особенности, обуславливающие необходимость использования искусственного интеллекта в экспертной деятельности.

Во-первых, обеспечивается точность результата идентификации.

Во-вторых, происходит оптимизация и снижение временных и трудовых затрат, так как искусственный интеллект способен обрабатывать большой объем информации за менее короткий период, чем человек.

В-третьих, результаты экспертного исследования являются более качественными, исключаются ошибки, связанные с человеческим фактором, в том числе в связи с отсутствием необходимого практического опыта, компетентности, эмоций и в целом субъективности.

В-четвертых, использование искусственного интеллекта в экспертной деятельности позволяет ускорить судебный процесс и сократить судебные расходы.

Считаем, что проведение полностью экспертного исследования искусственным интеллектом представляется невозможным. По нашему мнению, использовать данные средства необходимо лишь в отдельных случаях и на определенных этапах исследования, в том числе при идентификации объектов. В то же время полностью полагаться на результаты, полученные вследствие использования искусственного интеллекта, не стоит, так как имеются несовершенства системы. Именно поэтому он должен стать лишь вспомогательным средством эксперта, а его результаты должны подвергаться критической оценке. Возможно, в будущем, при создании «сверхсильного» искусственного интеллекта такая необходимость отпадет и весь процесс экспертного исследования будет подчинен искусственному интеллекту. Однако в настоящее время его использование необходимо лишь в разрешении некоторых идентификационных задач.

Таким образом, развитие судебной экспертной деятельности в рамках разрешения идентификационных задач, невозможно без использования современных достижений науки и техники. Одним из наиболее перспективных и эффективных средств разрешения идентификационных экспертных задач является искусственный интеллект, эффективность которого доказана практической реализацией использования нейросетей в экспертной деятельности.

Литература:

1. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации: Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 // Собрание законодательства Российской Федерации от 14 октября 2019 г. № 41. Ст. 5700.
2. Бахтеев Д. В. Особенности распознавания подлога подписи человеком как первичные критерии для разработки системы искусственного интеллекта // Сибирское юридическое обозрение. 2020. № 4.
3. В 9-ю версию АДИС (AFIS) Папилон внедрена нейросеть [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.papillon.ru/about/blog/v-9-uju-versiju-adis-afis-papilon-vnedrena-nejroset/ (дата обращения: 22.04.2025).
4. Неронов Я. В. Нейросети как важный инструмент в экспертизе и криминалистике // Юный ученый. 2024. № 2 (76).
5. Устименко Г. О. Криминалистическая идентификация: понятие, особенности // Молодой ученый. 2023. № 46 (493).
6. Федоренко В. А, Сорокина К. О., Гиверц П. В. Классификация изображений следов бойков по экземплярам оружия с помощью полносвязной нейронной сети // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2022. Т. 22. Вып. 2.