Цифровые технологии в системе теоретико-исторических правовых наук
Е. В. Ефимов,
кандидат технических наук,
Институт государства и права
Российской академии наук
СООТНОШЕНИЕ СРЕДСТВ ДОКАЗЫВАНИЯ
В УГОЛОВНОМ СУДОПРОИЗВОДСТВЕ И РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ
АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Аннотация.
В развитие теории средств доказывания по С. Б. Россинскому
впервые показано, что результаты работы систем искусственного интеллекта
в процессе доказывания по уголовному делу являются вспомогательными сред-
ствами доказывания. Обосновано дополнение состава вспомогательных средств
доказывания результатами работы алгоритмов искусственного интеллекта. Вве-
ден четвертый отличительный признак вспомогательных средств доказывания
и на этом основании дано новое определение категории.
Ключевые слова:
уголовное судопроизводство, доказательства, доказы-
вание, средства доказывания, вспомогательные средства доказывания, налоговые
преступления, искусственный интеллект, алгоритмы искусственного интеллекта,
результаты работы алгоритмов искусственного интеллекта
CORRELATION OF MEANS OF PROOF IN CRIMINAL PROCEEDINGS
AND THE RESULTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHMS
Abstract.
In the development of the theory of means of proof according to S.B.
Rossinsky, it was shown for the first time that the results of the work of artificial
intelligence systems in the process of proving a criminal case are auxiliary means
of proof. The addition of the composition of the auxiliary means of proof by the results
of the work of artificial intelligence algorithms is justified. A fourth distinctive feature
of the auxiliary means of proof has been introduced and, on this basis, a new definition
of the category has been given.
Keywords:
criminal proceedings, evidence, proof, means of proof, auxiliary
means of proof, tax crimes, artificial intelligence, artificial intelligence algorithms,
results of artificial intelligence algorithms
Создание сложных по структуре и составу алгоритмов автоматизированно-
го и автоматического сбора и обработки данных, представленных в самых разно-
образных цифровых форматах, высокая скорость аналого-цифрового преобразо-
вания, увеличение производительности процессоров и объемов памяти
с применением распределенной архитектуры компьютерных систем привели
к качественному изменению их потребительских свойств. Программно-
алгоритмические комплексы, реализуемые на компьютерных системах высокой
производительности, обладают уникальными возможностями, что не без участия
разработчиков привело к формированию новой терминологии понимания таких
систем как систем искусственного интеллекта (СИИ). Многие исследователи
прибегли к анализу возможностей СИИ в разрезе их применимости в уголовном
судопроизводстве [1, 3, 4, 12, 14]. Перспективность роста производительности,
Цифровые технологии в системе теоретико-исторических правовых наук
варианты технического совершенствования СИИ и расширения их возможностей
не вызывают сомнения у процессуалистов, и не являются предметом исследова-
ния процессуальной науки. Вопрос заключается в том, что может дать СИИ про-
цессу и в каком качестве это может быть использовано в уголовном судопроиз-
водстве.
Так называемые системы искусственного интеллекта имеют структуру вы-
числительной системы. Процессинговая, обрабатывающая часть содержит ком-
пьютерную систему, обладающую универсальностью по отношению к реализуе-
мым программам и собственно программный комплекс. Программный комплекс
в свою очередь создан на базе алгоритмов. Вся специфика действия СИИ зало-
жена именно в алгоритмах и их программной реализации. Свойства системы ис-
кусственного интеллекта полностью определяются возможностями программно-
алгоритмического комплекса (ПАК ИИ). По сути, искусственный интеллект – это
реализованный на компьютере развитый алгоритм, иначе –
всего лишь алгоритм
[3, с. 184], созданный человеком, и обладающий не только возможностями, но
и ограничениями.
Анализ возможностей и ограничений ПАК ИИ применительно к уголов-
ному процессу привел многих исследователей к закономерному выводу: с помо-
щью математических алгоритмов с предустановленным описанием показателей
и критериев качества по каждому из доказательств, определенных в ч. 2 ст. 74
УПК РФ, невозможно обеспечить исполнение уголовно-процессуального прин-
ципа свободы оценки доказательств. Таким образом, мечту фантастов – автома-
тизированное доказывание – обеспечить, по крайней мере, на данном этапе раз-
вития ПАК ИИ, невозможно.
Однако использовать результаты работы алгоритмов искусственного ин-
теллекта в качестве вспомогательного средства доказывания возможно, и в не-
которых случаях, особенно в информационно наполненных и сложных соста-
вах, таких, какие имеют место по налоговым преступлениям [13, с. 121], ра-
ционально.
Основой уголовного процесса является доказывание, что неоднократно
отмечали признанные ученые-процессуалисты, называя доказывание «стерж-
нем», «душой», «сердцевиной» уголовного судопроизводства [5, с. 82]. Дока-
зывание осуществляется применением уголовно-процессуальных средств до-
казывания.
С.Б. Россинским в ряде работ [5–11], рассматриваемых совместно, обос-
нована теория средств доказывания, естественно отвечающая на все вопросы
и вскрывающая все особенности, присущие категории «средства доказывания»:
разграничены широкий и узкий подходы к пониманию термина, даны основы
видовой классификации, введено определение, проанализированы отдельные ви-
ды. На указанной основе под
средствами уголовно-процессуального доказывания
будем понимать информационные объекты, прямо указанные в законе или обу-
словленные его смыслом, позволяющие субъектам уголовного судопроизводства
устанавливать юридические факты по уголовному делу и обосновывать право-
применительные решения, а сторонам – обеспечивать мотивированное влияние
на содержание и форму таких решений.
Цифровые технологии в системе теоретико-исторических правовых наук
Средства доказывания подразделяются на субъективные и объективные;
здесь выберем именно такой классификационный признак в качестве обобщаю-
щего классификационного признака верхнего уровня. Такое деление позволяет
различать средства доказывания в виде материальных объектов и действий (про-
цессы), присущих доказыванию и являющиеся его средствами.
Субъективные средства доказывания
представлены возможностью чело-
веческого разума осуществлять информационную обработку объективных дан-
ных, а также промежуточных результатов такой обработки. Пошаговый процесс
обработки первичных данных и формирования итоговых знаний из первичных
данных и промежуточных результатов обработки, описывается байесовским
процессом обработки информации в динамических системах марковского типа.
Содержание объективных средств доказывания выступают как априорные зна-
ния, а возможности человеческого разума [10. С. 18] – как функция правдоподо-
бия, последовательное применение которой к априорным данным и промежуточ-
ным результатам обработки позволяет получить апостериорную информацию.
На основании последней аргументируется правовая позиция стороны, которая
располагает объективными средствами доказывания.
Объективные средства доказывания структурно включают: (1) собственно
доказательства; (2) формальные средства доказывания; (3) вспомогательные
средства доказывания.
К
собственно доказательствам
относятся так называемые «следовые»
средства доказывания – прямо предусмотренные ч. 2 ст. 74 УПК РФ объекты ин-
формационного содержания, непосредственно в себе отразившие следы преступ-
ления. В процессе доказывания выявление действительных обстоятельств дела
устанавливает истинность юридических фактов, составляющих предмет доказы-
вания и проявившихся в момент совершения преступления, а также в прошлом
и будущем относительно него [9. С. 30-32; 12. С. 91].
Формальные средства доказывания
не являются следовыми, не несут
свойства отражения материи по расследуемому преступлению – юридические
факты по материальным основаниям этого вида средств доказывания установле-
ны задолго до преступления и в обстоятельствах, не обязательно связанных
с ним. К ним относятся вступившие в законную силу судебные акты, преюдиции,
презумпции, юридические фикции, доказательственные субституции, объектив-
но подтвержденные результаты научных исследований, иные общепризнанные
факты, включенные в словари, энциклопедии и справочники. Аргументирование
правовой позиции стороны с помощью формальных средств доказывания воз-
можно на основании прямого указания в законе или судебном акте, общепри-
знанности, неоспоримости.
Вспомогательные средства доказывания
по содержанию близки формаль-
ным средствам, но в отличие от последних их истинность не является доказан-
ной однозначно – в этом они близки опровержимым презумпциям, но не облада-
ют их силой и применяются не впрямую, а опосредовано, через участие
в субъективном доказывании [7. С. 247]. Н. С. Расуловой и С. Б. Россинским
предложено считать представляемые специалистом в соответствие с требовани-
ями уголовно-процессуального закона данные справочно-вспомогательными
и
разграничить их от других средств доказывания [6. С. 16]. В исходных работах
Цифровые технологии в системе теоретико-исторических правовых наук
этот вид средств доказывания назван указанными авторами «справочно-
вспомогательным». Для выбора такого названия имеются некоторые основания:
в криминалистике имеется аналог – «справочно-вспомогательные учеты», в до-
революционном юридическом дискурсе иногда применялся термин «справочный
свидетель» по отношению к сведущему лицу, и т. д. Однако у слова «справоч-
ник» имеется признанное лексическое толкование, относящее это слово
к формальным средствам доказывания; нам представляется, что все «справоч-
ное» относится к формальному виду. Семантический анализ дает слову «вспомо-
гательный» более подходящий смысл по отношению к сути рассматриваемого
вида средств доказывания (предназначенный в помощь кому-л., чему-л., служа-
щий для оказания помощи, поддержки; подсобный; дополнительный; не основ-
ной); указанное справедливо также и для тех расширений состава вспомогатель-
ных средств доказывания, которое предлагается в представляемой работе. Ниже
будет показано, что вспомогательными данными являются результаты работы ал-
горитмов искусственного интеллекта.
К
вспомогательным средствам доказывания
будем относить сведения до-
полнительного характера, источниками которых являются сведущие лица или
информационные системы, позволяющие восполнить пробелы понимания обсто-
ятельств уголовного дела, выполнить дедуктивные рассуждения, способствую-
щие правильной оценке доказательств, установлению фактов, содействующие
субъектам доказывания в обосновании правоприменительного решения,
а сторонам – в аргументации своих позиций по влиянию на такие решения
[11. С. 69].
Так, заключению эксперта, которое имеет характер выводов, в процессе
доказывания отведена практически безальтернативная роль ввиду отсутствия
процессуально альтернативных средств (а в ситуациях, предусмотренных ст. 196
УПК РФ, назначение судебной экспертизы имеет императивные свойства): за-
ключение специалиста носит ярко выраженный вспомогательный характер
[6. С. 18], поэтому последнее следует отнести к вспомогательным средствам до-
казывания.
Именно доказывание будет являться тем процессом, на который смогут
информационно оказывать влияние алгоритмы СИИ, если будет предусмотрено
правильное процессуальное оформление результатов их работы. Поэтому искать
роль и место результатам работы алгоритмов искусственного интеллекта следует
в составе средств доказывания. Можно показать, что результаты работы искус-
ственного интеллекта могут нести статус вспомогательных средств доказывания.
Прежде всего, искусственный интеллект носит ярко выраженный инфор-
мационный характер. С помощью средств ИИ обрабатываются информационные
данные, представленные в различной форме.
ИИ является алгоритмом обработки информации. Алгоритм систем ИИ
имеет особенность – он обладает высокой сложностью и большим объемом.
Однако все указанные особенности – сложность, объем – не исключают того
факта, что ИИ есть программа, реализованная на компьютере. Ни элементы рас-
пределенности, ни нейроархитектура, ни сложность, ни элементы обучаемости
не дают оснований придать исключительные свойства ПАК ИИ, соотносимые
Цифровые технологии в системе теоретико-исторических правовых наук
с разумными действиями и уж тем более искать замену последним. Это просто
большой компьютер с большими возможностями.
Компьютеры позволяют решать многие задачи, которые человеку не под
силу. Объемное вычислительное моделирование, задачи большого порядка чело-
веку либо не под силу, либо реализуемы за неприемлемо большое время. Ин-
формационная революция, о которой говорить начали задолго до текущего со-
стояния вычислительной техники, привнесла возможность решать информаци-
онные задачи более эффективным способом, чем это делает невооруженный ра-
зум человека. Однако во всех нюансах применения компьютеров отчетливо про-
является вспомогательная роль, помогающая человеку решать отдельные инфор-
мационные задачи.
У результатов работы ПАК ИИ внешний по отношению к субъектам дока-
зывания и уголовному процессу в целом источник происхождения, и они пере-
даются от технических средств субъектам доказывания в связи с консультацией,
ответами на сложные или объемные вопросы по конкретному уголовному делу.
Результаты работы ПАК ИИ имеют не основное по отношению к процессу,
а только вспомогательное предназначение. Они не подлежат обязательному ис-
пользованию как средства уголовно процессуального доказывания, никакого
аналога, например, ст. 196 УПК РФ по результатам ПАК ИИ не существует.
В-третьих, результаты ПАК ИИ не обязательно зависят от материальных
следов-отображений, возникающих или изменяющихся под влиянием различных
фрагментов окружающей реальности. Это не следовые средства доказывания.
Конечно, с помощью алгоритмов ИИ могут быть исследованы следовые доказа-
тельства. Но это не означает, что результат такого исследования возможно ис-
пользовать как следовое доказательство и только как его.
Заметим, что есть четвертая особенность. Это диалоговый характер ис-
пользования вспомогательных средств. При их использовании всегда формиру-
ется некий вопрос, который задается исследователем [2. С. 30]. Без вопроса нет
ответа, то есть нет самой информационной помощи, вспомошествования, потому
что нет словесного объекта, по которому следует произвести информационную
обработку, независимо от того, какой сложностью и объемом эта обработка
должна удовлетворять и какие исходные данные должны быть использованы на
входе в СИИ при производстве машинного анализа [3. С. 291].
Список литературы
1. Еремеев Д. В. Перспективы использования искусственного интеллекта
в уголовном судопроизводстве // Ученые записки Крымского федерального уни-
верситета имени В. И. Вернадского. Юридические науки. – 2022. – Т. 8 (74),
№ 1. – С. 141-148.
2. Зашляпин Л. А. Вопросы в допросе подсудимого по УПК РСФСР 1923 г.
/ Сибирские уголовно-процессуальные и криминалистические чтения. – 2023. –
№ 4. – С. 28–40. – DOI 10.17150/2411-6122.2023.4.28-40. – EDN LWAMCM.
3. Моисеев Н. Н. Математика ставит эксперимент. – М.: Наука, 1979. –
226 с.
Цифровые технологии в системе теоретико-исторических правовых наук
4. Россинская Е. Р. Нейросети в судебной экспертологии и экспертной
практике: проблемы и перспективы // Вестник Университета имени О. Е. Кута-
фина (МГЮА). 2024. № 3. С. 21–33.
5. Россинский С. Б. Доказывание по уголовному делу: познание или обос-
нование? // Законы России: опыт, анализ, практика. – 2020. – № 5. – С. 80–87.
6. Россинский С. Б., Расулова Н. С. Заключение эксперта и заключение
специалиста как средства доказывания в уголовном судопроизводстве: каковы
критерии их разграничения? // Вестник Уральского юридического института
МВД России. – 2022. – № 2. – С. 15–20.
7. Россинский С. Б. О широком и узком подходах к пониманию средств
доказывания в уголовном судопроизводстве // Вестник Восточно-Сибирского ин-
ститута МВД России. – 2023. – № 1(104). – С. 246–255.
8. Россинский С. Б. Размышления о сущности доказывания в уголовном
судопроизводстве // Труды Института государства и права РАН. – 2022. –
Т. 17, № 2. – С. 176–197.
9. Россинский С. Б. Субъективные средства доказывания в уголовном су-
допроизводстве // Юридическое образование и наука. – 2023. – № 2. – С. 29–34.
10. Россинский С. Б. Уголовно-процессуальное доказывание – совокуп-
ность
познавательно-удостоверительных
приемов
и
аргументационно-
логических операций
//
Труды Академии управления МВД России. – 2023. –
№1(65). – С. 16–22.
11.
Россинский С. Б.
Уголовно-процессуальная форма: сущность, пробле-
мы, тенденции и перспективы развития // Актуальные проблемы российского
права. – 2020. – № 9. –
С. 67–79.
12. Спиридонов М. С. Технологии искусственного интеллекта в уголовно-
процессуальном доказывании // Journal of Digital Technologies and Law – 2023. –
№ 1(2). – С. 481–497.
13. Шарипова А. Р. Процессуальные особенности уголовного преследова-
ния по делам о налоговых преступлениях. // Журнал российского права. 2024. –
№ 4. – С. 119–131.
14. Яшин С. Н., Иванов А. А., Иванова Н. Д. Анализ зарубежного опыта ис-
пользования технологических платформ // Цифровая экономика и индустрия 4.0:
Форсайт Россия: материалы науч.-практ. конф. с зарубежным участием, Санкт-
Петербург, 26–28 марта 2020 г. – СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020. – С. 121–123.
Л. В. Иванова,
кандидат юридических наук, доцент,
Тюменский государственный университет
ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ УГОЛОВНОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ
В СФЕРЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И РОБОТОТЕХНИКИ:
ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ
Аннотация.
В статье рассматривается проблема определения виновного
субъекта при причинении вреда умными роботами. Предлагается дифференци-
рованный подход к закреплению ответственности в зависимости от степени ав-
