Застосування штучного інтелекту в криміналістиці: перспективи та ризики

Анотація

Стаття присвячена всебічному дослідженню застосування штучного інтелекту в криміналістичній практиці, охоплюючи його теоретичні засади, історичний розвиток та сучасні методології. Розглянуто міждисциплінарну природу ШІ та різні підходи до його визначення, зокрема в контексті законодавства Європейського Союзу. Проаналізовано ключові етапи розвитку ШІ як наукової дисципліни, від символьного ШІ до епохи глибокого навчання, та їхній вплив на криміналістику. Основний акцент зроблено на класифікації та детальному описі методів ШІ, що використовуються в криміналістиці, включаючи машинне навчання (кероване, некероване, з підкріпленням), глибоке навчання (згорткові та рекурентні нейронні мережі), обробку природної мови (NLP) та комп’ютерний зір. Розглянуто перспективи та конкретні приклади застосування цих технологій для аналізу візуальної та текстової інформації, біометричної ідентифікації, прогнозування злочинності та розслідування воєнних злочинів. У статті аналізується міжнародний досвід застосування ШІ в криміналістиці, висвітлюючи як успішні кейси (використання біометричних систем, акустичних систем виявлення пострілів, аналітичних інструментів для розшуку злочинців), так і проблемні ситуації, що призвели до незаконних арештів та помилкових вироків через упередженість алгоритмів або недостатню точність технологій. На основі міжнародного досвіду сформульовано рекомендації для впровадження ШІ в криміналістичну діяльність в Україні. Наголошено на необхідності ретельного тестування, розробки чітких нормативно-правових рамок, забезпечення прозорості алгоритмів, незалежної експертної оцінки та людського нагляду. Особливу увагу приділено етичним аспектам використання ШІ та його потенційному впливу на права людини. Запропоновано багатогранний підхід до зменшення ризиків та оптимізації застосування ШІ, включаючи формування етико-правових рамок, гарантування прозорості та підзвітності алгоритмів, оцінку та усунення упередженості, підвищення якості навчальних даних та налагодження міждисциплінарної співпраці. Підкреслено важливість підготовки кваліфікованих фахівців для роботи з системами ШІ.