Мир закона

МРНТИ 10.01.00

УДК 340

Амангельдиев Дархан Амангельдиевич — начальник Факультета профессиональной подготовки Актюбинского юридического института МВД Республики Казахстан имени М. Букенбаева, доктор философии (PhD), полковник полиции (Республика Казахстан, г. Актобе)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ В ОБЛАСТИ ПРАВООХРАНИТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ: ВЫЗОВЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ И СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ОРИЕНТИРЫ КАЗАХСТАНА

Аннотация. В условиях стремительного развития цифровых технологий ис­кус­ственный интеллект становится неотъемлемым инструментом в научных ис­сле­дованиях, включая сферу правоохранительной деятельности. В Республике Ка­зах­стан внедрение искусственного интеллекта в правоохранительные органы рас­сма­тривается как приоритетное направление государственной политики, что отра­жено в Посланиях Президента и национальных стратегических документах. Нас­тоя­щая статья анализирует текущие инициативы, нормативно-правовую базу и пер­спективы использования искусственного интеллекта в научных исследованиях, направленных на повышение эффективности правоохранительной системы.

Современные вызовы в области обеспечения общественной безопасности требуют интеграции передовых технологий в деятельность правоохранительных органов. Искусственный интеллект, обладая способностью к обработке больших объемов данных и выявлению скрытых закономерностей, предоставляет новые возможности для научных исследований в сфере криминологии, оперативно-розыскной деятельности и профилактики правонарушений.

Ключевые слова: искусственный интеллект, преступления, профилактические меры, сотрудничество, общественная безопасность, правопорядок, технологии, правоохранительные органы.

Амангельдиев Дархан Амангельдиевич — Қазақстан Республикасы ІІМ М. Бөкен­баев атындағы Ақтөбе заң институты кәсіптік даярлау факультетінің бастығы, философия докторы (PhD), полиция полковнигі (Қазақстан Республи­касы, Ақтөбе қ.)

ҚҰҚЫҚ ҚОРҒАУ ҚЫЗМЕТІ САЛАСЫНДАҒЫ ҒЫЛЫМИ ЗЕРТТЕУЛЕРДЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ПАЙДАЛАНУ: ҚАЗАҚСТАННЫҢ СЫН-ТЕГЕУРІНДЕРІ, ПЕРСПЕКТИВАЛАРЫ ЖӘНЕ СТРАТЕГИЯЛЫҚ БАҒДАРЛАРЫ

Түйін. Цифрлық технологиялардың қарқынды дамуы жағдайында жасанды интеллект құқық қорғау қызметі саласын қоса алғанда, ғылыми зерттеулерде ажы­ра­мас құралға айналады. Қазақстан Республикасында құқық қорғау органдарына жасанды интеллектті енгізу мемлекеттік саясаттың басым бағыты ретінде қарас­ты­рылады, ол Президенттің Жолдауларында және ұлттық стратегиялық құжаттар­да көрсетілген. Осы мақала құқық қорғау жүйесінің тиімділігін арттыруға бағыт­тал­ған ғылыми зерттеулерде жасанды интеллектті пайдаланудың ағымдағы баста­маларын, нормативтік-құқықтық базасын және перспективаларын талдайды.

Қоғамдық қауіпсіздікті қамтамасыз ету саласындағы заманауи сын-қатерлер құқық қорғау органдарының қызметіне озық технологияларды біріктіруді талап етеді. Жасанды интеллект үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және жасырын заң­дылықтарды анықтау қабілетіне ие бола отырып, криминология, жедел-іздестіру қызметі және құқық бұзушылықтың алдын алу саласындағы ғылыми зерттеулер үшін жаңа мүмкіндіктер ұсынады.

Түйінді сөздер: жасанды интеллект, қылмыстар, алдын алу шаралары, ынты­мақ­тастық, қоғамдық қауіпсіздік, құқық тәртібі, технологиялар, құқық қорғау ор­ган­дары.

Amangeldiyev Darkhan Amangeldievich — head of the faculty of professional training of the Aktobe Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of the Republic of Kazakhstan named after M. Bukenbayev, doctor of philosophy (PhD), police colonel (Republic of Kazakhstan, Aktobe)

THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SCIENTIFIC RESEARCH IN THE FIELD OF LAW ENFORCEMENT: CHALLENGES, PROSPECTS AND STRATEGIC GUIDELINES OF KAZAKHSTAN

Annotation. In the context of the rapid development of digital technologies, artificial intelligence is becoming an integral tool in scientific research, including the field of law enforcement. In the Republic of Kazakhstan, the introduction of artificial intelligence into law enforcement agencies is considered a priority area of government policy, which is reflected in the President’s Messages and national strategic documents. This article analyzes current initiatives, the regulatory framework, and the prospects for using artificial intelligence in scientific research aimed at improving the effectiveness of the law enforcement system.

Modern challenges in the field of public safety require the integration of advanced technologies into the activities of law enforcement agencies. Artificial intelligence, with its ability to process large amounts of data and identify hidden patterns, provides new opportunities for scientific research in the field of criminology, operational investigative activities and crime prevention.

Keywords: artificial intelligence, crime, preventive measures, cooperation, public safety, law and order, technology, law enforcement agencies.

 

Введение. Современные вызовы в области обеспечения общественной без­опас­ности требуют интеграции передовых технологий в деятельность правоохра­ни­тельных органов. Искусственный интеллект, обладая способностью к обработке больших объемов данных и выявлению скрытых закономерностей, предоставляет новые возможности для научных исследований в сфере криминологии, опера­тив­но-розыскной деятельности и профилактики правонарушений.

Президент Республики Казахстан Касым-Жомарт Токаев в своем Послании от 11 декабря 2024 года подчеркнул необходимость построения экономики, основан­ной на знаниях и инновациях, акцентируя внимание на развитии ИИ как ключевого фактора цифровой трансформации страны[1]. В рамках реализации этой стратегии была утверждена Концепция развития искусственного интеллекта на 2024-2029 годы, предусматривающая создание институциональной среды, развитие челове­чес­кого капитала и внедрение ИИ в различные сферы, включая правоохранитель­ную деятельность[2].

Материалы и методы. Использование ИИ в научных исследованиях пра­воохранительной деятельности включает:

1. Анализ криминологических данных: ИИ позволяет выявлять тенденции и прогнозировать преступность на основе анализа больших данных.

Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) находят всё более широкое применение в сфере правоохранительной деятельности. Одним из наи­более перспективных направлений является анализ криминологических данных для выявления тенденций и прогнозирования преступности.

ИИ-системы способны обрабатывать большие массивы информации (Big Da­ta), включая данные о зарегистрированных преступлениях, геолокации, временных параметрах, профилях правонарушителей и жертв, а также результаты судебных решений и оперативной работы. Алгоритмы машинного обучения позволяют не только систематизировать эти данные, но и выявлять скрытые взаимосвязи между различными показателями.

Например, анализ паттернов совершения преступлений по районам города и временным интервалам может дать возможность предсказать, где и когда наиболее вероятны новые правонарушения. Такие данные позволяют правоохранительным органам оперативно распределять ресурсы, усиливать патрулирование в потен­ци­ально опасных зонах, а также своевременно реализовывать профилактические меры.

Кроме того, ИИ может использоваться для криминологического профи­ли­рования, выявления повторяющихся моделей поведения и построения прогнозов рецидивной преступности. Это особенно актуально при контроле за лицами, на­ходящимися под условно-досрочным освобождением или административным над­зором.

Таким образом, использование искусственного интеллекта в анализе крими­но­ло­гических данных повышает обоснованность управленческих решений, спо­соб­ствует более эффективному распределению ресурсов и снижению уровня прес­тупности.

2. Разработка профилактических мер: моделирование социальных процессов с использованием ИИ способствует разработке эффективных стратегий профи­лак­тики правонарушений.

Искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом в разра­бот­ке эффективных стратегий профилактики правонарушений. Одним из ключевых направлений его применения является моделирование социальных процессов — то есть создание цифровых моделей поведения отдельных лиц, социальных групп и сообществ на основе анализа множества факторов.

ИИ способен анализировать большие объемы данных, включая демо­гра­фические сведения, уровень образования, занятость, социально-экономическое по­ло­жение населения, поведенческие паттерны, информацию о правонарушениях и их участниках. С помощью таких данных можно выявлять факторы, повышающие риск вовлечения в противоправную деятельность, и предсказывать потенциальные «точки напряжения» в обществе.

На основе результатов моделирования органы внутренних дел могут разра­батывать и внедрять адресные профилактические меры. К примеру:

• в районах с высокой безработицей и криминогенной активностью можно организовать программы занятости и профилактическое патрулирование;
• в молодежной среде — реализовывать образовательные и воспитательные проекты;
• для рецидивистов — усилить индивидуальный контроль и реабилита­ци­он­ные программы.

ИИ также может быть использован для оценки эффективности уже принятых профилактических программ, что позволяет своевременно корректировать меры воздействия. Это способствует повышению уровня правовой культуры и сниже­нию рецидивной преступности.

Моделирование социальных процессов с применением ИИ открывает новые возможности для системного и научно обоснованного подхода к профилактике правонарушений, ориентированного на долгосрочный результат и устойчивую об­щественную безопасность.

3. Оптимизация оперативно-розыскной деятельности: ИИ может использо­вать­ся для анализа информации, поступающей от различных источников, с целью выявления потенциальных угроз.

В современных условиях искусственный интеллект (ИИ) становится неотъем­лемым инструментом в системе обеспечения правопорядка и безопасности. Осо­бен­но перспективным является его применение в оперативно-розыскной деятель­ности (ОРД), где ИИ позволяет повысить эффективность сбора, обработки и ана­лиза информации, поступающей из различных источников.

Традиционные методы оперативного анализа требуют значительных времен­ных и человеческих ресурсов. Использование ИИ позволяет автоматизировать эти процессы и в кратчайшие сроки выявлять закономерности, скрытые связи и потен­циальные угрозы. В частности, ИИ может:

• обрабатывать большие массивы текстовой, аудио- и видеоинформации из открытых и закрытых источников;
• сопоставлять информацию из баз данных (например, судимостей, пере­ме­щений, телефонных соединений, соцсетей);
• определять поведенческие паттерны и прогнозировать риски совершения преступлений;
• помогать оперативным сотрудникам формировать профиль правонару­шителя.

На практике ИИ способен, к примеру, выявить возможную террористическую угрозу по анализу поисковых запросов, резкого изменения поведения в социаль­ных сетях или аномальных маршрутов перемещений. Также системы машинного обучения успешно применяются для распознавания лиц, номеров транспортных средств, аудиозаписей, что облегчает установление подозреваемых и сбор доказа­тельств.

Кроме того, ИИ может быть интегрирован в системы ситуационного мони­торинга для круглосуточного анализа обстановки в реальном времени и немед­ленного реагирования на возникающие риски.

Внедрение ИИ в ОРД существенно повышает качество аналитической работы, оперативность реагирования и уровень превентивных мер, обеспечивая более эффективную защиту правопорядка и общественной безопасности.

4. Этические и правовые аспекты. Внедрение ИИ в правоохранительную сфе­ру требует учета этических и правовых аспектов. В 2023 году в Казахстане при под­держке ЮНЕСКО была проведена международная конференция, посвященная вопросам этики ИИ в судебной и правоохранительной системе, где подчер­ки­ва­лась необходимость разработки нормативных актов, регулирующих использова­ние ИИ с учетом прав человека и принципов прозрачности[3].

Обсуждение и результаты. Для эффективного использования ИИ в научных исследованиях правоохранительной деятельности рекомендуется:

1. I.Развитие кадрового потенциала: Обучение специалистов правоохрани­тель­ных органов навыкам работы с ИИ и аналитическими инструментами.

Современная правоохранительная система сталкивается с растущими вызова­ми цифровой эпохи: киберпреступность, мошенничество с использованием техно­ло­гий, распространение деструктивного контента в интернете. Для эффективного противодействия этим угрозам недостаточно традиционных подходов — необхо­дима цифровая трансформация, в основе которой лежит развитие кадрового потен­циала.

Одним из ключевых направлений становится обучение сотрудников органов внутренних дел (ОВД) навыкам работы с искусственным интеллектом (ИИ) и аналитическими инструментами. Это включает:

• знание основ ИИ и машинного обучения;
• навыки работы с большими данными (Big Data), включая их сбор, обработку и анализ;
• умение использовать аналитические платформы (например, IBM i2 Analyst’s Notebook, Palantir, отечественные системы анализа информации);
• понимание цифровой безопасности и работы с данными в правовом поле.

Подготовка сотрудников должна осуществляться как в рамках базового поли­цейского образования, так и через систему повышения квалификации. Особенно важно включить данные модули в учебные программы вузов МВД, а также создать онлайн-курсы, доступные для сотрудников из различных регионов.

Также необходимо участие в совместных проектах с вузами, исследователь­скими центрами и IT-компаниями для создания адаптированных тренингов по при­менению ИИ в практике ОВД.

Повышение цифровой грамотности и развитие аналитических навыков у сотруд­ников обеспечат:

• повышение эффективности расследований;
• способность прогнозировать преступные действия на основе цифрового следа;
• готовность работать в условиях информационного общества.

Таким образом, развитие кадрового потенциала становится основой устойчи­вого внедрения ИИ в правоохранительную деятельность, что в конечном итоге ве­дет к укреплению общественной безопасности и доверию к полиции.

1. II.Создание научно-исследовательских центров: Формирование специализи­ро­ван­ных подразделений, занимающихся разработкой и внедрением ИИ в пра­во­охранительную практику.

Одной из ключевых составляющих успешной интеграции искусственного ин­теллекта (ИИ) в правоохранительную практику является создание специализиро­ван­ных научно-исследовательских центров, которые будут сосредоточены на разработке и внедрении ИИ в систему органов внутренних дел (ОВД). Эти центры могут играть решающую роль в создании инновационных решений, способных значительно повысить эффективность работы правоохранительных органов.

1. Цели и задачи научно-исследовательских центров.

Целью создания таких центров является развитие технологических решений на базе ИИ для улучшения различных аспектов правоохранительной деятельности, таких как криминологический анализ, борьба с киберпреступностью, предотвра­ще­ние правонарушений и повышение оперативности работы полиции. Задачи, стоящие перед такими подразделениями, включают:

• Разработка алгоритмов для обработки и анализа больших данных (Big Data), что позволит оперативно выявлять закономерности и предсказывать угрозы.
• Создание и совершенствование аналитических платформ для работы с данными, поступающими от различных источников, таких как видеонаблюдение, социальные сети, базы данных.
• Разработка и внедрение ИИ-систем для предсказания криминальных явле­ний, повышения эффективности расследований и оптимизации работы правоохра­нительных органов.
• Проведение научных исследований в области ИИ с учетом правовых, эти­ческих и социальных аспектов внедрения новых технологий в работу полиции.

2. Структура и работа центров.

Создание таких исследовательских подразделений требует наличия квалифи­ци­ро­ван­ных специалистов, включая исследователей в области ИТ, аналитиков данных, специалистов в области права, криминологии и этики. Важно, чтобы эти центры не только разрабатывали технологические решения, но и проводили глу­бо­кие исследования их юридических и этических аспектов. Это позволит пре­дот­в­ратить риски злоупотреблений с использованием ИИ, соблюдая принципы пра­вового государства.

Структурно такие центры могут включать несколько ключевых направлений:

• криминологическое направление — анализ преступности с использованием ИИ, прогнозирование и предотвращение правонарушений;
• киберпреступность — разработка инструментов для борьбы с кибер­прес­туплениями и защиты данных;
• этические и правовые аспекты — исследование влияния ИИ на права чело­века, защиту персональных данных и соблюдение законности в правоохрани­тель­ной деятельности.
• технологическая база — создание и тестирование новых ИТ-решений, вклю­чая разработки в области машинного обучения и нейронных сетей.

3. Влияние на правоохранительную практику.

Создание научно-исследовательских центров в области ИИ для ОВД способ­ст­вует внедрению новых технологий в работу органов полиции, что, в свою оче­редь, повышает их эффективность. Например, внедрение ИИ в систему обработки и анализа данных позволит значительно ускорить процесс расследования прес­туп­лений, а системы прогнозирования смогут помогать правоохранителям в пред­от­вращении преступлений.

Кроме того, специализированные научные центры будут служить важными образовательными учреждениями, где сотрудники правоохранительных органов смогут повышать свою квалификацию в области технологий и применять новые знания в своей практике.

4. Практическое внедрение.

Для эффективного внедрения ИИ в работу правоохранительных органов необ­ходимо наладить тесное сотрудничество между исследовательскими центрами, уни­верситетами, IT-компаниями и органами власти. Это сотрудничество обес­пе­чит не только разработку эффективных решений, но и их внедрение в реальную прак­тику.

Такие центры могут стать основой для создания инновационной правовой сис­темы, где современные технологии будут интегрированы в повседневную работу полиции, улучшая безопасность, оперативность и точность работы правоохра­нительных органов.

III. Межведомственное сотрудничество: Укрепление взаимодействия между научными учреждениями, правоохранительными органами и IT-компаниями для совместной реализации проектов.

Межведомственное сотрудничество в контексте использования инновацион­ных технологий, включая искусственный интеллект (ИИ), является важным эле­мен­том для повышения эффективности работы правоохранительных органов. Одним из ключевых направлений для успешного внедрения современных техно­логий в правоохранительную практику является укрепление взаимодействия меж­ду научными учреждениями, правоохранительными органами и IT-компаниями. Это сотрудничество может значительно ускорить внедрение новых решений и технологий в правоохранительные структуры, улучшить оперативность работы и повысить безопасность граждан.

1. Значение межведомственного сотрудничества.

В условиях быстрого технологического прогресса внедрение инноваций в работу правоохранительных органов требует междисциплинарного подхода и активного сотрудничества всех заинтересованных сторон. Научные учреждения обладают необходимыми знаниями и исследовательской базой для разработки новых технологий, в то время как IT-компании обладают ресурсами и опытом в области разработки программного обеспечения и аппаратных решений. Право­ох­ранительные органы, в свою очередь, обладают практическим опытом и знаниями о реальных проблемах, с которыми они сталкиваются в своей деятельности. Согла­сованное взаимодействие этих трех сторон позволяет создать эффективные техно­ло­гические решения, соответствующие потребностям безопасности и правопо­рядка.

2. Основные направления сотрудничества.

Межведомственное сотрудничество должно быть организовано по несколь­ким ключевым направлениям:

2.1. Научные исследования и разработки: Научные учреждения играют цен­тральную роль в разработке новых технологий для правоохранительных органов. Исследования в области ИТ и ИИ позволяют создать алгоритмы и системы, спо­собные значительно повысить эффективность работы полиции, такие как системы прогнозирования преступности, автоматизированные системы анализа данных и распознавания лиц. Сотрудничество научных учреждений с IT-компаниями и пра­воохранительными органами способствует интеграции этих технологий в реаль­ную практику.

2.2. Разработка программного обеспечения: IT-компании обладают опытом в создании программных решений для различных областей деятельности, включая правоохранительную сферу. Взаимодействие с правоохранительными органами позволяет разрабатывать программные продукты, которые соответствуют реаль­ным потребностям сотрудников полиции, таким как системы мониторинга, анали­за данных и коммуникации. Совместное сотрудничество с научными учрежде­ниями позволяет создавать более эффективные и инновационные решения.

2.3. Обучение и повышение квалификации: для успешного внедрения новых технологий в правоохранительные органы необходимо обучать сотрудников. Со­труд­ничество с научными учреждениями и IT-компаниями может обеспечить про­граммы подготовки и повышения квалификации, которые будут направлены на обу­чение правоохранителей работе с новыми технологиями, таким как системы ИИ, аналитика больших данных и кибербезопасность.

3. Преимущества межведомственного сотрудничества.

Укрепление взаимодействия между научными учреждениями, правоох­ра­ни­тельными органами и IT-компаниями дает несколько важных преимуществ:

3.1. Обмен знаниями и опытом: сотрудничество между этими институтами поз­воляет обмениваться знаниями, опытом и экспертными мнениями. Научные учреждения могут предложить теоретическую основу и новые подходы, IT-ком­пании — решения на базе технологий, а правоохранительные органы — практи­ческую информацию о реальных проблемах. Это способствует более точному и эффективному решению задач.

3.2. Совместная реализация инновационных проектов: Синергия между науч­ными учреждениями, IT-компаниями и правоохранительными органами позволяет разрабатывать и внедрять новые технологии в правоохранительную практику. Например, совместная работа может привести к созданию интегрированных плат­форм для обмена данными и анализа преступности, что способствует более быст­рому и эффективному реагированию на угрозы безопасности.

3.3 Снижение затрат и повышение эффективности: сотрудничество позволяет сократить дублирование усилий, что ведет к сокращению затрат на разработку и внедрение технологий. Правоохранительные органы могут использовать уже го­товые решения, адаптированные для их нужд, при этом IT-компании и научные уч­реждения могут предоставить инновационные разработки, которые будут мак­симально эффективно решать проблемы правопорядка.

4. Примеры успешного межведомственного сотрудничества.

Существуют успешные примеры межведомственного сотрудничества в дру­гих странах, которые могут служить ориентиром для внедрения аналогичных прак­тик в Казахстане. Например, в некоторых странах Европейского Союза научные учреждения, правоохранительные органы и IT-компании активно сотрудничают для разработки программных решений в области кибербезопасности и мони­то­рин­га, что позволяет эффективно бороться с киберпреступностью и предотвращать угрозы. Подобные примеры могут быть адаптированы для нужд Казахстана с уче­том специфики национальных реалий.

Межведомственное сотрудничество между научными учреждениями, право­ох­ранительными органами и IT-компаниями является необходимым условием для успешного внедрения инновационных технологий в работу полиции. Это со­трудничество способствует разработке эффективных решений для повышения без­опасности, ускоряет внедрение новейших технологий и улучшает взаимодействие между различными структурами. Для этого необходимо продолжить развитие партнерских отношений и создать условия для обмена знаниями и опытом, что, в свою очередь, приведет к улучшению качества правоохранительной деятельности и повышению уровня безопасности в стране.

Заключение. Интеграция искусственного интеллекта в научные исследования правоохранительной деятельности открывает новые горизонты для повышения эффективности и качества работы правоохранительных органов. При этом необ­ходимо обеспечить соблюдение этических норм и правовых стандартов, а также инвестировать в развитие человеческого капитала и научной инфраструктуры.

Список литературы

1. Президенту представлены отечественные разработки в сфере искусст­вен­ного интеллекта // Официальный сайт Президента Республики Казахстан. 11 де­каб­ря 2024 года: www.akorda.kz/ru/prezidentu-predstavleny-otechestvennye-razrabotki-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta-11115956?utm_source=chatgpt.com.
2. Об утверждении Концепции развития искусственного интеллекта на 2024-2029 годы // ИПС «Әділет»: https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2400000592.
3. ЮНЕСКО подчеркивает важность этики Искусственного Интеллекта в Ка­захстане. 22 мая 2023 года // www.unesco.org/ru/articles/yunesko-podcherkivaet-vazhnost-etiki-iskusstvennogo-intellekta-v-kazakhstane?utm_source=chatgpt.com.

References

1. Prezidentu predstavleny otechestvennyye razrabotki v sfere iskusstvennogo intellekta // Ofitsial’nyy sayt Prezidenta Respubliki Kazakhstan. 11 dekabrya 2024 goda: www.akorda.kz/ru/prezidentu-predstavleny-otechestvennye-razrabotki-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta-11115956?utm_source=chatgpt.com.
2. Ob utverzhdenii Kontseptsii razvitiya iskusstvennogo intellekta na 2024-2029 gody // IPS «Ədílet»: https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2400000592.
3. UNESKO podcherkivayet vazhnost’ etiki Iskusstvennogo Intellekta v Kazakhstane. 22 maya 2023 goda // www.unesco.org/ru/articles/yunesko-podcherkivaet-vazhnost-etiki-iskusstvennogo-intellekta-v-kazakhstane?utm_source=chatgpt.com.