Анализ направлений применения искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности (А.Г. Карпика, журнал "Юристъ-Правоведъ", N 1 (104), январь-март 2023 г.)

Карпика А.Г. Анализ направлений применения искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности

А.Г. Карпика - кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информационного обеспечения органов внутренних дел, Ростовский юридический институт МВД России

Введение: в статье проанализированы направления применения технологии искусственного интеллекта в области профилактики и противодействия преступности. Акцентировано внимание на возможных проблемах и предложены пути решения этих проблем на этапе машинного обучения.

Материалы и методы: из множества примеров применения технологий искусственного интеллекта на первом этапе были отобраны те, ссылки на которые наиболее часто встречаются в различных источниках. На последующих этапах анализировались примеры практического применения искусственного интеллекта, имеющие прямое отношение к правоохранительной деятельности, либо те, которые можно отнести к технологиям двойного назначения: распознавание образов, распознавание объектов, распознавание ДНК.

Для каждой из технологий анализировались достоинства и недостатки применения искусственного интеллекта по сравнению с аналогичной деятельностью человека-эксперта.

Результаты исследования: проведена классификация направлений применения искусственного интеллекта применительно к правоохранительной деятельности, сформулирована технико-психологическая проблема внедрения технологии искусственного интеллекта в деятельность органов внутренних дел, предложен подход к решению этой проблемы.

Выводы и заключения: изучение потока потенциально релевантной информации с целью принятия обоснованного решения с заданной точностью в сжатое время относится к трудоемкой, кропотливой работе, сопровождаемой неизбежными ошибками человека-эксперта вследствие естественной усталости и других психофизических факторов.

Для повышения качества обучения искусственного интеллекта целесообразно использовать обучающую информацию, последовательно ухудшая ее качество.

Анализ ДНК дает большое количество данных в электронном виде. Эти данные содержат закономерности, некоторые из которых могут быть недоступны современным средствам экспертизы, но могут оказаться полезным по мере роста чувствительности экспертных систем, построенных на основе искусственного интеллекта.

При внедрении технологии ИИ в работу органов внутренних дел важно соблюдать баланс между тем, чтобы не полагаться исключительно на аналитические прогностические результаты и другими важными факторами, проистекающими из личного опыта полицейского. Достижение указанного баланса возможно при учете максимально доступного состава факторов, на основе которых следует организовывать машинное обучение, направленное на понимание искусственным интеллектом когнитивных предубеждений и принципов справедливого принятия решений.

Ключевые слова: нейронная сеть, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание объектов, экспертиза, правоохранительная деятельность.

Karpika A.G. Analysis of the directions of artificial intelligence use in law enforcement

A.G. Karpika - PhD in Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information Sciences. Rostov Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia

Introduction: the paper analyzes the directions of application of artificial intelligence technology in the field of crime prevention and counteraction. Attention is focused on possible problems and proposed ways to solve these problems at the stage of machine learning.

Materials and methods: from a set of examples of application of artificial intelligence technologies at the first stage those references to which most often occur in various sources were selected. In the next stages the examples of practical application of artificial intelligence, directly related to the law enforcement, or those that can be classified as dual-use technologies: pattern recognition, object recognition, the DNA recognition were analyzed.

For each of the technologies the advantages and disadvantages of the use of artificial intelligence were analyzed in comparison with similar activities of a human expert.

Results of the research: the classification of directions of application of artificial intelligence in relation to law enforcement activity was carried out, the technical and psychological problem of introduction of artificial intelligence technology in the activity of internal affairs bodies was formulated, the approach to the solution of this problem was offered.

Conclusions: studying the flow of potentially relevant information in order to make a reasonable decision with a given accuracy in a short time refers to time-consuming, painstaking work, accompanied by inevitable human expert errors due to natural fatigue and other psychophysical factors.

To improve the quality of artificial intelligence training it is advisable to use the training information, consistently deteriorating its quality.

The DNA analysis provides a large amount of data electronically. This data contains patterns, some of which may be inaccessible to modern means of expertise, but may prove useful as the sensitivity of expert systems built on artificial intelligence increases.

When introducing the AI technology into policing, it is important to strike a balance between not relying solely on analytical predictive results and other important factors stemming from the police officer's personal experience. Achieving this balance is possible by taking into account the maximum available composition of factors, on the basis of which machine learning should be organized, aimed at understanding the artificial intelligence of cognitive biases and principles of fair decision-making.

Keywords: neural network, artificial intelligence, machine learning, object recognition, expertise, law enforcement.