Vestnik of the St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia Vestnik of the St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России 2071-8284 2949-1150 83336 10.35750/2071-8284-2024-3-200-206 УГОЛОВНО-ПРАВОВЫЕ НАУКИ CRIMINAL LAW SCIENCES УГОЛОВНО-ПРАВОВЫЕ НАУКИ The future of criminal justice: the role of artificial intelligence in predictive analytics Будущее уголовного правосудия: роль искусственного интеллекта в предиктивной аналитике https://orcid.org/0000-0002-5807-6871 Костенко Роман Валерьевич Kostenko Roman Valerievich rom-kostenko@yandex.ru

доктор юридических наук;

doctor of jurisprudence sciences;

 https://orcid.org/0000-0002-4961-5589 Ильяшенко Алексей Николаевич Ilyashenko Aleksey Nikolaevich ailyashenko@mail.ru

доктор юридических наук;

doctor of jurisprudence sciences;

 Кубанский государственный университет Краснодар Россия Kuban State University Krasnodar Russian Federation Кубанский государственный университет Россия Kuban State University Russian Federation 27 09 2024 27 09 2024 2024 3 200 206 20 05 2024 05 09 2024 https://vestnikspbmvd.ru/en/nauka/article/83336/view

Введение. В статье обращается внимание на важность и перспективы использования искусственного интеллекта (далее – ИИ) в предиктивной аналитике в контексте уголовного правосудия. Это обусловлено значительным развитием технологий ИИ и машинного обучения, что находит применение во множестве сфер, включая уголовное судопроизводство. Авторы подробно излагают теоретические и практические аспекты предиктивной аналитики, которая позволяет на основе статистических данных и алгоритмов машинного обучения прогнозировать будущие события. Отдельное внимание уделяется различию между ИИ и предиктивной аналитикой. Освещаются вопросы эффективности применения предиктивной аналитики в уголовном правосудии, включая оптимизацию предварительного расследования, улучшение уголовного преследования и прогнозирование результатов рассмотрения уголовных дел. Методы. Основу методологии исследования составляют диалектический материализм, применяемые общенаучные (системно-структурный и формально-логический, индуктивный и дедуктивный, анализ и синтез) и специальные (формально-юридический, сравнительно-правовой) методы. Результаты. Авторами делается вывод, что ИИ охватывает более широкий спектр задач, требующих человеческого интеллекта, в то время как предиктивная аналитика концентрируется на создании предсказаний. Описываются передовые технологии, которые уже активно используются в различных странах и позволяют улучшать и оптимизировать распределение ресурсов правоохранительных и судебных органов. Рассматривается перспектива интеграции технологий виртуальной и расширенной реальности в уголовное правосудие, что может радикально изменить подходы к предиктивной аналитике и уголовному процессу в целом, обогащая визуализацию и интерактивное взаимодействие между участниками правоотношений.

Introduction. This article focuses on the importance and prospects for the use of artificial intelligence in predictive analytics in the criminal justice context. The research is motivated by the significant development of artificial intelligence and machine learning technologies, which are being used in a multitude of fields, including criminal justice. The authors detail the theoretical and practical aspects of predictive analytics, which makes it possible to predict future events based on statistical data and machine learning algorithms. Special attention is paid to the difference between artificial intelligence and predictive analytics. The effectiveness of the application of predictive analytics in criminal justice, including optimising preliminary investigations, improving criminal prosecution and predicting the outcome of criminal cases, is highlighted. Methods. The basis of the research methodology is dialectical materialism, applied general scientific (system-structural and formallogical, inductive and deductive, analysis and synthesis) and special (formal-legal, comparativelegal) methods. Results. The authors conclude that artificial intelligence spans a wider range of tasks requiring human intelligence, while predictive analytics concentrates on making predictions. Advanced technologies that are already in active use in various countries, improving and optimising the allocation of law enforcement and judicial resources, are described. The prospect of integrating virtual and augmented reality technologies into criminal justice is considered, which can radically change approaches to predictive analytics and criminal procedure in general, enriching visualisation and interactive cooperation between participants of legal relations.

 уголовное судопроизводство правосудие искусственный интеллект предиктивная аналитика современные технологии criminal proceedings justice artificial intelligence predictive analytics modern technologies

Bachne J. Predictive Policing: Preventing Crime with Data and Analytic. – Washington, DC: IBM Center for The Business of Government, 2013. – 38 p. – URL: https://www.businessofgovernment.org/sites/default/files/Predictive%20Policing.pdf. Bachne J. Predictive Policing: Preventing Crime with Data and Analytic. – Washington, DC: IBM Center for The Business of Government, 2013. – 38 p. – URL: https://www.businessofgovernment.org/sites/default/files/Predictive%20Policing.pdf. Aletras N., Tsarapatsanis D., Preoţiuc-Pietro D., Lampos V. Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective // PeerJ Computer Science. – 2016. – No 2. – e93; https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93. Aletras N., Tsarapatsanis D., Preoţiuc-Pietro D., Lampos V. Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective // PeerJ Computer Science. – 2016. – No 2. – e93; https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93. Li V., Sridharan S., Sethuraman S., Avdis G. Predicting Recidivism With Machine Learning: An Analysis of Risk Factors and Proposal of Preventions // Journal of Student Research. – 2013. – Vol. 12, no 4; https://doi.org/10.47611/jsrhs.v12i4.5779. Li V., Sridharan S., Sethuraman S., Avdis G. Predicting Recidivism With Machine Learning: An Analysis of Risk Factors and Proposal of Preventions // Journal of Student Research. – 2013. – Vol. 12, no 4; https://doi.org/10.47611/jsrhs.v12i4.5779. Groff E. R., La Vigne N. G. Forecasting the Future of Predictive Crime Mapping / Tilly N. (ed.). Analysis for Crime Prevention. – 2002. – Vol. 13. – P. 29–57. – URL: https://popcenter.asu.edu/sites/default/files/library/crimeprevention/volume_13/03-Groff.pdf. Groff E. R., La Vigne N. G. Forecasting the Future of Predictive Crime Mapping / Tilly N. (ed.). Analysis for Crime Prevention. – 2002. – Vol. 13. – P. 29–57. – URL: https://popcenter.asu.edu/sites/default/files/library/crimeprevention/volume_13/03-Groff.pdf. Bheeman S., Lavanya R., Kanisha R., Madhurusha G. Predictive Analytics of Crime Data using Supervised and Ensemble Learning Methods / Conference: 2022, 3rd International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC) (August 17–19, 2022). – Coimbatore, India: IEEE, 2022. – P. 1599–1603; https://doi.org/10.1109/ICESC54411.2022.9885355. Bheeman S., Lavanya R., Kanisha R., Madhurusha G. Predictive Analytics of Crime Data using Supervised and Ensemble Learning Methods / Conference: 2022, 3rd International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC) (August 17–19, 2022). – Coimbatore, India: IEEE, 2022. – P. 1599–1603; https://doi.org/10.1109/ICESC54411.2022.9885355. Brayne S., Christin A. Technologies of Crime Prediction: The Reception of Algorithms in Policing and Criminal Courts // Social Problems. – 2021. – Vol. 68, no 3. – P. 608–624; https://doi.org/10.1093/socpro/spaa004. Brayne S., Christin A. Technologies of Crime Prediction: The Reception of Algorithms in Policing and Criminal Courts // Social Problems. – 2021. – Vol. 68, no 3. – P. 608–624; https://doi.org/10.1093/socpro/spaa004. Ferguson A. G. Policing Predictive Policing // Washington University Law Review. – 2017. – Vol. 94, no 5. – P. 1109–1189. Ferguson A. G. Policing Predictive Policing // Washington University Law Review. – 2017. – Vol. 94, no 5. – P. 1109–1189. Rajkumar S., Sakkarai M., Soundarya J. J., Varnikasree P. Crime analysis and prediction using data mining techniques // Prediction analysis techniques (Special Issue). – 2019. – Vol. 5, no 1. – P. 602–607; https://doi.org/10.23883/ijrter.conf.20190322.078.yi0nm. Rajkumar S., Sakkarai M., Soundarya J. J., Varnikasree P. Crime analysis and prediction using data mining techniques // Prediction analysis techniques (Special Issue). – 2019. – Vol. 5, no 1. – P. 602–607; https://doi.org/10.23883/ijrter.conf.20190322.078.yi0nm. Дремлюга Р. И., Решетников В. В. Правовые аспекты применения предиктивной аналитики в правоохранительной деятельности // Азиатско-тихоокеанский регион: экономика, политика, право. – 2018. – Т. 20, № 3. – С. 133–144; https://doi.org/10.24866/1813-3274/2018-3/133-144. Dremlyuga R. I., Reshetnikov V. V. Pravovye aspekty primeneniya prediktivnoy analitiki v pravoohranitel'noy deyatel'nosti // Aziatsko-tihookeanskiy region: ekonomika, politika, pravo. – 2018. – T. 20, № 3. – S. 133–144; https://doi.org/10.24866/1813-3274/2018-3/133-144. Гаврилин Ю. В. Технологии обработки больших объемов данных в решении задач криминалистического обеспечения правоохранительной деятельности // Российский следователь. – 2019. – № 7. – С. 3–8. Gavrilin Yu. V. Tehnologii obrabotki bol'shih ob'emov dannyh v reshenii zadach kriminalisticheskogo obespecheniya pravoohranitel'noy deyatel'nosti // Rossiyskiy sledovatel'. – 2019. – № 7. – S. 3–8. Габараев А. Ш., Новиков А. В. Аналитическое прогнозирование в правоохранительной деятельности. Международный опыт // Вопросы российского и международного права. – 2022. – Т. 12, № 10-1. – С. 496–504; https://doi.org/10.34670/AR.2022.47.24.013. Gabaraev A. Sh., Novikov A. V. Analiticheskoe prognozirovanie v pravoohranitel'noy deyatel'nosti. Mezhdunarodnyy opyt // Voprosy rossiyskogo i mezhdunarodnogo prava. – 2022. – T. 12, № 10-1. – S. 496–504; https://doi.org/10.34670/AR.2022.47.24.013. Батоев В. Б. Использование предиктивной аналитики в правоохранительной деятельности // Общество и право. – 2022. – № 4 (82). – С. 99–107. Batoev V. B. Ispol'zovanie prediktivnoy analitiki v pravoohranitel'noy deyatel'nosti // Obschestvo i pravo. – 2022. – № 4 (82). – S. 99–107. Чурикова А. Ю. Искусственный интеллект в уголовном процессе: возможности и риски использования // Информационное право. – 2023. – № 4 (78). – С. 22–25. Churikova A. Yu. Iskusstvennyy intellekt v ugolovnom processe: vozmozhnosti i riski ispol'zovaniya // Informacionnoe pravo. – 2023. – № 4 (78). – S. 22–25. Бормотова Л. В. Искусственный интеллект в производстве по уголовным делам / Цифровые технологии и право : сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции : в 6 т., Казань, 22 сентября 2023 г. / под ред. И. Р. Бегишева, Е. А. Громовой, М. В. Залоило, И. А. Филиповой [и др.]. – Казань: Познание, 2023. – Т. 2. – С. 51–58. Bormotova L. V. Iskusstvennyy intellekt v proizvodstve po ugolovnym delam / Cifrovye tehnologii i pravo : sbornik nauchnyh trudov II Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii : v 6 t., Kazan', 22 sentyabrya 2023 g. / pod red. I. R. Begisheva, E. A. Gromovoy, M. V. Zaloilo, I. A. Filipovoy [i dr.]. – Kazan': Poznanie, 2023. – T. 2. – S. 51–58. Буглаева Е. А. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в сфере судопроизводства // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. – 2024. – Т. 24, № 1. – С. 10–15; https://doi.org/10.14529/law240102. Buglaeva E. A. Perspektivy primeneniya tehnologiy iskusstvennogo intellekta v sfere sudoproizvodstva // Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Pravo. – 2024. – T. 24, № 1. – S. 10–15; https://doi.org/10.14529/law240102.