Інформаційні методики дослідження кримінальних правопорушень, вчинених з використанням технологій штучного інтелекту

Размещено на http://www.allbest.ru

Інформаційні методики дослідження кримінальних правопорушень, вчинених з використанням технологій штучного інтелекту

Філіпенко Наталія Євгеніївна доктор юридичних наук, професор, професор кафедри права гуманітарно-правового факультету Національного аерокосмічного університету імені М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», м. Харків,

Лукашевич Сергій Юрійович кандидат юридичних наук, доцент, доцент кафедри права гуманітарно-правового факультету Національного аерокосмічного університету імені М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», м. Харків

Анотація

Впровадження інформаційних технологій штучного інтелекту є невід'ємною складовою розвитку соціально -економічної, науково- технічної, оборонної, правової діяльності держави. Нажаль, одночасно з цими позитивними процесами поширено й використання новітніх досягнень науково-технічного прогресу у протиправній діяльності. Особливе занепокоєння викликають можливості систем ШІ ставити під загрозу основні права людини на життя, людську гідність, на недискримінацію, на вираження поглядів, на захист персональних даних, недоторканність. Вочевидь за таких обставин дослідження протиправної діяльності з використанням технологій ШІ є актуальним завданням сучасної кримінологічної науки.

Завдання статті - визначити особливості застосування інформаційних методик у дослідженні протиправної діяльності, в тому числі й кримінальних правопорушень, вчинюваної з використанням штучного інтелекту.

Стверджується про відсутність єдиного визначення штучного інтелекту, наведено аналіз існуючих точок зору щодо цього. Звертається увага на визначення штучного інтелекту, неведеному у вітчизняній Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні. Розкриті найбільш доступні та поширені випадки використання штучного інтелекту у злочинній діяльності. Обґрунтовується, що перед правоохоронною системою постає важливе питання щодо запобігання використанню штучного інтелекту у протиправних діях, а перед науковцями - завдання вивчення цього феномену.

Стверджується, що першим видом об'єктів запобігання кримінальних правопорушень з використанням штучного інтелекту є загальні явища, які визнаються криміногенними й для інших заходів такого роду: антисоціальні властивості особистості, недоліки охорони, криміногенні ситуації і т.ін.

Технології протиправних посягань з використанням штучного інтелекту зазвичай передбачають використання програмного забезпечення та мережі Інтернет. Орієнтація на ці обставини визначає зміст конкретних запобіжних заходів. протиправний штучний інтелект правопорушення

Запобіжні заходи щодо об'єктів протидії кримінальним правопору- шенням з використанням функціоналів штучного інтелекту мають ґрунтуватися на результатах досліджень криміногенних процесів. Враховуючи технологічну специфіку посягань, пропонується використовувати саме інформаційні методики (аналітичні інструменти) такі як RICAS, Shotspotter, Palantir Gotham та інші.

Ключові слова: дослідження злочинності; запобігання злочинності; кібербезпека; інформаційні методики; штучний інтелект.

Filipenko Nataliia Yevgeniyvna Doctor of Law, Professor, Professor of the Department of Law Faculty of Humanities and Law of the National Aerospace University "Kharkiv Aviation Institute", Kharkiv

Lukashevych Serhii Yuriyovych PhD in Law, Associate Professor, Department of Law Faculty of Humanities and Law of the National Aerospace University "Kharkiv Aviation Institute", Kharkiv

INFORMATION METHODS FOR INVESTIGATING CRIMINAL OFFENCES COMMITTED WITH THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

Abstract

The introduction of information technologies of artificial intelligence is an integral part of the development of socio-economic, scientific- technical, defense, and legal activities of the state. Unfortunately, at the same time as these positive processes, the use of the latest achievements of scientific and technological progress in illegal activities is widespread. Of particular concern are the possibilities of AI systems to endanger basic human rights to life, human dignity, non-discrimination, expression of views, protection of personal data, and inviolability. Obviously, under such circumstances, the study of illegal activities using AI technologies is an urgent task of modern criminological science.

The task of the article is to determine the peculiarities of the application of information methods in the investigation of illegal activities committed with the use of artificial intelligence.

It is asserted that there is no single definition of artificial intelligence, and an analysis of existing points of view in this regard is provided. In the Concept of the Development of Artificial Intelligence in Ukraine, this resource is understood as an organized set of information technologies, with the use of which it is possible to perform complex complex tasks by using a system of scientific research methods and algorithms for processing information obtained or independently created during work, as well as to create and use own knowledge bases, decision-making models, algorithms for working with information and determine ways to achieve set tasks. The most accessible and common cases of the use of artificial intelligence in criminal activities are revealed. It is argued that for the law enforcement system, an important question arises regarding the prevention of the use of artificial intelligence in illegal actions and the proper study of this phenomenon.

It is claimed that the first type of objects of measures for the prevention of criminal offenses with the use of artificial intelligence are general phenomena that are recognized as criminogenic for other measures of this kind: antisocial personality properties, security deficiencies, criminogenic situations, etc. But the technologies of illegal encroachment using artificial intelligence usually involve the use of software and the Internet. Orientation to these circumstances determines the content of specific preventive measures.

Precautionary measures regarding the objects of combating criminal offenses with the use of artificial intelligence functions should be based on the results of the study of criminogenic processes. Considering the technological specificity of the researched encroachments, it is suggested to use informational methods (analytical tools) such as RICAS, Shotspotter, Palantir Gotham and others.

Keywords: information methods; crime research, artificial intelligence; crime prevention; cyber security.

Постановка проблеми. У сучасних умовах впровадження інформаційних технологій штучного інтелекту (далі - ШІ) обґрунтовано вважається невід'ємною складовою соціально -економічної, науково -технічної, оборонної, правової діяльності нашої держави [1]. Така робота має забезпечити прогрес у охороні здоров'я, захисті навколишнього середовища, державному секторі, економіці. Йдеться, зокрема, про прогнозування, оптимізацію розподілу ресурсів, цільову персоналізацію послуг і т.ін. [2; 3].

Нажаль, одночасно з цими позитивними процесами поширено й використання новітніх досягнень науково -технічного прогресу у протиправній діяльності. Особливе занепокоєння тут викликають можливості систем ШІ ставити під загрозу основні права людини на життя, людську гідність, на недискримінацію, на вираження поглядів, на захист персональних даних, недоторканність. Вочевидь за таких обставин дослідження протиправної діяльності з використанням технологій ТТТТ, в тому числі й вчинення кримінальних правопорушень та злочинів, є актуальним завданням сучасної кримінології.

Аналіз останніх досліджень та публікацій. Різним аспектам теорії та практики використання інформаційних методик дослідження злочинності приділили свою увагу М.В. Карчевський, Т.А. Федчак, А.М. Бабенко,

О.Є. Користін, В.М. Шевчук та інші фахівці [4]. О.Є. Радутний розкрив зв'язок інформаційної безпеки з результатами досліджень штучного інтелекту [3; 5]. О.В. Федоров окреслив власне бачення алгоритмів застосування інформаційних методик вивчення злочинності щодо моделювання криміногенних процесів та правоохоронних заходів, кримінологічного прогнозування [6].

Втім, на нашу думку, вивчення особливостей застосування інформаційних методик у дослідженнях протиправної діяльності взагалі, і щодо злочинів, що вчиняються з використанням технологій ШТ - зокрема, залишається актуальним завданням вітчизняних науковців.

Мета статті - вдосконалення заходів запобігання злочинності в умовах цифрової економіки.

Завдання статті - визначити особливості застосування інформаційних методик у дослідженні протиправної діяльності, вчинюваної з використанням штучного інтелекту.

Виклад основного матеріалу. При тому, що термін «Artificial Intelligence» вперше було використано у «Пропозиціях щодо дартмутського літнього проекту дослідження штучного інтелекту» ще у 1955 р. [7], і до цього часу нема універсальної дефініції цьго за стосунку [8]. Європол визначає ШТ як широку галузь інформатики зі створення так званих «інтелектуальних машин», які можуть виконувати завдання, що зазвичай вимагають можливостей людського інтелекту (розуміння природної мови, розпізнавання зображень, прийняття рішень і т.ін.) [9, с. 3]. У Artificial Intelligence Act визначається, що система штучного інтелекту - це машина зі здатністю до навчання, яка розроблена для функціонування з різним рівнем автономності і може для явних чи прихованих цілей створювати результати (прогнози, рекомендації або рішення), що впливають на фізичне чи віртуальне середовище [10].

Вітчизняне законодавство теж містить визначення штучного інтелекту. Так, у Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні [11] цей ресурс розуміється як організована сукупність інформаційних технологій, із застосуванням якої можливо виконувати складні комплексні завдання шляхом використання системи наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації, отриманої або самостійно створеної під час роботи, а також створювати та використовувати власні бази знань, моделі прийняття рішень, алгоритми роботи з інформацією та визначати способи досягнення поставлених завдань.

У функціональному ж аспекті штучний інтелект являє собою технології опрацювання інформації за допомогою програмного забезпечення. Фактично це система обробки даних, утворена пов'язаними елементарними обчислювальними вузлами і має властивість накопичувати експериментальні знання, узагальнювати їх і робити доступними для користувача у формі, зручній для інтерпретації й прийняття рішень [12]. Нейронні мережі, що є основою технологічних застосунків штучного інтелекту, мають декілька принципових властивостей. Передусім йдеться про так зване «адаптивне навчання», тобто здатність поліпшувати свої характеристики, закладені у тому або іншому алгоритмі налагодження параметрів мережі (це дає можливість опрацьовувати надані дані та використовувати набутий при цьому досвід у подальшому). Також важливою характеристикою є здатність до самоорганізації - штучні нейронні мережі здатні змінювати свою структуру (архітектуру) та форму подання інформації. Перша та друга окреслені властивості формують функціонал операції узагальнення - після завершення процесу навчання мережа може бути нечутливою до незначних змін вхідних сигналів, що дозволяє застосовувати її при зашумлених або не повністю заданих даних. Опрацювання інформації відбувається у режимі реального часу, що істотно збільшує ефективність та швидкодію за стосунку [13].

Окреслені функціональні можливості штучного інтелекту, нажаль, масово використовуються у злочинній діяльності. Так, мовний застосунок ChatGPT здатний за запитом користувача надавати готову до використання інформацію з інтернету. Таким чином він значно прискорює процес пізнання кримінальної сфери, впорядковуючи великі обсяги змістовної інформації. Вочевидь це дає зловмисникам можливість значно краще підготовити та згодом вчиняти посягання різних видів. Окрім наведеного ChatGPT здатний створювати код на різних мовах програмування, що відкриває безмежні можливості для кіберзлочинів [14]. З поточною версією застосунку вже можна створювати базові інструменти для різноманітних шкідливих цілей - фішингових сторінок, зламу баз даних і т.ін.

З урахуванням наведеного у фахівців сформувалось розуміння ступеня небезпечності технологій ШІ. Вважається, що неприйнятну загрозу для людей створюють передусім такі застосунки: 1) функціонали ШІ задля когнітивного поведінкового маніпулювання людьми або окремими вразливими групами (наприклад, голосові іграшки, які заохочують небезпечну поведінку дітей); 2) функціонали ШІ задля визначення соціальних характеристик груп населення (наприклад, класифікації людей на основі поведінки, соціально -економічного статусу чи особистих характеристик), 3) функціонали ШІ задля біометричної ідентифікації об'єктів в реальному часі та хронологічно віддалених (наприклад розпізнавання обличчя) [ 15].

Відтак перед правоохоронною системою постає важливе питання щодо запобігання використанню штучного інтелекту у протиправних діях, а перед науковцями - завдання належного вивчення цього феномену.

Запобігання злочинності у теорії визначається як діяльність, спрямована на подолання криміногенно небезпечних протиріч у суспільних відносинах з метою їх позитивного вирішення і поступового витиснення (загальносоціальне запобігання), а також протидія реалізації злочинних проявів на різних стадіях (спеціально -кримінологічне запобігання) [16]. Запобіжні заходи є важливою сферою суспільної діяльності, оскільки забезпечують належний стан та недоторканість соціальних цінностей, прав та свобод громадян.

Ми вже неодноразово розглядали важливість визначення в кримінології об'єкта запобіжного впливу [17, 18, 19]. Об'єктом запобіжного впливу щодо кримінальних правопорушень з використанням штучного інтелекту можна вважати великий спектр явищ та процесів суспільного буття, центральне місце серед яких будуть займати загальнокриміногенні явища, а також особистісні вади соціалізації - антисоціальні властивості та настанови особистості, причини та умови анти суспільної поведінки, конкретна життєва ситуація, що передувала вчиненню кримінального правопорушення тощо.

Отже, під загальносоціальними заходами запобігання злочинності розуміється подолання або обмеження криміногенно небезпечних протиріч у суспільстві, поступове викорінення негативних явищ, створюваних політичними, економічними, психологічними, ідеологічними, міжнаціональними та іншими чинниками криміногенного потенціалу в суспільстві (економічні й політичні кризи, небезпечне майнове розшарування населення, злочинне збагачення, безробіття, занепад моралі, проституція, наркоманія, алкоголізм, безпритульність тощо) [16]. Відповідно до цього об'єктами загальносоціальних заходів запобігання злочинної діяльності з використанням функціоналу штучного інтелекту можна вважати антисоціальні явища на загальнодержавному рівні (кримінальні погляди населення, недоліки нормативного регулювання, суспільна конфліктність). І тут в якості запобіжного заходу важливе значення має нормотворча дальність уповноважених структур. Як обґрунтовано стверджує Радутний О.Е. інформаційна безпека людини, суспільства та держави невід'ємно пов'язана з якістю нормотворчості, зокрема - у сфері кримінально-правової охорони суспільних відносин в галузі обміну, поширення, створення та збереження певної інформації [3, с. 149].

Спеціально-кримінологічним запобіганням злочинності вважається практика реалізації методів активного впливу на явища і процеси, які зумовлюють або можуть зумовлювати активізацію криміногенного потенціалу суспільства у виді злочинних проявів, а також випередження їх реалізації на різних стадіях злочинної поведінки. Відповідно до цього об'єктом спеціально- кримінологічного запобігання злочинності є, по-перше, криміногенні явища та процеси, які реалізуються у передкримінальній та безпосередній кримінальній діяльності. По-друге, це ті соціальні цінності, які ставляться під загрозу кримінальними діями. Щодо посягань з використанням функціоналів штучного інтелекту об'єктами спеціально-кримінологічних запобіжних заходів є конкретні особи, комп'ютерні та комунікаційні мережі а також програмне забезпечення. Показово, що у Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні задля забезпечення інформаційної безпеки передбачаються такі заходи: створення захищеного національного

інформаційного простору за допомогою технологій штучного інтелекту, а також виявлення, запобігання і нейтралізація реальних і потенційних загроз поширення засобами масової інформації культу насильства, жорстокості, порнографії, намагання маніпулювати суспільною свідомістю, зокрема, шляхом поширення недостовірної, неповної або упередженої інформації. Вважається, що моніторинг соціальних мереж та інтернет-ресурсів електронних медіа з використанням технологій штучного інтелекту дасть можливість виявляти системні тренди і проблематику, діяти на випередження, аналізувати цільову аудиторію [1].

До спеціально-кримінологічних заходів запобігання кримінальних правопорушень з використанням штучного інтелекту можемо віднести й протидію кіберзлочинності. Закон України «Про основні засади забезпечення кібербезпеки України» від 05.10.2017 № 2163-VIII [20] визначає такою захищеність життєво важливих інтересів людини і громадянина, суспільства та держави під час використання кіберпростору, коли забезпечується сталий розвиток інформаційного суспільства та цифрового комунікативного середовища, своєчасне виявлення, запобігання і нейтралізація реальних і потенційних загроз національній безпеці України у кіберпросторі. На виконання цього закону з 2022 р. реалізується План реалізації Стратегії кібербезпеки України [21], який передбачає розробку системи індикаторів кібербезпеки, дієву кібероборону, створення підрозділів із повноваженнями ведення збройного протиборства в кіберпросторі, ефективну протидію розвідувально-підривній діяльності у кіберпросторі та кібертероризму, посилення технологічного і кадрового потенціалу правоохоронних органів для превенції та розслідування кіберзлочинів, забезпечення безпеки цифрових послуг та інші важливі напрями.

Запобіжні заходи щодо кримінальних правопорушеннь з використанням функціоналів штучного інтелекту мають ґрунтуватися на результатах вивчення криміногенних процесів різного рівня - соціальних, групових, малих груп та міжособистісних відносин. Враховуючи технологічну специфіку досліджуваних посягань, на наш погляд тут перспективно використовувати саме інформаційні методики (аналітичні інструменти). Струков В.М Гнусов Ю.В. такими розуміють методики, у яких поєднуються технічні засоби та програмні продукти задля виконання аналітичних функцій (операцій) пошуку даних, їх аналізу та візуалізації результатів [22, с.64]. Йдеться, зокрема, про такі аналітичні інструменти, як RICAS [23], Shotspotter [24], Palantir Gotham [25] та інші.

Висновки

Технології «штучного інтелекту» дедалі більше впливають на різні сфери суспільного життя, визначаючи не тільки рівень можливостей але й ступінь захищеності соціальних цінностей.

Запобігання протиправним діям з використанням функціоналу «штучного інтелекту» має супроводжуватись вивченням стану цього явища. При тому перспективним вбачається застосування саме інформаційних методик досліджень.

Для вивчення кіберзлочинності перспективним вбачається викорис - тання саме інформаційних методик дослідження. Саме вони поєднують технічні засоби та програмні продукти задля виконання аналітичних функцій (операцій) пошуку даних, їх аналізу та візуалізації результатів.

Література

Про схвалення Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні : розпорядження Кабінету Міністрів України від 02.12.2020 р. № 1556 -р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/15 56-2020-%D 1 %80#T ext.

European Commission proposals for an EU regulatory framework on artificial intelligence (Ai) in April 2021. Artificial intelligence act.https://www.europarl.europa.eu/ RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI(2021)698792_EN.pdf

Радутний О. Е. Штучній інтелект, інформаційна безпека та законотворчий процес (кримінально-правовий аспект) / О. Е. Радутний // Інформація і право. 2018. № 1. С. 149-158. Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Infpr_2018_1_18. С. 154.

Імплементація ILP моделі в Україні: матеріали круглого столу, м. Одеса, 15 березня 2023 р. Одеса : ОДУВС, 2023. 133 с. Режим доступу: https://dspace.oduvs.edu.ua/ server/api/core/bitstreams/c517baeb-f95d-4c77-a0e8-97f808399412/content

Radutniy O.E. Criminal liability of the Artificial Intelligence / Проблеми законності : зб. наук. праць / відп. ред. В. Я. Тацій. - Харків : Нац. юрид. ун -т імені Ярослава Мудрого, 2017. Вип. 138. 246 с. с.132-141 (ISSN 2414-990X. Problems of legality. 2017. Issue 138. [Електрон. ресурс]. Режим доступу: http://plaw.nlu.edu.ua/article/view/105661/106117

Федоров О.В. Застосування системного підходу у розробці та використанні інформаційних методик вивчення злочинності. Аналітично-порівняльне правознавство. 2023. № 04. С.425-429. DOI https://doi.org/10.24144/2788-6018.2023.04.68

McCarthy J., Minsky M. L., Rochester N., Shannon C. E. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. August 31, 1955. URL: http://www- formal. stanford.edu/j mc/hi story/dartmouth/ dartmouth.html.

Pei Wang. On Defining Artificial Intelligence. Journal of Artificial General Intelligence. 2019. Vol. 10, issue 2. Рр. 1-37. https://doi.org/10.2478/jagi-2019-0002.

ChatGPT - The impact of Large Language Models on Law Enforcement. A Tech Watch Flash Report from the Europol Innovation Lab. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2023. 13 р. URL:https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/documents/Tech% 20Watch%20Flash%20%20The%20Impact%20of%20Large%20Language%20Models%20on% 20Law%20Enforcement.pdf.

P9_TA(2023)0236. Artificial Intelligence Act. Amendments adopted by the European Parliament on 14 June 2023 on the proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on laying down harmonized rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts (COM(2021)0206 - C9-0146/2021 - 2021/0106(COD))1. European Parliament. URL: https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2023-0236_EN.pdf.

Про схвалення Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні : розпорядження Кабінету Міністрів України від 02.12.2020 р. № 1556-р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/1556-2020-%D 1 %80#T ext.

Руденко О. Г., Бодянський Є.В. Штучні нейронні мережі: навч. посібник. Харків: ТОВ «Компанія СМІТ», 2006. 404 с.

Вернігора Р.В., Єльнікова Є.О. Можливості використання штучних нейронних мереж при прогнозуванні поїзної роботи залізничних нарямків. Транспортні системи та технології перевезень. 2014. Вип. 7. С. 15-19. С. 15.

Europol Tech Watch Flash. https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/ documents/Tech%20Watch%20Flash%20-%20The%20Impact%20of%20Large%20Language% 20Models%20on%20Law%20Enforcement.pdf

EU AI Act: first regulation on artificial intelligence / News / European Parliament Updated: 14-06-2023 Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/ 20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence [in English].

Голіна В.В. Запобігання злочинності (теорія і практика): навч. посіб. Харків: Нац. юрид. акад. України, 2011. 120 с. с.16.

Лукашевич С.Ю. Історичні та гносеологічні засади визначення об'єкта запобігання злочинності / С.Ю. Лукашевич // Порівняльно-аналітичне право - електронне фахове наукове видання юридичного факультету ДВНЗ «Ужгородський національний університет». 2017. № 3. С. 195-197. URL: http://pap.in.ua/3_2017/59.pdf

Лукашевич С.Ю. Наукові підходи до визначення сутності об'єкта запобігання злочинності / С. Ю. Лукашевич // Форум права. 2017. № 3. С. 109-113. URL: http://nbuv.gov.ua/ UJRN/FP_index.htm_2017_3_20

Лукашевич С.Ю. Об'єкти запобігання злочинності та корупції // Теорія і практика правознавства: електронне науко метричне фахове видання Національного юридичного університету імені Ярослава Мудрого. Випуск 2 (20) / 2021. С. 12. URL: http://tlaw.nlu.edu.ua/article/view/244883

Закон України «Про основні засади забезпечення кібербезпеки України» від 05.10.2017 № 2163-VIII URL: https://zakon.rada.gov.Ua/laws/show/2163-19#Text

План реалізації Стратегії кібербезпеки України Введено в дію Указом Президента України від 1 лютого 2022 р. № 37/2022. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/n0087525-21#Text

Струков В.М., Gnusov Y. VInstrumental intelligent platforms for criminal analysis. Law and Safety. 2021. Vol. 83, No. 4. Рр. 64-65.

RICAS. Інтелектуальна платформа аналізу інформації. https://ricas.org/uk/

SafetySmart. https://www.soundthinking.com/safetysmart-platform/

Palantir Gotham https://www.palantir.com/platforms/gotham/

References

Rozporjadzhennja Kabmetu Mlmstriv Ukrami “Pro shvalennja Koncepcu rozvitku shtuchnogo mtelektu v Штаті ” [Decree of the Cabinet of Ministers of Ukraine “On the approval of the Concept of the Development of Artificial Intelligence in Ukraine”]. (n.d). zakon.rada.gov.ua Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-%D1%80#Text. [in Ukrainian].

European Commission proposals for an EU regulatory framework on artificial intelligence (AI) in April 2021. Artificial intelligence act. www.europarl.europa.eu Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI(2021) 698792_EN.pdf [in English].

Radutnij, O. E. (2018). Shtuchny mtelekt, mformacyna bezpeka ta zakonotvorchij proces (krimmarno-pravovij aspekt) [Artificial intelligence, information security and law-making process (criminal legal aspect)]. Informacija і pravo - Information and law, 1, 149-158. Retrieved from http://nbuv.gov.ua/UJRN/Infpr_2018_1_18 [in Ukrainian].

Implementadja ILP modeh v Штаті [Implementation of the ILP model in Ukraine]. dspace.oduvs.edu.ua Retrieved from https://dspace.oduvs.edu.ua/server/api/core/bitstreams/ c517baeb-f95d-4c77-a0e8-97f808399412/content [in Ukrainian].

Radutniy, O.E. (2017). Criminal liability of the Artificial Intelligence. Problemi zakonnosti - Problems of legality, 138, 132 - 141 (ISSN 2414-990X. Problems of legality. 2017. Issue 138. Retrieved from http://plaw.nlu.edu.ua/article/view/105661/106117 [in Ukrainian].

Fedorov, O.V. (2023). Zastosuvannja sistemnogo pMhodu u rozrobd ta vikoristanm іnformacіjnih metodik vivchennja zlochinnosti [Application of a systematic approach in the development and use of information methods for the study of crime]. Analіtichno-porіvnjal'ne pravoznavstvo - Analytical and comparative jurisprudence, 04, 425-429. DOI https://doi.org/ 10.24144/2788-6018.2023.04.68 [in Ukrainian].

McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., Shannon, C. E. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. www-formal.stanford.edu Retrieved from http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html. [in English].

Pei, Wang. (2019). On Defining Artificial Intelligence. Journal of Artificial General Intelligence, 10, 2, 1-37. https://doi.org/10.2478/jagi-2019-0002. [in English].

ChatGPT - The impact of Large Language Model s on Law Enforcement. A T ech Watch Flash Report from the Europol Innovation Lab. Luxembourg. www.europol.europa.eu Retrieved from https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/documents/Tech%20Watch%20Flash%20% 20The%20Impact%20of%20Large%20Language%20Models%20on%20Law%20Enforcement.pdf. [in English].

P9_TA(2023)0236. Artificial Intelligence Act. Amendments adopted by the European Parliament on 14 June 2023 on the proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on laying down harmonized rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts (COM(2021)0206 - C9-0146/2021 - 2021/0106(COD))1. European Parliament. www.europarl.europa.eu Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/ doceo/document/TA-9-2023-0236_EN.pdf. [in English].

Rozporjadzhennja Kabinetu Ministriv Ukrai'ni “Pro shvalennja Koncepcii rozvitku shtuchnogo intelektu v Ukrai'ni” [Order of the Cabinet of Ministers of Ukraine “On the approval ofthe Concept ofthe Development of Artificial Intelligence in Ukraine”]. (n.d). zakon.rada.gov.ua Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-%D1%80#Text. [in Ukrainian].

Rudenko, O. G., Bodjans'kij, Є^. (2006). Shtuchni nejronni merezhi [Artificial neural networks]. Harkiv : TOV «Kompanija SM!T» [in Ukrainian].

Vernigora, R.V., Єl'nikova, Є.О. (2014). Mozhlivosti vikoristannja shtuchnih nejronnih merezh pri prognozuvanni po'izno'i roboti zahznichnih narjamkiv [Possibilities of using artificial neural networks in forecasting the train operation of railway tracks]. Transportni sistemi ta tehnologit perevezen' - Transport systems and transport technologies, 7, 15-19 [in Ukrainian].

Europol Tech Watch Flash. www.europol.europa.eu Retrieved from https://www.europol. europa. eu/ cms/sites/ default/files/documents/T ech%20Watch%20Flash%20 -%20The%20Impact% 20of%20Large%20Language%20Model s%20on%20Law%20Enforcement.pdf [in English].

EU AI Act: first regulation on artificial intelligence. www.europarl.europa.eu Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/ eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence [in English].

Gohna, V.V. (2011). Zapobigannja zlochinnosti (teorija іpraktika) [Crimeprevention (theory and practice)]. Harkiv: Nac. jurid. akad. Ukrai'ni [in Ukrainian].

Lukashevych S.Yu. (2017) Istorychni ta hnoseolohichni zasady vyznachennia obiekta zapobihannia zlochynnosti [Historical and epistemological foundations of defining the object of crime prevention] // Porivnial'no-analitychne pravo - elektronne fakhove naukove vydannia iurydychnoho fakul'tetu DVNZ «Uzhhorods'kyi natsional'nyi universytet» - Comparative and Analytical Law - an electronic professional scientific publication ofthe Faculty of Law of the Uzhhorod National University. 2017. № 3. S. 195-197. URL: http://pap.in.ua/3_2017/59.pdf [in Ukrainian].

Lukashevych S.Yu. (2017) Naukovi pidkhody do vyznachennia sutnosti obiekta zapobihannia zlochynnosti [Scientific approaches to determining the essence of the obj ect of crime prevention] // Forum prava - Forum prava. 2017. № 3. S. 109-113. URL: http://nbuv.gov.ua/ UJRN/FP_index.htm_2017_3_20 [in Ukrainian].

Lukashevych S.Yu. (2021) Obiekty zapobihannia zlochynnosti ta koruptsii [Objects of crime and corruption prevention] // Teoriia i praktyka pravoznavstva: elektronne nauko metrychne fakhove vydannia Natsionalnoho yurydychnoho universytetu imeni Yaroslava Mudroho - Theory and practice of jurisprudence: electronic scientific and metric professional edition of Yaroslav Mudryi National Law University. Vypusk 2 (20) / 2021. S. 12. URL: http://tlaw.nlu.edu.ua/ article/view/244883 [in Ukrainian].

Zakon Ukrai'ni «Pro osnovni zasadi zabezpechennja kiberbezpeki Ukrai'ni» [The Law of Ukraine "On the Basic Principles of Cyber Security of Ukraine"]. (n.d). zakon.rada.gov.ua Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2163-19#Text [in Ukrainian].

Plan realizacii' Strategii kiberbezpeki Ukrai'ni » [Implementation Plan of the Cyber Security Strategy of Ukraine]. (n.d). zakon.rada.gov.ua Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/n0087525-21#Text [in Ukrainian].

Strukov, V.M., Gnusov, Y. (2021). VInstrumental intelligent platforms for criminal analysis. Law and Safety, 83, 4, . 64-65 [in English].

RICAS. Intelektual'na platforma analizu informacn [RICAS. Intelligent information analysis platform]. ricas.org Retrieved from https://ricas.org/uk/ [in English].

SafetySmart. www.soundthinking.com Retrieved from https://www.soundthinking.com/ safetysmart-platform/ [in English].

Palantir Gotham. www.palantir.com Retrieved from https://www.palantir.com/ platforms/gotham/ [in English].

Размещено на Allbest.ru