Использование технологий искусственного интеллекта в рамках борьбы с преступностью

Размещено на http://www.allbest.ru/

Всероссийский государственный университет юстиции (РПА Минюста России)

Использование технологий искусственного интеллекта в рамках борьбы с преступностью

Абоев В.В.

студент

Aboev V.V.

All-Russian State University of Justice (Rostov-on-Don, Russia)

USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN FIGHT AGAINST CRIME

ABSTRACT

this article evaluates the prospects for the introduction of artificial intelligence technologies into the daily life of human society in both positive and negative aspects. The rapid and inevitable development of such systems is emphasized. Advantages that allow law enforcement agencies to investigate criminal cases efficiently and in a shorter time. Factors that make it possible to prevent the commission of crimes, as well as timely and appropriate response to criminal activity in general.

Keywords: artificial intelligence, criminal activity, forecasting, machine learning, algorithms, digital fingerprint, morality, ethics, identification.

АННОТАЦИЯ

в рассматриваемой статье оцениваются перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в повседневную жизнь человеческого общества как в положительном, так и отрицательном аспектах. Подчеркивается стремительное и неизбежное развитие подобных систем. Преимущества, позволяющие правоохранительным органам расследовать уголовные дела качественно и в более сжатые сроки. Факторы, позволяющие предотвращать совершение преступлений, а также своевременное и должное реагирование на преступную активность в целом.

Ключевые слова: искусственный интеллект, преступная активность,

прогнозирование, машинное обучение, алгоритмы, цифровой отпечаток, мораль, этика, идентификация.

искусственный интеллект преступность

Могут ли искусственный интеллект и технологии смешанной реальности помочь в раскрытии преступлений? В последние годы генетическая экспертиза позволяет властям США все чаще раскрывать старые и нераскрытые уголовные дела. Например, в 2018 году доказательства ДНК, составленные известной генеалогической базой данных, позволили выдвинуть обвинения против убийцы из Golden State, который десятилетиями скрывался от глаз общественности. В том же году, согласно недавнему исследованию, опубликованному в журнале «Forensic Science International», власти США раскрыли почти 50 нераскрытых дел об убийствах и пропаже людей, используя базу данных генетической генеалогии и прямых потребителей [1, с.1].

Даже в лучшие времена, осмотр места преступления мог быть довольно трудоемким следственным действием. Чтобы собрать все материальные доказательства совершенного преступления, требуется много времени, усилий и концентрации. Следователь на месте преступления должен обезопасить место происшествия и собрать улики, поскольку состояние места происшествия со временем меняется. Любая ошибка может помочь преступнику избежать правосудия. Когда дело становится нераскрытым, полиция сосредотачивает своё внимание на новых случаях преступлений с более свежей информацией.

Примерно 250 нераскрытых дел в настоящее время находятся в едином отчете ФБР, которая работает с региональными правоохранительными органами. Последние достижения в области искусственного интеллекта могут пролить свет на некоторые из этих нераскрытых дел. Искусственный интеллект мог бы помочь, сократив нагрузку следователя на старые нераскрытые дела, путем поиска в файлах слабых зацепок, доказательств, химического анализа, глобального позиционирования и другой информации. Объединяя данные искусственного интеллекта с данными ДНК, программным обеспечением для распознавания лиц и анализом человека.

Следователи могут по-новому взглянуть на то, стоит ли расследовать старое дело. Исторически сложилось так, что старые и нераскрытые дела считались слишком сложными для повторного открытия. Однако технологии искусственного интеллекта могут упростить данный процесс, обеспечивая безопасность соответствующих данных и предотвращая потерю или манипулирование ими [2, с.5]. Судебно-медицинская экспертиза должна

обобщить все факты, чтобы определить причину и обстоятельства смерти. Они должны быть последовательными во всем. Ни одно открытие не может быть оценено изолировано. Искусственный интеллект может быть здесь чрезвычайно полезен.

Исследование, проведенное университетом Нортумбрии в Ньюкасл-апон- Тайн, уже продемонстрировало один конкретный способ использования искусственного интеллекта при расследовании преступления. Доктор Маттео Галлидабино, старший преподаватель криминалистики в университете Нортумбрии, показал, что машинное обучение может быть использовано для определения того, какие боеприпасы и, в конечном счете, какое огнестрельное оружие было ответственным за взрыв. «Специфический выстрел, судя по остаткам, которые он оставил после себя», - объясняет он [3, с.1].

Благодаря тщательной настройке, алгоритмы машинного обучения могут быть применены для прогнозирования важных характеристик боеприпасов, использованных в конкретном случае стрельбы. По соответствующим остаткам огнестрельного оружия на окружающих поверхностях или предметах, таких как стреляные гильзы, раны, руки стрелка. По сравнению с методами, которые сейчас используются для анализа ГЭР, это революционное достижение. Использование исследовательской группы сложной компьютерной статистики позволяет идентифицировать боеприпасы, оставившие следы различного огнестрельного оружия на месте преступления, и связывать эти следы с безупречной точностью. В настоящее время оба результата трудно получить, используя классические методы судебной экспертизы. Дальнейшее усовершенствование может помочь полиции быстро расследовать множество версий, избегая ошибок, которые когда-то приводили к нераскрытым преступлениям.

На сегодняшний день системы искусственного интеллекта стали настолько продвинуты, что могут анализировать горы данных онлайн активности и финансовых транзакций. Эти системы не просто пассивные наблюдатели, они активно ищут закономерности и связи, которые могут быть незаметны человеческому глазу. Какова цель данных систем? Конечно же, выявить потенциальную преступную активность еще до того, как она произойдет. Анализируя массивный объем информации, включая тенденции в социальных сетях, экономические показатели и демографические данные городов, эти алгоритмы могут предсказывать потенциальные очаги преступности. Но они могли пойти еще дальше, выявляя людей, которые могут подвергаться риску совершения преступления, основываясь на их цифровом отпечатке.

Наблюдение с помощью беспилотных летательных аппаратов - технология, которая уже набирает обороты по всему миру. Беспилотные летательные аппараты, которые когда-то были инструментом для военных и любителей, теперь находятся на передовом крае профилактики преступности. В будущем мы могли бы увидеть целые флотилии беспилотных летательных аппаратов, патрулирующих наше небо, оснащенных камерами высокого разрешения, тепловизионными изображениями и даже инструментами анализа, управляемыми искусственным интеллектом. Эти беспилотные летательные аппараты могут обеспечить наблюдение в режиме реального времени за большими территориями, что является невозможным для правоохранительных органов. Но дело не только в том, чтобы зависать и наблюдать. Эти продвинутые беспилотные летательные аппараты могут быть подключены к общегородским сетям, получать оповещения, выявлять подозреваемых с воздуха и даже отслеживать транспортные средства во время высокой температуры.

Например, представим ситуацию, в которой угнанный автомобиль отслеживается не только на земле, но и беспилотными летательными аппаратами в небе, обеспечивая надежную защиту. Наблюдение с птичьего полета и координация действий с наземными силами для безопасного управления ситуацией. Кроме того, технологии беспилотных летательных аппаратов могут быть интегрированы с другими инструментами предупреждения преступности. Например, в г. Москве датчики обнаруживают подозрительную активность. На место немедленно отправляется беспилотный летательный аппарат, который обеспечивает прямую связь с центральной системой мониторинга и ближайшим патрульным подразделением. Беспилотный летательный аппарат прибывает в течение нескольких минут намного быстрее, чем мог бы отреагировать любой человек, предоставляя важную информацию и, возможно, предотвращая преступление.

В будущем технологии искусственного интеллекта смогут считывать и интерпретировать мозговую активность, потенциально предсказывая склонность к насилию или иным преступным намерениям. Между тем, генетический прогноз может оценить анализ ДНК человека, чтобы определить его склонность к определенному поведению. Этические последствия здесь огромные. Устраивает ли нас идея, что за нами наблюдают и оценивают по нашей биологии? Какими бы ни были эти захватывающие технологии, у них есть одно предостережение: нельзя игнорировать баланс между безопасностью и правами личности, неприкосновенностью частной жизни и возможностью неправомерного использования. Предупреждение преступности связано не только с технологическим прогрессом, но и с преодолением этих моральных и этических полей [4, с.13].

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Убийцу из Золотого штата нашли при помощи сервиса анализа ДНК [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/madrob ots/articles/411843/?hl=ru_RU&fl=ru,en [Дата обращения: 07.04.2024 г.];

Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. -- 4-е изд. -- Москва: Лаборатория знаний, 2020. -- 128 c. -- ISBN 978-5-00101-908-4;

Artificial intelligence could help crack previously unsolvable murder cases [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://newsroom.northumbria.ac .uk/pressreleases/artificial-intelligence-could-help-crack-previously-unsolvable- murder-cases-2804121 [Дата обращения: 08.04.2024 г.];

Allen C., Wallach W., Smit I. Why Machine Ethics? // IEIntelligent Systems, vol. 21, no. 4, (July-Aug. 2006) pp.13

Размещено на Allbest.ru/