ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЙ СУБЪЕКТ УГОЛОВНОГО ПРОЦЕССА: ДОКТРИНАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ
Kalit so'zlar
https://doi.org/10.47390/SPR1342V5I10Y2025N60Kalit so'zlar
искусственный интеллект, уголовный процесс, доктринальные подходы, расследование преступлений, цифровизация, права человека, правосудие, этические стандарты.Annotasiya
В статье рассматриваются доктринальные подходы к определению места и роли искусственного интеллекта (ИИ) в уголовном процессе. Особое внимание уделяется его возможностям как вспомогательного субъекта при расследовании преступлений и осуществлении правосудия. Автор анализирует зарубежный и национальный опыт применения технологий ИИ в правоохранительной и судебной деятельности, выявляет преимущества и риски их использования. Подчеркивается, что ИИ способен значительно повысить эффективность обработки больших объемов данных, выявления обстоятельств преступлений и поддержки принятия решений, однако не может заменить человеческий интеллект, эмпатию и способность учитывать социально-психологические аспекты. Делается вывод о необходимости законодательного закрепления рамок применения ИИ, установления этических стандартов и профессиональной подготовки специалистов. Предлагается разработка национальной концепции использования ИИ в уголовном судопроизводстве, основанной на принципах законности, справедливости и гуманизма.
Manbalar
1. Скобелин С.Ю. Цифровая криминалистика: объект и направления развития. Российский следователь, Издательская группа «Юрист», № 4 (2020) С. 42-44.
2. Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект в криминалистике: состояние и перспективы использования / Д.В. Бахтеев // Российское право: образование, практика, наука. — 2018. — № 2 (104). — С. 43-49.
3. Тюринг А. №1 в Информатика и вычислительная техника. Научно-популярная литература. 1950г. С. 125.
4. Suyunova D. J., Using the Potential of Artificial Intelligence in Criminal Process., Miasto Przyszłości Kielce 2024. P. 1162-1169.
5. Gulyamov S.S., Davlatjon X., Musaev B., Suyunova D., Sartaeva Sh., Ilhomov B., Juraev J., Predictive Analytics For Workforce Planning In The Context Of Digital Transformation Of Manufacturing. 15-November 2024 y. P. 15.
6. Вехов В.Б. Автоматизированные методики расследования преступлений как новое направление в криминалистической технике / В.Б. Вехов // Известия тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. — 2016. — № 3-2. — С. 8-11.
7. Кравцов Д.А. Искусственный разум: предупреждение и прогнозирование преступности. Вестник Московского университета МВД России. 2018;(3): 108-110.
8. Британская полиция привлекла ИИ для помощи в раскрытии преступлений. Хабр. Сообщество IT-специалистов // [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://habr.com/ru/news/t/466471/ (дата обращения 07.06.2025).
9. Rakhimova U. Introduction of electronic criminal case into the criminal process of Uzbekistan: prospects and challenges Жамият ва инновациялар – Общество и инновации – Society and innovations Journal home page. P. 327-331.
10. Aletras N., Tsarapatsanis D., Preoiuc-Pietro D., Lampos V. Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective. 2016. P. 25-30 Available at: https://doi. org/10.7717/peerj-cs.93. (accessed 2 July 2025).
11. Шарипов Ж., Нуридинов Р., Искусственный интеллект: драйвер повышения качества образования. https://strategy.uz/index.php?lang=ru&news=2096. Дата обращения: 29.09.2025г.
