Интеллектуальные системы поддержки принятия судебных решений в уголовном судопроизводстве

Актуальность. Достижения цифровой революции активно проникают во все сферы общественной жизни. Правоприменительная деятельность также трансформируется, а современные технологии все чаще применяются в судопроизводстве. Уголовный процесс также ощущает такое информационное влияние. Но цифровизация уголовного процесса может идти в различных направлениях и сопряжена с определенными рисками. Наибольшую озабоченность ученых и практиков вызывает применение интеллектуальных систем при вынесении судебных решений, поскольку в этом направлении цифровизация может оказывать и негативное воздействие на обеспечение прав участников судопроизводства и иных лиц.
Цель - раскрытие возможностей и рисков использования в уголовном процессе интеллектуальных систем поддержки принятия судебных решений.
Задачи: раскрыть современные подходы к цифровизации уголовного процесса; выявить возможности применения интеллектуальных систем при постановлении судом решений по уголовным делам; определить риски, сопровождающие использование интеллектуальных систем поддержки принятия судебных решений в уголовном судопроизводстве и способы их минимизации.
Методология. В процессе работы над исследованием использовались сравнительно-правовой, формально-юридический методы и общенаучные методы познания (анализ, синтез, аналогия). Результаты. Сформулированы предложения, направленные на корректировку доктринальных и законодательных подходов к обеспечению прав участников уголовного процесса как необходимого условия дальнейшей цифровизации процессуальной деятельности суда по уголовному делу.
Вывод. В настоящее время отсутствуют организационно-правовые условия для более активного использования интеллектуальных систем в рамках уголовного судопроизводства. Требуется системное обсуждение возможностей дальнейшей цифровизации процессуальной деятельности, изменение подходов к подготовке юридических кадров, определение рисков, связанных с обеспечением прав участников процесса, и соответствующая системная корректировка законодательства.

1. Карцхия А. А. Цифровизация в праве и правоприменении // Мониторинг правоприменения. 2018. № 1. С. 36–40. https://doi.org/10.21681/2226-0692-2018-1-36-40.

2. Качалова О. В. Правосудие как услуга: мировой тренд // Уголовный процесс. 2019. № 11. С. 10.

3. Taddeo M. The ethical governance of the digital during and after the COVID-19 Pandemic // Minds & Machines. 2020. No. 30. P. 171–176. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09528-5.

4. Марковичева Е. В. Цифровая трансформация российского уголовного судопроизводства // Правосудие. 2020. Т. 2, № 3. С. 86–99.

5. Масленникова Л. Н. К вопросу о первых результатах реализации научного проекта № 18-29-16018 «Концепция построения уголовного судопроизводства, обеспечивающего доступ к правосудию в условиях развития цифровых технологий» // Lex russica. 2020. Т. 73, № 1. С. 70–87. https://doi.org/10.17803/1729-5920.2020.158.1.070-087.

6. Gawali P., Sony R. The role of artificial intelligence in improving criminal justice system: indian perspective // Legal Issues in the Digital Age. 2020. Vol. 3(3). P. 78–98. https://doi.org/10.17323/2713-2749.2020.3.78.96.

7. Власова В. С. К вопросу о приспосабливании уголовно-процессуального механизма к цифровой реальности // Библиотека криминалиста. 2018. № 1. С. 9–18.

8. Zavrsnik Ales. Criminal justice, artificial intelligence systems, and human rights // ERA Forum. 2020. Vol. 20. P. 567–583. https://doi.org/10.1007/s12027-020-00602-0.

9. Гаврилин Ю. В., Победкин А. В. Модернизация уголовно-процессуальной формы в условиях информационного общества // Труды Академии управления МВД России. 2019. № 3. С. 27–38.

10. Sourdin Tania. Judge v robot? Artificial intelligence and judicial decision-making // UNSW Law Journal. 2018. Vol. 41. P. 1114–1133. https://doi.org/10.53637/ZGUX2213.

11. Клеандров М. И. Размышления на тему: может ли судьей быть робот? // Российское правосудие. 2018. № 6. С. 15–25.

12. Цветков Ю. А. Искусственный интеллект в правосудии // Закон. 2021. № 4. С. 91–107.

13. Васильев А. А., Шпоппер Д., Матаева М. Х. Термин «искусственный интеллект» в российском праве: доктринальный анализ // Юрислингвистика. 2018. № 7-8. С. 35–44.

14. Predicting judicial decisions of the European Court of human rights: a natural language processing perspective / N. Aletras, D. Tsarapatsanis, D. Preoţiuc-Pietro, V. Lampos // Peer J. Computer Science. 2016. Vol. 2. P. e93. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93.

15. Medvedeva M., Vols M., Wieling M. Using machine learning to predict decisions of the European Court of human rights // Artif Intell Law. 2020. Vol. 28. P. 237–266. https://doi.org/10.1007/s10506-019-09255-y.

16. Katz D. M., Bommarito M. J. II, Blackman J. A general approach for predicting the behavior of the Supreme Court of the United States // PLoS ONE. 2017. Vol. 12(4). P. e0174698. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174698.

17. Reiling A. D. (Dory). Courts and artificial intelligence // International Journal for Court Administration. 2020. Vol. 11(2). P. 8. http://doi.org/10.36745/ijca.343.

18. Brennan T., Dieterich W., Ehret B. Evaluating the predictive validity of the compas risk and needs assessment system // Criminal Justice and Behavior. 2009. Vol. 1. P. 21–40.

19. Starr Sonja B. Evidence-based sentencing and the scientific rationalization of discrimination //Stanford Law Review. 2014. Vol. 66, No. 4. P. 803–72.

20. Рябинина Т. К., Чеботарева И. Н. Заключение под стражу: причины и следствия необходимости введения альтернативных мер пресечения в уголовном процессе России // Юридическая наука и практика // Вестник Нижегородской академии МВД России. 2019. № 3(47). С. 151–156. https://doi.org/10.36511/2078-5356-2019-3-151-156.