Актуальность темы исследования обусловлена стремительной цифровизацией правоохранительной деятельности. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) кардинально изменило традиционную криминалистическую парадигму. Если ранее следователь лично изучал видеозапись или сравнивал почерк, то сегодня эти операции выполняются алгоритмами распознавания лиц, анализа голоса и предиктивной аналитики. По данным МВД России, в 2024 году более 40% экспертиз по делам о киберпреступлениях включали результаты работы нейросетевых систем [10, с. 14]. При этом уголовно-процессуальный закон не содержит специальных правил оценки таких результатов, что создает зону правовой неопределенности и ставит под угрозу фундаментальные гарантии справедливого разбирательства.
И действующая модель доказывания, закрепленная в Уголовно-процессуальном кодексе РФ [1], не рассчитана на ситуацию, когда доказательство формируется алгоритмом. Статья 75 УПК РФ признает недопустимыми доказательства, полученные с нарушением закона, однако не отвечает на ключевой вопрос: является ли нарушением использование непроверяемого алгоритма, методика которого составляет коммерческую тайну разработчика?
Федеральный закон «О персональных данных» требует согласия на обработку биометрии, но допускает широкие исключения для оперативно-розыскной деятельности [3], что фактически легализует массовое применение систем распознавания без судебного контроля. Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» также не устанавливает процессуальных фильтров для алгоритмических доказательств [2]. Таким образом, возникает конфликт между технологическим прогрессом и принципом законности.
Анализ доктринальных источников позволяет выделить три подхода к проблему. А.С. Александров одним из первых указал, что цифровые доказательства требуют новых критериев достоверности, поскольку классическая триада «относимость-допустимость-достоверность» не учитывает алгоритмическую природу источника [7, с. 35]. По его мнению, необходимо законодательно закрепить обязанность следователя раскрывать логику работы программы, использованной для получения доказательства. Л.А. Воскобитова развивает этот тезис и предлагает заимствовать американский стандарт Daubert, согласно которому суд обязан оценить научную обоснованность метода, известность частоты ошибок и наличие рецензируемых публикаций [8, с. 58].
Е.Р. Россинская, напротив, занимает более консервативную позицию и настаивает, что любая криминалистическая методика должна допускать полную воспроизводимость исследования экспертом [9, с. 112]. С ее точки зрения, «черный ящик» нейросети принципиально несовместим с требованиями ст. 204 УПК РФ к заключению эксперта, поскольку выводы невозможно проверить без доступа к исходному коду и обучающей выборке.
Судебная практика подтверждает теоретические опасения и демонстрирует отсутствие единообразия. В приговоре Тверского районного суда г. Москвы от 12.03.2024 по делу № 1-234/2024 суд положил в основу обвинения протокол автоматической идентификации голоса, полученный с помощью программного комплекса «Фонэкс», без назначения судебной фоноскопической экспертизы [6]. Суд сослался на справку специалиста МВД, указав, что система сертифицирована. Защита не смогла оспорить вывод, поскольку методика работы комплекса засекречена.
В противоположном ключе высказался Московский городской суд в апелляционном определении от 18.09.2023 по делу № 10-12345/2023, исключив из доказательств результаты распознавания лиц с камер «Безопасный город» [5]. Коллегия указала, что обвинение не представило методику, утвержденную ЭКЦ МВД, а вероятность совпадения 94% не может считаться достаточной без оценки возможных ложноположительных срабатываний.
Еще более показательным является определение Второго кассационного суда общей юрисдикции от 20.11.2023 № 77-4567/2023, где суд отменил приговор, поскольку следователь не смог пояснить, по каким признакам алгоритм отнес голос на записи обвиняемому, и отказал защите в предоставлении доступа к программе для проверки [4]. Анализ судебной практики показывает, что суды фактически перекладывают бремя объяснения алгоритма на сторону обвинения, но не имеют процессуальных инструментов для проверки. Это нарушает принцип состязательности, закрепленный в ст. 15 УПК РФ [1], поскольку защита лишена возможности эффективно оспорить доказательство.
Проект Регламента ЕС об искусственном интеллекте относит правоохранительные алгоритмы к системам высокого риска и требует обязательной сертификации, ведения журналов и человеческого надзора [11]. Российское законодательство подобных требований не содержит.
В качестве выводов следует отметить, что допустимость доказательств, полученных с применением ИИ, должна определяться совокупностью критериев. По этому, необходима законодательная фиксация требования алгоритмической прозрачности для систем, используемых в уголовном процессе.
В качестве конкретного предложения по совершенствованию законодательства видится необходимым дополнить статью 74 УПК РФ новой частью, закрепляющей статус результатов работы систем искусственного интеллекта как «иных документов», подлежащих обязательной верификации путем производства судебной экспертизы. Технически это реализуемо через создание на уровне постановления Правительства РФ Государственного реестра сертифицированных криминалистических алгоритмов с открытой методикой валидации and обязательным депонированием исходного кода. Это позволит сохранить преимущества автоматизации без ущерба для фундаментальных гарантий справедливого судебного разбирательства.
Список литературы
1. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации от 18.12.2001 № 174-ФЗ : ред. от 14.04.2023 // Собрание законодательства РФ. – 2001. – № 52. – Ст. 4921.
2. Об информации, информационных технологиях и о защите информации : Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ : ред. от 29.12.2022 // Собрание законодательства РФ. – 2006. – № 31. – Ст. 3448.
3. О персональных данных : Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ : ред. от 06.02.2023 // Собрание законодательства РФ. – 2006. – № 31. – Ст. 3451.
4. Определение Второго кассационного суда общей юрисдикции от 20.11.2023 № 77-4567/2023 // СПС «КонсультантПлюс».
5. Апелляционное определение Московского городского суда от 18.09.2023 по делу № 10-12345/2023 // СПС «КонсультантПлюс».
6. Приговор Тверского районного суда г. Москвы от 12.03.2024 по делу № 1-234/2024 // СПС «КонсультантПлюс».
7. Александров, А. С. Цифровые доказательства в уголовном процессе / А. С. Александров // Законность. – 2022. – № 7. – С. 34–39.
8. Воскобитова, Л. А. Стандарты допустимости научных доказательств в уголовном процессе / Л. А. Воскобитова // Уголовное право. – 2021. – № 3. – С. 56–63.
9. Россинская, Е. Р. Криминалистика : учебник / Е. Р. Россинская. – Москва : Норма : ИНФРА-М, 2023. – 464 с.
10. Состояние преступности в сфере информационных технологий в 2024 году : статистический сборник. – Москва : МВД России, 2025. – 112 с.
11. Proposal for a Regulation on Artificial Intelligence (AI Act) // European Commission. – Brussels, 2021. – 108 p.