Artificial intelligence as one of the directions of modernization of the criminal-executive system

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

На современном этапе развития цифровых технологий наблюдаются трансформации в сфере коммуникаций и распространения информации во всех сферах деятельности. Не являются исключением и учреждения уголовно-исполнительной системы как на государственном уровне, так и на уровне субъектов. Непрерывное развитие информационных технологий, используемых в уголовно-исполнительной системе, стимулирует динамичное формирование цифровой среды, которая приобретает ключевое значение во всех областях деятельности пенитенциарных учреждений.

Перед пенитенциарными учреждениями, несмотря на ряд достижений, существует ряд вызовов, которые требуют цифровой модернизации УИС России [6]. В качестве одного из основных вызовов указывается повышение эффективности УИС [2]. В первую очередь это обеспечение безопасности осужденных и персонала учреждений, в рамках которого необходимо объединить внедрение биометрического распознавания, контроль продвижения осужденных, работу системы контроля и управления доступом. Во-вторых, выработка единого комплекса мер поддержки осужденных, объединяющих в себя работу по ресоциализации, социальной адаптации и социальной реабилитации, а также на защиту их прав и законных интересов, формирование обоснованных автоматизированных интеллектуальных решений текущих задач и многое другое.

Справедливо отмечается в работе А. М. Анисимова, что искусственный интеллект – это достаточно объемное направление цифровизации и цифровой сферы, оно включает богатый инструментарий, используемый для конструирования, программирования компьютеров, способных полностью или частично заменить человеческий интеллект, решить вопросы, которые должен урегулировать человек, в том числе в правовой сфере, причем лучше, беспристрастнее и быстрее человека [1].

Базовым документом, формирующим основы развития искусственного интеллекта в России, является Национальная стратегия на период до 2030 года (утверждена Указом президента РФ № 490 от 10.10.2019) [5]. Данный документ устанавливает использование отечественных научных исследований в сфере цифровых технологий в практические решения, обеспечивающие широкомасштабное внедрение инноваций в различные секторы жизни.

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, утвержденная на период до 2030 года, формирует систему целевых ориентиров и устанавливает обязательный характер учета ее положений при реализации документов стратегического планирования, включая документы, определяющие направления развития цифрового общества; программы национального, федерального и регионального уровня, предусматривающие применение технологий искусственного интеллекта; государственные и целевые программы, эффективность которых может быть повышена за счет внедрения решений на основе искусственного интеллекта. При этом отметим, что в настоящее время ведомственная нормативная база ФСИН России только разрабатывается, что не позволяет значительно облегчить выполнение задач по определению степени исправления осужденных. Это вызывает трудности в поддержании осужденными социальных связей, обеспечении безопасности на территории пенитенциарных учреждений, реабилитации осужденных, отбывающих лишение свободы, решении кадрового дефицита сотрудников за счет оптимизации нагрузки, возлагаемой на них, и многие другие.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Введённые ограничения пандемии COVID-19 потребовали оперативного перевода в дистанционный формат трудовой деятельности, образовательного процесса и межличностных коммуникаций, что способствовало активному развитию процессов цифровой трансформации и внедрения технологий искусственного интеллекта.

Выявленные тенденции являются общими для пенитенциарной системы Российской Федерации и зарубежных государств, что свидетельствует о включенности России в общемировые процессы модернизации уголовно-исполнительной политики и системы исполнения наказаний.

Правовые аспекты регулирования искусственного интеллекта в России – одна из ключевых тем для обсуждения на различных научных и экспертных площадках: конференциях, семинарах и круглых столах.

Законодательное регулирование данной сферы направлено на обеспечение структурного подхода и взаимодействия всех элементов пенитенциарной системы. К числу ключевых технологических решений, обеспечивающих данную интеграцию, относятся: системы биометрической идентификации; инструменты мониторинга местоположения осужденных, иных лиц, посещающих учреждения и органы уголовно-исполнительной системы, сотрудников и персонала в режиме реального времени; распределенные комплексы видеонаблюдения; логически обоснованные автоматизированные системы для выполнения служебных обязанностей.

Эти инструменты работают, эффективно объединяясь в одну общую цифровую систему. Такая система собирает и обрабатывает все поступающие данные.

Современное понимание искусственного интеллекта концентрируется на разработке алгоритмов и моделей, позволяющих «машинам» демонстрировать интеллектуальное поведение, включая анализ информации, распознавание образов, обработку естественного языка и принятие решений. Главное преимущество систем машинного обучения в том, что они могут самостоятельно улучшать свою работу, обучаясь на новых данных.

Функционирование таких систем детерминировано сложными вычислительными архитектурами, которые обеспечивают этапы восприятия, интерпретации, логического вывода и, что наиболее важно, адаптации к новым условиям.

Внедрение искусственного интеллекта в работу исправительных учреждений может изменить процесс принятия решений по вопросам условий отбывания наказания. Такая возможность повысит объективность, обоснованность и персонализацию решений об условиях отбывания наказания (например, перевод с обычных на облегченные условия, представление к условно-досрочному отбыванию наказания, направление в колонию-поселение) за счет использования аналитики больших данных. Вместе с этим снизится уровень рецидивной преступности за счет более точного прогнозирования рисков и потребностей осужденного.

Подобная система искусственного интеллекта должна иметь статус консультативного, вспомогательного инструмента. Окончательное решение всегда должно оставаться за коллегиальным органом (например, административной комиссией исправительного учреждения), которая рассматривает рекомендации искусственного интеллекта в совокупности с другими факторами.

Алгоритм должен быть разработан и протестирован на предмет отсутствия по расовому, национальному или иным признакам. Все используемые данные должны быть подходящими и законными.

Заключение искусственного интеллекта должно содержать четкое обоснование: какие именно факторы (например, положительная динамика по психологическим тестам, активное участие в программах реабилитации, отсутствие взысканий) повлияли на прогноз низкого риска рецидива.

Также осужденный должен быть уведомлен о том, что при принятии решения использовались данные аналитической системы, и иметь право оспорить ее выводы.

Система должна анализировать строго регламентированный набор данных:

• характеристику личности и преступления (тяжесть, рецидив);
• данные о поведении в период отбывания наказания (взыскания и поощрения);
• результаты психологических диагностик;
• участие в программах реабилитации и обучении;
• данные о социальных связях и планах на будущее.

Важнейшим аспектом является применение искусственного интеллекта в системе ресоциализации и постпенитенциарного сопровождения, целью которой является нивелирование последствий социальной дезадаптации, вызванной периодом длительной изоляции индивида от общества.

Объединение систем искусственного интеллекта и уголовно-исполнительной системы продиктовано задачами повышения уровня безопасности, оптимизации административных процессов и обеспечения оперативного реагирования на потенциальные инциденты.

Ключевые направления применения искусственного интеллекта в пенитенциарной системе включают:

1. Мониторинг и контроль поведения осужденных. С помощью алгоритмов компьютерного зрения и анализа данных осуществляется непрерывный мониторинг поведения лиц, содержащихся под стражей, с целью выявления противоправного поведения. Идентификация производится на основе биометрических параметров (дактилоскопия, сканирование радужной оболочки, распознавание голоса), что повышает точность и надежность систем безопасности.
2. Автоматизацию административно-управленческих процессов. Технологии машинного обучения применяются для автоматизации рутинных операций, таких как ведение учетной документации, систематизация и первичный анализ видеозаписей, что способствует снижению нагрузки на персонал и минимизации человеческого фактора. Установленный порядок работы с документами и носителями (фото-, кино-, видео-, аудио- и машинными), которые содержат служебную информацию ограниченного распространения.
3. Оптимизацию распределения осужденных, подозреваемых, обвиняемых. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют формализовать и усовершенствовать процесс распределения осужденных по камерам на основе анализа их личностных характеристик и поведения. Кроме того, системы используются для прогнозного расчета сроков отбывания наказания и автоматизации уведомлений о датах рассмотрения ходатайств об условно-досрочном освобождении.
4. Реабилитационная и коррекционная работа. Перспективным направлением является использование иммерсивных технологий, таких как виртуальная реальность, для проведения психокоррекционных мероприятий, направленных на управление эмоциональным состоянием (тревожность, агрессия) и социальную адаптацию.

В этой связи стоит отметить пилотный проект «Цифровая ИК», реализованный в исправительной колонии ИК-6 Владимирской области.

Автоматизированный комплекс осуществляет полный контроль в исправительном учреждении. Он проверяет соблюдение режима, предотвращает правонарушения и пожары, а также ведет документацию. Система использует видеоаналитику на основе искусственного интеллекта, способную распознавать лица осужденных, в том числе и в профиль. Биометрические данные (отпечатки пальцев, радужная оболочка, голос) считываются современными сенсорами.

Многоканальная система «Незабудка» записывает и автоматически расшифровывает телефонные разговоры на разных языках для предотвращения нарушений и преступлений (например, организации побега).

Кроме того, технологии отслеживают перемещения людей, оперативно выявляя подозрительную активность как на территории колонии, так и на прилегающих участках.

Создание модели, которая выдает вероятностный прогноз (например, «низкий/средний/высокий риск рецидива при смягчении режима») и рекомендации (например, «рекомендуется перевод на облегченные условия с одновременным подключением к программе социальной адаптации»).

Успешная апробация данного проекта свидетельствует о его эффективности и формирует предпосылки для масштабирования аналогичных решений в других пенитенциарных учреждениях Российской Федерации.

В качестве примера инновационного подхода можно рассмотреть применение технологий виртуальной реальности для развития копинг-стратегий и эмоциональной саморегуляции у осужденных. Подобные инструменты обладают значительным потенциалом в контексте ресоциализации, поскольку обеспечивают возможность постепенной и безопасной адаптации к социальным реалиям непосредственно в условиях пенитенциарного учреждения. Данный подход обеспечивает системное включение элементов реинтеграции в пенитенциарный процесс, что является действенным инструментом реализации исправления и превентивной функцией уголовно-исполнительной системы.

Технологии, основанные на искусственном интеллекте, открывают возможности для создания систем комплексного мониторинга, обеспечивающие надзор за коммуникациями осужденных и отслеживание их пространственного перемещения в режиме реального времени. Ключевым аргументом в пользу такой автоматизации является непредвзятость, которая, как предполагается, позволяет сформировать более точный и объективный прогноз вероятности рецидива для каждого конкретного осужденного.

Важным этапом цифровой трансформации пенитенциарной системы России стало утверждение Минюстом РФ Ведомственной программы цифровой трансформации ФСИН России (Приказ № 984 от 30.12.2020) [4]. Данный документ определил ключевые направления и конкретные мероприятия по внедрению цифровых технологий в деятельность уголовно-исполнительной системы.

Ключевым направлением реализации Ведомственной программы цифровой трансформации ФСИН России в 2023 году выступило создание единой информационной системы, целью которой является слияние разрозненных информационных ресурсов службы в целостное цифровое пространство.

Данный процесс осуществляется в русле стратегических установок, определенных Концепцией развития уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на период до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства РФ от 29.04.2021 № 1138-р)¹. Указанный документ возводит цифровизацию в ранг одного из приоритетных направлений модернизации уголовно-исполнительной системы Российской Федерации, детализируя конкретные пути её реализации в отдельной главе (XIV), целиком посвященной вопросам цифровой трансформации.

Согласно анализируемым нормативно-правовым актам, искусственный интеллект трактуется как система технологических и программно-аппаратных компонентов, обеспечивающих воспроизведение когнитивных процессов человека. Базовой характеристикой таких систем признается способность к автономному обучению и выработке решений в условиях неопределенности, исключающей применение детерминированных алгоритмов. В качестве критерия эффективности искусственного интеллекта устанавливается достижение результатов, качественно эквивалентных продукту человеческой интеллектуальной деятельности.

Рассматриваемый комплекс технологических решений объединяет информационно-коммуникационную инфраструктуру, программные решения (включая платформы, использующие методы машинного обучения), а также процессы и сервисы, направленные на обработку данных и формирование решений. Таким образом, внедрение технологий искусственного интеллекта в деятельность уголовно-исполнительной системы Российской Федерации требует реализации целостного системного подхода, учитывающего все указанные компоненты.

Концепция развития уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на период до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства РФ от 29.04.2021 № 1138-р) наряду с иными стратегическими документами фиксирует перспективные направления внедрения технологий искусственного интеллекта в пенитенциарной сфере.

В контексте цифровой трансформации уголовно-исполнительной системы Российской Федерации указанный программный документ детализирует конкретные пути соединения цифровых технологий в практическую деятельность учреждений и органов уголовно-исполнительной системы Российской Федерации [3].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Внедрение искусственного интеллекта в уголовно-исполнительную систему Российской Федерации сопряжено с комплексом серьезных проблем, которые можно условно разделить на несколько ключевых аспектов.

1. Технические, кадровые и финансовые ресурсы:

• устаревшая ИТ-инфраструктура (многие учреждения не имеют необходимого оборудования, мощных серверов и скоростного интернета для развертывания и эксплуатации сложных решений);
• сотрудники, как правило, не имеют соответствующей подготовки для работы с искусственным интеллектом. Это требует формирования программы обучения персонала работе с новыми технологиями, учитывающей особенности законодательства и существующие административно-правовые ограничения;
• разработка, внедрение и поддержка систем на основе искусственного интеллекта требуют значительных финансовых вложений, которые могут быть не по карману в условиях ограниченного бюджета.

2. Нормативно-правовые и этические аспекты:

• в России отсутствует полноценное законодательство, регулирующее применение искусственного интеллекта, особенно в такой чувствительной сфере, как права человека. Неясно, кто несет ответственность за ошибку, совершенную алгоритмом (например, неверный прогноз о рецидиве);
• алгоритмы, обученные на исторических данных, могут унаследовать и усилить человеческие предубеждения. Например, если в данных есть корреляция между определенной социальной группой и рецидивом, искусственный интеллект может начать дискриминировать представителей этой группы, предлагая для них более строгие условия отбывания наказания;
• неправильное применение технологий может вызвать нарушения прав человека и усугубить существующие проблемы в системе. Важно создать чёткие регламенты, которые будут контролировать использование данных и обеспечивать защиту персональной информации осуждённых.

3. Социальные аспекты:

• использование искусственного интеллекта в уголовно-исполнительной системе Российской Федерации может быть негативно воспринято обществом как шаг к созданию системы тотального контроля и «дистанционного управления» людьми, что вызовет волну критики;
• чрезмерное доверие к алгоритмам может привести к тому, что судьба человека (например, решение об условно-досрочном освобождении) будет определяться без должного учета человеческих обстоятельств и индивидуального подхода.

Внедрение искусственного интеллекта в уголовно-исполнительную систему Российской Федерации – это не просто технический апгрейд, а одно из направлений модернизации уголовно-исполнительной системы, упирающееся в фундаментальные вопросы права, этики и управления. Успех этого процесса будет зависеть не столько от технологий, сколько от способности государства создать адекватное правовое поле, обеспечить прозрачность, подготовить кадры и найти баланс между эффективностью и защитой прав человека.

Таким образом, технологии искусственного интеллекта обладают значительным потенциалом для решения следующих задач, стоящих перед уголовно-исполнительной системой Российской Федерации:

• оптимизация пенитенциарных учреждений до необходимого количества;
• определение оптимальной штатной численности сотрудников с учетом производственных объектов, оперативной обстановки в учреждениях уголовно-исполнительной системы Российской Федерации и личностных особенностей осужденных, подозреваемых, обвиняемых;
• прогнозирование и предотвращение суицидов, аутоагрессий и конфликтных ситуаций в учреждениях уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на основе методов предиктивной аналитики.

К числу перспективных направлений развития искусственного интеллекта в пенитенциарной системе Российской Федерации относится внедрение систем юридического искусственного интеллекта, способных не только дополнять человеческие функции, но и автономно выполнять задачи. В данном контексте основной вектор цифровой трансформации уголовно-исполнительной системы Российской Федерации предполагает изменение механизмов правового воздействия посредством создания автономных цифровых платформ, обладающих способностью к принятию обоснованных решений на основе комплексного анализа данных с применением юридических методик и технологий.

При условии методологически корректной разработки и внедрения таких систем возможна оптимизация штатной численности сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации, а также повышение объективности и эффективности решения задач, стоящих перед пенитенциарными учреждениями.

 

¹ О Концепции развития уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на период до 2030 года: Распоряжение Правительства РФ от 29.04.2021 № 1138-р // https://www.consultant.ru.

About the authors

Klim A. Shinyaev

University of the Federal Penitentiary Service of Russia

Author for correspondence.
Email: shinyaev.k.a@fsin.gov.ru

Candidate of Psychology, Associate Professor of the Department of Mode Organization Faculty of Law

Russian Federation, Saint Petersburg

Akhmed A. Abdurazakov

University of the Federal Penitentiary Service of Russia

Email: abdurazakov.a.a@fsin.gov.ru

Candidate of Law, Associate Professor of the Department of Mode Organization Faculty of Law

Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files