Наша компания оказывает помощь по написанию статей по предмету Уголовное право. Используем только актуальное законодательство, проекты федеральных законов, новейшую научную литературу и судебную практику. Предлагаем вам воспользоваться нашими услугами. На все выполняемые работы даются гарантии
Вернуться к списку статей по юриспруденции
ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОБЩЕСТВЕННЫЕ ОТНОШЕНИЯ: КРИМИНОЛОГИЧЕСКИЙ ВЗГЛЯД
С.В. РАСТОРОПОВ
Проблематике влияния искусственного интеллекта на общественные отношения в сфере общественной безопасности посвящено множество современных научных работ по криминологии <1>.
--------------------------------
<1> См.: Трунцевский Ю.В., Марьин А. Законодательные меры предупреждения экономических преступлений и ответственности юридических лиц: новеллы и инициативы в Великобритании // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2017. N 6. С. 93 - 98; Трунцевский Ю.В. Уголовная ответственность юридических лиц в механизме комплаенс-контроля: по материалам зарубежной практики // Основания ответственности юридических лиц: гражданско-правовые, административно-правовые и уголовно-правовые аспекты: сб. мат. Всероссийской научно-практической интернет-конференции (г. Москва, 24 октября 2016 г.) / ред. кол.: А.И. Ковлер, Ю.В. Трунцевский, О.И. Семыкина, О.А. Терновая. М.: Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве Российской Федерации; РИОР, 2017. С. 217 - 228; Кожухарик Д.Н., Савин П.Т. Понятие и признаки преступности "белых воротничков" // Вестник Московской академии Следственного комитета Российской Федерации. 2018. N 2. С. 59 - 62; Казакова В.А., Иншаков С.М. Тенденции введения уголовной ответственности юридических лиц в России // Безопасность бизнеса. 2019. N 5. С. 32 - 37; Расторопов С.В. Использование искусственного интеллекта для предупреждения и выявления преступлений (мировой опыт) // Международное публичное и частное право. 2020. N 5. С. 40 - 43; Расторопов С.В. Организация деятельности по выявлению киберугроз и иных киберпреступлений в сфере бизнеса // Вестник Московского университета. Серия 26: Государственный аудит. 2021. N 1. С. 22 - 30; и др.
Искусственный интеллект (ИИ) изменил многие отрасли, включая уголовное правосудие, а также преступность. ИИ используется в преступных организациях так же, как и в законном бизнесе: управление цепочками поставок, оценка и снижение рисков, проверка биографических данных персонала, извлечение данных из социальных сетей, а также различные виды анализа и решения проблем. Разница в первую очередь заключается в законности или незаконности целей данной организации. Распространение запрещенных наркотиков, контрафактной продукции и незаконного оружия сопряжено с динамикой и проблемами, аналогичными тем, которые возникают при управлении цепочками поставок любых легальных товаров. Некоторые преступные синдикаты действуют на всех шести цивилизованных континентах, и теперь ИИ помогает им проводить эти операции более эффективно, чем когда-либо прежде.
На низших уровнях преступных организаций торговцы людьми часто используют социальные платформы для рекламы незаконных товаров и услуг очень искусно замаскированными способами <2>.
--------------------------------
<2> URL: https://www.voyager-labs.com/artificial-intelligence-applied-in-the-battle-against-organized-crime/.
Трансформация технологий обновляет каждый сектор, включая финансовые услуги. Тем не менее быстрая оцифровка - это палка о двух концах, если учитывать, что преступники становятся изощренными и исследуют уязвимости в системе безопасности, избегая обнаружения, чтобы перемещать грязные деньги между банковскими системами. Масштабы отмывания денег трудно оценить, но они считаются значительными. По оценкам Управления Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности (УНП ООН), ежегодно отмывается от 2 до 5% мирового ВВП. Это составляет от 715 млрд до 1,87 трлн евро каждый год <3>.
--------------------------------
<3> URL: https://www.europol.europa.eu/crime-areas-and-statistics/crime-areas/economic-crime/money-laundering.
Последствия финансовых преступлений разрушительны и имеют более широкие последствия для экономики, общества и безопасности. Это позволяет преступникам, занимающимся незаконной деятельностью, такой как торговля людьми и наркотиками, а также организованной преступностью, продолжать и расширять свои операции, что приводит к катастрофическим жертвам и разрушению общества. Такая деятельность, как финансирование терроризма, представляет значительную угрозу для национальной безопасности, что делает ее серьезной угрозой для всего мира.
Искусственный интеллект (ИИ) используется как для мониторинга, так и для предотвращения преступлений в таких областях, как обнаружение и обезвреживание бомб, наблюдение, прогнозирование, сканирование социальных сетей и допрос подозреваемых.
Специалисты в области безопасности также имеют доступ к передовым технологиям искусственного интеллекта и каждый год разрабатывают новые инструменты и методы. Одно из наиболее полезных применений ИИ в борьбе с преступностью происходит, когда ИИ сочетается с диаграммой анализа связей, которая обеспечивает визуальное представление организационных иерархий и деятельности для прояснения природы преступных сетей <4>.
--------------------------------
<4> URL: https://linkurious.com/blog/unstructured-data-management-link-analysis/.
Технология искусственного интеллекта позволяет исследователям и аналитикам обрабатывать огромные объемы данных за считаные секунды, выявляя закономерности и связи, которые ускользнули бы даже от самых проницательных наблюдателей. В некоторых случаях алгоритмы искусственного интеллекта отслеживают деньги, чтобы выявить фиктивные организации и их трансакции, используемые преступными синдикатами для отмывания денег. В других ситуациях ИИ извлекает данные из темной паутины для поиска информации, связанной с криминальным бизнесом, выявляет сети торговли людьми с помощью схем покупок в интернете или отслеживает транспортировку и контрабандные перевозки за границу <5>.
--------------------------------
<5> Greenemeier L. Human Traffickers Caught on Hidden Internet // Scientific American Magazine. 2015. P. 1 - 5.
С помощью искусственного интеллекта исследователи могут создавать алгоритмы, которые обрабатывают миллионы бит данных, чтобы находить закономерности в языке, изображениях и личностях пользователей для выявления незаконной деятельности. В оптимальных ситуациях машинное обучение позволяет технологии искусственного интеллекта адаптироваться к закономерностям, тенденциям и даже изменениям в деятельности, целях, бизнес-стратегиях и иерархии преступных организаций.
Социальные сети могут применяться в борьбе с торговлей людьми, создавая более креативные и инклюзивные методы поддержки и расширения прав и возможностей жертв, которые используют их платформы <6>. Например, Facebook <7> уже внедрил такие креативные технологические решения для предотвращения самоубийств, когда программное обеспечение с искусственным интеллектом может обнаруживать формулировки возможного членовредительства и суицидальные мысли в сообщениях пользователя и предлагать помощь для предотвращения самоубийств. Алгоритмы ИИ могут быть использованы для выявления распространенных слов, фраз и моделей поведения, используемых лицами, подверженными риску торговли людьми, и отправления сообщений на горячую линию или в полицию. Консультации с лидерами выживших приведут к выработке наиболее строгих критериев и протоколов реагирования.
--------------------------------
<6> On-Ramps, Intersections, and Exit Routes: A Roadmap for Systems and Industries to Prevent and Disrupt Human Trafficking.Polaris, 2018. 40 p.
<7> Meta Platforms Inc. и принадлежащая ей социальная сеть Facebook признаны экстремистскими организациями и запрещены на территории РФ.
Важно объединиться с пострадавшими и экспертами в области торговли людьми, секс-индустрии, детской порнографии, домашнего насилия и преследования для создания консультационных партнерств или консультативных советов. Такие партнерские отношения могут помочь разработать и усовершенствовать внутреннюю политику, создать бесперебойные отношения отчетности, более эффективные инструменты обеспечения безопасности и конфиденциальности для жертв насилия и обеспечить, чтобы торговцы людьми и насильники имели меньше возможностей злоупотреблять преимуществами продуктов социальных сетей.
Когда это разрешено пользовательскими соглашениями, социальные сети получают доступ к истории поиска пользователей, лайкам и другим данным о поведении в Сети, чтобы предлагать индивидуальную рекламу и контент для улучшения их работы на платформе. Эта же технология может быть использована для предлагаемых рекламных объявлений или постов.
Следует внедрить упрощенные варианты отчетности, подобные тем, которые уже существуют для пользователей, отмечающих разжигание ненависти или эксплуатацию детей, чтобы пользователи могли сообщать о потенциальной торговле людьми на платформе. Сообщения о потенциальном торговце секс-услугами, вербующем девушек, подозрительном и потенциально опасном предложении о работе, публикации сведений о том, что какая-то жертва страдает, должны быть легко доступны пользователям на всех видах постов, сообщений и страниц/профилей. Все отчеты должны быть обработаны профессионалами платформы, которые в идеале должны пройти тщательную подготовку и разработать протоколы совместно с пострадавшими, чтобы либо направлять соответствующие ответы на горячую линию, либо просто предлагать потенциальным жертвам услуги поддержки.
Финансовые учреждения в совокупности тратят миллиарды долларов на предотвращение финансовых преступлений. Несоблюдение правил борьбы с отмыванием денег (AML) приводит к значительным штрафам со стороны регулирующих органов. В 2022 г. глобальные штрафы за неспособность предотвратить отмывание денег и другие финансовые преступления выросли более чем на 50 процентов, при этом многие фирмы, особенно в Великобритании и США, совершали повторные нарушения.
Хотя штрафы обычно выписываются через несколько лет после возникновения сбоев в противодействии отмыванию денег (далее - ПОД), наибольшие штрафы за ПОД, понесенные в 2022 г., были наложены в следующих секторах <8>:
- торговля и брокерские услуги - более 6 миллиардов долларов штрафов;
- банковское дело - более 2 миллиардов долларов штрафов;
- азартные игры - более 71,4 миллиона долларов штрафов;
- криптовалюта - штрафы в размере 30 миллионов долларов;
- управление активами - более 2 миллионов долларов штрафов.
--------------------------------
<8> URL: https://www-ft-com.ezp.lib.cam.ac.uk/content/7a4821e6-96f1-475c-ae55-6401e402061f.
Подобные инциденты создают репутационные и коммерческие риски для финансовых учреждений. Несмотря на все усилия, выявляется лишь небольшая часть финансовых преступлений.
Передовые технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут обеспечить проактивное обнаружение, полезную информацию и повысить эффективность и результативность программ такого типа.
С помощью ИИ можно интеллектуально анализировать огромное количество структурированных и неструктурированных данных, выявлять скрытые связи и раскрывать полезную информацию для выявления, расследования и смягчения последствий финансовых преступлений.
Одним из наиболее распространенных применений ИИ в программах по борьбе с финансовыми преступлениями было определение приоритетности трансакций с высоким риском, обнаруживаемых системой, основанной на традиционных правилах, и уменьшение количества ложных срабатываний, чтобы позволить следователям тратить драгоценное время на высокоприоритетные дела.
В то время как ИИ в основном использовался для достижения операционной эффективности в программах по борьбе с финансовыми преступлениями, реальная сила ИИ заключается в том, что он может сочетать операционную эффективность с эффективным обнаружением и расследованием в программах KYC ("Знай своего клиента") и AML. ИИ может использовать миллиарды точек данных, которые общедоступны в открытом интернете, и комбинировать их с собственными данными организаций и базами данных по подписке, чтобы раскрывать информацию, которую ранее невозможно было получить, что помогает в выявлении и расследовании преступлений. При отсутствии эффективной структуры обмена данными между финансовыми учреждениями аналитика из открытых источников (OSINT) предлагает фундаментальное преимущество для программ AML/CTF.
Например, традиционный процесс KYC используется банком для определения того, находится ли потенциальный клиент в санкционном списке, в списке политически значимых лиц (PEP) или лиц, представляющих особый интерес (SIP). Однако большинство людей, имеющих преступные или экстремистские связи, остаются под наблюдением и не попадают в такие списки наблюдения. ИИ может использовать обширный набор данных из открытых источников, чтобы выявить такого рода наблюдения.
Способность ИИ контекстуализировать и извлекать информацию из огромных объемов неструктурированных данных усиливает исследования на людях в таких областях, как мошенничество или KYC, исследования в области ПОД. Модели, основанные на искусственном интеллекте, могут более эффективно заменить архаичные системы, основанные на правилах, в выявлении подозрительных трансакций.
Поскольку ИИ набирает обороты и становится основным направлением в борьбе с финансовыми преступлениями, установление доверия к результатам моделей ИИ и машинного обучения с помощью объяснимого ИИ является ключевым фактором в обеспечении успешного сотрудничества между финансовыми институтами и регулирующими органами.
Чтобы предвидеть главных действующих лиц угроз, финансовым учреждениям пора включить ИИ в качестве ключевого элемента в свои программы борьбы с финансовыми преступлениями. Крайне важно, чтобы финансовые учреждения обладали расширенными возможностями для поэтапного обнаружения и расследования с использованием решений искусственного интеллекта, которые могут использовать широкий источник структурированных и неструктурированных данных, включая легальные и данные из открытых источников.
Таким образом, ИИ еще не в полной мере одинаково вовлечен в борьбу с преступностью. Существуют проблемы этических границ ИИ, что заставляет правоохранительные органы действовать осторожно. Определение масштабов и границ ИИ, включая сбор личных данных, является сложной задачей. Вместе с тем, несмотря на эти и другие проблемы его применения, ИИ обещает новую парадигму в борьбе с преступностью.
Литература
1. Казакова В.А. Тенденции введения уголовной ответственности юридических лиц в России / В.А. Казакова, С.М. Иншаков // Безопасность бизнеса. 2019. N 5. С. 32 - 37.
2. Кожухарик Д.Н. Понятие и признаки преступности "белых воротничков" / Д.Н. Кожухарик, П.Т. Савин // Вестник Московской академии Следственного комитета Российской Федерации. 2018. N 2. С. 59 - 62.
3. Расторопов С.В. Использование искусственного интеллекта для предупреждения и выявления преступлений (мировой опыт) / С.В. Расторопов // Международное публичное и частное право. 2020. N 5. С. 40 - 43.
4. Расторопов С.В. Организация деятельности по выявлению киберугроз и иных киберпреступлений в сфере бизнеса / С.В. Расторопов // Вестник Московского университета. Серия 26: Государственный аудит. 2021. N 1. С. 22 - 30.
5. Трунцевский Ю.В. Уголовная ответственность юридических лиц в механизме комплаенс-контроля: по материалам зарубежной практики / Ю.В. Трунцевский // Основания ответственности юридических лиц: гражданско-правовые, административно-правовые и уголовно-правовые аспекты: сборник материалов Всероссийской научно-практической интернет-конференции (г. Москва, 24 октября 2016 г.) / редакционная коллегия: А.И. Ковлер, Ю.В. Трунцевский, О.И. Семыкина, О.А. Терновая. Москва: Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве Российской Федерации; РИОР, 2017. С. 217 - 228.
6. Трунцевский Ю.В. Законодательные меры предупреждения экономических преступлений и ответственности юридических лиц: новеллы и инициативы в Великобритании / Ю.В. Трунцевский, А. Марьин // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2017. N 6. С. 93 - 98.
References
1. Greenemeier L. Human Traffickers Caught on Hidden Internet / L. Greenemeier // Scientific American Magazine. 2015. P. 1 - 5.
2. On-Ramps, Intersections, and Exit Routes: A Roadmap for Systems and Industries to Prevent and Disrupt Human Trafficking. Polaris, 2018. 40 p.
Наша компания оказывает помощь по написанию курсовых и дипломных работ, а также магистерских диссертаций по предмету Уголовное право, предлагаем вам воспользоваться нашими услугами. На все работы дается гарантия.