Искусственный интеллект. Этика и право - Елена Сергеевна Ларина

всего, глубоких нейронных сетей с машинным обучением предоставляет обществу реальную картину факторов, влияющих на совершение конкретных преступлений, причем в каждом конкретном месте. Обвинять программы в неполиткорректности – глупость. Более того, глупость – не учитывать программные результаты, а тем более прогнозы в правоохранительной деятельности и судебной сфере.

При этом эксперты ЕС полагают, что нормативный запрет на анализ причин преступности, реализованный в настоящее время в европейской судебной системе, не сокращает, а увеличивает уровень преступности. В большинстве европейских стран существуют многоступенчатые запреты на предиктивную и профилактическую деятельность полиции. Эти запреты подталкивают полицию не предупреждать, а быстро раскрывать уже совершенные преступления. Между тем, в условиях широкого использования преступниками вредоносного софта, генных инструментов преступности и т. п. такой подход оказывается слишком опасным для общества. Единственно возможным становится превентивный подход, базирующийся не на раскрытии преступления, а на его предупреждении.

Сегодня законодательства подавляющего большинства европейских стран ориентировано на запаздывающее, а не на опережающее реагирование на преступление. Вполне вероятно, что именно тема превентивной борьбы с преступностью станет в ближайшие годы основной темой общественных дискуссий в сфере законодательства. Без перехода от парадигмы наказания преступников к парадигме предупреждения преступлений предиктивный полицейский софт применить невозможно. А если ограничить полицию в использовании предиктивного софта, то она неизбежно будет проигрывать преступникам, которые такой софт уже используют в поисках наиболее прибыльных и наименее рисковых направлений, сфер и мест деятельности.

§ 13. Инструменты, используемые следственными органами на стадии расследования

Инструменты, получившие название «предиктивного полицейского софта» уже широко используются в Соединенных Штатах, Канаде, Китае, Великобритании, Японии, Нидерландах и отчасти Франции. Эти системы базируются на аккумулировании данных из всех источников, всех форматов и позволяют выявлять неочевидные связи и прогнозировать действия. Наиболее известный программный комплекс такого типа, это – Palantir в Соединенных Штатах.

В целом, в европейской полиции большая часть компьютерных инструментов используется не для предотвращения преступных действий, а для эффективного судебного преследования преступников. Предиктивная аналитика в настоящее время находится на вооружении в ФБР, в полицейских управлениях большинства городов США, Великобритании, в Гонконге, Сингапуре и Китае. Как показывает практика, наиболее успешные полицейские прогнозы системы дают в отношении краж со взломом, уличного насилия, угона транспортных средства, уличной торговли наркотиками – по направлению низкоуровневой преступности, а также финансовых преступлений и мошенничеств, криминального оборота наркотиков и торговли животными и птицами – в высокоуровневой преступности.

Предиктивные системы позволяют устанавливать горячие локации и места наиболее возможного совершения преступлений, а также давать полицейским на земле наводки на конкретных лиц, вовлеченных в организованную преступность, которые осуществляют действия, интерпретируемые как подготовка к преступлению. Такие системы, как правило, используют в качестве исходного сырья больших данных разноформатные данные – тексты, видео, аудио, данные по транзакциям и т. п., -которые обрабатываются в единой интегрированной среде.

В то же время этот софт не свободен от недостатков. Главными из них является эффект «порочных кругов или самосбывающихся пророчеств». Программы ориентируют полицию на районы, подвергающиеся максимальному риску. Полиция усиливает патрулирование этих районов, выявляет больше преступлений и соответственно система на следующем уровне еще более определенно показывает на те же самые районы. Таким образом, одним районам уделяется практически все внимание, а в других, лишенных полицейского присмотра, создаются условиях для правонарушений.

Кроме того, в Соединенных Штатах меньшинства пытаются затормозить использование предиктивного полицейского софта по причине тирании алгоритма, который опираясь на данные о прошлом, дает прогнозы о будущем. В этой связи ранее уже указывалось, что при отсутствии предиктивной аналитики любые попытки полиции обвинить в возможном преступлении представителя меньшинств, сразу получают отпор как проявление фашизма, расизма, предвзятости и т. п. Полицейские, не желая втягиваться в длительные процессы по превышению полномочий или возможной предвзятости, все чаще игнорируют мелкие преступления и оставляют преступников безнаказанными. Машину обвинить в предвзятости невозможно. Соответственно, внедрение предиктивного софта резко повышает не только качество полицейской работы, но и независимость полицейских от, как правило, неадекватного общественного мнения. По сути, это – не общественное мнение, а специфический вид лоббизма.

По мнению экспертов ЕС, поскольку в Европе проблема меньшинств стоит, возможно, даже острее, чем в Соединенных Штатах, надо быть заранее готовым к конфликту с гражданскими активистами на этой почве. Желательно закрепить нормы использования предиктивного полицейского софта непосредственно в законодательстве. В противном случае у европейской полиции никогда не будет этого мощнейшего инструмента борьбы с организованной преступностью.

В отличие от судебных работников, полицейские вместе с сотрудниками разведывательных служб являются энтузиастами и заинтересованными эксплуатантами больших данных и ИИ. Поскольку компании-производители не только видят большой интерес полиции к системе ИИ, но и активно привлекаются ей для решения конкретных задач, именно в сфере полиции действуют сегодня наиболее эффективные платформы ИИ.

Помимо уже упомянутого Palantir, необходимо отметить используемую полицией Великобритании платформу ИИ Connect. Эта платформа в режиме реального времени аккумулирует миллиарды транзакций, осуществляемых в банках, находящихся под юрисдикцией Британской короны, и на основе нейронных сетей распознает среди них транзакции и цепочки, которые могут указывать на подготовку или уже совершившиеся преступления. Не только британские полицейские, но и полицейские других стран, получающие время от времени доступ к системе называют ее лучшим инструментом для поддержки финансовых расследований в мире. Эта система реализует важнейший принцип деятельности любого опытного полицейского – хочешь найти преступника, иди по следам его денег.

Также высокую оценку со стороны полицейских получила международная база данных по сексуальной эксплуатации детей, управляемая Интерполом. Она помогает идентифицировать жертв и преступников, в том числе путем распознавания предметов, выявленных на фотографиях и видеоизображениях, и даже использовать для поиска преступников фоновые шумы в видеороликах.

Эти две системы показывают, что при наличии заинтересованности уже достигнутый уровень развития ИИ позволяет создавать софт, оказывающий значительную помощь полицейской работе в режиме реального времени. Причем, этот софт, имеющий мощный графический интерфейс, понятен и дружественен для пользователей на земле – патрульных машинах и т. п.

Представляется, что еще одним фактором, обеспечивающим триумф предсказательного софта в полиции, стало следующее обстоятельство. В подавляющем большинстве стран уже более 10 лет происходит сокращение бюджетов правоохранительных органов. Перед полицией, особенно на низовом уровне, во весь роста встала проблема сохранения высокой эффективности работы при снижении уровня ассигнований. Хорошо известно, что профилактика и предотвращение преступлений в подавляющем большинстве случаев эффективнее и дешевле, чем их расследование. Соответственно полиция с большей охотой занимается пресечением деятельности преступников на стадии подготовки правонарушения. При этом судебная система охотнее имеет дело с судебными спорами относительно уже совершенных преступлений. В подавляющем большинстве стран отсутствуют правовые нормы, связанные с серьезным наказанием за