Работы автора

Введение. В статье обращается внимание на важность и перспективы использования искусственного интеллекта (далее - ИИ) в предиктивной аналитике в контексте уголовного правосудия. Это обусловлено значительным развитием технологий ИИ и машинного обучения, что находит применение во множестве сфер, включая уголовное судопроизводство.

Авторы подробно излагают теоретические и практические аспекты предиктивной аналитики, которая позволяет на основе статистических данных и алгоритмов машинного обучения прогнозировать будущие события. Отдельное внимание уделяется различию между ИИ и предиктивной аналитикой. Освещаются вопросы эффективности применения предиктивной аналитики в уголовном правосудии, включая оптимизацию предварительного расследования, улучшение уголовного преследования и прогнозирование результатов рассмотрения уголовных дел.

Методы. Основу методологии исследования составляют диалектический материализм, применяемые общенаучные (системно-структурный и формально-логический, индуктивный и дедуктивный, анализ и синтез) и специальные (формально-юридический, сравнительно-правовой) методы.

Результаты. Авторами делается вывод, что ИИ охватывает более широкий спектр задач, требующих человеческого интеллекта, в то время как предиктивная аналитика концентрируется на создании предсказаний. Описываются передовые технологии, которые уже активно используются в различных странах и позволяют улучшать и оптимизировать распределение ресурсов правоохранительных и судебных органов.

Рассматривается перспектива интеграции технологий виртуальной и расширенной реальности в уголовное правосудие, что может радикально изменить подходы к предиктивной аналитике и уголовному процессу в целом, обогащая визуализацию и интерактивное взаимодействие между участниками правоотношений.