Работы автора

В статье с позиций теории цифровизации судебно-экспертной деятельности как частной теории судебной экспертологии рассматриваются перспективы внедрения нейронных сетей в судебную экспертизу и возникающие при этом актуальные проблемы. Автор отмечает изменения в методологии и технологиях разработки экспертных методик в связи с внедрением алгоритмов искусственного интеллекта - нейронных сетей. Обозначены сферы применения нейронных сетей для решения разнообразных задач науки и практической деятельности. На конкретных примерах продемонстрированы возможности использования алгоритмов контролируемого обучения нейросетей в судебно-экспертной практике. Дан подробный анализ причин, по которым использование нейронных сетей в судебной экспертизе может привести к ошибочным заключениям. Особое внимание уделено галлюцинациям нейронных сетей глубокого обучения на больших языковых моделях. Существует опасность, что эксперт, всецело полагаясь на нейросеть, может сделать неправильный вывод, поскольку самообучаемые генеративные нейросети не дают объяснения, почему приняли то или иное решение. Для разработки методик решения типичных экспертных задач на основе нейросетей предлагается создание баз данных (Dataset) для анализа и машинного обучения по различным объектам судебной экспертизы. Для хранения Dataset необходимо организовать репозитории, которые могут содержать наборы данных по родам (видам) судебных экспертиз. Dataset и репозитории обеспечат контроль качества данных и верификацию моделей. В статье обоснована необходимость новых компетенций специалиста Data Scientist, который формирует инструменты для решения судебно-экспертных задач при внедрении нейросетей и других алгоритмов искусственного интеллекта в судебную экспертологию, а также работающего с ним в контакте инженера по машинному обучению.