Digital Technologies in the Analysis of the State of Crime in the Prosecutor's Office

Full Text

Преступность как негативное явление всегда составляла и составляет серьезную и заметную угрозу правам и свободам граждан, а также интересам общества и государства, охраняемым законодательно. Как писал авторитетнейший криминолог И.И. Карпец, столетие со дня рождения которого отмечается в 2021 г., «преступность — явление вечное, присущее любой формации и вплетенное в живую ткань общественного организма» [1, с. 7].

О значении анализа преступности неоднократно писала и доктор юридических наук, профессор, заслуженный юрист РСФСР А.И. Долгова, подчеркивая его единство познания и оценки [2, с. 88], рассматривая информационно-аналитическое обеспечение деятельности по борьбе с преступностью как исходный, необходимый его элемент¹.

Поэтому вопросы качественного, своевременного и достоверного анализа состояния преступности, на наш взгляд, относятся к категории вечнозеленых и представляют как научный, так и выраженный практический интерес. Анализ состояния преступности выполняют в той или иной мере все правоохранительные органы, в пределах своей компетенции¹, однако особое место среди них занимает прокуратура.

В соответствии с п. 2 ст. 4 Закона о прокуратуре², именно прокуроры регулярно информируют органы государственной власти, как федеральные, так и субъектов Российской Федерации, а также органы местного самоуправления и население о состоянии законности, в структуре которой данные о преступности составляют ключевую позицию. Возглавляя систему органов прокуратуры, Генеральный прокурор регулярно информирует палаты Федерального Собрания и Президента России о состоянии законности и правопорядка в стране и о проделанной работе по их укреплению, ежегодно представляя сводный доклад, содержащий также глубокий комплексный анализ преступности. С 2020 г. такая обязанность приобрела конституционный статус³. Анализируя преступность, прокуроры тем самым непосредственно участвуют в профилактике правонарушений [3].

Вместе с тем о проблемах в аналитической (или информационно-аналитической) деятельности прокуроров регулярно указывается в ведомственных организационно-распорядительных документах, информационных письмах, обзорах. На местах, в основном в районном звене, в работе прокуроров нередко еще используются архаичные технологии сбора и анализа информации, не позволяющие достоверно установить и дифференцировать факторы, детерминирующие динамику преступности. Необходимость совершенствования аналитической составляющей подтверждается анкетированием слушателей, повышавших квалификацию в Университете прокуратуры Российской Федерации и представляющих различные звенья системы прокуратуры.

Конечно, долгосрочный криминологический анализ — дело совсем не простое. Сложно достоверно спрогнозировать состояние преступности, вероятностный характер которой зависит от множества детерминирующих факторов. Основанный на логике, такой анализ позволяет получить некоторую новую информацию из уже имеющейся, выявив содержащиеся в ней скрытые знания, уменьшив тем самым уровень неопределенности при выборе вариантов различных возможных мер по противодействию преступности. Для этого следует учитывать огромные массивы информации, а также события, вероятность наступления которых определяется на основе социально-экономических трендов, планируемых уголовно-политических реформ. При этом констатируется, что темпы развития технологий, создания, обработки и распространения информации значительно превысили возможности большинства людей в освоении и применении знаний.⁴

О сложности аналитической задачи долгосрочного прогноза преступности упоминал известный криминолог профессор Иншаков С.И. [4, с. 11–12]. Ярким примером может служить прогноз состояния преступности, сделанный в 2009 г., согласно которому к 2020–2025 гг. ожидалось, что уровень зарегистрированной преступности будет составлять не менее 4 млн преступлений [4, с. 15]. Согласно же данным статистики МВД России, в 2020 г. уровень преступности несколько снизился (-1 %)⁵. За год в стране совершено 2044,2 тыс. преступлений, т.е. в 2 раза меньше прогноза. Однако краткосрочные и среднесрочные прогнозы, тем более дифференцированные на позитивный, нейтральный и негативный варианты, носят более вероятностный характер. Так, позитивно-нейтральные варианты прогноза состояния преступности на 2020 г., выполненные в Университете прокуратуры Российской Федерации на основе анализа преступности и выявления ее тенденций за 2017–2019 гг. [5, с. 26], практически полностью совпали с данными статистики.

Следует отметить, что согласно приказу Генерального прокурора Российской Федерации от 16.01.2012 № 7 «Об организации работы органов прокуратуры Российской Федерации по противодействию преступности», анализ преступности — прямая обязанность прокуроров, которая при этом занимает заметную часть рабочего времени. Учитывая, что такой анализ — это еще и одно из главных направлений информационно-аналитической деятельности, то издание приказа Генерального прокурора Российской Федерации от 16.07.2020 № 380 о ее совершенствовании также четко демонстрирует ее приоритетность⁶. Этот документ, по существу, обновляет задачи прокуроров в ежедневной, порой рутинной, но при этом весьма многогранной информационно-аналитической деятельности прокурора [6, с. 14], заключающейся в основном в анализе преступности и ее причин.

Между тем существенно оптимизировать процесс выявления факторов, детерминирующих преступность, реализовать переход к качественному предикативному, прогнозному анализу преступности позволяет внедрение цифровых технологий. Кардинально новые возможности анализа преступности дает Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года⁷ (далее — прогноз), которым с учетом насущной потребности в обработке сверхбольших данных предусмотрено не только унифицированное межведомственное взаимодействие, но и внедрение в том числе когнитивных технологий моделирования человеческого интеллекта, облачных баз данных и информационных инфраструктур, сетевых персональных компьютеров и мобильных устройств. Прогнозом предусмотрено расширение использования предсказательного суперкомпьютерного моделирования, обеспечение повсеместного высокоскоростного доступа к сетевой инфраструктуре. Как мы видим, уже сейчас успешно применяются цифровые технологии самообучаемых нейросетей, позволяющие распознавать изображения с камер видеонаблюдения, установленных в общественных местах, и идентифицировать нарушителей, силами общественного порядка используются беспилотные воздушные средства (дроны), а с массовым распространением прорывных квантовых технологий их эффективность, широта и массовость применения многократно умножится.

С учетом объема интересующей прокурора информации и необходимости обеспечения его данными для повседневной деятельности, становится все более актуальным вопрос цифровой трансформации органов прокуратуры, включая расширение системы информационных ресурсов за счет банков данных и информационных массивов государственных органов власти, в том числе правоохранительных и контролирующих органов, а также органов местного самоуправления [7, с. 38].

Внедрение высокотехнологичного надзора и аналитики является целью Концепции цифровой трансформации органов и организаций прокуратуры Российской Федерации до 2025 года, утвержденной приказом Генерального прокурора Российской Федерации от 14.09.2017 № 627.

Внедрение «цифры» в деятельность прокуратуры ведется организовано. Расширение апробированного в рамках ГАС «Правовая статистика» пилотного проекта модуля «Учет работы прокуроров» (УРП) в ближайшей перспективе позволит решить актуальные вопросы снижения трудозатрат в процессе сбора и обработки статистической информации, повышения ее прозрачности и достоверности, качества аналитической работы. Отражаемые в режиме реального времени отчетные показатели рассчитываются программой с помощью «конструктора отчетов». По запросу прокурорского работника формируется выборка статистических таблиц, например в динамике за произвольный интересующий прокурора период, по территориальным (специализированным) прокуратурам.

Вместе с тем до настоящего времени сохраняются естественные в переходный период определенные проблемы с внедрением цифровых технологий: некоторый дефицит подключения рабочих станций прокуроров к распространенным современным информационным системам, например межведомственного электронного взаимодействия, особенно необходимым для выявления детерминант преступности; неединичные факты нестабильной работы единой защищенной сети передачи данных, особенно в отдаленных прокуратурах районного звена; проблемы избыточно сложного алгоритма ввода показателей, длительное открытие информационных ресурсов (зависание, сбои загрузки сведений), а также потребность обучения навыкам использования программ, применимых для интеллектуального анализа преступности.

Уже отмечалось, что создание нового специального программного обеспечения и внедрение уже имеющихся продуктов современных цифровых технологий являются неотъемлемыми частями развития прокурорской системы и иных правоохранительных органов [8]. Наиболее перспективным направлением цифровых технологий в анализе преступности, по нашему мнению, выступает разработка и внедрение программ на базе искусственного интеллекта, способного оперативно обрабатывать большие объемы данных о преступности, представляющих собой структурированную и неструктурированную информацию, поступающую из большого количества различных, в том числе разрозненных или слабосвязанных, источников, в объемах, которые невозможно обработать вручную за разумное время.

Нельзя не отметить, что в органах государственной власти уже применяются современные аналитические программы, например: система оперативного управления «Эталон» с возможностью анализа больших объемов данных за счет их визуализации и настройки индивидуальных управленческих панелей в различных конфигурациях (Ситуационный центр, Контроль, Организация деятельности), ведется разработка информационной системы «Око государево» с возможностью использования онлайн спутниковой геокарты с разрешением в 1 метр⁸.

Думается, что прокурорам такой ресурс также необходим, как и возможность подключения к базе данных системы уличных камер видеонаблюдения, в том числе в режиме реального времени, как в рамках информационно-аналитической деятельности, так и ходе иной функциональной деятельности. Поэтому предусмотренное проектом цифровизации прокуратуры создание интерактивной геокарты преступности Российской Федерации с возможностью локализации преступлений и правонарушений, определения параметров формирования их очагов также значительно повысит качество анализа преступности.

Нашими коллегами уже используются возможности размещенной на сайте Росреестра публичной кадастровой карты для выявления фактов незаконного предоставления земельных участков. Представляется актуальной идея о разработке ведомственных аналитических программ, которыми можно будет управлять голосовыми командами, так называемых электронных помощников прокурора (электронных ассистентов), наподобие «Яндекс.Алисы». Как мы надеемся, они будут со временем способны проанализировать в режиме реального времени обширные объемы статистической, оперативной и иной информации, формулировать соответствующие выводы и предложения, а также формировать предпроекты актов прокурорского реагирования по вербальному заданию прокурора-человека [9, с. 44].

Вместе с тем ложкой дегтя в этих оптимистичных прогнозах может стать то, что для массового применения программ-помощников, базирующихся на возможностях искусственного интеллекта (ИИ), в работе прокурора может потребоваться значительно больше времени, чем предполагается. Так, по данным одной из публикаций во Всероссийском криминологическом журнале, в США в 2013–2016 гг. имелся опыт внедрения межведомственной экспериментальной программы «Искусственный интеллект в расследовании и ОРД при совершении уголовных преступлений», цель которой заключалась в освобождении полицейских от рутинной работы, связанной с заполнением объемной документации по делу. Вместо этого полицейские диктовали все необходимое электронному помощнику, после чего программа сама формировала стандартные отчеты и создавала базы данных. Однако из-за неудовлетворительных результатов (программа Watson не справилась с оценкой качества отчетов, а исключение интерактивности при составлении отчетов привело к существенному ухудшению их качества) программа была закрыта [10].

В развитых западных странах уже около 15 лет применяются программные информационно-аналитические системы прогнозирования преступности (CRUSH, PrePol, Precrime, Precobs) и геоинформационные цифровые карты преступности [9; 11; 12; 13]. Так, одноименная компания — разработчик PrePol пять лет лидировала на рынке в области прогнозирования преступности (данные на начало 2020 г.) и была в списке номинантов престижного рейтинга признания инновационных технологических компаний, оказывающих существенное влияние на деятельность правительства «GovTech100», авторитетного издания «Government Technology magazine» (США). Подобное программное обеспечение опирается на данные, начиная от отчетов о преступлениях и жертвах до арестов и истории взаимодействия отдельных лиц с полицией. Искусственный интеллект не только анализирует преступность, но и на основе обработки этих больших данных генерирует прогнозы о том, где и когда могут произойти конкретные виды преступлений, а в некоторых случаях и о том, кто может нарушить закон.

Однако усилившаяся в период пандемии критика гражданских активистов и защитников прав цветных граждан из числа приверженцев зародившегося в США глобального политического и социального движения Black lives matter, полагающих, что машинные алгоритмы таких предсказательных программ приводят к расовой предвзятости (программа предлагала маршруты полицейского патрулирования в основном в местах компактного проживания небелого населения), привела к запрету на их использование. Так, после десяти лет использования власти Сан-Франциско, Окленда и нескольких других городов наложили вето на использование полицией программы распознавания лиц, а с июня 2020 г. городской совет города Санта-Крус штата Калифорния, ранее способствовавший развитию программы прогнозирования преступности, в июне 2020 г. одобрил запрет на ее использование, создав первый подобный прецедент. Впредь их применение будет возможно только после явного одобрения городского совета, при условии, что применяемые технологии и данные научно обоснованы рецензируемыми исследованиями, защищают и надежно охраняют гражданские права и свободы всех людей и не формируют расовую предвзятость [14].

Тем не менее процесс цифровизации анализа преступности уже вряд ли обратим и набирает силу также на постсоветском пространстве. Так, в Казахстане с 2018 г. внедрены аналогичные цифровые информационно-аналитические системы, в том числе оказывающие реальную помощь прокурорам. Показатели преступности постоянно и в интерактивном режиме анализируются искусственным интеллектом в сравнении с более чем 30 макроэкономическими факторами (уровнем безработицы, динамикой потребительской активности, состоянием банковских активов населения, иными социально-экономическими показателями). На основе такого программного анализа методом корреляции выявляются факторы, наиболее влияющие на состояние преступности.

Таким образом, представляется необходимым не только активизировать уже реализуемые системные решения по цифровизации отечественной прокуратуры, но и расширить спектр задач, решаемых в процессе их реализации, за счет усиления информационно-аналитических возможностей (интерактивных и спутниковых геокарт, камер видеонаблюдения, использования программного анализа, полноценного доступа к базам данных иных государственных органов в режиме онлайн и т.п.).

На основе выявленных, в том числе программными способами нарушений процессуальных сроков по уголовным делам и материалам проверок, а также сверок различных баз данных самообучаемые программы, действующие по принципу нейросетей, смогут выдавать готовые предпроекты актов прокурорского реагирования по простым ситуациям, требующим оформительского решения.

Как нам вполне обоснованно представляется, при желании этот вопрос может быть решен уже в ближайшие годы. Примером может служить ПАО Сбербанк, где уже с 2017 г. внедряется программа, работающая на принципе «нейронных сетей», которая выискивает в базе данных должников с просроченными кредитами и самостоятельно готовит проекты исковых заявлений, причем лучше, чем 5 тыс. штатных юристов, которых она и заменила⁹.

Конечно, уповать только на цифровые технологии и мечтать, что всю работу по анализу преступности будут выполнять роботы или электронные помощники, было бы чересчур оптимистично. Представляется, что надлежащий анализ состояния преступности требует профессионального опыта, практики работы [15].

Кроме того, с развитием цифровых технологий растут и риски их использования в неправомерных целях [16].

Решение этих задач требует не только соответствующего материально-технического обеспечения, систем информационной безопасности, но и организации обучения прокуроров навыкам использования цифровых технологий в анализе преступности, в том числе ознакомление с передовым опытом коллег из других стран. Обучение прокуроров основам программирования и визуализации больших данных также было бы не лишним.

Можно предположить, что внедрение даже этих достаточно скромных по масштабам возможностей цифровой трансформации предложений, позволит поднять на качественно новый уровень достоверность состояния преступности, а значит состояние законности и правопорядка.

¹ Криминология: Учебник для вузов / Под общ. ред. д. ю. н., проф. А.И. Долговой. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Норма, 2005. С. 91.

² См.: Инструкция о деятельности органов внутренних дел по предупреждению преступлений, утв. приказом МВД России от 17.01.2006 № 19 (ред. от 28.11.2017) «О деятельности органов внутренних дел по предупреждению преступлений».

³ Федеральный закон от 17.01.1992 № 2202-1 (ред. от 06.02.2020) «О прокуратуре Российской Федерации».

⁴ Закон Российской Федерации о поправке к Конституции Российской Федерации от 14.03.2020 № 1-ФКЗ «О совершенствовании регулирования отдельных вопросов организации и функционирования публичной власти».

⁵ П. 16 Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы, утв. Указом Президента РФ от 09.05.2017 № 203.

⁶ Сайт МВД РФ: Статистика. URL: https://xn--b1aew.xn--p1ai/reports/item/22678184 (дата обращения: 10.02.2021).

⁷ Приказ Генерального прокурора Российской Федерации № 380 от 16.07.2020 «О совершенствовании информационно-аналитической деятельности органов прокуратуры Российской Федерации».

⁸ Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года подготовлен Минобрнауки России совместно с заинтересованными федеральными органами исполнительной власти и организациями в соответствии с п. 22 перечня документов стратегического планирования в Российской Федерации, подлежащих подготовке и утверждению в 2013–2015 годах (утвержден Президентом РФ 01.09.2013), и поручением Правительства Российской Федерации от 27.09.2013. Сайт Правительства РФ: URL: http://government.ru/news/9800/ (дата обращения: 02.02.2021).

⁹ Петров И. Погрефность // Российская Газета. Федеральный выпуск. 2017. № 7329(163). URL: https://rg.ru/2017/07/25/german-gref-svoej-lekciej-pered-studentami-vzorval-set.html (дата обращения: 10.09.2020).

About the authors

Eduard B. Khatov

Author for correspondence.
Email: khatov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4597-5728
SPIN-code: 4810-7917

professor, candidate of legal sciences, associate professor

References

Supplementary files