Применение искусственного интеллекта и чипирования человека в судебно-медицинской экспертизе: научный обзор

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье изложены некоторые аспекты применения искусственного интеллекта и чипирования человека в судебно-медицинской экспертизе, в том числе с урегулированием этических и правовых вопросов, на примере публикаций учёных Республики Казахстан и зарубежных государств. Отмечено, что системы искусственного интеллекта на данном этапе развития науки и техники наибольшее применение нашли в судебной психиатрии.

В целом на фоне выявленных недостатков отмечается отсутствие работ, затрагивающих тему синергии искусственного интеллекта и чипирования человека для использования в судебно-медицинской экспертизе, а также юридических и этических аспектов их применения в этой сфере, в связи с чем авторами выполнен SWOT-анализ, показавший наличие у данных технологий ряда преимуществ и возможностей с точки зрения эффективности и точности.

На основе изучения данных литературы и практического применения искусственного интеллекта и чипирования человека в судебно-медицинской экспертизе определены правовые и этические аспекты, связанные с синергией искусственного интеллекта и чипирования людей, которые условно можно разделить на несколько ключевых, перекликающихся между собой областей: конфиденциальность и безопасность данных, информированное согласие, владение и контроль ― для правовых и уважение автономии, конфиденциальность и этика обработки данных, отсутствие вреда, информированное согласие ― для этических аспектов.

Об авторах

Мухтар Бейбутович Садыков

Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан

Автор, ответственный за переписку.
Email: mukhtar.sadykov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1705-0157
SPIN-код: 2224-4845
Казахстан, Косшы

Ернар Нурланович Бегалиев

Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан

Email: ernar-begaliev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6659-8576
SPIN-код: 1929-3392

д-р юр. наук, профессор

Казахстан, Косшы

Дмитрий Валерьевич Бахтеев

Уральский государственный юридический университет имени В.Ф. Яковлева

Email: dmitry.bakhteev@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0869-601X
SPIN-код: 8301-7165

д-р юр. наук, доцент

Россия, Екатеринбург

Асель Негметовна Казиева

Казахский национальный педагогический университет имени Абая

Email: assel01@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7734-4667
SPIN-код: 6172-0214

канд. экон. наук

Казахстан, Алматы

Олег Баяхметович Хусаинов

Казахский национальный педагогический университет имени Абая

Email: oleg.khusainov.60@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4065-1652
SPIN-код: 8592-4410

канд. юр. наук

Казахстан, Алматы

Список литературы

  1. Fang Y.T., Lan Q., Xie T., et al. New opportunities and challenges for forensic medicine in the era of artificial intelligence technology // Fa Yi Xue Za Zhi. 2020. Vol. 36, N 1. P. 77-85. EDN: TOXTKZ doi: 10.12116/j.issn.1004-5619.2020.01.016
  2. Кокин А.В. Судебная экспертиза в эпоху четвертой индустриальной революции (Индустрии 4.0) // Теория и практика судебной экспертизы. 2021. Т. 16, № 2. С. 29-36. EDN: MEMZCO doi: 10.30764/1819-2785-2021-2-29-36
  3. Piraianu A.I., Fulga A., Musat C.L., et al. Enhancing the evidence with algorithms: How artificial intelligence is transforming forensic medicine // Diagnostics. 2023. Vol. 13, N 18. P. 2992. doi: 10.3390/diagnostics13182992
  4. Thurzo A., Kosnáčová H.S., Kurilová V., et al. Use of advanced artificial intelligence in forensic medicine, forensic anthropology and clinical anatomy // Healthcare (Basel). 2021. Vol. 9, N 11. P. 1545. EDN: RGJPVF doi: 10.3390/healthcare9111545
  5. Воеводкин Д.В., Рустемова Г.Р., Бегалиев Е.Н., и др. К вопросу выявления поддельных заключений судебно-медицинских экспертиз посредством применения технологии искусственного интеллекта по опыту Республики Казахстан: научный обзор // Судебная медицина. 2023. Т. 9, № 3. С. 287-298. EDN: EFNJIE doi: 10.17816/fm8270
  6. Lefèvre T. Artificial intelligence in forensic medicine. Living reference work entry. Springer International Publishing, 2021. P. 1-9.
  7. Tortora L., Meynen G., Bijlsma J., et al. Neuroprediction and A.I. in forensic psychiatry and criminal justice: A neurolaw perspective // Front Psychol. 2020. Vol. 11. P. 220. doi: 10.3389/fpsyg.2020.00220
  8. Linthicum K.P., Schafer K.M., Ribeiro J.D. Machine learning in suicide science: Applications and ethics // Behav Sci Law. 2019. Vol. 37, N 3. P. 214-222. doi: 10.1002/bsl.2392
  9. Pigliucci M. The end of theory in science? // EMBO Rep. 2009. Vol. 10, N 6. P. 534. doi: 10.1038/embor.2009.111
  10. Fernandes K, Cardoso JS, Astrup BS. A deep learning approach for the forensic evaluation of sexual assault // Pattern Anal Applic. 2018. Vol. 21. P. 629-640. doi: 10.1007/s10044-018-0694-3
  11. Турсунов А.Б., Галицкий Ф.А., Бегалиев Е.Н., и др. Криминалистические и судебно-экспертные аспекты детского травматизма в результате бытовых травм и дорожно-транспортных происшествий: научный обзор // Судебная медицина. 2023. Т. 9, № 3. С. 299-308. EDN: ORUBFH doi: 10.17816/fm12389
  12. Guez S., Laugier V., Saas C., Lefèvre T. L’IA, le légiste et le magistrat: Traitement médicolégal des violences interpersonnelles. In: Julia G., editor. Sciences et sens de l’intelligence artificielle, Thèmes et commentaires. Dalloz, 2020.
  13. Cantürk I., Özilmaz L. A computational approach to estimate postmortem interval using opacity development of eye for human subjects // Comput Biol Med. 2018. Vol. 98. P. 93-99. doi: 10.1016/j.compbiomed.2018.04.023
  14. Abugabah A., Nizamuddin N., Abuqabbeh A. A review of challenges and barriers implementing RFID technology in the Healthcare sector // Procedia Computer Science. 2020. Vol. 170. P. 1003-1010. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.094
  15. Оракбаев А.Б., Курмангали Ж.К., Бегалиев Е.Н., и др. К вопросу об использовании результатов виртуальной аутопсии (виртопсии) в ходе расследования преступлений: научный обзор // Судебная медицина. 2023. Т. 9, № 2. С. 183-192. EDN: OEERGD doi: 10.17816/fm774
  16. Баринов Е.Х., Романова О.Л., Сундуков Д.В., и др. Случай гибели в канализационном коллекторе // Вятский медицинский вестник. 2023. № 3. С. 98-101. EDN: KMYMKX doi: 10.24412/2220-7880-2023-3-98-101
  17. Reardon S. AI-controlled brain implants for mood disorders tested in people // Nature. 2017. Vol. 551. P. 549-550. doi: 10.1038/nature.2017.23031
  18. Iqbal F., Debbabi M., Fung B.C. Artificial intelligence and digital forensics. In: Machine learning for authorship attribution and cyber forensics. International Series on Computer Entertainment and Media Technology. Springer, Cham, 2020. P. 139-150.
  19. Gerke S., Minssen T., Cohen G. Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare // Artificial Intelligence in Healthcare. Academic Press, 2020. С. 295-336. doi: 10.1016/B978-0-12-818438-7.00012-5
  20. Rawling P. Deontology. Cambridge University Press, 2023. doi: 10.1017/9781108581196

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Имплантат, используемый в системе N.

Скачать (99KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Правовые аспекты, связанные с синергией искусственного интеллекта и чипирования людей.

Скачать (57KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Этические аспекты, связанные с синергией искусственного интеллекта и чипирования людей.

Скачать (82KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».