人工智能和人体芯片植入在法医学鉴定中的应用：科学综述

封面

如何引用文章

全文:

详细

本文介绍在法医学霸鉴定中应用人工智能和人体芯片植入的一些方面，包括伦理和法律问题的解决。该文章中分析了哈萨克斯坦共和国和外国科学家的研究。作者指出，人工智能系统在现阶段的科技发展中已在法医精神病学中得到了最大程度的应用。

总体而言，在已发现的不足之处的背景下，缺乏关于人工智能和人类芯片植入在法医学鉴定中的协同作用的出版物，也缺乏在这一领域应用人工智能和人类芯片植入的法律和伦理方面的研究。为此，作者进行了SWOT分析。分析表明了，这些技术在效率和准确性方面有许多优势和机会。

根据对文献数据的研究以及人工智能和人体芯片植入在法医学鉴定中的实际应用，作者确定了法律和伦理方面的问题。它们与人工智能和人体芯片植入的协同作用有关。这些方面可大致分为几个相互重叠的关键领域：数据隐私和安全、知情同意、所有权和控制权（这是法律方面）。伦理方面包括自主权的尊重、隐私和合乎道德的数据处理、无伤害、知情同意。

作者简介

Mukhtar B. Sadykov

Academy of Law Enforcement Agencies Under the General Prosecutors Office of the Republic of Kazakhstan

编辑信件的主要联系方式.
Email: mukhtar.sadykov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1705-0157
SPIN 代码: 2224-4845
哈萨克斯坦, Koshy

Yernar N. Begaliyev

Academy of Law Enforcement Agencies Under the General Prosecutors Office of the Republic of Kazakhstan

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

Dr. Sci. (Legal), Professor

哈萨克斯坦, Koshy

Dmitry V. Bakhteev

Ural State Law University named after V.F. Yakovlev

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

Dr. Sci. (Legal), Associate Professor

俄罗斯联邦, Ekaterinburg

Assel N. Kaziyeva

Abai Kazakh National Pedagogical University

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

Cand. Sci. (Economic)

哈萨克斯坦, Almaty

Oleg B. Khussainov

Abai Kazakh National Pedagogical University

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

Cand. Sci. (Legal)

哈萨克斯坦, Almaty

参考

  1. Fang YT, 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;36(1):77-85. EDN: TOXTKZ doi: 10.12116/j.issn.1004-5619.2020.01.016
  2. Kokin AV. Forensic expertise in the era of the fourth industrial revolution (Industry 4.0). Theory Practice Forensic Science. 2021;16(2):29-36. EDN: MEMZCO doi: 10.30764/1819-2785-2021-2-29-36
  3. Piraianu AI, Fulga A, Musat CL, et al. Enhancing the evidence with algorithms: How artificial intelligence is transforming forensic medicine. Diagnostics. 2023;13(18):2992. doi: 10.3390/diagnostics13182992
  4. Thurzo A, Kosnáčová HS, Kurilová V, et al. Use of advanced artificial intelligence in forensic medicine, forensic anthropology and clinical anatomy. Healthcare (Basel). 2021;9(11):1545. EDN: RGJPVF doi: 10.3390/healthcare9111545
  5. Voevodkin DV, Rustemova GR, Begaliev EN, et al. Identifying fake conclusions of forensic medical examinations using an artificial intelligence technology based on the experience in the Republic of Kazakhstan: A review. Russ J Forensic Med. 2023;9(3):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;11:220. doi: 10.3389/fpsyg.2020.00220
  8. Linthicum KP, Schafer KM, Ribeiro JD. Machine learning in suicide science: Applications and ethics. Behav Sci Law. 2019;37(3):214-222. doi: 10.1002/bsl.2392
  9. Pigliucci M. The end of theory in science? EMBO Rep. 2009;10(6):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;21:629-640. doi: 10.1007/s10044-018-0694-3
  11. Tursunov AB, Galitsky FA, Begaliev EN, et al. Forensic and forensic aspects of childhood traumatism as a result of domestic injuries and traffic accidents: A review. Russ J Forensic Med. 2023;9(3):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;98:93-99. 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;170:1003-1010. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.094
  15. Orakbayev AB, Kurmangali ZhK, Begaliyev YeN, et al. On the issue of using the results of a virtual autopsy in criminal investigation: A review. Russ J Forensic Med. 2023;9(2):183-192. EDN: OEERGD doi: 10.17816/fm774
  16. Barinov EH, Romanova OL, Sundukov DV, et al. A case of death in a sewer collector. Medical newsletter of Vyatka. 2023;(3):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;551:549-550. doi: 10.1038/nature.2017.23031
  18. Iqbal F, Debbabi M, Fung BC. 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. In book: 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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Implant used in N. system.

下载 (99KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Legal aspects related to the synergy of artificial intelligence and human chipping.

下载 (57KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Ethical aspects related to the synergy of artificial intelligence and human chipping.

下载 (82KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».