Штучний інтелект як інструмент оперативно-розшукової діяльності: правові та етичні виклики застосування предикативного аналізу злочинності
DOI:
https://doi.org/10.24144/2307-3322.2025.92.4.63Ключові слова:
штучний інтелект, оперативно-розшукова діяльність, предикативний аналіз злочинності, етичні ризики, правове регулювання, цифрова трансформація безпекиАнотація
У статті здійснено комплексне дослідження правових та етичних аспектів використання технологій штучного інтелекту (ШІ) у сфері оперативно-розшукової діяльності (ОРД) правоохоронних органів України. Наголошено, що трансформація безпекового середовища, спричинена повномасштабною агресією Російської Федерації, зумовлює необхідність переосмислення традиційних підходів до організації ОРД та впровадження інноваційних аналітичних інструментів. Підкреслено, що в умовах воєнного стану та зростання гібридних загроз ключового значення набувають системи предикативного аналізу злочинності, здатні підвищити ефективність виявлення, прогнозування та запобігання криміногенним ризикам.
У роботі проаналізовано міжнародний досвід упровадження технологій ШІ у правоохоронну діяльність, зокрема функціонування систем PredPol, COMPAS, POL-INTEL, EUROPOL Innovation Lab, які демонструють можливість інтеграції алгоритмів машинного навчання у процеси збору, обробки та інтерпретації даних про злочинність. Окрему увагу приділено українському правовому полю, що поки не враховує потенціалу алгоритмічних технологій у сфері ОРД: чинний Закон України «Про оперативно-розшукову діяльність» не містить положень щодо автоматизованого аналізу інформації, тоді як проєкт Закону «Про штучний інтелект» (№ 11014 від 2023 р.) та Концепція розвитку ШІ в Україні до 2030 року лише формують нормативне підґрунтя майбутнього регулювання.
Зроблено висновок, що використання систем штучного інтелекту в оперативно-розшуковій діяльності потребує комплексного врегулювання з урахуванням принципів законності, пропорційності та захисту прав людини. Автор наголошує на необхідності створення чітких стандартів прозорості алгоритмів, запровадження процедур зовнішнього контролю, а також етичних кодексів використання даних. Визначено перспективні напрями удосконалення правового забезпечення та рекомендації щодо інтеграції інтелектуальних систем у практику підрозділів сектору безпеки України.
Посилання
Закон України «Про оперативно-розшукову діяльність» від 05.05.1992 № 2225-XII. URL: zakon.rada.gov.ua/laws/show/2225-12.
Проєкт Закону України «Про штучний інтелект» № 11014 від 2023 р. URL: w1.c1.rada.gov.ua/pls/zweb2/webproc4_1?pf3511=75745.
Концепція розвитку штучного інтелекту в Україні до 2030 року. Міністерство цифрової трансформації України. Київ, 2022. URL: diia.gov.ua/news/mintsifra-rozrobila-koncepciyu-rozvitku-shtuchnogo-intelektu-v-ukraini.
Стратегія розвитку цифрової трансформації сектору безпеки і оборони України. Київ, 2022. URL: mindigital.gov.ua.
European Union Agency for Law Enforcement Training (CEPOL). Predictive Policing in Europe. 2021. URL: cepol.europa.eu/education-training/predictive-policing-europe.
Perry W. L., McInnis B., Price C. C., Smith S. C., Hollywood J. S. Predictive Policing: The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations. RAND Corporation, 2013. URL: rand.org/pubs/research_reports/RR233.html.
Angwin J., Larson J., Mattu S., Kirchner L. Machine Bias: Risk Assessment Algorithms in Criminal Justice. ProPublica, 2016. URL: propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.
EUROPOL Innovation Lab. Annual Report on Predictive Analytics. The Hague, 2021. URL: europol.europa.eu/media-press/newsroom/news/europol-innovation-lab-annual-report-2021.
POL-INTEL Project: Predictive Policing in Poland. Warsaw University, 2020. URL: pol-intel.uw.edu.pl/en/publications.
United Nations Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI). Artificial Intelligence and Robotics for Law Enforcement. Turin, 2022. URL: unicri.it/publications/artificial-intelligence-and-robotics-law-enforcement.
O’Neil C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing, 2016. URL: penguinrandomhouse.com/books/251516/weapons-of-math-destruction-by-cathy-oneil/.
Garvie C., Bedoya A., Frankle J. The Perpetual Line-Up: Unregulated Police Face Recognition in America. Georgetown Law, 2016. URL: csprivacy.georgetown.edu/reports/the-perpetual-line-up.
Smith J. Predictive Policing and Ethics: Balancing Innovation and Rights. Journal of Law and Cybersecurity. 2021. Vol. 7, № 2. P. 55–72. DOI: https://doi.org/10.37285/jlc.2021.7(2).5.
Richardson R., Schultz J., Crawford K. Dirty Data, Bad Predictions: How Civil Rights Violations Impact Police Data. New York University, 2019. URL: ainowinstitute.org/dirty-data-bad-predictions.html.
United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC). AI in Criminal Justice: Legal and Ethical Challenges. Vienna, 2021. URL: unodc.org/unodc/en/scientists/ai-in-criminal-justice.html.
Cukier K., Mayer-Schönberger V. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt, 2013. URL: hmhbooks.com/shop/books/big-data/9780544227750.
European Commission. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Brussels, 2019. URL: ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation/guidelines.
Туз О.С., Тищук В.В. Сутність оперативно-розшукової діяльності. Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія: Право. 2025. Вип. 87, ч. 4. С. 146–151. DOI: 10.24144/2307-3322.2025.87.4.22.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 О. С. Туз, С. А. Басалик

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.