В статье предпринята попытка оценить возможности влияния отдельных цифровых технологий на методы и методики судебных экспертиз. Отмечается, что с учетом сложности оценки научной обоснованности, практической применимости и допустимости использования тех или иных технологий в судебных экспертизах высок риск искаженного восприятия и преувеличения возможностей инновационных технологий лицами и органами, назначающими экспертизы. Указанное требует обзорного рассмотрения отдельных актуальных решений, среди которых отмечаются 3D-технологии, беспилотные летательные аппараты, биометрические технологии и искусственный интеллект. В работе обозначены конкретные роды (виды) экспертиз, на развитие которых рассматриваемые технологии могут повлиять наиболее сильно. Обозначен ряд связанных с этим перспектив и проблем, возможности дальнейшего решения поднятых вопросов. Сквозь призму прогнозирования обсуждаются векторы развития судебно-экспертной деятельности с учетом внедрения новых технологий. Изложенное также может выступать в качестве ориентирующей информации для правоприменителя в процессе осмысления тенденций развития судебной экспертизы.
СУДЕБНАЯ ЭКСПЕРТИЗА, СУДЕБНО-ЭКСПЕРТНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ИНФОРМАЦИЯ ПРОГНОСТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА, ПРОГНОЗ, РОДЫ И ВИДЫ СУДЕБНЫХ ЭКСПЕРТИЗ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ, МЕТОДЫ СУДЕБНЫХ ЭКСПЕРТИЗ
1. Россинская Е. Р. Гносеологические и деятельностные экспертные ошибки при использовании в производстве судебных экспертиз современных технологий // Вестник Московского университета МВД России. 2015. № 3. С. 18-22.
2. Полякова А. В. Формирование и развитие 3D-технологий в судебно-экспертной деятельности: методологические и организационные аспекты: дис.. канд. юрид. наук. Уфа, 2023. 244 с.
3. Carew R. M., Errickson D. An overview of 3D printing in forensic science: the tangible third-dimension // Journal of Forensic Sciences. Vol. 65, Issue 5. 2020. Sept. P. 1754.
4. Jani G., Johnson A., Marques J., Franco A. Three-dimensional (3D) printing in forensic science - an emerging technology in India // Annals of 3D Printed Medicine. 2021. March. Vol. 1. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666964121000011 (date of access: 29.05.2024).
5. 3D forensic science: a new field integrating 3D imaging and 3D printing in crime reconstruction / R. M. Carew [et al.] // Forensic Sci.Int. Synergy. 2021. Vol. 3. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589871X21000759?via%3Dihub (date of access: 29.05.2024).
6. Толстолуцкий В. Ю., Маличенко В. В. 3D-моделирование как способ невербального представления результатов транспортно-технологических экспертиз // Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы: сб. докл. науч.-практ. конф. с междунар. участием (Нижний Новгород, 22-23 мая 2024 г.). Нижний Новгород: ННГУ, 2024. С. 367-372.
7. Лепешкин Д. А., Шахтарин Е. А. Использование мобильных средств сканирования при осмотре места дорожно-транспортного происшествия // Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы: сб. докл. науч.-практ. конф. с междунар. участием (Нижний Новгород, 22-23 мая 2024 г.). Нижний Новгород: ННГУ, 2024. С. 213-219.
8. Майлис Н. П. Роль инновационных технологий в развитии цифровой трасологии // Теория и практика судебной экспертизы. 2022. Т. 17, № 2. С. 18-22.
9. Недобитков А. И. Цифровая транспортная трасология на основе Agisoft metashape и беспилотного летательного аппарата // Вестник СибАДИ. 2022. Т. 19, № 6 (88). С. 890-899.
10. Мусина Г. А., Ожигин Д. С., Ожигина С. Б. Экологический мониторинг на основе снимков, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2019. № 2. С. 196-204.
11. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based Forest Fire Detection and monitoring for reducing false alarms in forest-fires / S. Sudhakar, V. Vijayakumar, C. Sathiya Kumar [et al.] // Computer Communications. 2020. Jan. Vol. 149. DOI:https://doi.org/10.1016/j.comcom.2019.10.007
12. Рассолов И. М., Чубукова С. Г., Микурова И. В. Биометрия в контексте персональных данных и генетической информации: правовые проблемы // Lex Russica. 2019. № 1 (146). С. 108-118.
13. Сабанов А. Г., Смолина С. Г. Сравнительный анализ методов биометрической идентификации личности // Труды ИСА РАН. 2016. Т. 66, № 3. С. 11-20.
14. Хазиев Ш. Н. Криминалистические и судебно-экспертные основы современных биометрических технологий // Теория и практика судебной экспертизы. 2023. Т. 18, № 1. С. 16-21.
15. Зинин А. М. Идентификация человека по признакам внешности и методы биометрии // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина (МГЮА). 2022. № 2 (90). С. 58-66.
16. Бахтеев Д. В. Большие данные и искусственный интеллект в следственной и экспертной деятельности // Актуальные проблемы криминалистики и судебной экспертизы: материалы междунар. науч.-практ. конф. Иркутск: Вост.-Сиб. ин-т МВД России, 2019. С. 104-107.
17. Купин А. Ф., Коваленко А. С. К вопросу о возможностях применения систем искусственного интеллекта при криминалистическом исследовании документов и их реквизитов // Теория и практика судебной экспертизы. 2023. Т. 18, № 4. С. 28-35.
18. Бессонов А. А. Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений: монография. Москва: Проспект, 2021. 816 с.
19. Бахтеев Д. В. Концептуальные основы теории криминалистического мышления и использования систем искусственного интеллекта в расследовании преступлений: дис.. д-ра юрид. наук. Екатеринбург, 2022. 504 с.
20. Machine learning for signature verification / S. N. Srihari, H. Srinivasan, S. Chen, M. J. Beal // Machine Learning in Document Analysis and Recognition / eds. S. Marinai, H. Fujisawa. Berlin; Heidelberg: Springer, 2008. (Studies in computational intelligence. Vol. 90). P. 387-408.
