Правовые основы алгоритмизации управленческих процессов с применением элементов искусственного интеллекта в учреждениях ФСИН России

• ЦАРЬКОВА Евгения Геннадьевнакандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ФКУ НИИ ФСИН России, 0000-0002-5610-9895university69@mail.ru

В статье рассматриваются правовые аспекты, связанные с алгоритмизацией управленческих процессов в деятельности Федеральной службы исполнения наказаний (ФСИН России) с использованием элементов искусственного интеллекта (ИИ). Раскрываются предпосылки цифровой трансформации уголовно-исполнительной системы Российской Федерации (УИС) и специфика ее нормативного регулирования. Актуальность исследования обусловлена противоречием между высокой степенью формализации многих управленческих процедур в УИС и невозможностью полной автоматизации принятия юридически значимых решений, затрагивающих права и законные интересы осужденных, сотрудников и иных лиц, что предопределяет необходимость учета конституционных гарантий и принципов правового государства. Автором анализируются риски применения нейросетевых алгоритмов типа «черный ящик», которые не позволяют проследить логику преобразования документированной информации, имеющей правовой статус, и приводят к диссипации (размыванию) такого статуса, а также отмечается опасность подмены профессионального усмотрения должностного лица непрозрачными техническими решениями. На основе методологии, разработанной в отечественной науке информационного права, обосновывается необходимость перехода от полностью автоматизированных систем к интерактивным (диалоговым) экспертным системам, в которых ИИ выполняет вспомогательную, консультативную функцию, а окончательное решение остается прерогативой уполномоченного субъекта. Предлагается авторская модель «кусочно-разрывных» алгоритмов с пошаговым контролем правового статуса обрабатываемой информации уполномоченным должностным лицом ФСИН России, предусматривающая фиксацию ключевых этапов обработки данных, возможность их последующей проверки и оспаривания, а также нормативное закрепление статуса промежуточных результатов. Формулируются принципы правовой алгоритмизации для учреждений и органов УИС (включая законность, прозрачность, верифицируемость, приоритет прав человека, недопустимость произвольного вмешательства в сферу частной жизни), а также конкретные предложения по внесению изменений в ведомственные нормативные акты с целью закрепления правового статуса промежуточных результатов обработки информации, разграничения ответственности оператора и разработчика программного обеспечения и установления требований к документированию алгоритмов. Выводы статьи могут быть использованы в нормотворческой деятельности ФСИН России, при разработке ведомственных систем поддержки принятия управленческих решений с элементами искусственного интеллекта, а также в учебном процессе при подготовке специалистов в области права и информационных технологий для нужд уголовно-исполнительной системы Российской Федерации.

Ключевые слова: искусственный интеллект, алгоритмизация управленческих процессов, уголовно-исполнительная система Российской Федерации, интерактивные экспертные системы, «кусочно-разрывные» алгоритмы, правовой статус информации, системы поддержки принятия решений, цифровая трансформация, правовые принципы алгоритмизации

.

Введение

В условиях цифровой трансформации государственного управления внедрение элементов искусственного интеллекта (ИИ) в управленческие процессы учреждений Федеральной службы исполнения наказаний (ФСИН России) приобретает особую актуальность. Вместе с тем, несмотря на высокую степень формализации процедур документооборота, специальных учетов осужденных, дисциплинарной практики и материально-бытового обеспечения в уголовно-исполнительной системе Российской Федерации (УИС) отсутствует возможностью сквозной автоматизации решений, затрагивающих правовой статус осужденных, сотрудников и третьих лиц [1, с.64]. Во многом данная проблема состоит в необходимости определения правовой формы алгоритмов, обеспечивающей юридическую значимость промежуточных и итоговых результатов управленческой деятельности.

Процессы управления в учреждениях ФСИН России требуют разграничения полностью автоматизированных алгоритмов, реализуемых без участия человека и чреватых рисками для правового статуса, и интерактивных (диалоговых) алгоритмов, где искусственный интеллект выступает ассистирующим инструментом. Выбор второй модели обусловлен режимными требованиями, защитой персональных данных осужденных и их социальной уязвимостью. В пенитенциарной системе, где решения влияют на лишение свободы, человеческий контроль необходим для сохранения дискреционных полномочий должностных лиц [2, с.115]. Нейросетевые алгоритмы, работающие по принципу «черного ящика», неприменимы для обработки документированной информации с правовым статусом, поскольку не позволяют проследить логику преобразований. Попытки внедрения систем поддержки решений без фиксации промежуточных результатов в ведомственных актах игнорируют ответственность оператора и противоречат принципам континентального права [3, с.329].

Целью исследования является определение правовых основ алгоритмизации управленческих процессов ФСИН России, строящихся на принципах интерактивности, пошагового контроля правового статуса и сохранения дискреционных полномочий должностного лица. Материалы и методы Алгоритм в управленческой деятельности ФСИН России представляет формализованную последовательность действий, предписанную нормативными актами [4, с.198; 5, с.153]. Можно выделить алгоритмы, выполняемые должностными лицами вручную, автоматизированные с частичным участием человека и полностью автоматические. Полная автоматизация несет сопутствующие риски в связи с невозможностью перераспределения персональной ответственности в деятельности ФСИН России, где алгоритмы учета и дисциплины требуют человеческого верифицирования [6, с.242].

Принцип «черного ящика» в работе нейросетей препятствует контролю логики обработки данных с правовым статусом. При этом прецедентная природа обучения таких систем, когда ИИ-алгоритм обучается на размеченных примерах, противоречит континентальной модели с ее нормативностью и запретом аналогии. Концепция «кусочно-разрывных» алгоритмов предполагает промежуточный контроль правового статуса уполномоченным оператором. Объектно-ориентированный подход (фреймы, инкапсуляция, наследование) структурирует управленческую информацию ФСИН России, включая возможность введения фреймов для режимных объектов, инкапсуляция для персональных данных и др. [7, с.51].

Результаты и обсуждение

Вышеизложенное приводит к необходимости выработки системы правовых принципов, обеспечивающих правовую устойчивость алгоритмизации управленческих процессов в учреждениях ФСИН России, с опорой на методологию интерактивных экспертных систем [8, с.48]. Ключевым в данной системе является принцип интерактивности, предполагающий, что элементы ИИ функционируют исключительно как ассистирующие инструменты, формирующие рекомендации или проекты документов, в то время как юридически значимое решение принимает уполномоченное должностное лицо (начальник отряда, учреждения, оперативного отдела).

Это в полной мере соответствует режимным требованиям охраняемых объектов УИС, где дискреционные полномочия сотрудников не подлежат полной автоматизации, что предотвращает риски произвольного применения мер поощрения или взыскания без человеческого усмотрения [9, с.134]. Интерактивный режим сохраняет субъектность оператора, исключая сценарии, когда «черный ящик» нейросети подменяет волю должностного лица. Далее, принцип пошагового контроля предписывает необходимость фиксации промежуточных результатов обработки данных на каждом этапе алгоритма с присвоением им временного правового статуса посредством электронных протоколов или журналов аудита. В контексте деятельности учреждений ФСИН России данное условие становится критичным в процессах учета осужденных, где исходные данные имеют фиксированный статус, а их трансформация требует верификации для предотвращения диссипации [10, с.262].

Принцип юридической ответственности оператора запрещает переложение ответственности на разработчика или владельца программы, закрепляя персональную вину должностного лица ФСИН России за итоговое решение. Данное условие отражает специфику деятельности пенитенциарного ведомства, где ошибки в алгоритмизированных процессах (например, неверный расчет срока лишения свободы) могут повлечь компенсации осужденным. Указанный принцип стимулирует оператора к активному контролю, интегрируя элементы объектно-ориентированного программирования (инкапсуляция данных осужденных в фреймах), и требует электронной подписи на каждом шаге для доказуемости.

Перечисленные принципы образуют правовую матрицу, адаптированную к континентальной системе, где нормативная определенность превалирует над прецедентным обучением ИИ. Для реализации предложенной модели необходимы целенаправленные изменения в ведомственной нормативной базе. Так, Инструкцию по делопроизводству в учреждениях и органах УИС целесообразно дополнить разделом «Электронные документы, созданные с использованием элементов искусственного интеллекта», определяющим правовой статус проектов, сгенерированных интерактивными системами, где подобные результаты получают статус «проекта с ассистирующим ИИ» до подписания оператором, с обязательной фиксацией протокола обработки. Указанная мера слу- жит устранению пробелов в учете промежуточных результатов при подготовке характеристик или отчетов об исполнении наказания.

Далее, Правила внутреннего распорядка исправительных учреждений требуют расширения путем добавления главы «Алгоритмизация управленческих процессов», регламентирующей порядок применения «кусочно-разрывных» алгоритмов в дисциплинарной практике, где на этапах сбора данных о нарушениях ИИ формирует аналитическую справку, но взыскание налагает только начальник учреждения после пошаговой верификации. Нормы должны включать шаблоны журналов аудита и пороги ответственности оператора.

Кроме того, необходимо разработать Типовое положение об интерактивной экспертной системе в учреждении ФСИН России, закрепляющее статус оператора как единственного субъекта юридической значимости, принципы, технические требования к системам и порядок апелляции осужденных по алгоритмизированным решениям. Положение должно предусматривать пилотное внедрение для тестирования рисков диссипации. Указанные изменения служат унификацию практик, а также минимизации судебных рисков и повышению эффективности управления.

Выводы

Предложенная модель правовых основ алгоритмизации управленческих процессов в деятельности ФСИН России гармонизирует цифровизацию с фундаментальными принципами уголовно-исполнительного права, устраняя риски «черного ящика» через интерактивный контроль [11, с.110; 12, с.37]. Адаптация «кусочно-разрывных» алгоритмов к специфике УИС, включая учета осужденных, дисциплинарные меры и др., сохраняет дискреционные полномочия должностных лиц, усиливая гарантии прав осужденных в условиях режимных ограничений. Реализация принципов и нормативных предложений служит реализации высокого потенциала ФСИН России в развитии правовой инфраструктуры ИИ, где технологии служат человеку, а не замещают его ответственность, способствуя стратегической цели цифровой трансформации пенитенциарного ведомства.

Список литературы

1. Шиняев К.А., Морозов А.С. Современные цифровые технологии в системе надзора следственных изоляторов уголовно-исполнительной системы Российской Федерации // Вестник Самарского юридического института. 2025, №4 (65). С. 62-66.
2. Денисенко О. И., Жаров И. С., Кадралеева Ж. А. Использование систем идентификации личности для обеспечения безопасности на режимных объектах уголовно‑исполнительной системы // Вестник Самарского юридического института ФСИН России. 2024, № 4. С. 113-119.
3. Пекарева В.В., Фроловская Ю.И. Искусственный интеллект в уголовно-исполнительной системе // Право и государство: теория и практика. 2024, № 10. С. 329-331.
4. Зорина Н.С. О факторах и профилактике компьютерной зависимости у подростков // Евразийский юридический журнал. 2021. № 8(159). С. 198-199.
5. Зорина Н.С. Информационная безопасность подростков в Интернете как средство предупреждения преступности среди несовершеннолетних // Закон и право. 2022, № 2. С. 152- 155.
6. Ковалев С.Д. Перспективы использования искусственного интеллекта в исправительных учреждениях ФСИН России // Аграрное и земельное право. 2025, № 1. С. 241-243.
7. Царькова Е.Г., Кочкина О.В. Применение искусственного интеллекта при обработке данных в научной и образовательной деятельности Федеральной службы исполнения наказаний // Ведомости уголовно-исполнительной системы. 2022, № 9(244). С. 51-59.
8. Минаев В.А., Бондарь К.М., Федорович В.Ю. Биометрия защиты объектов: возможности и перспективы // Информация и безопасность. 2025. Т. 28, № 1. С. 47-56.
9. Царькова Е.Г. К вопросу формирования обучающих датасетов для выявления источников распространения экстремистского контента в сети Интернет // Научно-технический вестник Поволжья. 2024, № 3. С. 134-136.
10. Пальянова Н.В. Использование искусственного интеллекта в сфере Legal Tech: современные возможности и перспективы // Социально-экономическое развитие и качество правовой среды: Труды VIII Моск. юрид. форума, XIX Междунар. науч.-прак. конф. Ч. 2. М.: МГЮА, 2021 С. 260-267.
11. Понкин И.В. Государственное управление и регуляторное пространство в сфере искусственного интеллекта // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). 2022, № 11 (99). С. 108-116.
12. Минбалеев А.В. Регулирование использования искусственного интеллекта в России // Информационное право. 2020, № 1. С. 36-39.

Скачать