К вопросу определения субъекта совершения преступления с использованием искусственного интеллекта

• ШАГАПОВ Исаак Равильевичаспирант кафедры Криминалистики Института права ФГБОУ ВО «Уфимский Университет Науки и Технологий»isa.shagapow@gmail.com

В рамках настоящей научно-исследовательской работы авторами были рассмотрены вопросы определения субъекта уголовной ответственности при совершении преступлений с использованием искусственного интеллекта. Анализируется отечественная и зарубежная практика квалификации таких деяний, выявляется правовой вакуум в российском законодательстве. Рассматриваются модели субъектной ответственности: от разработчиков ИИ-систем до конечных пользователей. Исследуются сложности криминалистической идентификации виновных лиц, связанные с автономностью функционирования нейросетей и многоуровневой структурой технологической цепочки. Предлагаются конкретные изменения в уголовное законодательство и следственную практику, включая создание специализированных подразделений и введение новых составов преступлений, учитывающих специфику ИИ-технологий.

Ключевые слова: искусственный интеллект, субъект преступления, уголовная ответственность, криминалистическая идентификация, цифровые технологии, нейросетевые системы

Стремительное проникновение технологий искусственного интеллекта (далее – «ИИ») во все аспекты человеческого существования закономерно порождает беспрецедентные вопросы для уголовно-правовой науки. Отечественная правовая система адаптируется к трансформациям общественных отношений посредством своевременного изменения законодательного регулирования, однако, применительно к установлению признаков составов преступных деяний, реализованных при использовании ИИ-технологий, обнаруживается существенный правовой вакуум.

Н.Х. Халилов, М.М. Милованова отмечают, что процесс криминалистического отождествления выступает в качестве одного из ключевых и результативных инструментов для сбора и верификации доказательственной базы, а также другой информации, имеющей существенное значение для криминалистической практики [10]. Идентификация лица, несущего уголовную ответственность за противоправное деяние, осуществленное посредством использования ИИ, выступает в качестве одной из наиболее затруднительных задач криминалистической науки настоящего времени, предполагающей системный анализ для выявления субъекта ответственности в рамках технологической последовательности, включающей взаимодействие индивида и самообучающихся автоматизированных комплексов.

Актуальность определения субъектного состава и ужесточения санкций за криминальные действия, реализуемые с применением ИИ, подтверждается следственной практикой последних лет. Так, например, прецедент, зафиксированный в сентябре 2024 г., иллюстрирует применение возможностей ИИ в целях хищения крупной денежной суммы посредством подделки голосовых данных гражданина [14]. Следственные органы отметили высокую степень общественной опасности подобного механизма совершения противоправного деяния, однако, были вынуждены применить традиционную квалификацию по ст. 159 Уголовного кодекса Российской Федерации (далее – «УК РФ») вследствие отсутствия в законодательстве специализированных положений, касающихся технологической составляющей преступления.

В последние годы широкое распространение получили мошеннические операции, предусматривающие использование автоматизированных диалоговых систем на базе ИИ для массированной дистрибуции поддельных уведомлений от имени кредитных учреждений. С учетом изложенного, заслуживает внимания точка зрения Е.В.

Зотиной о том, что злонамеренное использование систем ИИ (нейротехнологических решений) обусловливает качественное изменение методов социальной инженерии в криминальной среде, придавая им характер широкомасштабного распространения с одновременной индивидуализацией воздействия на потенциальных жертв [3].

Подобная криминальная парадигма обуславливает возможность нанесения существенного имущественного вреда.

Разделяем мнение А.Г. Исаковой и А.В.

Осина относительно непрерывного совершенствования и эволюции криминалистической науки, что обусловливает необходимость создания новых технических средств криминалистического назначения, ориентированных на работу с цифровыми технологиями и информационными ресурсами [4].

Рассматривая аспект преступлений в сфере информационно-коммуникационных технологий (далее – «ИКТ»), к которым следует относить преступления, совершаемые с использованием ИИ, обратимся к отчету Министерства внутренних дел Российской Федерации (далее – «МВД России»), который акцентирует внимание на исключительной трудности выявления и расследования таких противоправных действий, а также на их значительной угрозе для общественной безопасности [15].

Согласно статистическим сведениям, предоставленным МВД России, на протяжении 2024 г. на территории Российской Федерации было официально зафиксировано 765,4 тыс. криминальных эпизодов, в которых использовались средства ИКТ, либо которые затрагивали область компьютерных данных, что демонстрирует прирост на 13,1% по сравнению с показателями предшествующего года. При анализе общей структуры зарегистрированной преступности наблюдается существенное увеличение доли категории правонарушений с 34,8% до 40%.

По утверждению Р.Р. Аббуда, традиционные международно-правовые нормы и существующие процедуры функционирования международных институтов оказываются недостаточно эффективным применительно к вопросам внедрения и использования ИИ [1].

Однако, международная практика демонстрирует понимание важности создания особых правовых механизмов, регламентирующих санкции за преступления, совершенные с использованием ИИ-технологий. Так, во французской юрисдикции начиная с 2023 г. произошло законодательное ужесточение мер наказания за противоправные действия, связанные с применением ИИ, включая создание поддельного контента методом «deepfake» (далее – «дипфейк») (в частности, ст. 226-8-1 Уголовного кодекса Франции) [16]. В американской правовой системе, хотя непосредственное нормативное закрепление отсутствует, Министерство юстиции США выпустило рекомендации для обвинителей относительно усиления карательных санкции по делам, где применялся ИИ, что обосновывается существенным повышением степени общественной опасности (DOJ guidelines, 2024) [17]. В китайской правовой системе с начала 2023 г. действует нормативный акт «О регулировании использования технологий глубокого синтеза» (Deep Synthesis Management Regulations, 2023), предусматривающий строгие ограничительные меры и уголовное преследование за незаконное создание дипфейков [18].

С позиции уголовно-правовой науки, ИИ представляет собой специфический инструментарий технического характера, потенциал которого позволяет существенно увеличить количество пострадавших лиц и масштабы нанесенного ущерба. Кроме того, функциональные характери- стики ИИ охватывают создание достоверных фальсифицированных изображений и звуковых записей (дипфейк), а также автоматизированные механизмы массового взаимодействия (программы-боты), что создает серьезные препятствия для их выявления правоохранительными структурами.

В.М. Лебедев устанавливает, что уровень общественной опасности определяется возможностью или реальным причинением вреда охраняемым правом благам и интересам [6]. Соглашаясь с В.М. Лебедевым, отметим, когда ИИ оказывается в распоряжении преступных элементов, эта вероятность возрастает в геометрической прогрессии, поскольку данная технология гарантирует значительную степень сокрытия личности нарушителя, быстроту исполнения противоправных действий и возможность воздействия на множество лиц в сжатые сроки.

Основная сложность определения субъекта преступления, совершенного с использованием ИИ состоит в несоответствии между классическим пониманием преступника как индивида, наделенного разумом и свободой выбора, способного отвечать перед законом, и современной реальностью, где ИИ-системы выполняют действия, представляющие угрозу общественным интересам, функционируя при этом с разной мерой независимости от управляющего их человека (оператора).

При установлении субъекта преступления следствию необходимо определить характер связи между действиями конкретного лица и противоправным результатом, произведенным ИИ-системой. В зависимости от степени автономности ИИ и характера участия человека, опираясь на правовую доктрину, возможно выделить несколько моделей субъектной ответственности: –прямое использование ИИ как инструмента преступления, в случае, когда лицо целенаправленно применяет систему для достижения криминальных целей [8]; –небрежность при разработке или внедрении ИИ-системы, приведшая к причинению вреда [9]; –недостаточный контроль за функционированием автономной системы со стороны ответственных лиц [11]; –умышленное программирование системы на совершение противоправных действий [5].

Обобщая представленные модели, криминалистическая идентификация ответственного лица предполагает проведение технического анализа программного кода, структуры системы и логов взаимодействий с целью установления природы противоправного исхода: являлся ли он преднамеренно внедренным разработчиком элементом, возник ли вследствие дефектов обучающего процесса модели, стал ли следствием противоправной эксплуатации правомерной системы конечным пользователем или проявился как непрогнозируемый результат самостоятельного совершенствования алгоритма.

К сожалению, российское уголовное законодательство, в настоящее время, не содержит составов преступлений, которые бы устанавливали ответственность для таких субъектов преступления (разработчиков, контролирующих лиц, специалистов по техническим испытаниям и других) в качестве специальных субъектов правонарушений [2, 13].

Актуальным вопросом представляются ситуации множественной ответственности, при которых в разработке и эксплуатации системы ИИ задействованы различные субъекты: создатели исходной модели, эксперты по адаптации системы для специфических применений, системные администраторы, обеспечивающие конфигурирование параметров, операторы, осуществляющие непосредственное взаимодействие с системой, а также правообладатели информационных массивов, применявшихся для тренировки модели.

Представляется целесообразным формирование комплексной методологии идентификации виновного лица посредством исследования электронных артефактов взаимодействия операторов с ИИ-системой, охватывающего регистрационные записи доступа, вводимые инструкции, конфигурационные установки и внесенные в алгоритмическую структуру изменения, что создаст возможность восстановления хронологии событий и фиксации критического момента, в который система получила направленность на реализацию криминального действия, либо когда субъект ответственности получил информацию об опасном характере функционирования системы, однако воздержался от применения превентивных мер. В процессе квалификации психологического компонента криминального деяния, требуется выявление информированности субъекта относительно функционального потенциала ИИ-системы осуществлять конкретные операции, осознания вероятных результатов применения технологического решения, а также волевой позиции в отношении использования ИИ-технологий для реализации незаконных намерений или принятия на себя рисков самостоятельного функционирования ИИ-системы в условиях недостаточного надзора.

Существенным аспектом криминалистического исследования выступает определение меры предсказуемости поведения ИИ-системы для различных категорий участников процесса, учи- тывая, что создатель технологии, располагающий специализированными техническими познаниями, может отвечать за исходы, которые оставались непредвидимыми для рядового пользователя, не обладающего профессиональной подготовкой в сфере алгоритмического обучения.

Отдельную проблематику составляют криминальные деяния, реализуемые посредством генеративных ИИ-систем, где идентификация правонарушителя усугубляется массовой доступностью идентичного технологического инструментария для неограниченного круга операторов, формирующих цифровой контент. Указанное обуславливает необходимость прецизионного разделения юридической ответственности между создателем ИИ-модели, обеспечившим функциональность широкого спектра применений, и индивидуальным оператором, сознательно эксплуатировавшим ИИ-технологию для генерации материалов противозаконного характера.

В настоящее время, ключевой особенностью определения субъектного состава совершения преступления, с использованием ИИ-технологий, выступает иерархическая архитектура противоправной активности: начиная от конструкторов систем, интегрирующих криминальный функционал в архитектуру решения на инициальной стадии, и завершая финальными дистрибьюторами материалов.

Особую опасность представляют разработчики и модификаторы ИИ-систем, поскольку их действия создают инструментарий для массовых правонарушений. Администраторы платформ занимают промежуточное положение, монетизируя преступную деятельность через предоставление доступа. Операторы данных нарушают права на конфиденциальность и интеллектуальную собственность уже на этапе обучения моделей, а конечные пользователи и распространители реализуют преступный потенциал технологии в отношении конкретных жертв.

Анализируя основную структуру субъектов преступления, совершенного с применением ИИ-систем, целесообразно отметить следующее.

Таблица 1. Субъекты совершения преступления с использованием искусственного интеллекта.

Субъекты совершения преступления с использованием ИИ № Субъект Нормы УК РФ Сущность противоправных действий 1.

Разработчик ИИ-системы

ст. 159, 171.2,

273, 274 УК РФ

Создание ИИ-системы с заранее заложенными противоправными функциями (ПО для автоматического фишинга, взлома систем защиты, генерации поддельных документов) 2.

Конечный пользователь

ИИ

ст.128.1, 137,

159, 205.2, 242

УК РФ

Целенаправленное использование ИИ для генерации клеветнических материалов, дипфейков, фишинговых сообщений, запрещенного контента 3.

Администратор /

владелец ИИ-платформы

ст. 171, 174.1,

210, 272 УК РФ

Предоставление доступа к ИИ-инструментам при знании об их использовании для преступлений; отсутствие контроля и модерации; монетизация противоправной деятельности 4.

Лицо, модифицировавшее

ИИ

ст. 272, 273, 274.1

УК РФ

Внесение изменений в базовую ИИ-модель для обхода защитных механизмов, удаления фильтров контента, расширения противоправных возможностей 5.

Оператор данных

для обучения ИИ

ст. 137, 146, 183,

272 УК РФ

Незаконный сбор персональных данных, коммерческой информации или объектов авторского права для обучения ИИ без согласия правообладателей 6.

Лицо, распространяющее

контент, созданный

ИИ

ст.128.1, 207.1,

207.2, 242, 282

УК РФ

Публикация в интернете или иное распространение заведомо ложного или противоправного контента, сгенерированного ИИ В настоящее время расследование таких преступлений осуществляется на основе традиционных процессуальных инструментов УПК РФ.

Следователи проводят осмотр места происшествия с изъятием компьютерной техники и серверного оборудования, выполняют обыски в помещениях разработчиков и пользователей, назначают судебные компьютерно-технические экспертизы для исследования программного кода и алгоритмов. Применяется выемка электронной переписки и документации, прослушивание телефонных переговоров (при наличии судебного решения), контроль интернет-трафика через операторов связи. Запрашиваются сведения о регистрации доменов и IP-адресах у хостинг-провайдеров, проводятся допросы разработчиков, администраторов и пользователей систем, назначаются лингвистические и психологические экспертизы сгенерированного контента.

Главная проблема заключается в том, что традиционные следственные методики не адаптированы к специфике ИИ-технологий.

Установление авторства и цепочки ответственности крайне затруднено при использовании нейросетей, поскольку результат является продуктом сложного вероятностного процесса, а не прямого программирования.

В настоящее время, эксперты-криминалисты в недостаточной степени обладают необходимыми компетенциями для анализа архитектуры нейронных сетей, весовых коэффициентов и процессов обучения моделей. Кроме того, международный характер размещения серверов и использование анонимизирующих технологий делают практически невозможным оперативное получение доказательств.

Также, все большую востребованность приобретает вопрос создания специализированных экспертных учреждений, способных проводить исследование ИИ-систем, определять наличие скрытых функций и устанавливать факт модификации базовых моделей.

Доказывание умысла разработчика или модификатора осложняется тем, что технология сама по себе нейтральна и может использоваться как законно, так и преступно. Применение статей УК РФ, разработанных для традиционных преступлений в сфере компьютерной информации, не учитывает специфику машинного обучения и автономности принятия решений ИИ-системами. По мнению Н.В. Шмятковой, в практической работе расследование таких преступлений порождает многочисленные трудности, обусловленные значительным масштабом выполняемых следственных мероприятий, высокой степенью сложности назначаемых судебных экспертиз, а также спецификой, присущей процедуре доказывания [12]. Переходя к вопросу предложений по совершенствованию практики расследования преступлений, совершенных с использованием ИИ, мы предлагаем рассмотреть возможность внесения следующих изменений.

В области следственной практики целесообразно создание «Управления по расследованию преступлений в сфере искусственного интеллекта и синтетических технологий» (далее – «Управление») при Главном следственном управлении Следственного комитета Российской Федерации, сотрудники которых будут обладать глубокими знаниями в области машинного обучения и нейросетевых архитектур.

В рамках обеспечительной документации вышеуказанного Управления, предлагается разработать методические рекомендации по расследованию преступлений с использованием ИИ, включающие алгоритмы сбора цифровых доказательств, анализа кода нейросетей и установления причинно-следственных связей между действиями субъектов и результатами работы систем.

Перспективным является внедрение специализированного программного обеспечения для работы Управления в целях форензики ИИ-систем, позволяющего реконструировать процесс обучения модели, выявлять внесенные модификации и определять источники обучающих данных, а также создание межведомственной базы данных известных вредоносных ИИ-моделей и их цифровых отпечатков для оперативной идентификации. Вместе с этим, целесообразной также представляется разработка «Национального стандарта криминалистического исследования интеллектуальных систем и синтетического контента», включающего протоколы изъятия, исследования и хранения доказательств, связанных с нейросетевыми технологиями.

Затрагивая вопрос изменения действующих уголовно-правовых норм, целесообразно дополнить ст. 273 УК РФ частью, специально посвященной созданию и распространению вредоносных ИИ-систем, предусмотрев повышенную ответственность за создание программ с функциями машинного обучения, предназначенных для совершения преступлений.

Также, ст. 274.1 УК РФ возможно конкретизировать ответственность за модификацию ИИ-моделей с целью обхода защитных механизмов и фильтров контента. Необходимо введение новой статьи, устанавливающей ответственность администраторов и владельцев ИИ-платформ за непринятие мер по предотвращению использования их систем в преступных целях при наличии информации о таком использовании.

Статью 137 УК РФ предлагается дополнить квалифицирующим признаком незаконного сбора персональных данных специально для обучения ИИ-систем без согласия субъектов данных.

В части ответственности за распространение дипфейков нами предлагается введение специальной нормы в Главу XIX УК РФ о преступлениях против конституционных прав и свобод человека, предусматривающей наказание за создание и распространение реалистичных поддельных изображений или видеозаписей с использованием ИИ-технологий. Кроме того, следует усилить санкции в ст. 128.1, 207.1 и 207.2 УК РФ для случаев, когда ложная информация создана и распространена с использованием ИИ-инструментов, учитывая масштабность возможного вреда и сложность опровержения.

Разделяя позицию Д.И. Масурова, следует подчеркнуть, что потребность в обновлении нормативно-правовой базы и формировании инновационных методов юридической оценки противоправных деяний, осуществленных посредством использования ИИ, приобретает всё большую актуальность и неотложность [7]. Определение субъекта преступления с использованием ИИ требует от следственных органов глубокого понимания технологической архитектуры систем, способности проводить многоуровневый анализ причинно-следственных связей между действиями различных участников технологической цепочки и противоправным результатом, а также формирования новых подходов к оценке субъективной стороны преступлений в условиях, когда непосредственным исполнителем противоправного деяния формально выступает автономная система, действующая по алгоритмам, заложенным или модифицированным человеком.

Таким образом, определение субъекта преступления, совершенного с использованием ИИ, представляет собой комплексную междисциплинарную проблему, требующую системного реформирования как материального уголовного законодательства, так и криминалистической методологии расследования. Существующие правовые нормы и следственные практики, разработанные для традиционных форм компьютерной преступности, не учитывают специфику автономности, самообучаемости и вероятностного характера функционирования ИИ-систем. Решение проблемы лежит в плоскости создания специализированных следственных подразделений с техническими компетенциями в области нейросетевых технологий, внедрения новых составов преступлений, учитывающих многоуровневую архитектуру ответственности (от разработчиков до конечных пользователей), и разработки национальных стандартов криминалистического исследования интеллектуальных систем. Международный опыт Франции, США и Китая демонстрирует необходимость законодательного признания повышенной общественной опасности преступлений с использованием ИИ-технологий и установления дифференцированной ответственности в зависимости от роли субъекта в технологической цепочке создания и эксплуатации системы.

Список литературы

1. Аббуд Р.Р. Международно-правовое регулирование противодействия киберпреступлениям: автореф. дисс.… канд. юрид. наук. М., 2025. 27 с.
2. Денисова О.Е., Юрков С.А. Соучастие в преступлении, совершаемом с использованием искусственного интеллекта: сравнительный анализ российского и зарубежного законодательства // Вестник науки. 2025. № 5 (86). С. 403-410.
3. Зотина Е.В. Мошенничество с использованием информационно-телекоммуникационных технологий и приемов социальной инженерии: криминологическое исследование: автореф. дисс.… канд. юрид. наук. М., 2024. 33 с.
4. Исакова А.Г., Осин А.В. Применение искусственного интеллекта в расследовании преступлений c использованием технологии «дипфейк» // Вестник науки. 2024. № 1 (70). С. 235-242.
5. Коломинов В.В. Особенности расследования преступлений с использованием искусственного интеллекта // ЮП. 2023. № 4 (107). С. 112-117.
6. Комментарий к Уголовному кодексу РФ в 4 т. Том 1. Общая часть / ответственный редактор В.М. Лебедев. М.: Юрайт, 2025. 316 с.
7. Масуров Д.И. Уголовная ответственность за преступления, совершенные с использованием систем искусственного интеллекта // Теория и практика современной науки. 2025. № 3 (117). С. 91-93.
8. Саньков В.В., Тегичев М.В. Искусственный интеллект как средство совершения преступления // Право и управление. 2024. № 3. С. 354- 358.
9. Тирранен В.А. Преступления с использованием искусственного интеллекта // Развитие территорий. 2019. № 3 (17). С. 10-13.
10. Халилов Н.М. Использование нейросетей в криминалистической идентификации: актуальное состояние и перспектива // Правовой альманах. 2023. № 9. С. 41-46.
11. Шмяткова Н.В. Искусственный интеллект: субъект или способ совершения преступления? // Государственная служба и кадры. 2023. № 5. С. 276-279.
12. Шмяткова Н.В. Особенности предмета доказывания при совершении преступлений против общественной безопасности, совершаемых с использованием систем искусственного интеллекта // Universum: экономика и юриспруденция. 2024. № 8 (118). С. 65-66.
13. Шутова А.А. Особенности квалификации преступлений, совершаемых лицами, исполь- зующими технологии искусственного интеллекта в здравоохранении // Lex Russica. 2023. № 12 (205). С. 113-123.
14. На Алтае зарегистрирован первый случай мошенничества с помощью искусственного интеллекта // Государственная телевизионная и радиовещательная компания «Алтай». URL: https://vestialtai.ru/news/na-altae-zaregistrirovanpervyy-sluchay-moshennichestva-s-pomoshchyuiskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 17.10.2025).
15. Состояние преступности в России за период 2024 г. // Официальный сайт Министерства внутренних дел Российской Федерации. URL:https://мвд.рф/reports (дата обращения: 17.10.2025).
16. Уголовный кодекс Франции. Принят в 1992 г., вступил в силу с 1 марта 1994 г. (с посл. изм. и доп. от 11 июля 2025 г.) // Всемирная организация интеллектуальной собственности (ВОИС) [Электронный ресурс]. URL:https://www.wipo.int/ wipolex/ru/legislation/details/23309 (дата обращения: 17.10.2025).
17. Рекомендации Министерства юстиции США от 23 сентября 2024 г. // Официальный сайт Министерства юстиции США [Электронный ресурс]. URL:https://www.justice.gov/ (дата обращения: 17.10.2025).
18. Положения Государственной канцелярии интернет-информации КНР «О регулировании использования технологий глубокого синтеза» от 11 ноября 2022 г. // Официальный сайт Государственной канцелярии интернет-информации КНР [Электронный ресурс]. URL:https://www. cac.gov.cn/2022-12/11/c_1672221949354811.htm (дата обращения: 17.10.2025).

Скачать