K. A. Zharylkasynov
Management Academy of the Ministry of Internal Affairs
Kazakhstan

PhD student 

Активное внедрение цифровых технологий и интеллектуальных систем анализа данных в деятельность органов уголовного преследования существенно трансформирует традиционные подходы к формированию и оценке доказательственной базы. В практике Республики Казахстан все чаще используются результаты работы систем видеонаблюдения с элементами распознавания лиц, алгоритмического анализа больших массивов данных, автоматизированной идентификации лиц и событий, а также программных средств прогнозирования и классификации информации [1]. Указанные технологии, основанные на методах искусственного интеллекта, формируют новый массив доказательственной информации, правовая природа и процессуальный статус которой до настоящего времени остаются дискуссионными. Несмотря на наличие в Уголовно-процессуальном кодексе Республики Казахстан общих положений о доказательствах и доказывании, действующее законодательство не содержит специальных норм, регулирующих порядок получения, закрепления, проверки и оценки доказательств, сформированных с применением искусственного интеллекта [2]. Это обстоятельство порождает существенные проблемы правоприменения, связанные с определением допустимости таких доказательств, обеспечением их проверяемости, а также соблюдением принципов состязательности и равенства сторон в уголовном процессе [3]. Актуальность выбранной темы обусловлена не только отсутствием детальной нормативной регламентации, но и практическими рисками, возникающими при использовании алгоритмических решений в уголовном судопроизводстве. К числу таких рисков относятся невозможность воспроизведения логики принятия решений искусственным интеллектом, ограниченный доступ сторон защиты к исходным данным и алгоритмам обработки информации, а также потенциальные ошибки и искажения, заложенные в обучающих выборках [4]. В условиях цифровизации уголовного процесса данные обстоятельства могут оказывать непосредственное влияние на выводы органов досудебного расследования и суда [5]. Более того, исследованию особую ценность придает тот факт, что цифровизация уголовного процесса в Республике Казахстан перешла из плоскости теоретических дискуссий в стадию активного практического внедрения. Ярким подтверждением этого служит запуск Министерством внутренних дел пилотного проекта «Помощник следователя» на базе отдела полиции города Косшы [6]. Данная инициатива, реализуемая в рамках принципа «Закон и порядок», предполагает глубокую интеграцию искусственного интеллекта в Единый реестр досудебных расследований» (ЕРДР).

Функционал системы охватывает широкий спектр задач: от автоматизированной обработки материалов дела и определения квалификации деяния до разработки схем взаимосвязи участников процесса и формирования проектов планов расследования [6]. Алгоритмические системы становятся непосредственными участниками процесса формирования доказательственной базы, что требует оперативного правового осмысления их статуса.

Технологическая архитектура проекта «Помощник следователя» включает в себя модули интеллектуального анализа показаний и автоматической транскрибации аудиои видеоматериалов в текстовый формат. Использование технологий распознавания речи (speech-to-text) и алгоритмов сопоставления данных позволяет системе выявлять скрытые противоречия в показаниях различных лиц на языке расследования [6]. Однако подобная интеллектуальная поддержка неизбежно ставит перед юридической наукой вопрос о допустимости результатов такой

«машинной» обработки в качестве полноценных доказательств. Если алгоритм самостоятельно квалифицирует действия или указывает на недостоверность слов допрашиваемого, возникает риск подмены внутреннего убеждения следователя выводами программного кода. Это потенциальная угроза всему ходу расследования.

Внедрение подобных инноваций в Акмолинской области и перспективы их масштабирования на всю страну обнажают системный пробел в уголовно-процессуальном регулировании. Несмотря на заявленные разработчиками гарантии конфиденциальности и защиты персональных данных, в УПК РК отсутствуют четкие механизмы верификации алгоритмических решений стороной защиты и судом.

Отсутствие законодательно закрепленных стандартов проверки «цифровых помощников» может привести к ситуации, когда выводы ИИ будут приниматься на веру как неоспоримые факты, исключая возможность их эффективного оспаривания. В этой связи критически важным представляется исследование критериев оценки достоверности и проверяемости данных, полученных через систему «Помощник следователя», для обеспечения баланса между технологическим прогрессом и соблюдением конституционных прав граждан в уголовном процессе. Объектом исследования являются общественные отношения, складывающиеся в процессе доказывания по уголовным делам с использованием технологий искусственного интеллекта [7]. Предметом исследования выступают правовые и процессуальные проблемы допустимости и оценки доказательств, полученных с применением искусственного интеллекта в уголовном судопроизводстве Республики Казахстан.

Целью исследования является выявление особенностей правового режима доказательств, полученных с использованием искусственного интеллекта, а также разработка практико-ориентированных подходов к их допустимости и оценке в уголовном процессе. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: анализ действующих норм уголовнопроцессуального законодательства Республики Казахстан, определение критериев допустимости доказательств, полученных с применением искусственного интеллекта, выявление ключевых проблем их оценки в судебной практике, а также формулирование рекомендаций по совершенствованию правоприменительной деятельности [8].

Гипотеза исследования заключается в том, что доказательства, сформированные с использованием искусственного интеллекта, не могут оцениваться исключительно по формальным признакам цифровой фиксации и требуют установления дополнительных процессуальных критериев, обеспечивающих их проверяемость, достоверность и соответствие принципам уголовного судопроизводства.

Практическая значимость исследования состоит в возможности использования полученных выводов и рекомендаций в деятельности органов досудебного расследования, прокуратуры и судов при разрешении вопросов допустимости и оценки доказательств, полученных с применением искусственного интеллекта.

Новизна исследования заключается в:

• Обосновании необходимости перехода от формальной оценки цифрового носителя к содержательной верификации алгоритмической логики. Авторы доказывают, что в условиях работы систем типа «Помощник следователя» традиционный осмотр (ст. 221 УПК РК) недостаточен.
• Выделении нового критерия допустимости «Алгоритмической прозрачности» (Explainable AI). Это означает, что любое доказательство, сформированное ИИ, признается недопустимым, если сторона защиты лишена возможности проверить математическую логику формирования вывода.
• Классификации рисков «машинного предубеждения» (algorithmic bias) в контексте казахстанского правосудия, где автоматизация может привести к автоматическому «засиливанию» обвинительного уклона.

В качестве фактического материала исследования использованы данные уголовных дел, рассмотренных судами Республики Казахстан в 2019–2024 гг., в рамках которых в качестве доказательств представлялись результаты цифровой фиксации и аналитической обработки информации с применением программных алгоритмов. Анализ проводился без раскрытия персональных данных и с соблюдением требований законодательства о защите информации, что позволило обеспечить корректность и воспроизводимость полученных выводов [9].

Методологическую основу исследования образуют общенаучные и специальные юридические методы познания. К числу общенаучных методов отнесены анализ и синтез, индукция и дедукция, логический и системный подходы, позволившие выявить структурные элементы доказательственной деятельности при использовании искусственного интеллекта. Сравнительноправовой метод применялся для сопоставления национального регулирования с отдельными подходами зарубежной правоприменительной практики в части оценки цифровых и алгоритмических доказательств.

Формально-юридический метод использовался при анализе норм уголовно-процессуального законодательства Республики Казахстан, регламентирующих допустимость, относимость и достоверность доказательств, а также при выявлении пробелов и коллизий, возникающих в связи с применением искусственного интеллекта [10]. Историко-правовой метод позволил проследить эволюцию подходов к использованию технических средств и автоматизированных систем в уголовном процессе и определить тенденции их дальнейшего развития.

Особое место в исследовании занимает анализ правоприменительной практики, основанный на изучении судебных актов, материалов досудебного расследования и экспертных заключений, в которых результаты работы искусственного интеллекта рассматривались в качестве источников доказательственной информации [11]. Для оценки надежности таких доказательств применялся метод юридического моделирования, позволивший выявить типовые процессуальные ситуации и риски, связанные с использованием алгоритмических решений.

В рамках исследования также использовались элементы контент-анализа процессуальных документов, направленного на выявление критериев, фактически применяемых судами при оценке доказательств, полученных с использованием искусственного интеллекта.

Сердцевиной уголовного процесса является познавательная, доказательственная деятельность, состоящая в установлении органами судопроизводства в предусмотренном законом порядке обстоятельств уголовного дела. Эта часть уголовного процесса целостна и настолько автономна, что совокупность регулирующих ее норм получила в юридической литературе название доказательственного права, а научные воззрения на данную сторону процессуальной деятельности традиционно именуются теорией доказательств.

Автоматизация в сфере права привносит значительные изменения в традиционные процессы. Интеллектуальные машины способны анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и помогать в принятии информированных решений. Это облегчает нагрузку на юристов, позволяя им сосредотачиваться на более сложных и творческих аспектах своей работы.

Однако внедрение искусственного интеллекта в юриспруденцию не ограничивается только повышением эффективности. Возникают этические вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, прозрачностью алгоритмов и ответственностью за принимаемые решения. Это вызывает необходимость в разработке соответствующего законодательства и этических стандартов для использования искусственного интеллекта в юриспруденции.

Нейросети, принимающие решения относительно доказательств, должны обеспечивать прозрачность в использовании данных. Объекты имеют право знать, какие факторы учтены при принятии решений, чтобы лучше контролировать процесс.

Процесс интеграции искусственного интеллекта в уголовное судопроизводство Республики Казахстан охватывает не только сферу охраны общественного порядка, но и специфическую область расследования экономических преступлений. В рамках курсов повышения квалификации сотрудников Службы экономических расследований (СЭР) активно изучаются цифровые решения, представленные отечественными разработчиками, в частности ТОО «ITbyDesign» [12]. Практические кейсы внедрения ИИ, представленные экспертным сообществом, демонстрируют возможности автоматизации на всех этапах досудебного производства: от первичного планирования расследования до сложной визуализации механизмов совершения преступлений. Особую значимость для следственной практики представляют алгоритмы поиска скрытых противоречий в массивах показаний, что критически важно при работе с многоэпизодными делами в сфере теневой экономики.

Использование интеллектуальных систем для автоматического протоколирования допросов и прогнозирования преступной деятельности ставит перед теорией доказательств новые вызовы. Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан рассматривает развитие данных технологий как стратегическое направление, способное качественно трансформировать доказательственную базу, сделав ее более объективной и проверяемой [12]. Однако внедрение алгоритмов «поиска противоречий» и «визуализации хода преступления» требует четкой процессуальной регламентации: результаты работы таких систем должны рассматриваться не как истина в последней инстанции, а как вспомогательный инструмент, требующий обязательной верификации следователем и прокурором в соответствии со ст. 128 УПК РК.

Научный интерес представляет и образовательный аспект внедрения ИИ в деятельность органов уголовного преследования [12]. Тот факт, что современные цифровые инструменты становятся обязательным элементом профессиональной подготовки кадров, свидетельствует о неизбежном переходе к «цифровому правосудию».

Тем не менее расширение использования технологий ИИ в деятельности СЭР и прокуратуры должно сопровождаться разработкой этических и правовых стандартов, исключающих предвзятость алгоритмов. Это позволит не только сократить объем рутинных операций, но и обеспечить соблюдение прав участников процесса, гарантируя прозрачность и открытость правоохранительной деятельности на новом технологическом уровне.

В ходе проведенного исследования установлено, что доказательства, полученные с использованием технологий искусственного интеллекта, в уголовном судопроизводстве Республики

Казахстан фактически применяются в различных процессуальных формах, однако их правовой режим остается неоднородным. Анализ материалов следственной и судебной практики показал, что такие доказательства чаще всего рассматриваются не как самостоятельный вид, а как разновидность цифровых либо вещественных доказательств, что влияет на порядок их допустимости и оценки.

На практике в уголовном процессе Республики Казахстан применяются следующие группы доказательств, сформированных с использованием искусственного интеллекта.

Анализ показывает, что ключевым элементом допустимости указанных доказательств является не сам факт использования искусственного интеллекта, а соблюдение процессуальной формы их получения, закрепления и приобщения к материалам уголовного дела.

В результате исследования выявлены критерии, фактически применяемые органами уголовного преследования и судами при решении вопроса о допустимости таких доказательств.

Установлено, что отсутствие хотя бы одного из указанных критериев существенно снижает доказательственную ценность полученной информации и нередко становится основанием для признания ее недопустимой.

Результаты анализа судебной практики свидетельствуют о наличии устойчивых проблем, возникающих при оценке доказательств, полученных с использованием искусственного интеллекта. Основная сложность заключается в ограниченной возможности суда и сторон процесса проверить внутреннюю логику работы алгоритма, что фактически смещает акцент оценки с содержания доказательства на формальные признаки его получения.

Полученные в ходе исследования результаты подтверждают выдвинутую гипотезу о том, что доказательства, полученные с использованием искусственного интеллекта, не могут оцениваться в уголовном судопроизводстве исключительно по формальным признакам цифровой фиксации. В отличие от традиционных технических средств, алгоритмические системы формируют выводы на основе сложных моделей обработки данных, что существенно осложняет проверку достоверности полученной информации.

Целесообразно поднять вопрос касательно регулирования ответственности за вред, причиненный искусственным интеллектом. Важным этапом в этом стало принятие Закона РК «Об искусственном интеллекте» от 17 ноября 2025 г. Однако анализ статей 24 и 30 показывает, что законодатель ограничился общими принципами возмещения вреда, отсылая к Гражданскому кодексу [13]. Такой бланкетный подход недостаточен для уголовного процесса: закон не дает ответа, кто несет ответственность, если ошибка алгоритма «Помощника следователя» привела к незаконному задержанию или искажению квалификации деяния. Отсутствие конкретики создает опасный правовой вакуум, позволяя должностным лицам списывать следственные ошибки на программный сбой, а разработчикам – на конфиденциальность кода.

Разочаровывает и то, что механизмы страхования рисков, предусмотренные новым законом, никак не гармонируют с принципами презумпции невиновности. В уголовном судопроизводстве ошибка ИИ – это вопрос не имущественного ущерба, а человеческой свободы. Тот факт, что в профильном законе 2025 г. отсутствуют нормы о процессуальной верификации алгоритмов, подтверждает декларативный характер текущего регулирования. Для обеспечения реальной допустимости таких доказательств необходимо внедрять институты технологического аудита и четкую персональную ответственность следователя за решения, принятые на основе выводов ИИ.

Проведенное исследование показало, что использование технологий искусственного интеллекта в уголовном судопроизводстве Республики Казахстан формирует качественно новый массив доказательственной информации, правовая природа и процессуальный режим которого в настоящее время не получили достаточной нормативной определенности. Действующее уголовно-процессуальное законодательство, закрепляя общие требования к допустимости и оценке доказательств, не учитывает специфические особенности алгоритмических методов обработки данных.

В результате анализа норм Уголовно-процессуального кодекса Республики Казахстан и правоприменительной практики установлено, что доказательства, полученные с использованием искусственного интеллекта, на практике оцениваются судами по аналогии с традиционными цифровыми или вещественными доказательствами. Такой подход не в полной мере обеспечивает реализацию принципов проверяемости, состязательности и равенства сторон, поскольку алгоритмические системы обладают ограниченной прозрачностью и требуют специальных условий для их воспроизведения и контроля.

Была рассмотрена проблема ответственности в случае причинения вреда искусственным интеллектом. Сделан вывод о том, что даже в новом специализированном законе отсутствует конкретика относительно распределения ответственности между разработчиком алгоритма, оператором системы и должностным лицом, принявшим процессуальное решение на основе выводов ИИ.

Практическое значение проведенного исследования заключается в возможности использования сформулированных выводов и рекомендаций в деятельности органов досудебного расследования и судов Республики Казахстан. В частности, представляется целесообразным рассматривать результаты работы искусственного интеллекта как вспомогательный источник доказательственной информации, подлежащий обязательному подтверждению иными доказательствами, а также закрепить в правоприменительной практике требования к документированию алгоритмов и исходных данных.

Результаты исследования могут быть использованы при совершенствовании уголовно-процессуального законодательства, разработке методических рекомендаций для следственных органов и формировании единых подходов к оценке доказательств, полученных с использованием искусственного интеллекта, в уголовном судопроизводстве Республики Казахстан.

Рекомендуется внести изменения и дополнения в Уголовно-процессуальный кодекс РК:

1. Статьи 112 УПК РК (фактические данные, не допустимые в качестве доказательств).

Предложение: дополнить статью пунктом, согласно которому доказательства, полученные с использованием систем ИИ, признаются недопустимыми, если исходный код или методология обработки данных являются «закрытыми» (проприетарными) и не могут быть подвергнуты независимой технико-криминалистической экспертизе.

1. Введение института «Цифрового алиби» и его верификации.

Предложение: законодательно закрепить обязанность органов преследования предоставлять стороне защиты доступ не только к результату работы ИИ, но и к лог-файлам системы, чтобы исключить вероятность ошибки.

1. Регламентация статуса «Помощника следователя».

Предложение: в ст. 7 УПК РК включить дефиницию «Интеллектуальная информационная система обеспечения досудебного расследования», четко прописав, что выводы таких систем носят исключительно вспомогательный характер и не имеют доказательственного значения без их подтверждения следственным путем.

1. Специальные требования к заключению эксперта (ст. 116 УПК РК).

Предложение: при использовании ИИ в экспертной деятельности эксперт обязан указывать в заключении версию ПО, параметры обучающей выборки и процент вероятностной ошибки. Отсутствие данных о погрешности алгоритма должно вести к исключению заключения из базы доказательств.

Резюмируя, авторы приходят к выводу, что технологический прогресс в лице проекта «Помощник следователя» опережает процессуальную форму. Для предотвращения несоответствия законодательству необходимо внедрить стандарт технологической нейтральности. Правосудие должно доверять не авторитету технологии, а возможности ее опровержения. Предложенные поправки в УПК РК позволят гармонизировать цифровизацию следствия с конституционными гарантиями прав граждан на справедливый судебный процесс.

A. B. Aituarova
Management Academy of the Ministry of Internal Affairs
Kazakhstan

c.l.s., associate professor

Astana