Перспективы математической формализации доказывания в российском уголовном судопроизводстве
https://doi.org/10.31429/20785836-17-3-46-52
Аннотация
В условиях возрастающей комплексности современного уголовного судопроизводства, детерминированной технологическим прогрессом и усложнением криминальной деятельности, особую актуальность приобретает проблема интеграции математических методов в традиционную парадигму уголовно-процессуального доказывания. Нормативное определение доказательств как «любых сведений» в ч. 1 ст. 74 УПК РФ создает концептуальную основу для применения информационно-теоретических подходов к анализу доказательственного процесса.
В зарубежной правовой науке активно развивается концепция байесовского рассуждения (Bayesian reasoning), предполагающая формализованную оценку доказательств через призму теории вероятностей. Традиционная доктрина российского уголовного процесса рассматривает оценку доказательств как качественный процесс, основанный на внутреннем убеждении, что создаёт противоречия с количественными методами математического анализа.
Цель настоящей работы состоит в исследовании возможностей математической формализации процесса доказывания в российском уголовном судопроизводстве на основе информационной теории К. Шеннона и байесовского анализа, а также формировании научно обоснованных предложений по модернизации доктринального подхода к оценке доказательств.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: анализ фундаментальных положений теории информации применительно к доказательственному процессу; исследование совместимости байесовского подхода с принципами российского уголовного процесса; выявление препятствий к практическому применению математических методов; разработка концептуальных направлений интеграции информационно-теоретических подходов в отечественную правовую систему.
Методы исследования: системно-структурный анализ, сравнительно-правовой метод, формально-юридический метод, метод правового моделирования.
Результаты: 1) обоснована теоретическая возможность интерпретации доказательств как информационных сообщений в смысле теории К. Шеннона; 2) выявлена концептуальная совместимость байесовского подхода с традиционными принципами российского уголовного судопроизводства; 3) идентифицированы основные препятствия к практическому применению математических методов формализации; 4) сформулированы направления эволюционного внедрения информационно-теоретических подходов.
Об авторе
Р. В. КостенкоРоссия
Костенко Роман Валерьевич, доктор юридических наук, профессор, профессор кафедры уголовного процесса и прокурорского надзора
Ставропольская ул., д. 149, г. Краснодар, 350040
Тел.: +7 (918) 440-53-25
Список литературы
1. Веревошников Е.А. О некоторых вопросах совершенствования института оценки доказательств в уголовном процессе. Актуальные проблемы современного права в научных исследованиях молодых ученых-юристов: сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции магистров, аспирантов и соискателей (Москва, 22 марта 2024 г.). М.: Всероссийский государственный университет юстиции; 2024.
2. Кобзарев Ф.М., Юдина Э.И. О дифференцированном подходе к оценке доказательств и их достаточности в уголовном процессе. Вестник Академии Следственного комитета Российской Федерации. 2024;(1):92–98. DOI: 10.54217/2588-0136.2024.39.1.011.
3. Кондрашин П.В. Искусственный интеллект в уголовном судопроизводстве. Вестник Бурятского государственного университета. Юриспруденция. 2025;(1):47–53. DOI: 10.18101/2658-4409-2025-1-47-53.
4. Короленко И.И., Семанивский Н.Д. Свобода оценки доказательств в уголовном процессе. Наукосфера. 2025;(1–1):244–247. DOI: 10.5281/zenodo.14554137.
5. Костенко Р.В. Трансформация механизмов обеспечения прав участников досудебного производства через призму автономного искусственного интеллекта: от вспомогательного инструмента к самостоятельному гаранту правовой защиты. Обеспечение прав участников в досудебных стадиях уголовного судопроизводства: материалы Всероссийской научно-практической конференции Кубанский государственный университет (Краснодар, 28 марта 2025 г.). Краснодар: Кубанский государственный университет; 2025.
6. Кузнецов М.С. Критика формальной теории оценки доказательств в уголовном процессе: пять главных упреков. Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2024;(2):156–160. DOI: 10.36511/2078-5356-2024-2-156-160.
7. Ларичева К.А. Перспективы внедрения искусственного интеллекта в уголовное судопроизводство. Проблемы уголовного судопроизводства: сборник научных статей и докладов Всероссийской научно-практической конференции (Орёл, 12 февраля 2025 г.). Орёл: РАНХиГС при Президенте РФ; 2025.
8. Некрасова А.С. Проблемы собирания, проверки и оценки доказательств в уголовном процессе: актуальные вызовы и перспективы совершенствования. Вестник науки. 2023;(11(3)):406–412.
9. Порохов М.Ю., Федорова А.С. Искусственный интеллект в судебной деятельности от идеи к применению. Российский судья. 2024;(8):57–61. DOI: 10.18572/1812-3791-2024-8-57-61.
10. Романова Г.В. Проблемы реализации принципа свободы оценки доказательств в уголовном процессе. Правотворчество и применение права: тенденции развития правовых концепций и отраслевых правовых институтов: сборник статей X Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 100-летию Верховного Суда Российской Федерации (Казань, 20 октября 2022 г.). Казань: Отечество; 2023.
11. Руденко А.В. Закономерности формирования внутреннего убеждения субъектов доказывания при оценке доказательств. 30 лет юридической науки КУБГАУ: сборник научных трудов по материалам Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Краснодар, 10 декабря 2021 г.). Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина; 2021.
12. Рябцева Е.В. Проблема использования искусственного интеллекта в уголовном правосудии. Всероссийский криминологический журнал. 2023;(17(1)):73–80. DOI: 10.17150/2500-1442.2023.17(1).73-80.
13. Таилова А.Г., Алиева Р.Г. Роль внутреннего убеждения судьи в уголовном судопроизводстве. Евразийский юридический журнал. 2024;(9):417–420.
14. Тихонова К.Б. Аналитика как ключевой элемент правил оценки доказательств в уголовном процессе. Юридическая техника. 2024;(18):692–694.
15. Харланова М.Д. К вопросу о процессуальных пределах формирования внутреннего убеждения субъектами оценки доказательств в уголовном процессе. Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2023;(5):189–193. DOI: 10.23672/SAE.2023.39.20.002.
16. Чуканова Е.С., Бабченко А.И. Искусственный интеллект и правосудие: миф или реальность. Уголовная юстиция. 2024;(23):83–87. DOI: 10.17223/23088451/23/13.
17. Allen R.J. Theorising Evidence Law. Oxford Journal of Legal Studies. 2023;(43):629–634 [сайт]. Oxford Academic; 2025 [обновлено 15 марта 2023; процитировано 05 сентября 2025]. Доступно: https://academic.oup.com/ojls/article/43/3/629/7140384.
18. Chen L., Wang Y., Zhang M. Bayesian deep learning: An enhanced AI framework for legal reasoning alignment. ScienceDirect. 2024;(15):245–267 [сайт]. ScienceDirect; 2025 [обновлено 20 января 2024; процитировано 05 сентября 2025]. Доступно: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0267364924001390.
19. Fenton N., Neil M. Bayesian reasoning and the prior in court: not legally normative but unavoidable. Law, Probability and Risk. 2024;(23):112–128 [сайт]. Oxford Academic; 2025 [обновлено 10 февраля 2024; процитировано 05 сентября 2025]. Доступно: https://academic.oup.com/lpr/article/23/1/mgae001/7631332.
20. Koehler J. Bayesian Analysis as a Framework for (Legal) Thinking. Georgetown Law Technology Review. 2020;(4):384–402 [сайт]. Georgetown Law Technology Review; 2025 [обновлено 15 мая 2020; процитировано 05 сентября 2025]. Доступно: https://georgetownlawtechreview.org/bayesian-analysis-as-a-framework-for-legalthinking/.
21. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal. 1948;(27(3)):379–423; (27(4)):623–656. DOI: https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x.
22. Taroni F., Bozza S., Biedermann A., Aitken C. Bayes and the Law. PMC (PubMed Central). 2016;(8):156–174 [сайт]. PubMed Central; 2025 [обновлено 20 августа 2016; процитировано 05 сентября 2025]. Доступно: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4934658/.
Рецензия
Для цитирования:
Костенко Р.В. Перспективы математической формализации доказывания в российском уголовном судопроизводстве. Юридический вестник Кубанского государственного университета. 2025;(3):46-52. https://doi.org/10.31429/20785836-17-3-46-52