Искусственный интеллект в системе мер профилактики коррупционной преступности: уголовно-правовой и криминологический анализ перспектив и пределов. С. 79-83

DOI: 10.25799/NI.2026.92.73.016

EDN: RCXUQN

УДК 343.352:004.8 

Уголовно-правовые науки

Здесь представлены только метаданные статьи

Ш.Р. Раджабов,

кандидат юридических наук, доцент, и. о. зав. кафедрой уголовного права и криминологии, Дагестанский государственный университет Россия, Махачкала shamil.1503@mail.ru 

В статье на основе междисциплинарного уголовно-правового и криминологического подхода исследуются возможности и границы применения технологий искусственного интеллекта в профилактике коррупционной преступности. Раскрываются современные криминологические характеристики коррупции: высокая латентность, детерминанты, типология личности коррупционного преступника.  Обосновывается потенциал ИИ для криминологического прогнозирования, выявления латентных коррупционных схем и автоматизации антикоррупционной экспертизы. Анализируются уголовно-правовые аспекты: квалификация коррупционных преступлений, совершаемых с использованием ИИ, распределение ответственности за ошибки алгоритмов, доказательственное значение результатов работы ИИ в уголовном судопроизводстве. Формулируются пределы применения ИИ, вытекающие из принципов вины, презумпции невиновности, справедливости и гуманизма. Вносятся научно обоснованные предложения по изменению Уголовного кодекса РФ и Уголовно-процессуального кодекса РФ.

Ключевые слова: искусственный интеллект, коррупционная преступность, профилактика коррупции, криминологическое прогнозирование, личность коррупционного преступника, уголовная ответственность, алгоритмическая прозрачность, доказательства, презумпция невиновности.

Artificial Intelligence in the System of Corruption Prevention Measures: Criminal Law and Criminological Analysis of Prospects and Limits

Radzhabov Sh.R.,

Candidate in Law, Associate Professor, Acting Head of Department of Criminal Law and Criminology, Dagestan State University Russia, Makhachkala shamil.1503@mail.ru 

Based on an interdisciplinary criminal law and criminological approach, the article examines the possibilities and limits of using artificial intelligence technologies in the prevention of corruption crime. Modern criminological characteristics of corruption are revealed: high latency, determinants, typology of the personality of a corrupt offender. The potential of AI for criminological forecasting, detection of latent corruption schemes and automation of anti-corruption expertise is substantiated. Criminal law aspects are analyzed: qualification of corruption crimes committed with the use of AI, distribution of responsibility for algorithmic errors, evidentiary value of AI results in criminal proceedings. The limits of AI application arising from the principles of guilt, presumption of innocence, justice and humanism are formulated. Scientifically grounded proposals for amending the Criminal Code and the Criminal Procedure Code of the Russian Federation are presented.

Keywords: artificial intelligence, corruption crime, corruption prevention, criminological forecasting, personality of a corrupt offender, criminal liability, algorithmic transparency, evidence, presumption of innocence.