Dr. Sci. (Legal), Professor
доктор юр. наук, профессор
Dr. Sci. (Legal), Professor
доктор юр. наук, профессор
Dr. Sci. (Legal), Professor
Dr. Sci. (Legal), Associate Professor
доктор юр. наук, доцент
Dr. Sci. (Legal), Associate Professor
Cand. Sci. (Legal), Associate Professor
кандидат юридических наук, доцент
Cand. Sci. (Legal), Associate Professor
The article discusses the opportunities and challenges associated with the use of artificial intelligence analyze and mitigate forensic practitioner errors. The significance of the study is justified by the increasing demands on the accuracy of expert opinions in forensic medicine and the need to minimize errors that can result in erroneous legal judgments. The advancements in technologies such as machine learning, neural networks, and deep learning algorithms are opening up new opportunities to improve the quality of expert work.
A review incorporated a SWOT analysis to assess the advantages and disadvantages of artificial intelligence in forensic practice, along with potential opportunities and risks. The analysis demonstrated that the major advantages of artificial intelligence technologies are associated with high accuracy, stability, response time, and the ability to identify complex data patterns. However, the analysis also identified significant limitations, including the need for high-quality training datasets, significant financial costs, and problems related to the interpretability of artificial intelligence solutions. The identified risks include ethical aspects, information security, and legal limitations.
This review focuses on the analysis of current artificial intelligence solutions for the detection and correction of forensic errors, with particular attention paid to innovative methods that can improve the diagnosis of the mechanism of injury, the identification of the cause of death, and the recognition of inconsistent expert opinions. The article discusses real-life examples of using artificial intelligence technologies in forensic practice, and the prospects for their further integration. The analysis demonstrates the significant potential of artificial intelligence to improve the accuracy and reliability of forensic examinations.
Статья посвящена возможностям и трудностям применения систем искусственного интеллекта для анализа и устранения судебно-медицинских экспертных ошибок. Актуальность работы обусловлена растущими требованиями к точности экспертных оценок в судебной медицине и необходимостью минимизировать ошибки, которые могут привести к неверным судебным решениям. Развитие технологий, таких как машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения, открывают новые возможности для повышения качества экспертной деятельности.
В рамках обзора проведён SWOT-анализ, направленный на оценку сильных и слабых сторон использования искусственного интеллекта в судебно-экспертной практике, а также возможных перспектив и рисков. Анализ показал, что основные преимущества технологий искусственного интеллекта связаны с высокой точностью, стабильностью, быстродействием и возможностью выявления сложных паттернов в данных. Однако существуют и значительные ограничения, такие как необходимость качественных обучающих наборов данных, финансовые затраты и проблема интерпретируемости решений искусственного интеллекта. Выявленные угрозы касаются этических вопросов, информационной безопасности и правовых барьеров.
Данный обзор посвящён анализу существующих подходов к применению искусственного интеллекта для выявления и исправления судебно-медицинских ошибок, где особое внимание уделено современным методам, способным улучшить диагностику механизма травм, установление причин смерти и выявление несоответствий в экспертных заключениях. В статье приведены примеры реального использования технологий искусственного интеллекта в судебно-медицинской практике, а также рассмотрены перспективы их дальнейшей интеграции. Результаты проведённого анализа свидетельствуют о значительном потенциале искусственного интеллекта в повышении точности и надёжности судебных экспертиз.
文章重点介绍了应用人工智能系统分析和纠正法医鉴定错误的潜力和困难。文章的重要性在于，对法医学鉴定评估准确性的不断提高的严格要求，以及最大限度地减少可能导致错误裁定失误的必要性。机器学习、神经网络和深度学习算法等技术的发展为提高鉴定活动的质量提供了新的可能。
在科学综述的框架下，进行了SWOT分析，旨在评估在法医鉴定实践中使用人工智能的优、劣势，以及潜在的前景和风险。分析表明，人工智能技术的主要优势在于高准确性、稳定性、快速性，且可以识别数据中复杂的形态。然而，也有相当大的限制，例如需要优质的训练数据集、财务成本，以及人工智能解决方案的解读能力问题。已发现的风险涉及道德问题、信息安全和法律障碍。
本综述分析使用人工智能识别和纠正法医错误的现有方法，重点强调了能够改进损伤机制诊断、确定死亡原因和识别鉴定意见中不一致的先进方法。本文给出了人工智能技术在法医实践中实际应用的例子，并介绍了它们进一步整合的前景。分析结果表明，人工智能在提高法医鉴定的准确性和可靠性方面具有巨大潜力。