В статье рассматриваются проблемы уголовной квалификации преступлений, которые совершаются с применением искусственного интеллекта и цифровых технологий. Главное внимание уделено статусу искусственного интеллекта в механизме преступления и установлению вины человека. Делается вывод, что искусственный интеллект не может быть самостоятельным субъектом преступления в действующей модели российского уголовного права. Ответственность должна связываться с действиями разработчика, оператора, пользователя или лица, которое отвечало за внедрение и контроль системы. При этом действующее законодательство нуждается в уточнении отдельных норм, развитии технических стандартов и более понятных правилах доказывания по цифровым делам.
Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровые технологии, уголовная ответственность, квалификация преступлений, компьютерная информация, дипфейк.
Для цитирования: Михно Э.О. Проблемы квалификации преступлений, совершенных с использованием искусственного интеллекта и цифровых технологий //
technologies
Problems of qualification of crimes committed using artificial intelligence and digital technologies
Abstract: This article examines the criminal classification of crimes committed using artificial intelligence and digital technologies. The focus is on the status of artificial intelligence in the criminal process and the determination of human guilt. It concludes that artificial intelligence cannot be an independent subject of a crime under the current Russian criminal law system. Liability should be linked to the actions of the developer, operator, user, or the individual responsible for implementing and monitoring the system. At the same time, current legislation requires clarification of certain provisions, the development of technical standards, and clearer rules of evidence for digital cases.
Keywords: Artificial intelligence, digital technologies, criminal liability, crime classification, computer information, deepfake.
For citation: Mikhno E.O. Problems of qualifying crimes committed using artificial intelligence and digital technologies //
УДК 343.3
ББК 67.408
Искусственный интеллект уже не является редкой технологией. Он используется в банках, медицине, транспорте, рекламе, образовании, охране объектов и государственных сервисах. Вместе с пользой растут и риски. Алгоритмы помогают искать уязвимости, создавать поддельные голоса и подбирать пароли.
Для уголовного права это сложная ситуация. Закон привык работать с человеком. Преступление совершает лицо, которое понимает свои действия и может ими руководить. У него есть вина в форме умысла или неосторожности. Но искусственный интеллект действует иначе. Он не имеет сознания в юридическом смысле. Он не раскаивается, не желает наступления последствий и не относится к ним психически. При этом его поведение иногда бывает трудно объяснить даже разработчику.
Из этого возникает главный вопрос статьи. Как квалифицировать преступление, если вред причинен с помощью системы, которая частично действует автономно. Нельзя просто признать ИИ субъектом преступления. Но нельзя и закрывать глаза на то, что человек часто прячется за сложной технологией. Поэтому задача уголовного права состоит в точном поиске человека, который создал риск, использовал его или не предотвратил вред, хотя был обязан это сделать.
В российском уголовном праве субъектом преступления является физическое вменяемое лицо, достигшее возраста уголовной ответственности. Этот подход основан на принципе личной виновной ответственности. Он закрепляет простую идею. Наказание возможно только тогда, когда вред связан с поведением человека.
Искусственный интеллект под это понятие не подходит. Даже самая сложная нейросеть остается технической системой. Она обрабатывает данные, строит вероятностные связи и выдает результат. Но она не обладает волей в правовом смысле. Поэтому разговор о вине ИИ пока возможен только в техническом смысле. Например, можно говорить об ошибке модели, сбое обучения, неправильной настройке или дефекте данных. Но это не вина по уголовному праву.
Значит, ИИ следует рассматривать как средство совершения преступления. Иногда это обычный инструмент, похожий на программу, телефон или банковскую карту. Иногда это сложный инструмент, который сам выбирает способ действия в заданных пределах. В обоих случаях уголовная оценка должна идти через поведение человека.
На практике возможны несколько фигур. Первая фигура — это разработчик. Он пишет код, обучает модель, выбирает архитектуру и параметры безопасности. Вторая фигура — это оператор. Он запускает систему и определяет, как она будет применяться. Третья фигура — это пользователь. Он может использовать законный сервис для преступной цели.
Проблема начинается там, где вред наступает из автономного поведения алгоритма. Например, программа создавалась для анализа финансового рынка, но в ходе обучения стала совершать действия, похожие на манипулирование рынком. В такой ситуации надо выяснять, предвидел ли разработчик такой риск. Если предвидел и сознательно допустил его, можно говорить о косвенном умысле. Если не предвидел, но должен был и мог предвидеть, возможна неосторожность[1].
Субъективная сторона преступления включает вину, мотив и цель, если они имеют значение для состава. Для цифровых преступлений чаще всего ключевой становится вина. Нужно доказать, что человек понимал характер своих действий, предвидел последствия или должен был их предвидеть.
С ИИ это трудно. Многие модели работают как непрозрачные системы. Особенно это касается глубоких нейронных сетей. Разработчик может знать общий принцип работы модели, но не всегда может объяснить, почему она выдала конкретный результат.
Например, нейросеть используется для автоматического отбора банковских операций. Злоумышленник обучает другую модель так, чтобы создавать операции, похожие на обычные. В итоге антифрод система пропускает хищение. Следствию надо установить не только факт хищения, но и роль каждого участника. Кто создал модель. Кто обучал ее на данных клиентов.
В делах такого типа простого вывода недостаточно. Нельзя сказать, что раз алгоритм совершил вредное действие, значит разработчик виновен. Нужно исследовать документацию, логи, исходный код. И нужно отделять ошибку от преступного поведения.
Нужны технические стандарты тестирования ИИ систем. Они должны описывать минимальные требования к проверке данных, защите от подмены, журналированию действий, контролю обновлений и оценке рисков. Тогда суду будет проще понять, нарушил ли разработчик или оператор разумные правила безопасности.
Статья 159.6 УК РФ устанавливает ответственность за мошенничество в сфере компьютерной информации[2]. Суть нормы состоит в хищении или приобретении права на имущество путем ввода, удаления, блокирования, модификации компьютерной информации или иного вмешательства в работу средств хранения, обработки или передачи данных.
Особенность этого состава в том, что обман направлен на информационную систему. Преступник воздействует на данные или на процесс их обработки. В результате система выдает неправильный результат. Например, переводит деньги, открывает доступ, подтверждает операцию или меняет сведения о балансе.
При квалификации важно не смешивать разные ситуации. Если человек просто обманут голосом или видео, чаще речь идет о мошенничестве по статье 159 УК РФ. Телефонная сеть в такой ситуации работает корректно. Компьютерная система не взломана. Искажение происходит на уровне восприятия потерпевшего. Поэтому квалификация по статье 159.6 УК РФ без вмешательства в компьютерную информацию будет спорной.
Иная ситуация возникает, если дипфейк используется для обхода биометрической защиты. Тогда поддельный образ влияет на работу системы идентификации. Он заменяет реальный биометрический вектор или заставляет программу принять неверное решение. В этом случае ближе статья 159.6 УК РФ. При наличии неправомерного доступа может возникать совокупность со статьей 272 УК РФ[3].
Пленум Верховного Суда РФ в постановлении от 15 декабря 2022 года № 37 разъяснил, что преступления в сфере компьютерной информации могут требовать дополнительной квалификации, если использовался неправомерный доступ или вредоносная программа. Это правило полезно, но оно создает риск избыточной квалификации. Ведь вмешательство в компьютерную информацию уже входит в конструкцию статьи 159.6 УК РФ. Поэтому судам важно отличать способ хищения от самостоятельного посягательства на безопасность информации.
Дипфейки стали одним из самых заметных инструментов цифровой преступности. Они позволяют подделать голос руководителя, изображение родственника, видео с участием должностного лица или сообщение от знакомого человека. Раньше социальная инженерия держалась на тексте и психологическом давлении. Теперь она получила голос, лицо и движение.
Уголовная оценка дипфейка зависит от цели и способа применения. Если поддельный голос используется, чтобы убедить бухгалтера перевести деньги, речь идет об обмане человека. Это классическое мошенничество. Новая технология меняет способ обмана, но не меняет сущность посягательства.
Если дипфейк применяется для доступа к аккаунту, банковскому приложению или закрытой системе, ситуация меняется. Здесь обман направлен уже на техническую систему. Алгоритм распознавания лица или голоса принимает подделку за настоящего пользователя. В этом случае возможна квалификация по нормам о компьютерной информации[4].
Отдельная проблема связана с созданием и распространением дипфейков, которые не направлены на хищение. Например, поддельное видео может использоваться для шантажа, клеветы, вымогательства, вмешательства в выборы или дискредитации лица. Действующий УК РФ позволяет применять разные составы в зависимости от последствий. Но специальной нормы о вредоносном использовании дипфейков нет.
Введение такой нормы требует осторожности. Нельзя запрещать саму технологию. Она может применяться в кино, образовании, искусстве и легальной рекламе. Уголовно наказуемым должно быть именно общественно опасное использование. Например, создание или распространение синтетического образа без согласия лица, если это причинило существенный вред, связано с вымогательством, подрывом безопасности или получением имущественной выгоды.
Для квалификации также важно доказать знание лица о поддельном характере материала. Если пользователь переслал видео, не понимая, что оно синтетическое, уголовная оценка должна быть иной. Здесь может идти речь о гражданской ответственности или административных мерах, но не всегда об уголовном преступлении.
Статья 273 УК РФ устанавливает ответственность за создание, использование и распространение вредоносных компьютерных программ. ИИ делает такие программы более гибкими[5]. Они могут менять код, обходить антивирусы, выбирать цель атаки, подбирать уязвимость и менять тактику после неудачи.
Полиморфное вредоносное программное обеспечение уже не ограничивается простой заменой участков кода. Модель может анализировать среду, в которой она находится, и перестраивать поведение. Если программа видит песочницу для анализа, она может не активироваться. Если обнаруживает слабую защиту, она выбирает более агрессивный способ атаки.
Возникает вопрос, можно ли считать нейросеть программой в смысле статьи 273 УК РФ. Ответ должен быть положительным. Вредоносный ИИ состоит из кода, параметров, весов модели и данных. Все это является компьютерной информацией. Пленум Верховного Суда РФ указывает, что компьютерная информация понимается широко, как сведения в форме электрических сигналов независимо от способа хранения, обработки и передачи.
Главный признак статьи 273 УК РФ состоит в заведомой предназначенности программы для несанкционированного уничтожения, блокирования, модификации, копирования информации или нейтрализации средств защиты[6]. Если модель создавалась для тестирования безопасности в закрытой лаборатории, уголовная оценка будет одной. Если она создавалась для массового заражения устройств, оценка будет другой.
Критическая информационная инфраструктура включает системы, от которых зависит безопасность государства, экономика, связь, транспорт, энергетика, медицина и другие важные сферы. Статья 274.1 УК РФ охраняет такие системы от неправомерного воздействия. ИИ повышает опасность атак на них.
Автоматизированная атака на критическую инфраструктуру может идти быстрее, чем обычная атака. Модель сканирует сеть, ищет слабые места, выбирает эксплойт и меняет маршрут проникновения. Человек задает цель, а программа выполняет множество действий сама. Это затрудняет защиту и расследование.
Особую опасность создает отравление данных. Если злоумышленник внедряет ложные данные в обучающую выборку системы, вред может проявиться позже. Например, система управления промышленным объектом начинает неверно оценивать давление, температуру или уровень воды. В момент обучения вред еще не виден. Но позже ошибка может привести к аварии.
Квалификация таких действий зависит от последствий и объекта атаки. Если вмешательство затронуло значимую систему критической инфраструктуры, статья 274.1 УК РФ будет специальной нормой. Если наступили тяжкие последствия, это должно учитываться при квалификации и назначении наказания.
Сложность таких дел в том, что вред может быть распределен во времени. Между внедрением ложных данных и аварией могут пройти недели или месяцы. Поэтому причинная связь становится главным вопросом. Нужно доказать, что именно искаженные данные повлияли на решение системы.
Пленум Верховного Суда РФ прямо указывает на важность специальных знаний при рассмотрении дел о преступлениях в сфере компьютерной информации. Без экспертизы суд не сможет правильно оценить, что было изменено, как работала система и можно ли связать действия обвиняемого с последствиями.
Беспилотный транспорт ставит уголовное право перед непривычной задачей. Статья 264 УК РФ говорит о нарушении правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств лицом, управляющим транспортным средством. Но в полностью автономном автомобиле такого лица может не быть.
Если авария происходит из-за ошибки автономной системы, возникает вопрос о субъекте ответственности. Пассажир не управляет машиной. Разработчик не находится на дороге. Оператор может только наблюдать за парком машин. Производитель отвечает за качество продукта, но уголовная ответственность требует установления конкретной вины.
Один из возможных путей — это статья 238 УК РФ, если транспортное средство или услуга не отвечали требованиям безопасности. Такой вариант подходит, когда авария связана с дефектом системы, который производитель или разработчик должен был выявить.
Другой путь — это статья 267.1 УК РФ, если вред связан с внешним вмешательством. Например, лицо подменило GPS сигнал, ослепило сенсоры, вмешалось в связь с сервером или направило автомобиль на опасный маршрут. В такой ситуации автономность машины не освобождает злоумышленника от ответственности. Он создает угрозу безопасной эксплуатации транспорта.
Проблема беспилотного транспорта показывает общий недостаток действующего регулирования. Уголовный закон не всегда успевает за системами, где управление распределено между человеком, программой, датчиками, удаленным оператором и производителем. Поэтому важны новые нормы и технические регламенты[7]. Без них трудно понять, кто и что обязан был проверить.
Медицинский ИИ используется для диагностики, выбора лечения, анализа снимков и поддержки врачебных решений. В этой сфере ошибка может стоить жизни. Но уголовная оценка ошибок ИИ должна быть осторожной.
Если врач использует систему как справочный инструмент, он не освобождается от профессиональной ответственности. Он обязан оценивать состояние пациента, клиническую картину и данные обследований. Если рекомендация алгоритма явно противоречит симптомам, а врач слепо ей следует, следует говорить о неосторожности врача.
Иная ситуация возникает, когда система действует почти автономно. Например, робот хирург выполняет манипуляцию по заложенному алгоритму. Если вред связан с дефектом программного обеспечения, ответственность может сместиться к разработчику.
Здесь снова важен вопрос стандартов. Было ли устройство сертифицировано. Проходило ли оно испытания. Без ответа на эти вопросы невозможно честно установить вину.
Цифровые преступления оставляют следы. Но эти следы сложны. В делах с ИИ важны логи, исходный код, веса модели. Проблема в том, что такие доказательства легко изменить или уничтожить. Автономный бот может чистить логи. Преступник может использовать VPN или прокси цепочки. Иногда атака идет через несколько стран. Поэтому установление автора действий становится отдельной задачей.
Для доказывания нужны цифровая криминалистика и специальные знания. Но экспертиза должна быть понятной для суда. Эксперт не должен просто говорить, что модель сложная. Он должен объяснить, какие данные исследованы, какие выводы можно сделать и где остаются сомнения.
Особую ценность имеют уникальные признаки кода:
1. Стиль программирования,
2. Структура запросов,
3. Параметры модели.
Но такие признаки не должны превращаться в догадку. Их надо подтверждать другими доказательствами.
Для следствия и суда важно понимать, что ИИ не всегда дает один и тот же ответ. Некоторые модели работают вероятностно. Поэтому при исследовании надо фиксировать параметры генерации и контекст.
Одна из главных практических проблем состоит в разграничении статей УК РФ. Цифровое преступление часто затрагивает сразу несколько объектов.
С одной стороны, совокупность статей нужна, если лицо совершило несколько самостоятельных посягательств. Например, сначала незаконно получило доступ к серверу, потом установило вредоносную программу, затем похитило деньги. Эти действия имеют разный правовой смысл.
С другой стороны, нельзя искусственно дробить одно действие. Если вмешательство в компьютерную информацию является способом хищения по статье 159.6 УК РФ, дополнительная квалификация должна применяться только тогда, когда есть самостоятельные признаки статьи 272 или 273 УК РФ. Иначе наказание может стать несоразмерным.
Особенно аккуратно надо подходить к дипфейкам. Поддельный голос сам по себе не является неправомерным доступом к компьютерной информации. Если преступник звонит потерпевшему и имитирует голос родственника, это обман человека. Если тот же голос используется для прохождения голосовой биометрии, это уже воздействие на систему обработки данных.
Такое разграничение должно быть закреплено в судебной практике. Оно поможет избежать двух ошибок. Первая ошибка — это недооценка цифрового способа преступления. Вторая ошибка это чрезмерное применение компьютерных составов там, где, по сути, был обычный обман.
В науке иногда обсуждается идея признания ИИ субъектом уголовной ответственности. На первый взгляд она кажется удобной. Если система действует автономно, можно было бы возложить ответственность на нее. Но такая идея плохо совместима с основами уголовного права.
Уголовное наказание обращено к человеку. Оно связано с виной, осуждением, исправлением и предупреждением новых преступлений. ИИ не способен переживать наказание. Его нельзя исправить в нравственном смысле. Его можно выключить, удалить, ограничить или изменить. Но это меры технического контроля.
Поэтому признание ИИ субъектом преступления сейчас не нужно. Оно создаст больше проблем, чем решит. Реальная задача состоит в другом. Нужно точнее распределять ответственность между людьми и организациями, которые создают, внедряют и используют ИИ.
При этом уголовная ответственность юридических лиц в России в общем виде не введена. Это тоже влияет на проблему. Многие риски создаются на уровне компании, где решения распределены между отделами. Один человек пишет код, другой утверждает запуск, третий отвечает за безопасность, четвертый продает продукт. В такой системе трудно найти конкретное виновное лицо.
Далее рассмотрим возможные направления изменения закона.
Первое направление связано с уточнением квалифицирующих признаков. Использование ИИ может повышать общественную опасность, если оно дает масштаб, скрытность, автономность или возможность массового вреда. Но не каждое применение ИИ должно автоматически усиливать ответственность.
Второе направление связано с дипфейками. Закон может предусмотреть специальную ответственность за создание или распространение синтетического изображения, голоса или видео без согласия лица, если это используется для хищения, вымогательства, причинения существенного вреда или вмешательства в работу защищенных систем.
Третье направление связано с обязательным журналированием действий опасных ИИ систем. Если система применяется в банках, медицине, транспорте или критической инфраструктуре, должны сохраняться данные о действиях модели, входных запросах, обновлениях и доступе пользователей.
Четвертое направление связано с тестированием и сертификацией. Разработчик не должен отвечать за любую непредсказуемую ошибку. Но он должен отвечать за игнорирование известных рисков, отказ от базовых проверок, скрытие дефектов и выпуск опасной системы без контроля.
Искусственный интеллект меняет способы совершения преступлений, но не отменяет основные принципы уголовного права. Субъектом преступления должен оставаться человек. ИИ следует рассматривать как средство, иногда очень сложное и автономное, но все же средство.
Главная проблема квалификации состоит в установлении связи между вредом и поведением конкретного лица. Нужно понять, кто создал опасный инструмент, кто его запустил, кто использовал его для преступления, кто обязан был контролировать систему, и кто мог предотвратить вред.
Действующие нормы УК РФ уже позволяют квалифицировать многие преступления с применением ИИ. Это мошенничество, неправомерный доступ, создание вредоносных программ, атаки на критическую инфраструктуру, нарушение правил безопасности транспорта, оказание небезопасных услуг и халатность. Но этих норм не всегда достаточно. Они создавались для менее автономных технологий.
Поэтому нужна точечная модернизация. Следует уточнить правила квалификации дипфейков, развить стандарты тестирования ИИ, закрепить требования к журналированию действий опасных систем и улучшить методики цифровой экспертизы.
Список источников:
1. Габов А.В. Искусственный интеллект: правовое регулирование: монография. Москва: Проспект, 2022. С. 33–35.
2. Гузева А.А. Киберпреступность в условиях цифровизации: вопросы квалификации и предупреждения: учебное пособие. Москва: Юрлитинформ, 2023. С. 45–47.
3. Берг А.Л. Искусственный интеллект и проблемы уголовной ответственности // Вестник Казанского юридического института МВД России. 2023. № 4 (62). С. 13–19.
4. Талан М.В. Преступления, совершаемые с использованием искусственного интеллекта: проблемы и перспективы // Вестник экономики, права и социологии. 2025. № 3. С. 39–42.
5. Нифталиева И.А. Принцип справедливости в уголовном праве: проблемы реализации в законодательстве и правоприменительной практике: автореф. дис. … канд. юрид. наук. Волгоград, 2022. 25 с.
6. Яковлева Е.О. Искусственный интеллект как криминогенный фактор: проблемы квалификации и тактики расследования // Полицейская деятельность. 2025. № 6. С. 112–115.
7. О некоторых вопросах судебной практики по уголовным делам о преступлениях в сфере компьютерной информации, а также иных преступлениях, совершенных с использованием электронных или информационно-телекоммуникационных сетей, включая сеть «Интернет»: постановление Пленума Верховного Суда РФ от 15.12.2022 № 37. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
References
1. Gabov A.V. Artificial Intelligence: Legal Regulation: Monograph. Moscow: Prospect, 2022. Pp. 33–35.
2. Guzeva A.A. Cybercrime in the Context of Digitalization: Issues of Qualification and Prevention: Study Guide. Moscow: Yurlitinform, 2023. Pp. 45–47.
3. Berg A.L. Artificial Intelligence and Problems of Criminal Liability // Bulletin of the Kazan Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2023. No. 4 (62). Pp. 13–19.
4. Talan M.V. Crimes Committed with the Use of Artificial Intelligence: Problems and Prospects // Bulletin of Economics, Law and Sociology. 2025. No. 3. Pp. 39–42.
5. Niftalieva I.A. The Principle of Justice in Criminal Law: Problems of Implementation in Legislation and Law Enforcement Practice: Abstract of Cand. Sci. (Law) Dissertation. Volgograd, 2022. 25 p.
6. Yakovleva E.O. Artificial Intelligence as a Criminogenic Factor: Problems of Qualification and Investigative Tactics // Police Activity. 2025. No. 6. pp. 112–115.
7. On Certain Issues of Judicial Practice in Criminal Cases Concerning Crimes in the Sphere of Computer Information, as well as Other Crimes Committed Using Electronic or Information and Telecommunication Networks, Including the Internet: Resolution of the Plenum of the Supreme Court of the Russian Federation of 15.12.2022 No. 37. Accessed from the ConsultantPlus reference and legal system.
Информация об авторе:
Михно Эдуард Олегович – магистр по направлению подготовки 40.04.01 «Юриспруденция», абитуриент аспирантуры Государственного университета управления.
Information about the author:
E.O. Mikhno – Master’s degree in the field of study 40.04.01 «Jurisprudence», applicant for postgraduate studies at the State University of Management.
Изображение сгенерировано нейросетью Open AI
[1] Габов А.В. Искусственный интеллект: правовое регулирование: монография. Москва: Проспект, 2022. С. 33–35.
[2] Гузева А.А. Киберпреступность в условиях цифровизации: вопросы квалификации и предупреждения: учебное пособие. Москва: Юрлитинформ, 2023. С. 45–47.
[3] Берг А.Л. Искусственный интеллект и проблемы уголовной ответственности // Вестник Казанского юридического института МВД России. 2023. № 4 (62). С. 13–19.
[4] Талан М.В. Преступления, совершаемые с использованием искусственного интеллекта: проблемы и перспективы // Вестник экономики, права и социологии. 2025. № 3. С. 39–42.
[5] Нифталиева И.А. Принцип справедливости в уголовном праве: проблемы реализации в законодательстве и правоприменительной практике: автореф. дис. … канд. юрид. наук. Волгоград, 2022. 25 с.
[6] Яковлева Е.О. Искусственный интеллект как криминогенный фактор: проблемы квалификации и тактики расследования // Полицейская деятельность. 2025. № 6. С. 112–115.
[7] О некоторых вопросах судебной практики по уголовным делам о преступлениях в сфере компьютерной информации, а также иных преступлениях, совершенных с использованием электронных или информационно-телекоммуникационных сетей, включая сеть «Интернет»: постановление Пленума Верховного Суда РФ от 15.12.2022 № 37. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
