Big Data и предиктивная юстиция: социальные аспекты цифровой трансформации права в Российской Федерации

Изучен потенциал использования технологий больших данных и искусственного интеллекта в правовой сфере как фактора обеспечения национальной безопасности Российской Федерации. Актуальность темы исследования обусловлена стремительным ростом объемов юридически значимой информации, интеграцией государственных информационных систем в национальный проект «Экономика данных», а также необходимостью противодействия внешнему деструктивному информационно-психологическому воздействию. Цель настоящего исследования заключается в обосновании теоретико-методологических подходов к использованию больших данных и технологий ИИ для перехода к предиктивной модели правоприменения, обеспечивающей реализацию национальных интересов Российской Федерации в цифровом обществе.

Уточнено содержание понятия больших данных в контексте российской правовой системы с опорой на национальные стандарты и стратегические документы. Классифицированы ключевые методы анализа правовой информации, от классической статистики и корреляционного анализа до методов машинного обучения и обработки естественного языка. Выявлены риски и потенциал внедрения предиктивной аналитики для обеспечения национальной безопасности, информационной независимости и эффективности правосудия. Гипотеза исследования состоит в предположении, что интеграция технологий больших данных и искусственного интеллекта в правовую сферу Российской Федерации создает технологические предпосылки для перехода от реактивной к предиктивной модели правоприменения, однако реализация данного перехода требует соблюдения баланса между технологической эффективностью и этико-правовыми ограничениями, включая защиту персональных данных, объяснимость алгоритмических решений и сохранение судейского усмотрения.

Особое внимание уделено социальным рискам цифровой трансформации: алгоритмической предвзятости, непрозрачности «черных ящиков» нейросетей, а также необходимости сохранения доверия граждан к правосудию.

Сделан вывод, что интеграция больших данных, искусственного интеллекта и права представляет собой фундаментальный вектор развития правовой системы, а Российская Федерация способна формировать собственные стандарты цифровой трансформации права, укрепляя гуманитарно-технологический суверенитет.

1. Бабийчук, В. В. Роль искусственного интеллекта в ресоциализации правонарушителей и снижении риска совершения повторных преступлений / В. В. Бабийчук // Уголовно-исполнительная система: история и современность: материалы Межвузовской научнопрактической конференции с международным участием, Псков, 18–19 апреля 2024 г. Псков: Университет ФСИН России, 2024. С. 11–15. EDN PEMFUA.

2. Скиба, А. П. Повышение эффективности исполнения уголовных наказаний: расширение сферы применения информационных технологий / А. П. Скиба // Уголовно-исполнительное право. 2025. Т. 20, № 2. С. 198–208. DOI 10.33463/2687-122X.2025.20(1-4).2.198208. EDN RPYTPI.

3. Сунь, Ю. Исторический опыт и перспективы создания «умных судов» в КНР: проблемы применения технологии искусственного интеллекта / Ю. Сунь // История государства и права. 2023. № 5. С. 44–47. DOI 10.18572/1812-3805-2023-5-44-47. EDN BHNWCD.

4. Тагаева, С. Н. Большие данные и персональные данные: правовая природа и вопросы регулирования / С. Н. Тагаева, Э. М. Гатиятуллина // Цифровое право. 2024. Т. 5, № 2. С. 40–52. DOI 10.38044/2686-9136-2024-5-2-40-52. EDN BLKWGS.

5. Тихомиров, Ю. А. Интерпретация и применение больших данных в юриспруденции и юридической практике / Ю. А. Тихомиров, А. В. Кашанин, В. Д. Чураков [и др.]. Москва: Юстицинформ, 2021. 188 с. ISBN 978-5-7205-1723-6. EDN IAQOVH.

6. Тюнина, А. М. Применение методов Explainable AI (XAI) для интерпретации решений глубоких нейронных сетей / А. М. Тюнина, В. В. Кондусова, Д. С. Кукуева, П. П. Амелин // Проблемы и перспективы моделирования систем и процессов: материалы Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 14 октября 2025 г. Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2025. С. 185–191. DOI 10.58168/PPSPM2025_185-191. EDN QCXIQQ.

7. Bonner, B. Restoring balance: How history tilts the scales against privacy. An Actor-Network Theory investigation / B. Bonner, G. Walsham, C.Kimble, C. McInerney // Information and Organization. 2009. Vol. 19, No. 2. Pp. 84–102. DOI 10.1016/j.infoandorg.2009.01.001.

8. Citron, D. K. The Scored Society: Due Process for Automated Predictions / D. K. Citron, F. Pasquale // Washington Law Review. 2014. Vol. 89. Pp. 1–33.

9. Laney, D. 3-D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety / D. Laney // Open Journal of Applied Sciences. 2025. Vol. 15, No. 7.

10. Manyika, J. Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity / J. Manyika, M. Chui, B. Brown [et al]. McKinsey Global Institute, 2011. 156 p.

11. Rai, A. K. Investigating the inclinations of research and practices in Hadoop: A systematic review / A. K. Rai, A. K. Malviya // 2014 International Conference on Confluence: The Next Generation Information Technology Summit. IEEE, 2014. DOI 10.1109/CONFLUENCE.2014.6949381.