Цифровая трансформация правоохранительной деятельности радикально изменила природу и масштабы государственного контроля за общественным порядком, создав беспрецедентные возможности для предвосхищения и предотвращения массовых беспорядков при одновременном возникновении фундаментальных угроз конституционным правам и свободам. Внедрение искусственного интеллекта, систем прогностической аналитики, технологий распознавания лиц, инструментов мониторинга социальных сетей в практику органов правопорядка знаменует переход от традиционной модели реактивного реагирования на уже совершенные правонарушения к проактивной модели предупреждения угроз общественной безопасности на основе анализа больших данных и алгоритмического прогнозирования.

Масштабное применение цифровых технологий в контексте массовых протестов 2020–2024 годов, включая движение Black Lives Matter в США (протесты BLM стали катализатором массового использования технологий распознавания лиц (FRT) и сбора данных из открытых источников. Полиция использовала сервис Clearview AI для идентификации протестующих по фотографиям из соцсетей. Также применялись «имитаторы сотовых вышек» (Stingrays) для перехвата данных мобильных телефонов. Это привело к тому, что крупные техно-гиганты (Amazon, Microsoft, IBM) временно или постоянно наложили мораторий на продажу своих систем распознавания лиц полиции, признав риски нарушения прав человека и предвзятости алгоритмов [1]), беспорядки в Великобритании летом 2024 года (реакция британских властей на антимигрантские беспорядки стала примером максимально жесткого цифрового контроля в западной демократии. Премьер-министр Кир Стармер объявил о расширении использования систем распознавания лиц в реальном времени и ограничении передвижения предполагаемых участников беспорядков на основе цифрового профилирования. Большое внимание было уделено ответственности за онлайн-активность. Людей арестовывали не только за физическое участие, но и за посты в соцсетях, подстрекающие к насилию, что вызвало споры о границе между борьбой с дезинформацией и цензурой [2]), штурм Капитолия 6 января 2021 года (это событие называют «самым задокументированным преступлением в истории» благодаря цифровым следам. ФБР использовало данные геолокации Google (geofence warrants), чтобы определить, чьи устройства находились внутри здания. Масштабно применялся краудсорсинг: активисты использовали открытые данные (OSINT) и ИИ для сопоставления лиц участников с их профилями в LinkedIn и Facebook. С одной стороны, технологии помогли быстро найти нарушителей, с другой — возникли вопросы о допустимости сбора данных о местоположении тысяч людей, которые могли просто находиться рядом [3]), актуализировало дискуссию о допустимых пределах технологического надзора в демократическом обществе. Правовое регулирование использования цифровых технологий в системе предупреждения массовых беспорядков становится важной задачей, поскольку от адекватности правовых рамок зависит способность государства поддерживать баланс между императивами общественной безопасности и защитой фундаментальных конституционных ценностей.

Прогностическая полицейская деятельность представляет собой наиболее амбициозное применение искусственного интеллекта в сфере правопорядка, используя алгоритмы для анализа обширных массивов данных и предвосхищения преступной активности с целью оптимизации распределения ресурсов, сокращения времени реагирования и превентивного предотвращения преступлений. Внедрение искусственного интеллекта в практику правоохранительных органов ознаменовало переход к методам, основанным на обработке данных, для предупреждения преступности и распределения ресурсов, при использовании алгоритмов машинного обучения, продвинутой аналитики данных и прогностических моделей для идентификации паттернов преступности, оценки зон высокого риска и выработки рекомендаций относительно превентивных мер. Технологические возможности варьируются от географически ориентированных систем, идентифицирующих территории вероятного совершения преступлений на основе исторических данных, до персонифицированных систем оценки риска, прогнозирующих вероятность вовлечения конкретных лиц в преступную деятельность. Голландская система Crime Anticipation System, первая в мире национальная система прогностической полиции, комбинирует демографические и социально-экономические данные из трех источников — Центральной базы данных о преступлениях, муниципальной администрации и Центрального статистического бюро Нидерландов, визуализируя информацию в форме тепловых карт, отображающих зоны повышенного криминального риска для направления полицейских интервенций [4]. Данные системы обладают потенциалом революционизировать предупреждение массовых беспорядков через раннюю идентификацию триггерных факторов социальной напряженности, однако одновременно порождают серьезные опасения относительно эффективности, потенциальной предвзятости и фундаментальных правовых последствий.

Мониторинг социальных медиа стал ключевым инструментом правоохранительных органов для сбора разведывательной информации и предвосхищения угроз общественному порядку, трансформируя практику надзора благодаря беспрецедентному доступу к публично доступной информации о намерениях, настроениях и координации действий потенциальных участников массовых акций. Социальные медиа играют важную роль в политическом выражении, социальном взаимодействии и общественной организации, при скачкообразном росте числа пользователей и объема обмениваемой онлайн информации, превращая социальные платформы в непреодолимо привлекательную цель для правоохранительного надзора, поскольку информация о передвижениях, привычках, покупках и связях индивидов, ранее требовавшая месяцев наблюдения, может быть получена технически грамотным офицером за минуты.

Технологии распознавания лиц и биометрической идентификации расширяют возможности правоохранительных органов по идентификации участников массовых акций, создавая инфраструктуру тотального наблюдения в публичных пространствах с далеко идущими последствиями для анонимности политического участия и свободы собраний. После штурма Капитолия 6 января 2021 года минимум три федеральных агентства использовали программное обеспечение распознавания лиц для поддержки уголовных расследований, при применении ФБР и другими органами технологий распознавания лиц в контексте социального медиа надзора. Биометрические технологии позволяют автоматизированную идентификацию индивидов через анализ физиологических характеристик, включая черты лица, радужную оболочку глаза, отпечатки пальцев, походку, голос, создавая постоянные цифровые идентификаторы личности независимо от желания индивида быть идентифицированным.

Геолокационные сервисы и технологии отслеживания мобильных устройств предоставляют правоохранительным органам детализированную информацию о передвижениях граждан, позволяя реконструировать паттерны поведения, идентифицировать участников массовых мероприятий и прогнозировать скопления людей в определенных локациях. Верховный суд США в деле Carpenter v. United States признал, что долгосрочное отслеживание местоположения через данные сотовых вышек представляет собой обыск в смысле Четвертой поправки, требующий ордера, поскольку совокупность данных о местоположении дает исчерпывающую картину частной жизни человека, раскрывая не только перемещения, но и связи, политические взгляды, профессиональные ассоциации, религиозные убеждения [5]. Мобильные телефоны генерируют обширные метаданные о местоположении пользователей через GPS, Wi-Fi подключения, сотовые вышки, создавая детализированные цифровые следы передвижений индивидов. Правоохранительные органы могут запрашивать исторические данные о местоположении для идентификации устройств, присутствовавших в определенной географической зоне в определенный период времени, получая списки потенциальных участников массовых мероприятий. Технология geofence warrants позволяет органам требовать от технологических компаний предоставления информации обо всех устройствах, находившихся в определенной области в заданный временной промежуток, фактически превращая присутствие в публичном месте в основание для включения в сферу расследования. Конституционная доктрина в отношении геолокационного надзора продолжает развиваться, при признании судами, что массивное накопление данных о местоположении качественно отличается от традиционного наблюдения и может изменять отношения между гражданином и государством способом, несовместимым с демократическим обществом.

Аналитические платформы больших данных интегрируют информацию из множественных источников — баз данных правоохранительных органов, социальных медиа, публичных записей, коммерческих датаброкеров — для создания комплексных профилей индивидов и сообществ с целью идентификации потенциальных угроз общественному порядку. Концепция Big Data описывает огромные объемы данных, поддающихся анализу для выявления неожиданных связей и корреляций, при использовании алгоритмов как математических процессов, делающих обоснованные предположения относительно паттернов и закономерностей в данных. Интеграция множественных баз данных предоставляет правоохранительным органам обширный объем информации о гражданах, теоретически помогая принимать более информированные решения относительно потенциальных угроз безопасности.

Право на частную жизнь составляет фундаментальную конституционную гарантию, защищенную статьей 8 Европейской конвенции о правах человека и статьей 17 Международного пакта о гражданских и политических правах, при признании международными судебными органами, что сбор и хранение персональных данных, даже публично доступных, представляет собой вмешательство в частную жизнь, подлежащее конституционным ограничениям. Европейский суд по правам человека выработал обширную практику в области надзора, дифференцируя целевой надзор и массовый перехват сообщений, при установлении минимальных гарантий против произвола при тайном целевом наблюдении, включая четкое определение категорий правонарушений, позволяющих санкционировать перехват; определение категорий лиц, подлежащих прослушиванию; ограничение продолжительности перехвата; процедуру изучения, использования и хранения данных; независимый ex post facto контроль соблюдения требований и полномочия компетентного органа по устранению нарушений [6]. Современные технологии позволяют государствам и корпорациям собирать, хранить и синтезировать информацию в масштабах, невообразимых в 1980-х годах, при принятии государствами новых законов или толковании существующих законов для облегчения данных процессов часто без достаточного учета интересов частной жизни.

Результаты исследования позволяют сформулировать ряд выводов относительно необходимых направлений реформирования правового регулирования. Во-первых, требуется разработка специализированного законодательства, регулирующего использование искусственного интеллекта и алгоритмических систем в правоохранительной деятельности, с четкими требованиями к прозрачности, объяснимости, тестированию на предвзятость, независимой оценке воздействия на права человека и обязательной сертификации перед внедрением. Во-вторых, необходимо создание эффективных механизмов независимого надзора с реальными полномочиями доступа к информации, проведения проверок, вынесения обязательных рекомендаций и наложения санкций за нарушения, при обеспечении надзорных органов достаточными финансовыми и человеческими ресурсами и технической экспертизой для эффективного выполнения функций.

В-третьих, правовые рамки должны включать обязательные процедурные гарантии, включая презумпцию против использования массового надзора, требование индивидуализированного подозрения для применения интрузивных технологий, ограниченные сроки хранения данных, запрет на использование данных для целей, несовместимых с первоначальным сбором, и эффективные средства правовой защиты для лиц, пострадавших от неправомерного надзора. В-четвертых, необходимо признание определенных технологий как несовместимых с демократическими ценностями и правами человека, с введением прямых запретов на технологии, демонстрирующие неустранимую предвзятость или создающие недопустимые риски для фундаментальных прав, включая системы социального кредита, предиктивное профилирование на основе защищенных характеристик и некоторые формы биометрического надзора в публичных пространствах.

Литература:

1. U. S. Government Accountability Office (GAO). (2021). Facial Recognition Technology: Federal Law Enforcement Agencies Should Better Assess Privacy and Other Risks (Report No. GAO-21–518).
2. Ralph, L., Robinson, P., & Aitken, A. (2025). Policing, social media, and riots: user responses to the police during the 2024 UK summer protests and riots. Policing and Society, 1–15.
3. Fereidooni, Leila, Open Source Intelligence (OSINT) and its Role in International Law Enforcement Cooperation (September 18, 2025).
4. OECD (2025), Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/795de142-en.
5. Carpenter v. United States, 138 S. Ct. 2206, 2018.
6. CDL-AD(2024)043-e. Report on a rule of law and human rights compliant regulation of spyware, adopted by the Venice Commission at its 141st Plenary Session (Venice, 6–7 December 2024).