Название статьи:
Криминологические аспекты применения синтетических данных в государственном управлении
Авторы: Мартынов А.В., доктор юридических наук, профессор, главный научный сотрудник, заведующий кафедрой административного и финансового права юридического факультета, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 603022, Российская Федерация, г. Нижний Новгород, пр-кт Гагарина, 23,
docpred@yandex.ru,
Ширеева Е.В., кандидат юридических наук, доцент, старший научный сотрудник, доцент кафедры административного и финансового права юридического факультета, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 603022, Российская Федерация, г. Нижний Новгород, пр-кт Гагарина, 23,
shireevaekaterina@yandex.ru Для цитирования:
Мартынов А.В. Криминологические аспекты применения синтетических данных в государственном управлении / А.В. Мартынов, Е.В. Ширеева. — DOI 10.17150/2500-4255.2026.20(3).242-251. — EDN ALFZVS // Всероссийский криминологический журнал. — 2026. — Т. 20, № 3. — С. 242–251.
В рубрике:
КРИМИНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ПРЕСТУПНОСТИ
Год: 2026 Том: 20 Номер журнала: 3
Страницы: 242-251
Тип статьи: Научная статья
УДК: 343.9
DOI: 10.17150/2500-4255.2026.20(3).242-251; EDN: ALFZVS
Аннотация:
В условиях мировой тенденции, направленной на смягчение правового регулирования и применения генеративного искусственного интеллекта в государственном секторе, важным научным направлением является проведение исследования, посвященного выявлению и установлению криминологических рисков применения генеративного искусственного интеллекта в государственном секторе. Среди таковых в статье отмечаются: создание дипфейков и дезинформирующего контента; предвзятость алгоритмов генеративного искусственного интеллекта и системная дискриминация; проблемы конфиденциальности информации и нарушения права интеллектуальной собственности; совершение преступлений с использованием цифровой личности. В качестве нового цифрового инструмента, направленного на профилактику совершения преступлений с применением генеративного искусственного интеллекта, предлагаются синтетические данные. В статье доказывается возможность нивелирования ими некоторых обозначенных криминологических рисков, поскольку синтетические данные обладают такими преимуществами, как: обеспечивают создание больших объемов высококачественных маркированных данных; снижают предвзятость при автоматизированном принятии управленческого решения; снижают риск раскрытия «чувствительной» и конфиденциальной информации; обеспечивают кибербезопасность; усложняют идентификацию лиц и др. Кроме того, в исследовании предлагаются варианты внедрения синтетических данных в деятельность правоохранительных органов. В частности, отмечается потенциал синтетических данных в моделировании и прогнозировании преступности. Предлагается использовать синтетические данные в целях реализации программы защиты свидетелей. А также отмечается возможность применения анонимизированных и деиндентифицированных синтетических данных, основанных на реальных данных и обладающих высокой точностью информации, при профессиональной подготовке сотрудников правоохранительных органов.
Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, синтетические данные, государственное управление, криминологические риски, дипфейки, системная дискриминация, конфиденциальность
Финансирование: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда, проект № 25-28-00491 (https://rscf.ru/project/25-28-00491).
Информация о статье: Дата поступления 22 апреля 2026 г. Дата принятия к публикации 23 июня 2026 г. Дата онлайн-размещения 29 июня 2026 г.
Список цитируемой литературы: - Sharma A.K. Generative Artificial Intelligence and Legal Frameworks: Identifying Challenges and Proposing Regulatory Reforms / A.K. Sharma, R. Sharma. - DOI 10.17803/2713-0533.2024.3.29.415-451. - EDN HRTCGK // Kutafin Law Review. - 2024. - № 11. - P. 415-451.
- Mellouli S. Introduction to the Issue on Artificial Intelligence in the Public Sector: Risks and Benefits of AI for Governments / S. Mellouli, M. Janssen, A. Ojo. - DOI 10.1145/3636550 // Digital Government: Research and Practice. - 2024. - Vol. 5, № 1. - P. 1-6.
- Ли Яо. Нормативно-правовое регулирование генеративного искусственного интеллекта в Великобритании, США, Европейском союзе и Китае / Яо Ли. - DOI 10.17323/2072-8166.2023.3.245.267. - EDN YITZOA // Право. Журнал Высшей школы экономики. - 2023. - Т. 16, № 3. - С. 245-267.
- Lee P. Synthetic Data and the Future of AI / P. Lee // Cornell Law Review (Forthcoming). - 2024. - Vol. 110, no. 1.
- Cordella A. Regulating Generative AI: The Limits of Technology-Neutral Regulatory Frameworks. Insights from Italy's Intervention on ChatGPT / A. Cordella, F. Gualdi. - DOI 10.1016/j.giq.2024.101982 // Government Information Quarterly. - 2024. - № 41. - P. 101982.
- Мартынов А.В. Правовые и практические вопросы использования синтетических данных для целей государственного управления в России / А.В. Мартынов, Е.В. Ширеева. - DOI 10.17072/1995-4190-2025-70-526-538. - EDN PNOBJC // Вестник Пермского университета. Юридические науки. - 2025. - № 4. - C. 526-538.
- Кузьмин А.М. Мошенничество с использованием синтетических цифровых личностей / А.М. Кузьмин, Д.А. Свичкарь, П.В. Хенкин. - DOI 10.25559/sitito.019.202302.251-261. - EDN UOKXUQ // Современные информационные технологии и ИТ-образование. - 2023. - Т. 19, № 2. - С. 251-261.
- Минбалеев А.В. Понятие и правовая природа цифрового профиля человека / А.В. Минбалеев. - DOI 10.14529/law220117. - EDN MMFGYL // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. - 2022. - Т. 22, № 1. - С. 110-116.
- Мартынов А.В. Понятие и виды синтетических данных: к вопросу о необходимости правового регулирования в российском законодательстве / А.В. Мартынов, Е.В. Ширеева. - DOI 10.61205/S160565900035508-2. - EDN HQWCPL // Журнал российского права. - 2025. - Т. 29, № 11. - С. 135-148.
- Accelerating Public Policy Research with Synthetic Data / P. Calcraft, I. Thomas, M. Maglicic, A. Sutherland. - ADR UK, 2021. - 42 p.
- Expanding MLDS Data Access and Research Capacity with Synthetic Data Sets / M.E. Woolley, L.M. Stapleton, R. Goldstein [et al.]. - Baltimore : Maryland Longitudinal Data System Center, 2020. - 20 p.
- Gal M.S. Synthetic Data: Legal Implications of the Data-Generation Revolution / M.S. Gal, O. Lynskey // Iowa Law Review. - 2023. - Vol. 109. - P. 1087-1156.
- Jenkins K. Synthetic Data and Public Policy. Supporting Real-World Policymakers with Algorithmically Generated Data / K. Jenkins. - DOI 10.26686/pq.v19i2.8234 // Policy Quarterly. - 2023. - Vol. 19, no. 2. - P. 29-39.
- Kurapati S. Synthetic Data: A Convergence between Innovation and GDPR / S. Kurapati, L. Gilli. - DOI 10.63567/gk6xj346 // Journal of Open Access to Law. - 2023. - Vol. 11. - P. 1-12.
- PLUS: A Semi-automated Pipeline for Fraud Detection in Public Bids / M.A. Brandão, A.P.G. Reis, B.M.A. Mendes [et al.]. - DOI 10.1145/3616396 // Digital Government: Research and Practice. - 2024. - Vol. 5, no. 1. - P. 5-16.