Цифровизация уголовного судопроизводства ставит перед доктриной фундаментальные вопросы: может ли алгоритм стать субъектом процессуальных отношений или его роль неизбежно ограничена рамками инструментария? Российская правовая доктрина демонстрирует устойчивый консенсус, квалифицируя ИИ как высокотехнологичное средство оптимизации отдельных следственных и судебных действий, принципиально исключая возможность наделения его правосубъектностью. Однако интенсивные дискуссии о феномене «черного ящика», рисках алгоритмической предвзятости (bias) и моделях распределения ответственности продолжают развиваться в рамках как отечественной, так и компаративистской научной мысли, формируя контуры будущего правового регулирования.

Доминирующая в российской науке концепция рассматривает системы искусственного интеллекта как продвинутый инструмент обработки информации, логически продолжающий эволюцию традиционных технических средств доказывания. Как справедливо отмечает Л.В. Головко, цифровизация не трансформирует сущностные основы уголовного процесса, но радикально повышает его эффективность на этапах сбора, систематизации, анализа и предварительной оценки доказательственной информации. На практике это выражается во внедрении алгоритмов машинного зрения и биометрического анализа в системы видеонаблюдения («Умный город»), что позволяет автоматизировать процессы идентификации лиц, реконструкции маршрутов движения и установления временных связей между событиями.

Алгоритмы распознавания лиц, биометрического анализа и компьютерного зрения (системы Smart City) автоматизируют идентификацию субъектов и реконструкцию событий. С.В. Зуев отмечает эффективность ИИ при работе с Big Data, подчеркивая, что инструменты искусственного интеллекта позволяют автоматизировать поиск скрытых закономерностей в финансовых операциях и эффективно устанавливать связи между соучастниками преступлений через анализ метаданных телефонных соединений и электронных сообщений. В сфере правоприменения алгоритмы находят применение для анализа судебной практики, прогнозирования правовых рисков и автоматизации рутинного делопроизводства. О.А. Степанов и Д.А. Степанов обосновывают роль «интеллектуальных советников» (decision support systems) при выборе меры пресечения и предварительной оценке законности процессуальных решений, настаивая на категорическом запрете делегирования дискреционных полномочий машине. Авторы подчеркивают императив сохранения человеческого контроля над принятием всех юридически значимых решений. В схожем ключе Л.Н. Масленникова указывает, что автоматизация на основе алгоритмов рандомизации при распределении судебных дел позволяет элиминировать влияние субъективных предпочтений руководителей судов, способствуя не только равномерности судейской нагрузки, но и укреплению доверия к системе правосудия за счет воспринимаемой беспристрастности.

Ключевой доктринальный вопрос — статус алгоритмических выводов, сгенерированных алгоритмическими системами. С.Б. Россинский предлагает квалифицировать такие результаты либо как «иные документы» в смысле ст. 84 Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации (далее — УПК РФ), либо — при наличии специальных знаний, заложенных в модель, — как заключение эксперта (ст. 80 УПК РФ). В обоих случаях выводы ИИ требуют обязательной верификации со стороны человека — следователя, судьи, эксперта. Без такой проверки выводы ИИ не могут иметь доказательственной силы, что основано на положении о непосредственности исследования доказательств и ответственности участников процесса за принимаемые решения.