Получение доказательств все чаще опосредуется искусственным интеллектом — от распознавания лиц и анализа сетевого трафика до выявления синтетического медиаконтента, что заставляет заново продумать оценку таких доказательств. Предметом исследования являются критерии оценки допустимости и достоверности доказательств, полученных с использованием искусственного интеллекта, их соотношение с общими правилами доказывания и специфические проблемы, которые искусственный интеллект создает на каждом из уровней оценки. Цель работы — разграничить оценку допустимости и достоверности и предложить для каждого уровня систему рабочих критериев. Методологическую основу образуют формально-юридический, системный и функциональный методы в сочетании с элементами сравнительно-правового подхода. Обосновывается положение о том, что допустимость и достоверность — суть два самостоятельных критерия оценки, которые нельзя смешивать: результат работы алгоритма может быть получен законным способом, но оставаться недостоверным, и наоборот. Сформулированы две системы критериев — допустимости (надлежащие субъект, источник, способ и форма) и достоверности результата алгоритмического анализа (валидированность метода, известная погрешность, воспроизводимость, объяснимость, целостность данных, документированность). Авторы приходят к выводу, что результат работы искусственного интеллекта не образует нового вида доказательства и входит в дело через существующие средства доказывания, а непроверяемый (закрытый) алгоритм не может служить основой достоверного доказательства.