Анатолий Белкин - Теория доказывания в уголовном судопроизводстве

Дать исчерпывающий перечень объективных и субъективных причин экспертных ошибок не представляется возможным, поэтому ограничимся указанием наиболее часто встречающихся или типичных.

1. Объективные причины экспертных ошибок:

1) отсутствие разработанной экспертной методики;

2) несовершенство используемой экспертной методики;

3) применение ошибочно рекомендованных методов;

4) отсутствие полных данных, характеризующих идентификационную ценность признаков, устойчивость их отображения в следах;

5) использование приборов и инструментов, неисправных или не обладающих достаточной разрешающей способностью.

2. Субъективные причины экспертных ошибок:

1) профессиональная некомпетентность эксперта;

2) профессиональные упущения эксперта;

3) дефекты органов чувств эксперта, преимущественно органов зрения;

4) неординарные психологические состояния эксперта;

5) характерологические черты личности эксперта (неуверенность в своих знаниях, умении, опытности; повышенная внушаемость; мнительность и т.п.);

6) логические дефекты умозаключений эксперта;

7) дефекты в организации и планировании экспертного исследования. Они могут быть следствием неправильной деятельности руководителя экспертного учреждения при организации производства комиссионных и комплексных экспертиз; дефектными могут быть организация и планирование экспертного исследования самим экспертом, его осуществляющим. И в том и в другом случае причины носят субъективный характер, но относятся к разным субъектам: в первом случае они лежат как бы вне самого процесса экспертного исследования, во втором - коренятся в самом этом процессе.

Вопросы моделирования процесса рассуждений человека-эксперта, проблемы извлечения экспертных знаний традиционно находятся в центре внимания специалистов в такой далекой от криминалистики области знания, как теория искусственного интеллекта и практика построения интеллектуальных экспертных систем и систем поддержки принятия решений. Здесь мы позволим себе небольшой экскурс в эту дисциплину, что позволит по-иному взглянуть на возможности человека-эксперта и причины экспертных ошибок *(430) .

Задавшись целью построения интеллектуальной системы, призванной в той или иной мере заменить человека, мы неминуемо вынуждены пытаться как-то формализовать его практический опыт и знания в конкретной предметной области. К настоящему моменту вопрос о том, как именно должна производиться подобная формализация, нельзя считать исследованным достаточно подробно. Предложено немало конкретных методов и схем *(431) , предпринимались и попытки их классификации *(432) ; однако в конкретных приложениях, при построении реальных интеллектуальных систем, и в первую очередь экспертных систем и прикладных систем поддержки принятия решений, разработчики уделяют преимущественное внимание построению изощренных математических процедур обработки и/или структуризации полученной от эксперта информации, сравнительно редко задаваясь вопросом о том, можно ли считать эту информацию адекватной и пригодной для дальнейшей обработки, а если да, то до какой степени.

"Идеальный" эксперт, с точки зрения лица, задающего ему вопросы или ставящего перед ним некую проблему, требующую экспертного разрешения (в искусственном интеллекте - это разработчик прикладной интеллектуальной системы, именующий себя инженером по знаниям; в контексте же судебной экспертизы - это лицо или орган, ее назначающий), кроме всего прочего, призван отвечать целому ряду условий.

Рассмотрим, например, некоторые высказывания, характеризующие процесс "извлечения" необходимых знаний из эксперта. При этом имеет смысл сразу оговорить, что по умолчанию их обычно принимают в качестве безусловных истин, тогда как на самом деле справедливость их, в лучшем случае, сомнительна. Нижеследующие "желательные" качества человека-эксперта приводятся по работе автора *(433) , хотя мы, конечно, не претендуем на приоритет в открытии всех указанных ниже особенностей человека.

Итак, во что мы напрасно верим, обращаясь к эксперту?