ШАРТТЫ ТҮРДЕ МЕРЗІМІНЕН БҰРЫН БОСАТУ КЕЗІНДЕ ТӘУЕКЕЛДІ АЛГОРИТМДІК БАҒАЛАУДЫ ҚОЛДАНУ: ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ МЕН ЕУРОПА ЕЛДЕРІНІҢ САЛЫСТЫРМАЛЫ ТАЛДАУЫ

Мақалада шартты түрде мерзімінен бұрын босату (бұдан әрі - ШМБО) рәсімдерінде рецидив тәуекелін алгоритмдік бағалау жүйелерін қолдану мәселесі салыстырмалы тұрғыда зерттеледі. Зерттеуде Еуропа Кеңесіне мүше мемлекеттердің (Нидерланд, Германия, Швеция, Ұлыбритания) тәжірибесі және Қазақстан Республикасындағы шартты түрде мерзімінен бұрын босатудың құқықтық реттелуінің қолданыстағы моделі талданады. Зерттеудің мақсаты - азаматтық-құқықтық міндеттемелердің орындалуын тексеру мақсатында «Төрелік» ақпараттық жүйесімен, Қазақстан Республикасы Бас прокуратурасының Құқықтық статистика және арнайы есепке алу комитетінің (ҚСжАЕУК) деректер базасымен және Атқарушылық іс жүргізудің автоматтандырылған ақпараттық жүйесімен (АИС ОИП) интеграцияланған ұлттық тәуекелді бағалау алгоритмінің архитектурасын негіздеу. Зерттеудің әдіснамалық негізін салыстырмалы-құқықтық, статистикалық және формальды-құқықтық әдістер құрайды. 2020–2025 жылдар аралығындағы Еуропа елдерінің заңнамасын және Қазақстан Республикасы Жоғарғы Сотының сот статистикасын талдау Қазақстандағы шартты түрде мерзімінен бұрын босату моделі соттың қарауына ұсынылатын мекеме әкімшілігінің сипаттамаларын қалыптастыруда сотталғандардың мінез-құлық дәрежелері жүйесіне сүйенетінін көрсетеді. Алайда аталған көрсеткіштер болжау дәлдігінің төмендігімен және оларды қалыптастырудағы субъективтіліктің жоғары деңгейімен сипатталады. Зерттеу нәтижесінде алгоритмдік тәуекелді бағалау құралдарын Қазақстанның құқықтық жүйесінің ерекшеліктеріне бейімдеудің кезең-кезеңімен жүзеге асырылатын ұсынымдары ұсынылады. Қазақстандық модельдің еуропалық баламалардан айырмашылығы, онда қылмыстың қайталану қаупін болжауға арналған верификацияланған құралдың және мұндай бағалауды апелляциялық тәртіппен тексеру тетігінің жоқ екені анықталды. Бұл жағдай шартты түрде мерзімінен бұрын босату туралы өтінішхаттарды қанағаттандыру көрсеткіштерінің өңірлер бойынша айтарлықтай өзгеруіне алып келеді. Зерттеудің практикалық маңызы соттың қалау құқығының басымдығын сақтай отырып, тәуекелді бағалаудың алгоритмдік құралдарын Қазақстанның құқықтық жүйесіне кезең-кезеңімен енгізу жөніндегі жол картасын негіздеуден тұрады.

1. Мустафина Т. Гуманизация пенитенциарной системы как продвижение ненасильственных практик. Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилёва. — № 3 (148). — 2024.— С. 231–250.

2. Bonta J., Andrews D. A. (2022) The Psychology of Criminal Conduct. 6th ed. New York: Routledge. 496 p.

3. Wermink H., Nieuwbeerta P., Blokland A. (2022) Risk Assessment in Dutch Parole Decisions: Predictive Validity of RISc // European Journal of Criminology.Vol. 19. No. 4. P. 812–834.

4. 2022/23 Ministry of Justice UK. Parole Board Annual Report. London: HMSO. 87 p.

5. Акимжанов Т.К. Условно-досрочное освобождение в системе уголовно-исполнительной политики Республики Казахстан. Вестник Карагандинского университета. Серия «Право». — № 2 (110). — 2023.— С. 18–29.

6. Верховный Суд обсудил вопросы условно-досрочного освобождения и замены наказания. [Электронный ресурс] – URL: https://optimism.kz/2026/03/02/verhovnyj-sud-obsudil-voprosy-uslovnodosrochnogo-osvobozhdeniya-i-zameny-nakazaniya/ (дата обращения: 25.02.2026)

7. European Parliament. Regulation (EU) 2024/1689 on Artificial Intelligence (AI Act). OJ L 1689, 12.07.2024. [Электронный ресурс] – URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng (дата обращения: 27.02.2026)

8. Указ Президента Республики Казахстан от 15 октября 2021 года № 674 «Об утверждении Концепции правовой политики Республики Казахстан до 2030 года». — Астана, 2021. [Электронный ресурс] – URL: https://hrlib.kz/document/299261 (дата обращения: 01.03.2026)

9. Dressel J., Farid H. (2021) The Accuracy, Fairness, and Limits of Predicting Recidivism. Science Advances. Vol. 7. No. 14.

10. Chouldechova A. (2021) Fair Prediction with Disparate Impact: A Study of Bias in Recidivism Prediction Instruments. Big Data. Vol. 9. No. 2. P. 153–163.

11. Hannah-Moffat K. (2020) Actuarial Sentencing: An "Unsettled" and Uncertain Future. Annual Review of Criminology. Vol. 3. P. 145–166.

12. Шнарбаев Б.К. Перспективы развития уголовно-исполнительной системы Республики Казахстан // Вестник Карагандинского университета. Серия «Право». — № 3 (103). — 2020.— С. 113–117.

13. Нуридин С.И. Некоторые вопросы применения условно-досрочного освобождения в Республике Казахстан: теория и практика. Всероссийский криминологический журнал. —№ 2. — 2023.— Т. 17— С. 193– 205.

14. Dessecker A. (2021) Risk Assessment in German Sentencing and Prison Law. European Journal on Criminal Policy and Research. Vol. 27. No. 3. P. 341–358.

15. Kriminalvården (Swedish Prison and Probation Service). (2023) Annual Report. 2024 Norrköping. 112 p.

16. (2023) CEPEJ. Ethical Principles for the Use of Artificial Intelligence in Justice Systems. Strasbourg: Council of Europe. 32 p.

17. Селивёрстов В.И., Грушин Ф.В., Лядов Э.В. Уголовно-исполнительная политика в части условнодосрочного освобождения. Вестник Томского государственного университета. Право. — № 42. — 2021.— С. 76–84.

18. (2020) Council of Europe. Recommendation CM/Rec (2020) 4 on Electronic Monitoring. Strasbourg. [Электронный ресурс] – URL: https://www.coe.int/en/web/prison/conventions-recommendations(дата обращения: 19.02.2026)

19. Van der Werff M., Kunz K. (2023) Recidivism Risk Assessment in Criminal Proceedings: A European Perspective. International Journal of Criminal Justice. Vol. 15. No. 1. P. 44–61.