Споры о том, заменит ли машина юриста, уходят в прошлое. Сегодня на повестке дня стоят более прагматичные вопросы: как интегрировать ИИ в юридическую работу, чтобы повысить ее эффективность, не потеряв при этом в качестве и не подвергнув риску клиентов и собственную репутацию? Каковы реальные границы применимости этих технологий и какие «подводные камни» скрываются за обещаниями разработчиков?
Ландшафт ИИ-инструментов для юристов в России
Рынок LegalTech в России, подпитываемый ИИ, демонстрирует впечатляющую динамику. Инструменты становятся все более изощренными и специализированными. Ниже рассмотрим их основные категории:
1. Системы для углубленного анализа и обработки юридической информации. В отличие от простых поисковиков, современные системы используют NLP (Natural Language Processing) и машинное обучение для семантического анализа текстов. Они способны не просто найти документ по ключевым словам, но и выявить правовые позиции, отследить цепочки судебных дел, проанализировать аргументацию сторон и даже оценить стабильность судебной практики по конкретному вопросу.
Данные системы находят свое применение в due diligence (автоматический анализ учредительных документов, договоров), подготовке к судебным заседаниям (подбор релевантной практики, анализ позиции оппонента), мониторинге законодательства (выявление не только прямых изменений, но и их потенциального влияния на деятельность клиента), обработке больших массивов данных в рамках расследований.
Появляются инструменты для анализа неструктурированных данных — переписки, аудиозаписей (с предварительной транскрибацией), что открывает новые горизонты для внутренних расследований и подготовки доказательной базы.
2. Платформы для автоматизации полного цикла договорной работы. Решения вышли за рамки простых конструкторов. Они предлагают комплексный подход: от создания проекта договора с использованием умных шаблонов и библиотек типовых условий до многоэтапного согласования внутри компании и с контрагентами, контроля версий, выявления рискованных формулировок и автоматического отслеживания сроков исполнения обязательств.
Указанные платформы необходимы для стандартизации договорной работы, сокращения сроков согласования и минимизации человеческого фактора и связанных с ним ошибок.
3. Инструменты для предиктивной аналитики исходов судебных дел. Пожалуй, самая обсуждаемая и неоднозначная категория. Эти системы, часто разрабатываемые крупными фирмами для внутреннего пользования или как пилотные проекты, анализируют огромные массивы судебных решений, учитывая десятки факторов, и пытаются спрогнозировать вероятность успеха.
Данные инструменты могут быть полезны для оценки перспективности иска, выработки стратегии ведения дела, принятия решения о целесообразности заключения мирового соглашения, определения возможной суммы взыскания.
Однако на сегодняшний день пока это скорее вспомогательная технология, которая требует крайне осторожного использования и обязательной «поправки на ветер» со стороны опытного юриста.
4. ИИ-ассистенты и чат-боты. Различные большие языковые модели, адаптированные под юридические задачи. Они могут вести диалог, отвечать на вопросы, генерировать тексты, проводить первичный скрининг обращений.
Для снижения нагрузки на юристов по типовым вопросам ИИ-ассистенты могут использоваться на этапе первичной консультации, а также для подготовки шаблона писем, претензий, простых исков, для быстрого поиска ответов на конкретные правовые вопросы.
ИИ-инструменты для юристов: ограничения и возможности
Несмотря на очевидный колоссальный потенциал, который открывается благодаря использованию ИИ-инструментов в работе юриста, крайне важно помнить о существующих ограничениях, в которых данные инструменты существуют.
-
Большие языковые модели (LLM) работают на основе вероятностных моделей. Они не «знают» факты, а предсказывают следующее слово в последовательности. Это приводит к тому, что ИИ может с абсолютной уверенностью ссылаться на несуществующие статьи законов, вымышленные постановления Пленумов или искажать обстоятельства реальных дел. Такое явление специалисты называют «галлюцинациями». Во избежание этого нужно помнить, что каждое предложение, сгенерированное ИИ, требует верификации юристом.
-
Отсутствие правового мышления. ИИ не понимает «дух закона», не способен к телеологическому толкованию, не учитывает социальный контекст, не может оценить «справедливость» или «разумность»1. Он оперирует текстами, но не смыслами в человеческом понимании. Он не сможет выстроить сложную, нелинейную стратегию защиты, основанную на интуиции и глубоком понимании психологии участников процесса.
-
Риск упустить важные невербальные сигналы на переговорах, не понять скрытый подтекст в переписке, не учесть уникальные обстоятельства конкретного дела, которые не укладываются в стандартные шаблоны.
-
Проблема «черного ящика». Многие сложные ИИ-модели (нейросети) работают как «черный ящик». Мы видим входные данные и результат, но не всегда можем точно объяснить, как этот результат был получен. Следовательно, необходимо понимать, на чем обучалась ваша система.
В конце концов, чрезмерное увлечение ИИ может привести к потере базовых навыков у молодых юристов — умения самостоятельно искать информацию, анализировать тексты, формулировать мысли. Необходимо найти баланс между использованием технологий и поддержанием высокого профессионального уровня.
Ключевые правила взаимодействия с ИИ
Выработка внутренней политики и практики, обеспечивающих безопасное использование технологий и внутреннего регламента по работе с ИИ.
Организация должна официально закрепить, какие ИИ-инструменты разрешены к использованию, в каких задачах и с какими оговорками. Например, допускается ли использование публичных сервисов, или предпочтение отдается только проверенным корпоративным решениям наподобие отечественных продуктов, обученных на базе российской правовой информации. В регламенте следует прописать меры защиты данных, порядок проверки результатов ИИ и ответственных лиц.
Разъяснительная работа состоит в ряде действий: ознакомление с риском «галлюцинаций» и утечек, разбора различных примеров. ИИ — инструмент, выдающий гипотезы, требующие оценки. Особо подчеркнуть недопустимость ввода конфиденциальной информации клиентов или компании в открытые ИИ-сервисы (без анонимизации или специальных соглашений). Такое обучение можно оформить в виде семинара, памятки или чек-листа.
Запрет по умолчанию ввода в ИИ-систему текстов договоров, персональных данных, финансовых показателей и иной закрытой информации, если сервис не контролируется компанией. Если же деловая необходимость заставляет использовать ИИ (например, для перевода документа или анализа), предпримите меры: обезличьте данные, либо используйте локально развернутую модель без доступа к интернету.
Правило «двойной проверки».
Все выводы, тексты и рекомендации, полученные от ИИ, должны быть тщательно перепроверены компетентным сотрудником (цитируемые законы и судебная практика, факты или расчеты). Желательно, чтобы проверку осуществлял не тот же сотрудник, кто делал запрос, а коллега — это повысит объективность. В судопроизводстве ни в коем случае нельзя ссылаться на материалы, которые не подтверждены из официальных источников. Если ИИ составил черновик документа, юрист должен вычитать его так, словно пишет с нуля: убедиться в точности формулировок, корректности юридической логики, отсутствии искажения смысла.
Обновление законодательства и маркировка ИИ-контента, возможных лицензий на применение определенных алгоритмов, стандартов сертификации.
Ответственный за мониторинг сферы LegalTech внутри компании сможет оперативно информировать юридический отдел об изменениях. Это позволит заблаговременно адаптировать практику и избежать нарушений.
1 В Верховном суде считают, что роботы никогда не смогут заменить судью — 4 апреля 2019. URL: https://tass.ru/obschestvo/6296926 (дата обращения: 27.05.2025).