Презентация_Использование_ИИ_для_анализа_правовых_документов_и_оценки

1.

Использование ИИ для
анализа правовых
документов и оценки
споров
Исследование потенциала искусственного интеллекта в оптимизации
работы юридических клиник.
Выполнили:
Гаязов Аяз Алмазович
Никифоров Роман Васильевич
Фахритдинов Эмиль Салаватович

2.

Значимость исследования и контекст трансформации
Современная система бесплатной юридической помощи в России переживает период интенсивной трансформации. Рост социальных запросов и новые
цифровые риски оказывают беспрецедентное давление на юридическую инфраструктуру.
Рост обращений
Нагрузка на клиники
Ресурсные ограничения
За 2022–2024 гг. число обращений в
Общий поток обращений в систему вырос на
Нехватка кадров, большой объём рутинного
негосударственные центры БЮП
79%, нагрузка на юридические клиники
анализа документов, высокая доля типовых
увеличилось на 103%.
составила +10%.
споров.

3.

Рост нагрузки и вызовы системы БЮП
Российская система бесплатной юридической помощи испытывает структурный дефицит ресурсов, что требует внедрения инновационных подходов.
1
2
Увеличение количества обращений
Ограниченность кадрового потенциала
До 271 461 случая за 2022–2024 годы, почти вдвое по сравнению с 2022 годом. Резкое
Юридические клиники на базе университетов имеют ограниченный
увеличение в негосударственных клиниках (+103%).
преподавательский состав и количество студентов-консультантов, неспособных
быстро масштабироваться.
3
4
Высокая доля рутинных операций
Социальная значимость ошибок
До 60–70% времени уходит на первичный анализ документов, выявление фактов,
Ошибки из-за нехватки времени или опыта несут повышенный правовой риск для
классификацию споров, проверку сроков и полномочий.
социально уязвимых граждан.

4.

Цифровизация юридического анализа: роль NLP и LLM-моделей
Использование ИИ для автоматизации первичного анализа правовых документов меняет подход
к юридической работе.
Семантический анализ
ИИ извлекает юридически значимые элементы: факты, субъекты, предмет спора,
процессуальные сроки, логические противоречия.
Автоматическая классификация
Определение категории дела, выявление рисковых положений договора, поиск нарушений.
Документ-реферирование
Создание кратких юридических резюме, выделение конфликтных узлов, формирование
черновиков возражений.
Оценка вероятностных перспектив
Сопоставление фактов дела с массивами практики для вероятностного прогноза.

5.

Автоматизация рутинных операций: документы, формы,
стандарты
ИИ значительно облегчает подготовку типовой юридической документации, высвобождая время для более сложных задач.
01
02
Генерация проектов документов
Проверка документов
Создание проектов исковых заявлений, жалоб, возражений, ходатайств на основе
Автоматическая проверка полноты реквизитов, подсудности, приложений,
введённых фактов.
соблюдения сроков и формальных норм.
03
04
Стандартизация консультаций
Контроль качества
Унификация структуры первых консультаций, алгоритма сбора информации и
Сравнение документов с лучшими практиками, нормативными требованиями и
перечня вопросов.
исправлениями кураторов для обучения студентов.

6.

Алгоритмическая оценка споров: возможности и
ограничения
ИИ предоставляет мощный инструмент для предварительной "юридической диагностики" споров, но требует контроля человека.
Практикоориентированный прогноз
Автоматическая
приоритизация
Важное ограничение
некорректно представленные или
Например: собрать доказательства
юриста. Требуется модерация,
противоречивые доказательства.
(высокий приоритет), доработать
проверка рекомендаций и оценка
исторической судебной практикой,
формальную часть (средний),
контекста.
оценивает аргументацию и риски.
уточнить факты (низкий).
Система соотносит факты с
Определение пробелов
ИИ обнаруживает отсутствующие,
ИИ не заменяет правовое суждение

7.

Правовые риски: объяснимость, верифицируемость,
ответственность
Внедрение ИИ в юридическую практику порождает ряд серьёзных правовых вызовов, требующих внимательного регулирования.
Необъяснимость решений
Ответственность за ошибки ИИ
Необходимость прозрачности алгоритмов, возможности аудита и контроля
Формирование трёхуровневой системы ответственности: разработчик,
корректности моделей, что закреплено в Концепции регулирования ИИ.
оператор модели, конечный пользователь. Особая чувствительность в
юрклиниках.
Алгоритмическая дискриминация
Реестр и аудит ИИ-решений
Необходимость оценки влияния ИИ на права человека и выявления bias-
В будущем потребуется обязательный аудит, валидация и сертификация
эффектов в тренировочных данных, согласно Совету при Президенте РФ по
систем, используемых в юридической помощи.
правам человека.

8.

Этические вызовы: доверие, автономия,
человеческий контроль
Эффективное внедрение ИИ требует не только правового, но и этического подхода, обеспечивающего соблюдение
фундаментальных принципов.
Вспомогательный характер ИИ
ИИ должен усиливать юриста, а не заменять его. Окончательное решение всегда остаётся за человеком.
Конфиденциальность данных
Обеспечение защищённости чувствительной информации и персональных данных клиентов, исключение их
несанкционированного использования.
Недопустимость дискриминации
Обязательная проверка моделей на предвзятость (bias) и запрет автоматизированных негативных решений
без контроля.
Прозрачность перед клиентом
Информирование клиента о роли ИИ в анализе, о решениях юриста и возможных рисках автоматизации.

9.

Нормативные механизмы внедрения:
экспериментальные правовые режимы
(ЭПР)
Федеральный закон № 258-ФЗ создаёт уникальную возможность для безопасного и эффективного внедрения ИИ в
юридическую сферу.
Тестирование в контролируемой среде
ЭПР позволяют использовать алгоритмы для анализа документов без нарушения общих требований, под
наблюдением экспертов.
Индивидуальные правила
Возможность выдачи клиникам специальных регуляторных рамок, стандартов контроля качества и
механизмов защиты данных.
Снижение регуляторных ошибок
ЭПР дают возможность отладить ИИ до масштабного внедрения, протестировать реакцию граждан и
скорректировать модели.
Формирование стандартов
Полученные данные могут стать основой для разработки отраслевых регламентов ИИ, стандартов
безопасности и требований к профессиональному использованию.

10.

Практические шаги интеграции ИИ в работу юридических клиник
Реализация потенциала ИИ требует системного подхода и поэтапного внедрения.
1
2
3
4
5
Этический кодекс ИИ
Разработка отраслевого кодекса с принципами использования, контролем юриста, требованиями к качеству и аудиту.
Open-source решения
Поддержка моделей с открытым кодом для снижения стоимости, адаптации и прозрачности алгоритмов.
Методическая база
Учебные курсы для студентов, практические кейсы и руководства по применению ИИ.
Пилотные проекты
Поэтапное внедрение ИИ для первичного анализа, классификации обращений, работы с договорами и рекомендаций.
Межвузовские платформы
Создание объединённой платформы для обмена данными, совместного развития ИИ-решений и стандартов LegalTech-клиник.