Нейронные сети: мощь данных vs риски неопределённости
Нейронные сети, обученные на больших массивах данных, способны:
- Анализировать судебную практику;
- Прогнозировать исход судебных разбирательств;
- Генерировать шаблоны документов на основе выявленных паттернов;
- Находить противоречия в текстах нормативных актов.
Однако у нейросетей есть серьёзные недостатки:
1. «Чёрный ящик».
Невозможно точно объяснить, как модель пришла к тому или иному выводу. Например, почему она рекомендовала конкретную статью Гражданского кодекса РФ. В юриспруденции, где каждая деталь имеет значение, это критично.
2. Ошибки обучения.
Если нейросеть обучена на устаревших законах или некорректных прецедентах, её рекомендации могут быть ошибочными. Например, советы по налоговым спорам могут не учитывать последние изменения в Налоговом кодексе РФ.
3. Зависимость от данных.
В России многие судебные решения не оцифрованы, а доступные наборы данных часто несбалансированы (например, перекос в сторону арбитражных дел).
Экспертные системы: прозрачность и контроль
Экспертные системы работают на основе заранее прописанных логических правил, которые создаются юристами на low-code платформах, таких как Botman.one, без необходимости программирования.
Примеры задач, которые решают экспертные системы:
- Автоматизация составления исковых заявлений с учётом статей 131–132 ГПК РФ;
- Проверка договоров на соответствие требованиям ФЗ «О защите прав потребителей»;
- Расчёт сроков исковой давности по статьям 196–204 ГК РФ.
Преимущества экспертных систем для юридической сферы
1. Прозрачность
Каждое решение системы можно проследить до конкретного правила или нормы закона. Это соответствует принципу «объяснимого ИИ», который критически важен для судов и регуляторов.
2. Безопасность
Алгоритм не «выдумывает» решения — он строго следует заложенной логике. Например, при проверке договора ЭС не предложит условие, противоречащее статье 422 ГК РФ о недействительности сделок.
3. Лёгкость адаптации
При изменении законодательства (например, поправки в ФЗ «О банкротстве») правила системы можно быстро обновить, не переобучая модель с нуля.
Почему экспертные системы выигрывают?
- Отсутствие необходимости в больших объемах данных для обучения.
Обучение экспертных систем не требует обработки больших объёмов конфиденциальной информации, в отличие от нейронных сетей, которые «питаются» Big Data.
- Быстрая корректировка алгоритмов.
Если алгоритм на основе ЭС допустит ошибку, юрист легко найдёт её причину в правилах. С нейросетью придётся анализировать миллионы параметров модели.
- Требования регуляторов
Государственные органы с осторожностью относятся к «непрозрачным» алгоритмам.
Экспертные системы легко проходят аудит и соответствуют требованиям регуляторов.
Где нейронные сети всё же уместны?
Нейронные сети могут дополнять экспертные системы в некоторых задачах:
- Анализ текстов (например, оценка риска оспаривания договора);
- Классификация документов.
Экспертные системы — безопасный фундамент юридического ИИ
Нейронные сети — это прорывная технология, но юриспруденция требует строгого следования букве закона.
В условиях российской правовой системы экспертные системы остаются оптимальным выбором.
Они обеспечивают контроль за каждым этапом анализа, снижение рисков и прозрачность для клиентов и государственных органов.
Пока нейросети учатся «понимать» право, экспертные системы уже сегодня заменяют рутину, оставляя юристам главное — стратегию и человеческий фактор.
Хайп вокруг нейросетей часто подогревается поставщиками соответствующих решений. Однако в юридической сфере безопасность и прозрачность остаются приоритетами.
Если вы хотите узнать больше о том, как создать экспертную систему или автоматизировать юридическую работу, обратите внимание на low-code платформу Botman.one. С её помощью вы сможете создать кнопочный чат-бот для Telegram или ВКонтакте, автоматизировать бизнес-процессы и разработать алгоритмы без программирования.
Подписывайтесь на нашу Телеграм-группу, чтобы быть в курсе новостей о #legaltech, #lowcode и автоматизации юридической работы: ссылка.