1. Low-code и экспертные системы - интеллектуальный тренажер для юриста
Здесь технология служит инструментом для осмысления профессионального опыта.
Юрист, используя low-сode платформу, формализует свои знания, логику и понимание правоприменения в четкие алгоритмы.
Результат - автоматизированная консультационная система, генерирующая документы и дающая точные ответы.
Ключевые преимущества для создателя:
-
Профессиональный рост. Процесс построения алгоритмов требует глубокого анализа законодательства, судебной практики и их систематизации. Это выявляет пробелы в регулировании и оттачивает юридическое мышление.
-
Контроль и актуальность. Юрист полностью владеет системой. Изменения в законах требуют от него осмысленного анализа и точечных правок в алгоритмах, что поддерживает его экспертизу на высоком уровне.
-
Масштабирование пользы. Созданная система помогает тысячам пользователей, решая типовые вопросы, но ее главная ценность - процесс создания для самого разработчика.
2. Нейросети и машинное обучение - риск подмены мышления
Этот подход основан на обучении модели на больших массивах данных (нормативные акты, судебные решения, договоры).
Однако в динамичной правовой среде этот подход сталкивается с критическими проблемами:
-
Запаздывание. Нейросеть, обученная на устаревших данных, неспособна адекватно реагировать на изменения закона, пока не получит огромный новый массив данных для переобучения.
-
«Черный ящик» и галлюцинации. Невозможно проследить логику вывода модели. Это порождает риск ссылок на несуществующие нормы и прецеденты, требующий от юриста постоянной перепроверки.
-
Деградация навыков. Используя нейросеть как «костыль», юрист превращается в пассивного потребителя информации. Пропадает стимул к глубокому анализу, синтезу и самостоятельным выводам. Мозг выбирает самый легкий путь.
Опасный цикл, когда ИИ обучает ИИ
Особый риск возникает при внедрении нейросетей в работу госорганов и судов.
Если правоприменительная практика начнет формироваться ИИ, а новые модели будут обучаться на этих же сгенерированных данных, это приведет к накоплению ошибок и «интеллектуальному вырождению» систем.
Основные выводы и рекомендации для юридического сообщества
-
Юридические вузы должны делать ставку на обучение созданию алгоритмических экспертных систем (с помощью low-code), а не просто пользованию нейросетями.
-
Нейросети стоит применять для прикладных, нетворческих задач: быстрый поиск в документах, первичная классификация, распознавание и обязательно проверять результат. Экспертные системы - для задач, требующих точности, проверяемости и развития экспертизы.
-
Юрист должен оставаться архитектором решений, а не оператором «волшебного ящика». Low-code - технология усиливает юриста, но не заменяет его мышление.
Анализ трендов LegalTech и low-code автоматизации в нашем Telegram-канале: ссылка