Екатерина Зеленова, начальник департамента блока по правовым вопросам «Евраза», рассказала об опыте компании: «Мы используем ИИ для создания выжимки по договорам и ЛНА, что значительно упрощает работу с большими объемами информации».
Внедрение ИИ требует значительных инвестиций, но позволяет существенно повысить эффективность работы юристов.
В 2024 году «Евраз» провел три пилотных проекта, тестируя гипотезы применения ИИ. Один из них — генерация кратких выжимок по документам — оказался настолько успешен, что был интегрирован в корпоративную систему электронного документооборота. Другой кейс — автогенерация листов ознакомления. Модель анализирует документ и определяет, какие сотрудники, вплоть до структурных подразделений или направлений деятельности, должны быть уведомлены. Это особенно важно для компании с персоналом свыше 70 000–80 000 человек, где многие не имеют учетных записей в корпоративных системах и используют проксимити-карты для доступа к информации.
ИИ хорошо справляется с мониторингом информации и подготовкой аналитических документов, освобождая время для творческих задач.
Елена Попкова, директор GR-департамента «Ростелекома», подчеркнула, что ИИ освобождает сотрудников от рутинных задач, позволяя сосредоточиться на креативных вопросах. В ее подразделении ИИ активно применяется для мониторинга нормативных актов, создания дайджестов и шаблонов.
Виктор Чертков, Leader Discovery AI ПравоТех, добавил, что их продукты помогают экономить время юристов на рутинных вопросах. Например, база знаний, доступная всем сотрудникам компании, отвечает на типовые запросы вроде «Где взять документ?» или «Что написано в этом договоре?» и снижает нагрузку на юридический департамент на 1,5–2 часа в день. Такие примеры иллюстрируют, как ИИ становится цифровым ассистентом, повышая эффективность без угрозы для рабочих мест.
Иногда ИИ выдает неправдоподобные данные, что требует дополнительной проверки.
Но внедрение ИИ сопряжено с вызовами. Людмила Харитонова, управляющий партнер ЮК «Зарцын и партнеры», указала на проблему «галлюцинаций» моделей. Она привела случай, когда попросила ChatGPT найти судебные дела IT-компаний за 2024 год, а модель сгенерировала правдоподобные, но вымышленные кейсы, что чуть не ввело в заблуждение ее команду.
Алексей Гончаров, CEO MIL Team & Compressa.ai, отметил высокую стоимость локальных решений: «Развертывание локальных моделей требует наличия GPU-инфраструктуры, стоимость которой может начинаться от 3–6 млн руб. за сервер с несколькими видеокартами, а для крупных корпораций с большим штатом и потоком запросов к сервису стоимость инфраструктуры может возрасти и до 50 млн руб.». Это делает экономическую эффективность таких проектов неочевидной и требует глубокой оптимизации моделей и скорости их работы.
Кроме того, он поднял вопрос безопасности LLM-агентов: даже локальные решения остаются уязвимыми к prompt Injection — встраиванию в обрабатываемые данные команд, которые могут заставить ИИ раскрыть конфиденциальные данные.
Искусственный интеллект должен быть только помощником, а не принимать окончательные решения, особенно в уголовном праве.
Дмитрий Качаев, директор департамента развития цифровых технологий в сфере судебной деятельности ГКУ «Информационный город», акцентировал внимание на ограничениях ИИ в чувствительных областях. В судопроизводстве ИИ уже используется для анализа документов и протоколирования, например, модель распознает речь с высокой точностью, есть опыт формирования проектов протоколов. Однако в уголовных делах, где на кону судьбы людей, полная автоматизация недопустима. Опыт Китая, где в некоторых регионах ИИ выносит решения по экономическим спорам в 97% случаев первой инстанции, применения в последующих инстанциях требует дополнительной проработки. Он добавил, что ИИ — новшество в судопроизводстве и его применение требует детальной совместной всесторонней проработки как и в судейском сообществе, так и среди специалистов в области цифровых технологий. Нужно убедиться, что он не противоречит нормативно-правовым актам и общим принципам судопроизводства.
Регуляторная среда пока остается мягкой. Попкова рассказала, что государство стимулирует развитие ИИ через гранты, научные исследования и включение соответствующих мер в стратегии госкомпаний. «Сейчас действует мягкое регулирование, направленное на стимулирование развития ИИ», — пояснила она. Экспериментальные правовые режимы, такие как регуляторные «песочницы», активно тестируются в медицине и беспилотном транспорте, но в юриспруденции подход остается осторожным. Рискориентированное регулирование предполагает введение ограничений только при выявлении конкретных угроз, что оставляет простор для инноваций, но эксперты сходятся во мнении: регулирование неизбежно ужесточится, как только технология станет массовой.
Кирилл Кондратенко, заместитель генерального директора ПравоТех, отметил: «Полемика о том, заменит ли ИИ юристов, видится несостоятельной в 2025 году. Обсуждение давно нужно переводить в практическую плоскость: как именно ИИ помогает юристам. Ведь нейросети — не футуристичный неведомый инструмент, а то, что мы все применяем ежедневно. И юридические департаменты, как мы видим, внедряют эти решения в процессы». Кондратенко подытожил, что будущее профессии зависит от баланса между искусственным и естественным интеллектами, сочетанием инноваций и человеческой эмпатии.
Обсуждение проходило в рамках II Ежегодного Форума юридического менеджмента и консалтинга ВШЮА в ВШЭ на сессии «Искусственный интеллект в юридической практике — помощник, конкурент или источник проблем?»
