Хорошая статья! Автор системно подсветил проблемы использования ИИ в юридической профессии. Думаю статья обязательна для прочтения не только юристам, но и разработчикам, которые создают ИИ решения в области юриспруденции, потому что им предстоит эти вопросы решать. А первый шаг в решении он в понимании сути: "Почему не работает". Да ИИ можно доверить выполнять ряд простых функций и да мыслить как юрист ИИ пока не способен (мое мнение). При этом лично я вижу опасный тренд - попытку все решать через LLM. А неточности? - ну давайте дадим моделям больше данных, будем контролировать их качество, решим вопрос обновления с помощью RAG, напишем правильные системные промпты и т.д. Но мне кажется мы забываем о том, что ИИ это не только LLM. Я больше чем уверен, что эффективными могут быть и экспертные системы и классический ML (в медицине и кредитном скоринге про них никто не забыл, а на Kaggle CatBoost во многих соревнованиях "дает прикурить" нейронкам). И конечно не стоит забывать о юридической технике. Не потому ли ИИ так сложно справиться с правыми нормами, как не потому, что они запутаны сами в себе? А ведь нормы это ничто иное как алгоритмы, если право "не работает" значит мы их не так строим. Не стоит ли сначала навести порядок в нормах? Разобраться с тем что такое условия, основания, поводы, порядок и т.д. А можно вспомнить еще и такие понятия как принципы и "Дух закона", что бы наши нормы не превращались в сборники алгоритмов (если ...., то делай так), а такой тренд уже наблюдается. В целом благодарен автору, статья о многом заставила задуматься, в том числе вспомнить о чем мечтал и что исследовал в аспирантуре.
Хорошая статья! Автор системно подсветил проблемы использования ИИ в юридической профессии. Думаю статья обязательна для прочтения не только юристам, но и разработчикам, которые создают ИИ решения в области юриспруденции, потому что им предстоит эти вопросы решать. А первый шаг в решении он в понимании сути: "Почему не работает". Да ИИ можно доверить выполнять ряд простых функций и да мыслить как юрист ИИ пока не способен (мое мнение). При этом лично я вижу опасный тренд - попытку все решать через LLM. А неточности? - ну давайте дадим моделям больше данных, будем контролировать их качество, решим вопрос обновления с помощью RAG, напишем правильные системные промпты и т.д. Но мне кажется мы забываем о том, что ИИ это не только LLM. Я больше чем уверен, что эффективными могут быть и экспертные системы и классический ML (в медицине и кредитном скоринге про них никто не забыл, а на Kaggle CatBoost во многих соревнованиях "дает прикурить" нейронкам). И конечно не стоит забывать о юридической технике. Не потому ли ИИ так сложно справиться с правыми нормами, как не потому, что они запутаны сами в себе? А ведь нормы это ничто иное как алгоритмы, если право "не работает" значит мы их не так строим. Не стоит ли сначала навести порядок в нормах? Разобраться с тем что такое условия, основания, поводы, порядок и т.д. А можно вспомнить еще и такие понятия как принципы и "Дух закона", что бы наши нормы не превращались в сборники алгоритмов (если ...., то делай так), а такой тренд уже наблюдается. В целом благодарен автору, статья о многом заставила задуматься, в том числе вспомнить о чем мечтал и что исследовал в аспирантуре.