Мировое Anthropic с авторами на $1,5 млрд: не тот прецедент, каким его подают

На днях суд в Сан-Франциско окончательно утвердил мировое Anthropic с авторами на $1,5 млрд. Это крупнейшее известное урегулирование по авторскому праву в США. Дело вёл судья Alsup, но к финалу он вышел в отставку (конец 2025), утвердила мировое судья Araceli Martinez-Olguín.

Новость разошлась под заголовком «суд признал обучение ИИ на книгах добросовестным использованием». Это не совсем верно.

Что решил суд, исходя из информации из открытых источников: судья Alsup ещё в июне 2025 указал: само обучение модели на книгах - это fair use (добросовестное использование по праву США), потому что использование трансформирующее. Нарушение увидели в другом - Anthropic скачали больше 7 млн книг из пиратских библиотек (LibGen, PiLiMi) и держали на их базе «центральную библиотеку», часть которой в обучение, возможно, и не пошла бы. Мировое и $1,5 млрд - именно за это хранение, не за обучение.

И тонкость, которую в пересказах теряют. Класс по делу сертифицировали только по пиратскому эпизоду. Вывод про fair use на обучении формально касается трёх истцов, которые подали иск, а не всего класса. Значит, прецедента «обучать ИИ на книгах законно» тут ровно столько, сколько одно решение одного окружного судьи (к тому же вышедшего в отставку) весит для следующего суда. Пока, скорее, это ориентир для других судей.

Что из этого практического. Источник данных теперь из чисто технического вопроса дополняется его классификацией, как юридического факта - важным становится «откуда взяли», а не на чём обучали. Лицензированный и открытый контент для обучения; правомерные источники для RAG (генерация с опорой на найденные документы - СПС, свой архив, купленные базы); лог того, на чём модель реально училась.

Про РФ. Прямого переноса вывода про fair use у нас нет: в российском праве отсутствует институт добросовестного использования в том формате, как он существует в праве США, но есть закрытый перечень случаев свободного использования (ст. 1274 ГК и рядом). Так что «обучение = fair use» к нашей юрисдикции не прикладывается. А вот риск пиратского происхождения данных прикладывается один в один - суды в разных странах смотрят на одно и то же: откуда контент и не бьёт ли он по правообладателю.

ИМХО, главный итог состоявшегося события не в том, что теперь «ИИ можно учить на книгах», а в том, откуда взяли данные и легально ли их происхождение. Anthropic, к слову, вину так и не признали и всё равно заплатили $1,5 млрд за то, как собирались данные для обучения.

LLM или специализированный LegalTech: за что на самом деле платят, когда в названии приставка "Legal"

В LinkedIn разгорелся спор: что перспективнее для юриста - готовое специализированное решение или рабочий стек напрямую на большой языковой модели (LLM). Разберу аргументы обеих сторон коротко, с цифрами.

Аргументы в пользу специализированных решений

Сторонники узких LegalTech-продуктов говорят: решение настроено под юриста - лексика, шаблоны вывода, антигаллюцинационные слои, заточка под юрисдикцию.

На практике подавляющее большинство таких продуктов - надстройка над чужой LLM. Harvey, Spellbook, CoCounsel, российские Искра, ПравоПрактика - ядро у них GPT, Claude, Gemini или их комбинация. "Настройка под юриста" чаще всего сводится к системному промпту, RAG-слою поверх отраслевой базы и интерфейсу с привычными словами на кнопках (иногда красивому).

Аргумент в пользу LLM напрямую

Если ядро одно и то же, то зачем платить премию за обёртку?

Harvey не публикует прайс, но по данным независимого обзора Bind Legal (апрель-май 2026), ценник для крупных фирм (Am Law 100, 200+ мест) - около $100-200 за пользователя в месяц, а для фирм среднего размера и небольших команд - $1000-2000 за пользователя в месяц. Годовые контракты стартуют от $50 000.

При этом ChatGPT, Claude и Gemini как ядро Harvey и аналогов стоят в десятки раз дешевле в прямой подписке. Разница - не в качестве модели, а в оболочке, продажах и позиционировании, что "сделано специально для юристов".

Показательный пример - открытый проект Lavern, мультиагентная система из 67 агентов для анализа документов с протоколом дебатов между агентами. Автор честно пишет в документации: все 67 агентов работают на одной базовой модели, Claude или Mistral, и "да, в основании стека всё равно LLM". Сам автор называет проект не продуктом, а источником архитектурных идей для своего стека.

Когда узкое решение всё же оправдано

Не всегда дело в нежелании разбираться. Готовый продукт оправдан там, где нужны on-prem или VPC-развёртывание под комплаенс, корпоративный масштаб с единообразием на сотнях мест, SLA и поддержкой - то есть там, где платят за управляемость процесса, а не за интеллект модели.

Мой личный пример из прошлой жизни

В инхаус-практике у меня был опыт внедрения корпоративных ERP-систем в дочерних структурах крупных нефтегазовых компаний. Чтобы привести универсальную платформу в рабочий вид для одного юридического подразделения, ушло почти два года - и всё равно вышло криво, потому что ядро системы менять было нельзя, а оно не было заточено под задачи юристов. Универсальное почти всегда получается неудобным для всех - и это работает в обе стороны, для LLM-платформ тоже.
Пример не совсем про ИИ, но здесь важен вопрос универсальности с техническими решенями.

Что показывает рынок

По данным исследования "Авито" и Право.ru (конец 2025 года), 88% российских юристов уже применяют ИИ, 63% отмечают рост продуктивности. При этом 64% работают с бесплатными версиями, 43% оплачивают подписки за свой счёт, и только около четверти получают корпоративный доступ. Основные барьеры - риск недостоверной информации (84%), необходимость проверки результатов (80%) и опасения за конфиденциальность (77%).

Ни один из этих барьеров специализированный продукт не снимает автоматически - галлюцинации возможны и в Harvey, и в Искре и в Нейроюристе, потому что ядро у них то же самое.

Про мой подход

Я сам работаю с LLM напрямую и собираю инструменты под себя. Но это не универсальный рецепт - для тех, у кого нет времени и желания разбираться в скилах и промптах, готовое решение остаётся рациональным выбором.

А что думаете вы - где проходит граница, за которой переплата за специализацию уже не оправдана?

Попалась на глаза инфографика от David McCandless (Information is Beautiful) - карта исков к ИИ-компаниям за нарушение авторских прав. Более 100 дел на июнь 2026: OpenAI - 24 иска, Meta - 14, Microsoft - 10, Anthropic - 9, NVIDIA - 7, Perplexity - 7. Истцы - авторы, издатели, музыкальные лейблы, медиагиганты: Disney, NYT, CNN, Condé Nast, Universal Music Group, Elsevier.

Иронично, но на фоне обсуждений, что ИИ заменит юристов, тот же ИИ даёт юристам огромный пласт работы. И я больше чем уверен, что из-за специфики споров и сумм требований такие иски ведут и будут вести именно "живые" и очень дорогие юристы. Причем с обеих сторон :)

Впечатляет масштаб. Bartz vs Anthropic - крупнейшее в сфере авторских прав мировое соглашение на $1.5 млрд в истории США. При этом юристы истцов запросили $320 млн на гонорары.

И это не только деньги. Появляются специализации, которых раньше просто не было, например: fair use (добросовестное использование) в контексте обучения моделей, лицензирование данных для обучения , аудит датасетов на пиратский контент, оценка ущерба от того, что модель не воспроизводит текст буквально, а «знает» его. Как считать ущерб от статистического копирования? Ещё три года назад этот вопрос не существовал, а сейчас на нём строятся юридические практики.

Disney называет MidJourney «бездонной ямой плагиата». Датская Koda говорит о «крупнейшей музыкальной краже в истории». Тенденция по рассмотрению подобных исков к тому, что за обучение на чужом контенте без лицензии придётся платить. Ну по крайней мере в тех юрисдикциях, где авторское право не просто термин в законодательстве.

Разработчикам, даже в РФ, стоит обратить на этот вопрос внимание и понять, что это не абстрактная юридическая тема, а конкретный бизнес-риск. Лучше закрыть его до запуска продукта, чем после.

Perplexity заходит в юридический сегмент.

24 июня в Нью-Йорке анонсировано мероприятие «Computer for Counsel» - для юристов, которые хотят встроить ИИ в исследование, подготовку документов и управление делами. Perplexity может стать одним из крупных ИИ-игроков, которые идут в Legal, наравне с Anthropic, OpenAI, Microsoft.

Почему мне это интересно не как новость, а лично: я использую Perplexity в юридической работе каждый день. Основное, для чего применяю, - факт-чекинг и проверка источников. По моему опыту их модель с цитированием работает неплохо: получаешь тезис, получаешь источник, можешь проверить. Для юриста верифицируемый след может быть критически важен.

Perplexity заявляют, что в пост-тренинге они поощряют модель только за фактически точные ответы и дообучают на точность, а не на стиль. Заявка серьёзная. Мой опыт отчасти подтверждает: когда нужно найти первоисточник, цепочки источников у Perplexity точнее, чем те, что дают, например, Claude или ChatGPT.

Отчасти. Потому что Perplexity тоже галлюцинирует. Я ловил их и на несуществующих цитатах, и на ненадёжных источниках. Да, в Perplexity след есть, но по нему также нужно пройти, чтобы верифицировать. «Есть ссылка» не значит «проверено».

В общем, заявления уху приятные, но, думаю, особо подход в работе не изменят - перепроверять меньше не придётся.

Ну и сам факт того, что уже столько крупных ИИ-игроков в сегменте Legal за пару лет впечатляет. Возможно, у меня туннельное зрение, но виден явный интерес к рынку, где работают юристы. Радоваться такому интересу или грустить о том, что «нас всех заменят», пока непонятно. Но рынок перестаёт быть нишевым, а значит инструменты будут дешеветь и улучшаться, что с профессиональной точки зрения не может не радовать.

Ссылка на страницу мероприятия Perplexity в комментах.

Несколько месяцев назад был запущен глобальный открытый проект, где основатели поставили себе цель индексировать всё законодательство в МИРЕ - Legal Data Hunter.
Идея, положенная в основу проекта: "...право во всём мире принадлежит каждому, и агентный ИИ может каким-то образом собрать её в единую "всеюрисдикционную" базу данных.".

Для реализации идеи используют контрибьюторов по странам, чтобы подтягивать локальные источники. И, честно говоря, у них неплохо получается: на текущий момент, как заявляет один из основателей Zacharie Laïk, в базе 35M+ юридических документов из 160+ юрисдикций, с 1100+ открытыми скриптами коллекции.

По России, кстати, пока активность не на очень высоком уровне, но что-то уже есть.

Более того, неделю назад было заявлено, что пользователи Claude теперь получили доступ к этой базе через маркетплейс коннекторов. Anthropic назвал LDH "самой быстрорастущей в мире базой правовых документов".

Видно, что проект нашел отклик и активно развивается.
С профессиональной точки зрения юриста мне этот проект очень интересен. Особенно, когда работаешь, не ограничиваясь одной юрисдикцией. Да, есть нюансы/вопросы по актуальности базы и пр. Но ведь это только старт.

Не станет ли LDH одним из инструментов, которым с помощью ИИ ударят по таким системам, как, например, в РФ К+, Гарант и судебные базы...

ИИ-галлюцинации в российском суде: судебный штраф за неуважение к суду и фабрикацию доказательств

Исследователь из HEC Paris Damien Charlotin ведёт глобальную базу судебных решений, где суды зафиксировали в юридических документах галлюцинации ИИ. На текущий момент в ней около 1500 кейсов. Большинство - из производств американских судов. Рекордный штраф - $109 700, наложен на адвоката в Орегоне за ИИ-ошибки в документах.

Я давно слежу за этой проблемой в силу профессионального интереса, но до настоящего времени это был опыт моих западных коллег. Теперь дошло и до нас.

14 мая 2026 года Арбитражный суд Западно-Сибирского округа вынес определение по делу №А27-7831/2025 - первый публично известный в России случай штрафа за галлюцинации ИИ в судебном документе.

Сам спор копеечный: «Точка опоры» vs ООО «ЦСС», цена иска - 57 644 рубля по договору оказания услуг. ЦСС проиграло в первой и апелляционной инстанции и подало кассационную жалобу. В жалобе содержались ссылки на практику Верховного суда, ВАС и окружных судов с конкретными номерами дел и прямыми цитатами в обоснование позиции заявителя.

При оценке представленной стороной позиции суд установил, что упоминаемые ЦСС «судебные акты либо не существуют в действительности, либо в них полностью отсутствуют процитированные заявителем кассационной жалобы суждения».

В заседании представитель ЦСС признал выявленные судом ошибки.

Суд не ограничился словесным порицанием и признал на стороне ЦСС:

• предоставление заведомо ложных сведений

• фабрикацию исходных источников кассационных аргументов

• проявление неуважения к суду

Как итог - штраф 50 000 рублей на основании ст. 119 АПК РФ, наложенный на юридическое лицо, а не на представителя лично (почему именно так - вопрос дискуссионный и этого поста не касается, примем как есть).

Просьба представителя ЦСС к суду «не принимать во внимание» ошибочные ссылки результата не дала - суд указал, что неуважение уже состоялось как оконченное правонарушение.

Отдельно суд зафиксировал в определении важную мысль:
«Суд округа полагает необходимым отметить, что подобное поведение не может быть иметь никаких оправданий, в частности, таковым не является подготовка кассационной жалобы с помощью технологий искусственного интеллекта, поскольку в таком случае ответственность за достоверность сгенерированного текста несет лицо, участвующее в деле, использовавшее указанную технологию (часть 2 статьи 9 АПК РФ).».

Пока это первый публично известный российский кейс с санкциями за галлюцинации ИИ в судебных документах. Но, думаю, будет работать тот же принцип что и на Западе: сначала единичные случаи, потом таких кейсов становится десятки в день.

К сожалению, не все пользователи ИИ, в том числе в профессиональной юридической среде, понимают нюансы работы с таким инструментом. Обязанность проверять результат работы ИИ лежит на эксперте - представителе, юристе, пользователе. Ответственность за то, что попало в суд - тоже.

Lavern: финский юрист выложил в open source агентную правовую систему

Antti Innanen - финский юрист и LegalTech-инноватор - опубликовал на GitHub Lavern: агентную правовую систему которую его команда строила шесть месяцев. 150 000+ строк кода, 67 специализированных агентов, девять workflow. И всё это - в свободном доступе.

Его объяснение простое: «Когда стоимость создания близка к нулю, нет смысла сидеть на месте или держать это при себе». По мне - логика железная, особенно на фоне того как большинство LegalTech-продуктов тщательно закрывают всё что можно и нельзя.

Сам Antti добавляет контекст: Harvey Agents, Claude for Legal, Codex for Legal - агентный подход в юридической работе внезапно стал мейнстримом. Lavern он выпускает именно в этот момент - и называет это «open-source моментом» для права. До этого был MikeOSS, теперь Lavern. Linux тоже пришёл из Финляндии, если что.

Продукт заточен под западную правовую специфику - для российской практики нужна серьёзная адаптация. Но это не главное.

Я сам давно строю собственную систему работы с ИИ в юридической практике - инструментарий, агентные цепочки, workflow под конкретные задачи. И когда кто-то уровня Antti открывает свою архитектуру - это возможность посмотреть на те же задачи другими глазами. Что-то переосмыслить, что-то взять, от чего-то отказаться осознанно.

Именно за это ценю такие проекты и подход, который проявил Antti, - не за готовое решение, а за возможность думать рядом с чужим опытом.

Репо и сайт Lavern - в комментариях.

Anthropic в последнее время очень много мелькает в контексте LegalTech: может, это мне так кажется, т.к. сам плотно работаю на Claude и сформировалось туннельное видение темы.

Но тем не менее, вчера поучаствовал в очередном вебинаре Anthropic, где эти товарищи презентовали больше десятка плагинов для юридической работы. Масштабно. Интересно.

Понятно, что под западную специфику всё заточено, но как минимум можно их наработки применять на наш лад.

Что интересно - с утра уже по поводу этого вебинара в сети идут дискусы, где народ обсуждает перспективы отдельных решений типа Harvey в связи с такой экспансией Anthropic на рынок юридической работы.

Действительно, своими наработками Anthropic очень больно бьёт по нишевым решениям.

С одной стороны, круто, что всё так быстро развивается, с другой - как бы за всем этим успеть...

По мне так, Anthropic и им подобные пока «подсаживают» пользователей на свои продукты, давая токены себе в убыток. Убивают двух зайцев: получают зависимых от продукта спецов - начав работать грамотно с ИИ, с этой «иглы» слезть потом тяжело. И параллельно нарабатывают то, что потом продадут подороже.

У тех, кто сейчас ковыряется в ИИ, думаю, уникальная возможность набить шишки за недорого. Со временем продукты ИИ будут дорогими и учиться станет в разы сложнее - и по стоимости, и с учётом отрыва технологий и их усложнения.