Юристы и нейросети. Руководство к действию

- -
- 100%
- +

© Мищенко П., Тевс М., Леонтьев С., Кальмуцкий В., Стригов Я., Партин А., Якуненко Е., 2026
© ООО «Издательство АСТ», 2026
* * *От авторов
Мы юристы-энтузиасты, которым нравится исследовать тему нейросетей, их влияние на работу и жизнь. В октябре 2024 года мы собрались вместе, чтобы обменяться опытом. Тема получила большой интерес и внимание у аудитории. Мы поняли, что хотим общаться постоянно. Так возникло сообщество ilovedocs нейросети. Мы стали регулярно проводить вебинары, обмениваться новинками, делиться лайфхаками, организовывать тренинги, проводить совместные мероприятия.
К моменту сдачи в печать этой книги ilovedocs нейросети – крупнейшее в России сообщество для юристов по этой теме. Нас больше 5000 человек. Мы поняли, что наш опыт нужно систематизировать и передать. Так появился курс по нейросетям для юристов, который прошли уже больше 1000 человек. От потока к потоку мы каждый раз совершенствовали материал, лучше понимали запросы слушателей и препятствия, с которыми они сталкиваются. Стало понятно, что все эти знания можно систематизировать в виде книги. И вот она перед вами.
Мы верим и надеемся, что книга должна помочь как можно большему количеству юристов быстро и безопасно освоить нейросети для своей работы. Мы выбрали самые популярные и ключевые вопросы про нейросети и ответили на них в понятной форме. Книгу можно читать по отдельным главам, но мы все же советуем изучать ее целиком.
Главы книги отличаются по стилю. Книгу написали семь авторов. Мы решили не сводить все к единой форме подачи, чтобы сохранить интонацию, – ведь через нее лучше проявляется каждый автор. Книга написана энтузиастами. Мы не позиционируем себя экспертами и не претендуем на истину. Мы будем очень рады, если вы где-то с нами не согласитесь и найдете свои приемы. Ведь это и является в том числе нашей целью – побудить к собственному погружению в тему.
Книга специально названа «руководство к действию». Использование нейросетей относится к практическому навыку. Тут как на велосипеде – можно прочитать руководство по использованию, самоучитель и даже обзоры на 10 лучших велосипедов, но научишься ездить только после того, как сядешь в седло. Обязательно пробуйте применить все прочитанное на практике. Книга начала устаревать с момента сдачи ее в издательство. Нейросети развиваются очень быстро. Каждый квартал появляются новые модели и возможности. Даже несмотря на то, что мы старались выводить общие подходы и принципы к работе, какие-то части уже вскоре будут неактуальны. Мы понимаем этот риск. Но, на наш взгляд, такая книга нужна «здесь и сейчас», так как она даст вдохновение множеству людей, у которых сейчас есть потребность в изучении этой темы.
Глава 1
Что такое искусственный интеллект
Ян Стригов показывает, что ИИ – не магия, а инструмент со своими плюсами, минусами и областью использования. Без понимания этих фундаментальных основ сложно эффективно использовать нейросеть в своей работе.
«Любая достаточно развитая технология неотличима от магии»
Артур КларкМагия или технология
Термин «искусственный интеллект» у всех на слуху. Из каждого утюга звучат рассказы про то, как ИИ спасет нас от всех бед и сложностей, как ИИ внедряют в разных областях, как он скоро заменит множество профессий. Но насколько это соответствует действительности?
Я не раз наблюдал, когда вдохновленные этими рассказами юристы начинали использовать ИИ и разочаровывались. Их завышенные ожидания не оправдывались, и они бросали использование, едва начав.
Между тем это очень интересная технология, которая может принести серьезную пользу. Технология, а не волшебная кнопка или магия. Как и к любой технологии, для нейросети нужен свой подход. У нее есть свои слабые и сильные стороны, ограничения в использовании. Нужно представлять, на каких базовых принципах основана технология, и учиться с ней работать, чтобы получить хороший результат.
Например, для того чтобы использовать автомобиль без неприятных неожиданностей, не нужно учиться на автомеханика и уметь с закрытыми глазами разбирать/собирать двигатель.
При этом полезным будет иметь общее представление о принципах его работы: понимать, зачем автомобилю бензин, как его качество может сказаться на работе, почему в морозы надо заранее озаботиться его прогревом и т. д. Аналогичным образом дело обстоит и с ИИ-технологиями.
Поэтому в первой главе мы будем говорить именно об основах технологии:
• что означает само понятие;
• как работает технология;
• почему это не магия и какие у нее ограничения.
Искусственный интеллект, нейросеть или LLM?
Для начала разберемся с понятием. «Искусственный интеллект» – удобное маркетинговое название: оно короткое, многообещающее и достаточно расплывчатое, чтобы каждый из нас мог сам себе напридумывать содержание, которое он хотел бы увидеть от ИИ.
Единого общепризнанного определения у термина нет. В большинстве определений смысл в итоге сводится к тому, что искусственный интеллект – это:
• машина, которая может решать те же задачи, что и человек;
• машина, которая имитирует интеллект человека или обладает интеллектом, сравнимым с интеллектом человека.
У человеческого интеллекта также нет общепринятого определения. Наиболее удачным для наших целей мне кажется следующее, которое я услышал от известного антрополога Станислава Дробышевского: «Интеллект – это способность решать нестандартные задачи нестандартными методами».
С этой точки зрения все, что сейчас называют искусственным интеллектом, интеллектом не является. Текущие ИИ не способны к нестандартным решениям и не готовы к нестандартным задачам. И это становится частой причиной разочарования в ИИ-сервисах.
Этот диссонанс является настолько сильным и явным, что в научном и публицистическом обиходе термин «расщепили» на два:
• слабый искусственный интеллект – это тип искусственного интеллекта, предназначенный для выполнения конкретных, узкоспециализированных задач, без способности к общему мышлению или адаптации за пределами своей области;
• сильный искусственный интеллект (AGI) – это гипотетическая форма искусственного интеллекта, аналогичная человеческому: он может учиться, рассуждать, планировать и адаптироваться к любым задачам, включая творческие и этические решения.
Сильного искусственного интеллекта по общему признанию до сих пор не существует. Все текущие разработчики нейросетей пока только заявляют о цели когда-нибудь его создать.
Вся книга посвящена работе с технологией, которая позволяет юристам выполнять конкретные, узкоспециализированные задачи, без способности к общему мышлению или адаптации за пределами своей области. Для удобства мы будем использовать термин «искусственный интеллект» – он лаконичный, широко используется, красиво сокращается до ИИ.
Но если говорить конкретнее, то мы будем описывать работу с нейросетями, а именно с большими языковыми моделями (англ. LLM – Large Language Models). ChatGPT от OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, GigaChat от Сбербанка, YandexGPT от Яндекса, DeepSeek от китайцев и прочие – это все LLM.
После того как мы разобрались с термином, поговорим об основах работы технологии.
Как ИИ учится и создает текст
Общее представление
Для тех, кто не хочет с самого начала углубляться в детали, я приведу очень краткое и упрощенное описание принципа и особенностей работы больших языковых моделей.
Суть большой языковой модели – в генерации одного за другим следующего слова, которое статистически наиболее вероятно в текущем контексте. Статистика собирается из текстов, на которых нейросеть обучили (датасет).
То есть нейросеть не «понимает» текст, при ответе она оперирует статистическими вероятностями – какое слово скорее всего подходит в данный момент. При этом:
• «словарем» нейросети в действительности являются не слова, а токены (это не совсем одно и то же);
• нейросеть не обучается на том, что мы ей пишем в диалогах, – только в момент создания на датасете обучения;
• датасеты формируются по большей части из информации, находящейся в свободном доступе в интернете, никто не использует справочные правовые системы, базы законодательства и судебной практики;
• из-за вероятностной природы используется генератор случайных чисел, что может приводить к ошибкам и странным результатам.
Далее в данном разделе я привожу более подробное объяснение этих терминов, а также процесса создания и работы нейросетей. Если вы хотите разобраться – добро пожаловать. Если текст покажется вам сложным – можно сразу перейти к следующему разделу «Фундаментальные ограничения технологии».
Датасеты: на чем учится ИИ
Нейронная сеть – это математическая модель, которая состоит из миллионов «искусственных нейронов» (которые чем-то похожи на нейроны нашего мозга). Эти нейроны выстраивают взаимосвязи между элементами, например, языка, и могут их воспроизводить.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.






