Юристы и нейросети. Руководство к действию

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»

Магия 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