Когда алгоритмы, основанные на правилах, побеждают и почему «чёрный ящик» ИИ пока не заменил алгоритмическую логику

Юридическая деятельность — это мир норм, прецедентов и жёсткой регуляторики.

В эпоху цифровизации возникает вопрос: какие технологии искусственного интеллекта эффективнее для автоматизации права — нейронные сети (НС) или экспертные системы (ЭС)?

Нейронные сети: Мощь данных vs риски неопределённости

Нейросети, обученные на большом количестве документов, умеют:

- Анализировать судебную практику,

- Предсказывать исход судебных споров.

- Генерировать шаблоны документов на основе паттернов.

- Искать противоречия в текстах нормативных актов.

Но их ключевые проблемы:

- «Чёрный ящик».

Невозможно точно объяснить, как модель пришла к выводу (например, почему рекомендовала конкретную статью ГК РФ). В юриспруденции, где каждая деталь влияет на выводы это критично.

- Ошибки обучения.

Если нейросеть «натренирована» на устаревших законах или некорректных прецедентах, результат будет опасным. Например, рекомендации по налоговым спорам могут не учитывать последние поправки в НК РФ.

- Зависимость от данных.

В России многие судебные решения не оцифрованы, а доступные datasets часто несбалансированы (например, перекос в сторону арбитражных дел).

Экспертные системы: прозрачность правил и контроль

Экспертные системы работают на основе заранее прописанных логических правил, созданных юристами на low-code платформе, без программирования.

Например:

- Автоматизация составления исковых заявлений с учётом ст. 131–132 ГПК РФ.

- Проверка договоров на соответствие требованиям ФЗ «О защите прав потребителей».

- Расчёт сроков исковой давности по ст. 196–204 ГК РФ.

Преимущества для юридической сферы:

- Полная прозрачность.

Каждое решение системы можно проследить до конкретного правила или нормы закона. Это соответствует принципу «объяснимого ИИ», критичному для судов и регуляторов.

- Безопасность.

Алгоритм не «выдумывает» решения — он строго следует заложенной логике. Например, при проверке договора ЭС не предложит условие, противоречащее ст. 422 ГК РФ о недействительности сделок.

- Лёгкая адаптация.

При изменении закона (например, поправки в ФЗ «О банкротстве») правила системы можно оперативно обновить, не переобучая модель с нуля.

Почему экспертные системы выигрывают?

1. Соответствие ФЗ № 152 «О персональных данных».

Обучение ЭС не требует обработки массивов конфиденциальной информации, в отличие от нейронных сетей, которые «питаются» Big Data.

2. Быстрая корректировка алгоритмов.

Если алгоритм на основе ЭС допустит сбой, юрист легко найдёт причину в правилах. С нейросетью придётся разбирать миллионы параметров модели.

3. Требования регуляторов.

Роскомнадзор и суды в РФ настороженно относятся к «непрозрачным» алгоритмам. Экспертные же системы легко проходят аудит.

Зона применения нейросетей. Где они уместны.

Нейронные сети могут дополнять экспертные системы в некоторых задачах:

- Анализ текстов (например, оценка риска оспаривания договора).

- Классификация документов.

Экспертные системы — безопасный фундамент юридического ИИ.

Нейронные сети — это прорывная технология, но юриспруденция требует следования букве закона.

В условиях российской правовой системы экспертные системы остаются оптимальным выбором. Они обеспечивают контроль за каждым этапом анализа, снижение рисков, прозрачность для клиентов и гос. органов.

Пока нейросети учатся «понимать» право, экспертные алгоритмы уже сегодня заменяют рутину, оставляя юристам главное — стратегию и человеческий фактор.

Хайп нейросетей подогревается поставщиками соответствующих решений, но принесет

Новости #legaltech, #lowcode, #автоматизацию и другие вопросы технологий и права можно обсудить в нашем Телеграм группе: ссылка