Всем привет 🖐

Меня зовут Андрей Стуколов, я адвокат из Санкт-Петербурга, лектор и исследователь новых технологий в юриспруденции.

В 2021 году мне довелось создать коллегию адвокатов на базе IT-платформы, поэтому тема технологических инноваций в юридической сфере мне особенно близка и интересна.

И если тогда речь шла о первых шагах автоматизации и цифровизации, то сейчас всё изменилось ещё сильнее - в нашу жизнь вошли нейросети, открывая принципиально новые возможности для юристов.

Этот канал я создал, чтобы изучать и рассказывать о том, как нейросети могут помочь в работе юриста и в повседневной жизни.

Здесь я буду делиться своим опытом, находками и ошибками, а также полезными инструментами и кейсами, которые помогут юристам сделать свою работу более эффективной с помощью технологий.

Вместе с вами я буду разбираться, как искусственный интеллект может сделать нашу работу быстрее, проще и эффективнее.

Немного обо мне:
➡ Президент Санкт-Петербургской коллегии адвокатов Intelligence, которая управляется через телефон
➡ Адвокат с 2012 года, в прошлом – сотрудник прокуратуры и Следственного комитета РФ
➡ Сфера профессиональных интересов: уголовно-правовая защита бизнеса, корпоративное мошенничество
➡ Соавтор курсов повышения квалификации для адвокатов и юристов по уголовно-правовой защите бизнеса (на базе Института адвокатуры Санкт-Петербурга)
➡ Активно интересуюсь технологиями и их применением в юридической сфере
➡ В партнерстве с разработчиками создавал приложения и телеграм-ботов для автоматизации работы юристов и адвокатов

Что вас ждет в канале:
➡ Заметки по использованию нейросетей в юриспруденции и повседневной жизни юриста
➡ Обзоры инструментов и сервисов с искусственным интеллектом
➡ Примеры из личного опыта и опыта коллег
➡ Новости из мира ИИ
➡ Мысли о праве, юридическом бизнесе и нелегкой жизни юристов
➡ Общение с единомышленниками

Спасибо, что присоединились! Давайте вместе исследовать, как нейросети могут изменить работу юристов.

Про телеграм-ботов с ИИ и почему они могут формировать искаженное восприятие технологий

В Telegram существует много ботов, которые дают доступ к нейросетям как на платной, так и на бесплатной основе.

На первый взгляд, это удобно: запустил бота, задал вопрос - получил ответ. Но на деле у такого способа взаимодействия с ИИ есть существенные недостатки.

После первого знакомства с ChatGPT через официальный сайт я на длительное время отложил использование этого инструмента, но позже начал пользоваться телеграм-ботами, подключенными к разным текстовым моделям через API.

Сначала мне казалось, что разницы особой нет, но позже я осознал, что такие боты сильно влияют на восприятие ИИ, формируя искаженное представление о его возможностях.

Пользуясь этими ботами, я не чувствовал особого прогресса в развитии ИИ и, соответственно, долгое время имел искаженное представление об их актуальных возможностях.

Какие минусы использования телеграм-ботов с ИИ?

➡ Слабый функционал: часто работают на устаревших моделях, создавая ощущение, что ИИ не развивается
➡ Ограниченный контекст: не запоминают диалог, что снижает качество взаимодействия
➡ Медленные ответы: задержки из-за посредничества сервисов
➡ Нет визуальных возможностей: генерация изображений и графиков недоступна
➡ Риск утечек данных: запросы передаются через сторонние серверы

Телеграм-боты неплохо подходят для выполнения совсем простых задач на телефоне, таких как быстрые ответы на вопросы или работа с небольшими текстами.

Однако, чтобы увидеть реальный прогресс технологий в ИИ, нужно использовать официальные решения и сервисы. Только так можно раскрыть их полный потенциал.

Мой ежедневный набор ИИ-инструментов

Начну с того, что сейчас просто огромное количество нейросетей и ИИ-моделей для работы с текстом, аудио, видео и другими задачами.

По разным оценкам сейчас в мире разработано от 10 000 до 170 000 нейронных сетей и моделей искусственного интеллекта.

Среди этого множества на данный момент я обратил внимание на базовые языковые модели для работы с текстом и данными, которые можно использовать для решения рабочих и бытовых задач.

Американские ИИ
➡ ChatGPT - универсальный инструмент для работы с текстом, анализа данных и креатива. Мультимодален, обладает множеством функций, включая AI-ассистентов. Если пользоваться платной подпиской, то по своему функционалу и универсальности это лидер рынка.

➡ Claude - мощная логика, длинная память, работа с объемными документами и их анализом. В некоторых юридических задачах эта модель показывает себя лучше других.

➡ Gemini - модель от Google, тесная интеграция с их сервисами, мультимодальность.

Китайский ИИ
➡ DeepSeek - бесплатный аналог ChatGPT c открытым кодом, который в некоторых моментах даже превосходит ChatGPT. Очень крутое решение. Идеально, чтобы использовать ИИ бесплатно и без ограничений для российских пользователей.

Российские ИИ
➡ YandexGPT - реализован Яндексом, работает через Алису, интегрирован с поиском, лучше адаптирован к контексту российского рынка.

➡ GigaChat - реализован СБЕРом, бесплатный, есть некоторые прикольные функции. Интересно наблюдать за его развитием и имеет отличные перспективы. Но пока, к сожалению, не дотягивает до лидеров рынка.

Умный поиск (поиск с ИИ)
➡ Perplexity - может искать во всех языковых сегментах интернета, отлично приводит источники, делает анализ, доступен российским пользователям.

➡ Нейро от Яндекса - реализован через поиск Яндекса, функция "нейро". Хорошо ориентируется в рунете.

🧠 А мой ежедневный набор ИИ - инструментов включает платные подписки ChatGPT и Claude, бесплатный DeepSeek (сильно радует, неожиданно мощный), поиск с ИИ аналитикой через бесплатные  Perplexity и Нейро. Лично для меня такой баланс платных и бесплатных решений позволяет эффективно решать задачи без лишних затрат.

💬 А какие ИИ-инструменты для работы с текстом и данными Вы уже использовали или хотели бы попробовать?

Первые скептики на канале и их заблуждения о возможностях ИИ - инструментов

В чате канала один из читателей оставил комментарий, чем вызвал у меня улыбку. Этот комментарий показал, как сильно многие недооценивают роль искусственного интеллекта в работе юриста:

"Когда у клиента субсидиарка на 3-4 лярда, лучше подумать, доверять ли всё мультимодальной модели, или всё же делать работу самому, как специалисту, а не как идиоту с ИИ. Юрист, доверяющий ИИ, уже не юрист…"

Здесь я вижу классическую ошибку восприятия: работу ИИ противопоставляют работе юриста, сравнивая их эффективность. Это некорректно.

ИИ - это инструмент, который не заменяет юриста, а делает его сильнее, быстрее и эффективнее. Он не работает вместо юриста, он работает на юриста в интересах доверителя.

А теперь представим себе ситуацию, описанную комментатором: крупный спор, миллиарды на кону.

Что может сделать ИИ уже сегодня (к примеру через функцию "Проекты" в платной версии ChatGPT), чтобы усилить позицию юриста?

➡ Проанализировать актуальную судебную практику и нормативно-правовые акты по спору, которую вы предоставите ему для анализа
➡ Проверить ваши процессуальные документы на ошибки и соответствие их законам и судебной практике
➡ Проверить обоснованность вашей позиции
➡ Указать на логические ошибки, фактологические несостыковки и пробелы в документах и позиции
➡ Моделировать судебный процесс и предлагать вам стратегию и тактику
➡ Рекомендовать объем доказательств
➡ Прогнозировать исход дела и давать рекомендации для усиления вашей позиции по делу

То есть перед подготовкой к процессу мы как бы имеем второе мнение от машины, обученной на огромном количестве данных и содержащей в своем контексте все детали вашего дела.

И уже оценив разумность и адекватность предложений ИИ мы дальше решаем, использовать эти рекомендации или нет, основываясь на своем опыте и экспертном мнении.

А теперь представим двух юристов в этом процессе:

➡ Первый использует всю мощь ИИ, обученного на
огромном количестве данных: смоделировал процесс, проверил обоснованность своей позиции и недостатки в доводах оппонента, изучил все возможные сценарии, протестировал аргументы и построил чёткую стратегию по делу.

➡ Второй исповедует олдскул: полагается на собственный опыт, ручную обработку данных и импровизацию в процессе.

Для меня разница между ними уже сегодня - это как разница между настоящим и прошлым. Так вижу.

Мое исследование о способности ИИ ориентироваться в российском уголовном процессе

Коллеги, я провел небольшое исследование, которое позволит дать оценку способности ИИ ориентироваться в российском процессуальном законодательстве.

Пользуясь разными нейросетями, я интуитивно понимал уровень каждой из них, но хотелось получить наглядные цифры для объективной оценки их возможностей в области уголовного процесса.

Так возникла идея протестировать различные модели ИИ на узкоспециализированном вопросе, зафиксировать результаты ответов, дать им оценку и сделать сравнительный анализ о способностях каждой модели.

📖 Тема для тестирования ИИ

Разница в порядке проведения обыска, обследования, осмотра места происшествия (стадия, субъектный состав, основания, порядок проведения, полномочия должностных лиц, ограничения при проведении и т.д.).

💡Почему именно эта тема?

Это узкоспециализированные знания. Указанные процессуальные действия имеют множество нюансов, и даже опытный юрист может столкнуться с трудностями в их разграничении. Интересно, насколько ИИ справится с этой задачей.

Тема также входит в круг моих профессиональных познаний, этому направлению я посвятил годы практики, в соавторстве разработал и провел по данному вопросу множество семинаров для адвокатов и юристов.

Поэтому я могу очень быстро и в полном мере оценить уровень экспертизы ИИ в данном вопросе. А самое главное - без каких-то существенных временных затрат для себя )))))

✍ Методология исследования

Для тестирования я разработал единый промт, содержащий 10 ключевых вопросов, каждый из которых разбит на три аспекта.

Всего проверялось 30 критериев, связанных с различиями между обыском, обследованием и осмотром места происшествия в уголовном процессе.

Я использовал следующую систему оценки: 1 балл - ответ полностью верный; 0,5 балла - ответ частично верный, имеет неточности, требует дополнения; 0 баллов - ответ неверный или содержащий критические ошибки. Максимально возможный балл за тест - 30 (при правильном ответе на все вопросы).

Дополнительные и уточняющие вопросы я не задавал. У модели ИИ был только один шанс ответить мне - с первого раза.

🧠 Протестированные модели

➡ ChatGPT 4o (с поиском и без), ChatGPT 1o, Scholar GPT
➡ Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Opus,
➡ Deepseek (с поиском и без),
➡ GigaChat
➡ Yandex GPT
➡ Gemini 2.0 Flash.
➡ Perplexity
➡ Нейро от Яндекса

📎 Результаты исследования

Результаты исследования подтвердили мои ожидания, но не обошлось без сюрпризов. Некоторые выводы оказались для меня неожиданными. Есть интересные находки, есть любопытные цифры, а есть и откровенные провалы.

Например, один из ИИ- инструментов был дисквалифицирован и даже не попал в сравнительную таблицу. Догадаетесь, какой (напишите в комментах свое предположение)?

Если это исследование интересно и хотите увидеть его результаты, то накидайте огней - ваш интерес даст понимание, насколько глубоко нужно погружаться в эти данные.

Исследование способностей ИИ-моделей  ориентироваться в уголовно-процессуальном законодательстве

Коллеги, рад видеть ваш интерес к моему небольшому исследованию.

Вчера наконец-то удалось оформить его в виде статьи, в которой расписан сам процесс исследования, его результаты и основные выводы.

Делюсь текстом исследования ниже ↩️

Как доступ к актуальным НПА влияет на точность ответа нейросети?

🎙️ Часто слышу от коллег: нейросети склонны к галлюцинациям, придумывают ссылки на несуществующие законы и судебные решения.

Да, такое бывает. Причем выглядит это очень убедительно - с номерами, датами, отсылками к якобы реальным актам.

Но мне видится, что корень проблемы здесь больше не в нейросетях, а в том, как их используют.

👎 Ошибка в подходе - воспринимать ИИ как источник правовых данных. На данный момент нейросети не владеют полным массивом законодательства и судебной практики. Поэтому, если "в лоб" спросить ИИ о действующих нормах права, ответ может быть ошибочным или не очень точным.

👍 Правильный подход - использовать нейросеть не как источник получения данных, а как инструмент их обработки. Загружаем актуальные нормы права и судебную практику - и уже на их основе получаем осмысленные и точные ответы. В таком режиме ИИ не фантазирует, а работает с предоставленной информацией. Вероятность галлюцинаций сильно снижается.

📖 В моем исследовании загрузка всего трех файлов с НПА увеличила точность ответов по узкой теме на 15–20%. И это без подгрузки судебной практики.

Поэтому доступ к актуальным НПА – не просто желательное, а необходимое условие для получения точных ответов. Без этого ИИ будет неизбежно «галлюцинировать», даже если выглядит убедительно.

P.S. Приложил схему, которая наглядно показывает мой подход к работе с ИИ для получения точных правовых ответов. Возможно, он не идеален и даже примитивен, но уже сейчас дает значительно более надежные результаты.

Как добиться от нейросети развернутых ответов?

Этот прием, возможно, уже знаком многим, но когда-то он стал для меня настоящим открытием.

Дело в том, что нейросети по умолчанию отвечают кратко. Они дают ровно столько информации, сколько нужно для ответа на вопрос, но не больше. 

Например, на запрос "2+2" она просто выдаст "2+2=4".

Ответ правильный, но неинтересный. Мы же юристы. Нам нужна аргументация, обоснование, глубина. 

🧠 Есть способ заставить нейросеть предоставить максимально развернутый ответ.

Просто добавьте к запросу фразу:

[Уровень детализированности 1000 из 10]

Этот прием меняет стандартные настройки нейросети.

Вместо краткого ответа она начнет углубляться в тему, объяснять, аргументировать и даже приводить примеры. 

💡Уровень детализированности можно регулировать.

Начните с 1 из 10 и постепенно увеличивайте. Шкала условная, можно задать свою. Если ответ показался недостаточно развернутым, то повышаем градус.

Попробуйте задать уровень 1000 из 10 для простого вопроса, например, «2+2».

Нейросеть поймет, что нужен запредельный уровень детализации и начнет объяснять с основ: аксиомы Пеано, история математики, философия чисел. 

Этот прием особенно полезен, когда нужен глубокий и проработанный ответ.

Работает в ChatGPT, Deepseek и других нейронках. 

💬 Попробуйте и напишите в комментариях, что получилось.