Записал видеоурок за 5 минут с помощью NotebookLM

Сервис теперь умеет создавать не только аудиоподкасты, но и короткие видеоматериалы на основе загруженных документов.

Это открывает довольно интересные возможности для получения информации и обучения.

Я провел эксперимент - закинул в NotebookLM три своих последних поста о клонировании авторского стиля и попросил создать из них видеоурок.

В итоге получился короткий ролик, который наглядно объясняет и визуализирует процесс, описанный в моих постах.

На мой взгляд - это очень мощный инструмент для образования/самообразования, так как позволяет делать видеоуроки по любым вашим источникам в блокноте.

Единственное, что меня смутило, - неправильное ударение в моей фамилии 🤖

💬 Сам ролик скидываю следующим постом. Поделитесь, как вам результат?

Про контекстное окно и токены. Или сколько информации может «переварить» ИИ в рамках одного диалога?

Решил разобрать ключевое техническое ограничение ИИ, которое напрямую влияет на качество ответов нейросети при работе с документами.

Речь пойдет про размер контекстного окна.

✍ Почему это критически важно для юриста?

Все просто: если загрузить в ИИ больше документов, чем он способен обработать, модель «забудет» часть информации. Это неминуемо приведет к «галлюцинациям» - ИИ может проигнорировать важный пункт договора, не учесть норму права или пропустить ключевой факт из решения суда.

Разбираемся, как все это работает.

🧠 Что такое контекст и токены

Контекстно окно - это, по сути, «оперативная память» ИИ в рамках одного диалога. В этот лимит входит все: наш запрос (промпт), приложенные файлы, внутренние рассуждения модели и ее финальный ответ. Наши уточняющие вопросы и последующие ответы модели также заполняют контекст. Размер контекстного окна измеряется в токенах.

Токены - это «кусочки» информации, на которые ИИ дробит наш текст. У каждой модели свой способ «нарезки», поэтому одна и та же страница текста может «весить» разное количество токенов в разных ИИ-сервисах.

✨ Примеры в цифрах

Недавно обновленный DeepSeek заявил о расширении окна до 128К токенов - это примерно 200 -250 страниц русскоязычного текста (в зависимости от его плотности).

Соответственно, загружать в Deepseek больший объем информации в рамках одного диалога - совершенно бессмысленно, он просто не учтет часть контекста.

И, как следствие, мы получим недостоверный ответ, разочаруемся и будем везде говорить, что ИИ не работает. Хотя мы просто перегрузили контекст.

📎 Отличается ли размер окна на платных и бесплатных тарифах?

Часто - да. И в некоторых моделях эта разница существенная. Например, в ChatGPT, размер контекстного окна напрямую зависит от подписки. Бесплатные пользователи получают всего 8К токенов (≈12 страниц текста), в то время как лимит в платных подписках сильно увеличен, что позволяет решать серьезные задачи.

❓ Что делать, если объем документов больше лимита?

Нужно понимать: даже если интерфейс позволяет загрузить много файлов, это не обходит лимит контекстного окна.

Попытки объединить документы в один файл также не помогут, если итоговый объем в токенах превышает возможности модели.

В этой ситуации есть три варианта:
1) использовать ИИ с большим размером контекстного окна;
2) дробить задачу на части и делать анализ поочередно в разных диалогах, если объем документов превышает размер контекстного окна;
3) использовать функции на базе технологии RAG. Сервисы на его основе (например, «проекты» в ChatGPT/Claude, боты или NotebookLM) сначала индексируют все данные, а затем для ответа подтягивают только релевантные фрагменты, решая проблему «забывания». Это позволяет в некоторой степени обходить ограничения контекстного окна, но и там есть свои нюансы.

🚢 Ключевой вывод для практики

При работе с любой моделью ИИ всегда учитывайте размер ее контекстного окна.

Это главный технический параметр, который определяет, можно ли доверять конкретной ИИ-модели анализ объемных документов и каков максимальный размер информации она способна обработать в рамках одного диалога.

На данный момент безусловный лидер по этому показателю - Gemini 2.5 с окном чуть более 1 млн токенов , что позволяет анализировать действительно большой объем данных (≈ 1600 страниц русскоязычного текста).

Кстати, наглядно понаблюдать за лимитами контекстного окна можно на платформе для разработчиков - Google AI Studio, о которой ранее я уже рассказывал.

ИИ в повседневной жизни: как я выбирал щенка 🐾

В последнее время все чаще ловлю себя на мысли: ИИ прочно вошел в мою повседневную жизнь.

Помимо профессиональных задач, у меня набралось уже пару десятков бытовых кейсов: подбор комплектующих для апгрейда компьютера, диагностика и ремонт газонокосилки, , выбор оптимальной бытовой техники в заданном бюджете, усиление сигнала интернета, разбор проблем с вентиляцией - и так далее.

Но самая теплая история - про выбор щенка миттельшнауцера.

🍀 Первый просмотр щенка

Нам порекомендовали заводчика. Я приехал смотреть щенков и растерялся: все приветливые, красивые, игривые, энергичные, глаза - пуговки. Один, правда, заметно выделялся - корпус мощнее, лапы крепче, рост выше. Я сам парень габаритный и, конечно, потянулся именно к нему … но остановил себя: эмоции - эмоциями, а решение должно быть взвешенным и не помешает взгляд со стороны - со стороны ИИ.

💡 Помощь ИИ

Дома открыл ChatGPT 5 Thinking. Загрузил фото щенков и их родителей, описал вводные - без намека, что один из малышей крупнее остальных. Попросил оценить перспективность по мощи и экстерьеру.

Важно: ИИ не может по-настоящему оценить здоровье и возможные проблемы у щенка - это работа квалифицированного ветеринара. ИИ также не может оценить характер, нервную систему и психологию собаки. Что ИИ умеет - это анализировать экстерьер: соответствие стандарту породы, пропорции корпуса, баланс, углы конечностей, постав и т.д. Проще говоря, цифры и геометрию, а не физиологию и поведение.

Ответ ИИ меня удивил: он выделил того же щенка, что и я после просмотра. Но главное - ИИ дал цифры, аргументы, сопоставления. Холодный расчет к теплому сердцу. Это было аргументированное второе мнение по экстерьеру собаки.

А уже далее последовала консультация настоящего ветеринара- человека по прививкам и здоровью.

❤️ Финальный просмотр и выбор щенка

После отчета ИИ и рекомендаций ветеринара мы с супругой поехали на финальный просмотр - проверить не таблицы, а контакт.

И теперь все стало ясно за пять минут: тот самый крепыш оказался самым заинтересованным в нас, ловил взгляд, тянулся к рукам и быстро успокаивался рядом. Супруге он понравился больше всех именно из-за поведения и этой эмоциональной близости.

В итоге этот крепыш обрёл дом, а моя семья пополнилась этим мохнатым другом 🐶

💬 Мой промпт по выбору щенка и ответ ИИ скидываю следующим постом ↩️

Визуализация информации с помощью ИИ

Визуализация - мощный инструмент юридической коммуникации. Но давайте честно: юристы не дизайнеры.

Меня лично всегда отпугивала история с legal design в части визуализации - не потому что это не нужно, а потому что приходилось либо привлекать дизайнера (а это дополнительное звено, которое увеличивает сроки подготовки документа и бюджет для доверителя), либо самому осваивать сложные программы (что еще дольше).

Но теперь это можно делегировать ИИ. Причем он делает это молниеносно и на очень достойном уровне.

✍ Что за инструмент?

Один из сервисов, которым я сам часто пользуюсь в последнее время - Napkin AI.

Это нейросеть, которая из обычного текста делает наглядную визуализацию: схемы, таймлайны, инфографику и т.д.

💡Как работает?

Мы пишем текст (например, список аргументов, структуру кейса, хронологию событий), а Napkin AI превращает его в аккуратный визуал.

Можно настраивать стиль, цвета, шрифт, экспортировать в PNG, SVG, PDF.

Работает буквально за секунды.

Где это может пригодиться?

🔵В документах. Логическая схема с аргументами, таймлайн событий или инфографика могут усилить позицию.

🔵В работе с доверителем. Чтобы наглядно объяснить сложную правовую стратегию, этапы судебного процесса, структуру рисков и т.д. Визуальная схема помогает убедиться, что вас поняли правильно.

🔵В переговорах. Чтобы визуализировать опции для урегулирования спора или структуру предложения. Схемы делают сложные условия понятными и прозрачными для всех сторон.

🔵Для контента и обучения. При создании презентаций, постов для соцсетей, инструкций, гайдов для доверителей, материалов для вебинаров/ семинаров и т.д.

Про доступность и тарифы

Доступен для российских пользователей, доступ по google-аккаунту.

Начать можно бесплатно. У базового тарифа есть свои ограничения, но его функционала вполне достаточно, чтобы закрыть большинство повседневных задач.

Если же понадобятся расширенные возможности, то платные тарифы начинаются от $9 в месяц.

🚢 Вывод

Napkin AI - простой и быстрый способ визуализировать данные без навыков дизайна. Удобен для всех, кто работает с текстами, аргументами и презентациями и хочет сделать их понятнее и убедительнее.

💬 Кто уже пробовал Napkin AI или схожие инструменты? Поделитесь, где используете - в судах, переговорах, обучении?

🚩25 сентября (четверг) буду в Москве, чтобы выступить на форуме "ПравоТех" по искусственному интеллекту (кластер "Ломоносов").

У меня запланирован 30-минутный мастер-класс на тему "Использование ИИ при работе с судебными экспертизами" (выступление в зале "Физика").

На этом форуме соберется множество спикеров, так что ожидается немало интересных докладов о применении нейросетей в юриспруденции.

Программа и регистрация на событие доступны здесь.

💬 Кто планирует быть очно, до встречи на форуме!

🅰️🅰️🅰️🅰️🅰️🅰️ 🅰️🅰️🅰️🅰️🅰️⬇️

https://pravo.tech/blog/article/ii-kak-assistent-po-sudebnym-ekspertizam-3-rabochih-prompta-dlya-yurista

Транскрибация аудиозаписей судебных заседаний через ИИ: классный лайфхак или серьезные правовые риски?

Приготовьтесь, пост будет «душным», но важным. Многим ИИ-энтузиастам он может не понравиться, но молчать о рисках я считаю неправильным.

Среди юристов набирает популярность «лайфхак» по транскрибации аудиозаписей судебных заседаний через Google AI Studio.

Схема проста: записал аудио в заседании, загрузил в AI Studio - и через секунды получил готовую расшифровку.

Об этом методе говорят из всех утюгов: снимают видео, пишут статьи, проводят вебинары. Некоторые коллеги даже публикуют кейсы, где утверждают, будто ИИ-анализ аудиозаписи помог им выиграть дело.

Метод, безусловно, удобен. Но меня удивляет: почему почти никто из его популяризаторов не говорит о правовых рисках?

Для меня, как специалиста с уголовно-правовой специализацией, вся эта хвалебная риторика выглядит как публичная явка с повинной. Ради внедрения технологий игнорируются базовые риски и собственная безопасность, что неправильно.

Давайте разберем, что происходит при загрузке такого аудиофайла в иностранный ИИ-сервис.

💡Проанализируем процесс по шагам:

1️⃣ Аудиозапись открытого судебного заседания - законно.

Право на аудиофиксацию открытого судебного заседания прямо предусмотрено процессуальным законодательством (к примеру, ч. 7 ст. 10 ГПК РФ, ч. 5 ст. 241 УПК РФ, ч. 7 ст. 11 АПК РФ).

При этом сбор персональных данных юристом в рамках его участия в судопроизводстве не требует согласия субъекта ПД (на основании исключений, предусмотренных п. 3 ч. 1 ст. 6, ч. 2 ст. 11 ФЗ "О персональных данных"). Данная позиция также отражена в разъяснении Совета ФПА РФ от 01 июля 2025 года.

На этом этапе все в порядке.

2️⃣ Загрузка аудиозаписи судебного заседания в AI Studio.

Здесь и начинается самое интересное. Весь процесс можно разложить на три последовательных действия:

*️⃣ Оценка данных. Аудиозапись безусловно содержит персональные данные, а при определенных обстоятельствах - и биометрические. Но про биометрию - вопрос дискуссионный.

Согласно ч. 1 ст. 11 ФЗ "О персональных данных" голос становится биометрией, если его используют для установления личности.

Хотя цель действий юриста - транскрипция для удобства работы с материалами, но иностранные ИИ-платформы могут применять голосовые слепки для обучения моделей и идентификации, поэтому не исключено, что запись может быть квалифицирована, как биометрия, требующая особого режима защиты.

*️⃣Передача данных. Загружая этот файл в Google AI Studio, юрист по смыслу ст.ст.3,12 ФЗ "О персональных данных" осуществляет трансграничную передачу ПД.

Поскольку серверы Google находятся за пределами РФ (в США - стране, не входящей в перечень государств с адекватной защитой ПД), это действие имеет особый правовой статус.

*️⃣Нарушение процедуры. Именно здесь и происходит ключевое нарушение. Для законной передачи персональных данных, а тем более биометрии в страну с «неадекватной» защитой, юрист обязан предпринять ряд действий, предусмотренных ст.12 ФЗ "О персональных данных", в том числе уведомить Роскомнадзор и дождаться решения по нему.

Очевидно, что на практике никто из популяризаторов этого "лайфхака" с транскрибацией этого не делает. Либо умалчивают об этом.

🚢 Что имеем по итогу?

Этот «лайфхак» с загрузкой аудиозаписи с.з. - нарушение ФЗ «О персональных данных».

Ключевая проблема в том, что, в отличие от текста, анонимизировать аудиофайл практически невозможно. Попытка изменить голоса займет больше времени, чем ручная транскрибация, что обесценивает «лайфхак».

Именно этот факт делает риски несопоставимыми с удобством. Это создает для юриста серьезные правовые риски, вплоть до уголовных. Но это тема для отдельного разговора.

Для расшифровки аудио самый безопасный метод - локальные решения, и я пока нахожусь в поиске оптимального.

💬 Этот пост не нотация, а приглашение к дискуссии. Я большой энтузиаст ИИ и всего, что он дает. Но я убежден, что применять ИИ нужно безопасно и в рамках правового поля. Если я в чем-то ошибаюсь, есть критика или вы, наоборот, поддерживаете мою позицию - пишите в комментариях.

ИИ в судебной системе: как это работает в Китае? Готовим онлайн-встречу.

Коллеги, хорошая новость.

🧠 Вместе с коллегами из Института адвокатуры СПб и Ярославом Бизяркиным из Центра ИИ и науки о данных СПбГУ готовим интересную онлайн-встречу с Пэн Хайцин - профессором Пекинского технологического института, консультантом по судебным процессам Верховного суда КНР и главным консультантом DeHeng Law Group.

Тема: «ИИ в судебной системе Китая».
Планируем на: 22 октября.

🚢 Китай внедряет ИИ в правосудие уже с 2014 года. Профессор Пэн Хайцин расскажет о реальной практике использования ИИ в судопроизводстве (работа с процессуальными документами, анализ доказательств и помощь судье в принятии решений, поддержка сторон во время разбирательства, управление работой суда и т.д.)

Для нас это прекрасная возможность заглянуть в ближайшее будущее профессии. Но чтобы разговор был максимально предметным, мы построим его вокруг ваших вопросов.

Что вас интересует больше всего во внедрении ИИ в судебной системе Китая? Какие есть опасения или ожидания? Напишите свои вопросы в комментариях. Мы их обобщим и посвятим им основную часть встречи.

Важно: Участие будет бесплатным, встреча будет открыта для всех желающих юристов.

Сейчас мы финализируем организационные моменты (например, синхронный перевод с английского на русский язык). Если все сложится, как мы задумали и мы мы получим подтверждение по всем ключевым техническим пунктам, скоро здесь появится официальный анонс с регистрацией.

💬 Если тема интересна, ставьте огонек 🔥 и кидайте свои вопросы 👇

Коллеги, как и обещал, делюсь анонсом - ИИ в судебной системе Китая.

Мы получили все подтверждения и финализировали все организационные моменты, в том числе с синхронным переводом с английского на русский язык.

И теперь приглашаю на онлайн-встречу: «ИИ в судебной системе Китая»

🚢 22 октября (среда) в 11.00 (МСК).

Гостем нашего мероприятия станет Пэн Хайцин - профессор Пекинского технологического института, консультант по судебным процессам Верховного суда КНР и главный консультант DeHeng Law Group.

О чем поговорим

Китай внедряет ИИ в правосудие с 2014 года. Профессор Пэн расскажет о реальной практике использования ИИ в судопроизводстве КНР. Эта встреча - возможность получить информацию из первых уст о том, как технологии меняет профессию в юрисдикции, которая далеко продвинулась в этом вопросе.

Важные моменты:
🔵Участие бесплатное, встреча открыта для всех юристов.
🔵Обязательна регистрация.
🔵Мы постараемся построить разговор вокруг вопросов, которые вы оставляли к предыдущему посту (в комментариях и чате канала), чтобы сделать беседу максимально предметной.

✈️ Регистрация открыта по ссылке: здесь.

Запись вебинара "ИИ в судебной системе Китая" в открытом доступе

Коллеги, наш международный вебинар по ИИ в судебной системе Китая состоялся, и это было мощно.

Мы получили много вопросов и откликов в личные сообщения. Видим, что тема вызвала колоссальный интерес.

Поэтому, несмотря на то, что изначально мы не были уверены, стоит ли публиковать запись, из-за такого ажиотажа и просьб в комментариях мы решили выложить ее в открытый доступ для всех.

🚢 Для тех, кто не смог присоединиться к прямому эфиру, или хочет еще раз переслушать вебинар с профессором Пэн Хайцин - вот ссылки VK Видео и YouTube .

❤️ Я хочу от всего сердца поблагодарить всех, кто сделал этот эфир возможным:

🔷 Профессора Пэн Хайцин - за глубочайшую экспертизу и готовность открыто поделиться опытом
🔷 Институт адвокатуры Санкт-Петербурга - за партнерство и блестящую организацию
🔷 Ярослава Бизяркина - за блестящую модерацию и глубокий, предметный диалог
🔷 Анну Борисову - за качественный синхронный перевод на узкоспециализированную тему
🔷 Читателей канала, которые накидали свои экспертные и интересные вопросы в комментарии и чат

Приятного и полезного просмотра! Мы старались 😉

🚢 Анонс курса "Нейросети для юриста". Второй поток.

Коллеги, 05 ноября в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга стартует второй поток нашего онлайн-курса "Нейросети для юриста" .

Программа о том, как системно, безопасно и без "воды" внедрить ИИ- инструменты в ежедневную практику.

На курсе будет 6 живых онлайн-уроков (по 3,5 часа), он идет с 05 ноября по 03 декабря . Все уроки, презентации, промпты к курсу будут также доступны в записи.

Основные темы (если коротко):

🔷 Безопасность и доступ к зарубежным ИИ - инструментам, выбор инструментов под задачу.
🔷 Мастерство промптинга (основные механики, продвинутые приемы, борьба с галлюцинациями, метапромптинг и т.д.)
🔷 Правовые исследования и качественный поиск информации с помощью ИИ
🔷Анализ и составление с помощью ИИ процессуальных документов
🔷Анализ доказательств, подготовка к судебным заседаниям, стресс-тес правовой позиции и т.д.
🔷Автоматизация рутины, создание собственных ботов для типовых задач

Для кого этот курс?

Курс подходит как новичкам, так и пользователям с начальным опытом.

Программа построена по принципу «от простого к сложному»: начинаем с основ, постепенно углубляемся и доходим до продвинутых практик. Предварительный технический бэкграунд не требуется.

Курс разработан совместно с Ярославом Бизяркиным из Центра ИИ и науки о данных СПбГУ.

💬 Кому интересно - подробная программа и регистрация по ссылке. Ждем на курсе!

🎙️ Тезисы встречи с профессором Пэн Хайцин

Коллеги, на выходных пересмотрел наш вебинар с профессором Пэн об ИИ в судебной системе Китая.

Думал выписать кратко основные тезисы и разместить здесь.

Но, как обычно, кратко не получилось - тема слишком глубокая, пришлось систематизировать и структурировать. Поэтому я написал достаточно большую статью, в которой расписал все основные тезисы, озвученные в ходе вебинара.

В статье:
🔵5 принципов "умного правосудия" Китая.
🔵Все впечатляющие цифры о результатах внедрения ИИ в работу судов
🔵8 сценариев применения ИИ и как он работает на каждом этапе
🔵На каких моделях (ChatGLM, Qwen и т.д.) все это работает
🔵Как соблюдается баланс "ИИ и Судья"

📍Разместил статью Закон.ру. Вот ссылка.

💬 Кто не любит длинные тексты - я на основе статьи сгенерировал ИИ-подкаст через NotebookLM. Получилось 20-минутное обсуждение. Нейросеть, конечно, немного напутала с ударениями в фамилиях и есть еще пара моментов🤷‍♀️, но в целом получилось неплохо - можно быстро погрузиться в тему. Делюсь.

Почему ИИ «врет» и причем здесь ошибки новичка

Часто слышу от коллег: "ИИ выдает чушь", "постоянные галлюцинации", "придумал судебную практику" и т.д. И еще скидывают новости, как очередного адвоката в США "поймали" на том, что он в своих документах ссылался на несуществующие прецеденты, выдуманные ChatGPT.

Для справки: "галлюцинация"- это когда ИИ уверенно выдумывает факты, имена, нормы права, которых нет.

Но в большинстве случаев проблема не в ИИ, а в том как пользователь с ним работает.

Ниже - основные ошибки, приводящие к галлюцинациям. Ну и краткие советы, как это поправить.

⏩ Слабая модель

Если используем DeepSeek, Qwen, Kimi, Mistral или другие бесплатные модели второго эшелона - риск галлюцинаций высокий по умолчанию. Какие методы не применяй, какие промпты не пиши - модель будет выдавать неточности.

Вывод: чем мощнее модель, тем меньше галлюцинаций. Для юридических задач больше подходят самые мощные модели - ChatGPT 5, Claude Opus 4.1 / Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro.

⏩ Работа без режима поиска

Без режима поиска ИИ отвечает только на основе данных обучения и не знает ничего после даты отсечки знаний.

При включении режима поиска активируется RAG-система - ИИ обращается к актуальным данным в интернете и на их основе формирует ответ.

Вывод: нужны актуальные данные - включаем режим поиска. Это базовое правило работы.

⏩ Не используем рассуждающие модели

Для сложных аналитических задач нужны модели с режимом "Рассуждения". В этом режиме ИИ сначала анализирует задачу, выстраивает логику решения, а затем дает ответ.

Например, ChatGPT 5 Thinking показывает отличные результаты за счет этого режима.

Вывод: сложная аналитика с опорой на актуальные данные - ChatGPT 5 Thinking + принудительный режим поиска.Связка работает мощно.

⏩ Перегрузка контекстного окна

Контекстное окно - это объем информации, который ИИ может обработать в рамках одного диалога. Измеряется в токенах.

Если у модели окно 32к токенов, а мы загружаем 1000 страниц (это гораздо больше токенов) - она просто выкинет из контекста большую часть. И будет отвечать на основе того, что «запомнила». Отсюда и галлюцинации.

Вывод: подбираем модель под объем данных. Нужно обработать прямо много документов - используем Gemini 2.5 Pro (окно свыше 1 млн.токенов).

⏩ Плохой промпт

Качество промпта напрямую влияет на качество ответа. Сильно влияет. Чем точнее и структурированнее запрос, тем лучше результат.

Вывод: промпт решает. Не жалейте время на его проработку - это окупится качеством результата. Хороший промпт обычно включает: роль, контекст задачи, четкое описание того, что нужно получить, формат ответа, ограничения и т.д.

⏩ Неправильный выбор инструмента под задачу

Разные задачи требуют разных инструментов. Бесполезно от DeepSeek требовать аналитические выводы с привязкой к актуальным данным по 500 страничному тексту. Он не сможет решить эту задачу из-за ограничений модели - особенностей RAG-слоя и размера контекстного окна. Но DeepSeek, например, сможет боле-менее сносно найти логические противоречия и дисбаланс ответственности в договоре на 40 листах.

При выборе ИИ-инструмента важно понимать его сильные и слабые стороны:

🔷Мощная аналитика + актуальные данные → ChatGPT 5 Thinking
🔷Большой объем документов → Gemini 2.5 Pro
🔷Своя база знаний по конкретным источникам → NotebookLM

Вывод: перед тем как ставить задачу, убедитесь, что выбранный инструмент способен ее решить. Учитывайте ограничения модели - это сэкономит время и нервы.

🚢 Главное

Да, ИИ может выдавать галлюцинации и ответы надо верифицировать - это база. Но при правильном использовании (мощная модель, поиск, рассуждения, промпты) их минимум.

Но главное - понимание роли ИИ. Это мощный ассистент, который ускоряет работу. Но он не заменяет экспертизу юриста. И решения (что из ответов ИИ пойдет в работу) принимает только юрист.

Те самые адвокаты в США попались не потому, что ИИ "соврал", а потому, что слепо перенесли результат без проверки. Это как без проверки направить в суд документ, подготовленный помощником. Ответственность за результат всегда за юристом.

Так вижу.