#обзор_продукта

Название: Первый Аджастер

Боль, которую лечит продукт: сложный процесс подачи документов для получения страхового возмещения.

Описание продукта: платформа, которая сводит клиента, желающего получить страховое возмещение и НЕ желающего «возиться с бумагами» и юриста, который специализируется на получении страховых выплат. Сама платформа «выступает гарантом безопасности сделок, минимизирует риски мошенничества» и, конечно, зарабатывает как любой другой маркетплейс. Более того, платформа даже берется за обучение специалистов по получению страховых выплат.

Мое мнение о продукте: вероятно, продукт еще ищет инвестора, т.к. сайта нет. Файлинг заявления на выплату – действительно не двухминутный процесс, хотя каких-то сложностей я там не наблюдаю. Может это профессиональная деформация. А вот что касается споров со страховщиком о размере ущерба – обоснование конкретной работы и ее стоимости, то по своему опыту (как-то получили страховое возмещение за поврежденный авиадвигатель) – это действительно долгий и трудоемкий процесс. В октябре прошлого года стартап из США, который решает ту же самую боль, но только а) своими силами, без маркетплейса, б) только сфере возмещения вреда здоровью, в) с интенсивным использованием ИИ – стала единорогом (привлекла 1 млрд.$).

Таких же продуктов в открытом доступе в России я не нашел. Прямыми конкурентами будут платформы, которые сводят клиента и юриста по любому вопросу (а не только по страхованию) – их десятки. Кроме того, нечто похожее предлагает и Сберправо. Не стоит забывать и про приложения самих страховщиков. Поэтому борьба за клиента (= расходы на маркетинг) предстоит серьезная.

P.S. сама компания называет себя «MyAdjuster» (видимо, неофициально), но компания с таким названием существует в Техасе примерно с 2005 года и тоже занимается получением страхового возмещения. Думаю, в этом не будет никакой проблемы, если MyAdjuster из России будут называть себя официально – Первый Аджастер.

#мнение

Нужно ли юристу участвовать в хакатонах?

Хочу поделиться своим опытом участия в хакатонах. Это соревнование программистов, где они в течение нескольких суток решают одну задачу (создают продукт, который решает определенную проблему). Например, в ноябре 2024 проходил хакатон Россельхозбанка, связанный с селекцией и генетикой. Команды решали задачи, связанные с оценкой племенной ценности радужной форели, прогнозированием урожайности и т.п.

Задача определяет, какой стек технологий нужно использовать для ее решения и, соответственно, состав команды. Мой стек – это python, MySQL, pandas (хотя это библиотека python, ее принято выделять отдельно). Но самое главное – я использую эти библиотеки для работы с текстами. Как они помогут мне в задаче с прогнозом урожайности? Никак.

Поэтому в хакатоне Россельхозбанка я не участвовал. Найти же хакатон по обработке естественного языка (NLP), да еще и с юридической проблематикой крайне сложно. Я подписался на массу рассылок и тг-каналов, где есть объявления о таких хакатонах.

И вот, в конце июля (как раз в сезон отпусков в августе) появилось объявление о хакатоне ПАО «Татнефть», где нужно было разработать AI-ассистента, который позволяет быстро ориентироваться а) в нормативном материале (в первую очередь – ГОСТы) и б) в ЛНА группы компаний.

Подробности участия мы изложили в нашей статье на Хабре, здесь я лишь ограничусь мыслями о том, какой опыт и уроки я извлек из участия:

1. Работа с людьми из абсолютно другого мира (тот самый «язык бизнеса» и «язык юриста»);
2. Мы все делали в последний момент. Хотя это не привело к серьезным последствиям, я на собственной шкуре убедился в том, что мягкость может вредить.
3. Я увидел на скорости х10 процесс создания продукта – от идеи и обоснования конкретных программных решений и их взаимодействия, до проблем, о которых никто и подумать не мог и которые возникали в самый неподходящий момент.
4. Познакомился с большим количеством интересных людей и поработал плечом к плечу с тремя классными ребятами, которых снова позову на проекты, где их навыки пригодятся.

Не могу сказать, что юристам нужно заниматься хакатонами системно. Но 1-2 раза поучаствовать однозначно стоит.

#вместо_дешевого_дофамина

Прочитал работу С. Трофимова в последнем номере ВГП о соразмерном уменьшении цены договора.

В своей практике регулярно сталкиваюсь с этим институтом. Было интересно узнать его историю. Правовая природа этого явления попадает в фокус исследователей: из последнего – здесь и здесь.

Предпосылка неочевидной квалификации права кредитора на уменьшение цены – сосуществование еще в римском праве двух средств защиты покупателя с похожим механизмом действия (по требованию покупателя снижалась цена). Одно (actio quanti minoris) – применялось только к рабам и скоту, и при этом не зависело от осведомленности продавца о дефекте. Другое (actio empti) – применялось к любым объектам, но зависело от злого умысла продавца. Вот такие круги Эйлера.

Дальше эти средства защиты сблизились и продолжили параллельное существование в кодексе Юстиниана. Это потребовало усилий глоссаторов по их разграничению.

Соразмерное уменьшение цены можно квалифицировать по-разному. Автор в статье утверждает, что соразмерное уменьшение цены договора представляет собой секундарное право кредитора в одностороннем порядке изменить договор. С его позиции, это:
– не убытки (вина и даже форс-мажор – не нужны),
– не частичный отказ от договора (не все исполнения обязательств можно поделить),
– не sui generis, который сам по себе «редко и мало что объясняет».

С методом объяснения через sui generis все непросто. Есть модельный казус, от решения которого строится дальнейшая аргументация: перекупщик купил вещь у продавца и продал вещь дальше конечному покупателю. В вещи обнаружились дефекты. Конечный покупатель никаких требований к перекупщику не заявил, но проинформировал его о выявленных дефектах. Может ли перекупщик требовать соразмерного снижения цены от продавца?

Если да (этой позиции придерживается С. Трофимов), то соразмерное уменьшение цены – право кредитора в одностороннем порядке изменить договор. Если же нет (такого мнения придерживается, например, А.В. Егоров), значит нужен sui generis, чтобы объяснить, почему соразмерное уменьшение цены здесь не срабатывает.

На ум пришло, что за положительным ответом стоит новозаветная притча про таланты («жнешь, где не сеял, и собираешь, где не рассыпал»). За отрицательным – притча о немилосердном должнике («прощайте и прощены будете» ≈ «с вас не взыскали, и вы не взыскивайте»).

Мне ближе идея о недопустимости обогащения неисправного должника из-за случайных факторов, поэтому я бы удовлетворил иск перекупщика к продавцу. А вы?

#обзор_продукта

Название: AI-Referent

Боль, которую лечит продукт: распознавание документов и их первичный анализ. Для крупных компаний, где входящая корреспонденция измеряется не штуками, а в килограммах и тоннах, вопрос распознавания стоит остро: нужно понять, к какому подразделению документ расписать, насколько он критичен (срочен) для компании. Сюда же относится распознавание и анализ материалов судебного дела.

Описание продукта: позволяет распознавать более 1000 типов документов. К ним, я так понимаю, относятся разные унифицированные формы (ТОРГ-12, КС-2, КС-3) и т.п. Продукт сотрудничает с лидером рынка OCR – Smart Engines, поставщиком многих крупных компаний, который позволяет идентифицировать пользователя по паспортным данным и оказывает другие похожие услуги.

Если я правильно понял информацию на сайте, то после сканирования документа алгоритмы, заложенные в продукте (в т.ч. с ИИ, куда же без него), по скану распознают документ и извлекают из него ключевые сущности – тип документа, отправителя, текст, адресата, номер и т.п. Полученные данные предоставляются клиенту в формате json, что очень удобно для дальнейшей работы с документом.

Помимо предоставления данных о документе в удобном виде продукт проводит fraud analysis и photoshop detection. Что за fraud analysis входящего документа – я объяснить не могу. В крупную компанию написал мошенник, который известен продукту? Или в документах не совпадают данные?

Мое мнение о продукте:

Проверка документа на признаки фотошопа – интересная опция, но не уверен, что нужно тратить вычислительные ресурсы для этого на каждый документ. Также я не уверен, что задача по детекции фотошопа на сегодняшний день решается с высокими метриками, поэтому высока вероятность ложного срабатывания (False Positive), что опять же, будет зря привлекать повышенное внимание к каждому документу.

Задаче OCR (optical character recognition) больше 30 лет. На этом рынке есть гиганты (ABBY, Adobe, Amazon, Azure), крепкие середняки (nlogic, дочка Мегафона) и десятки (если не сотни) небольших продуктов. Львиная доля из них поддерживает русский язык или написана для русского языка в первую очередь. И это только те, о которых я знаю. Поэтому рынок довольно конкурентный.

Чем же выделяется AI Referent? Смотрим сайт:

1. Скорость распознавания (заявлено 8 секунд, а у конкурентов, дескать, 30+ секунд). Хотя прямо не указано, но скорее всего речь идет об 1 странице.
2. Поддержка более 100 языков. Удобная опция для компаний с разветвленной международной сетью.
3. Больше типов документов (1000 типов у AI Referent, 500 – у других компаний).
4. Круглосуточная тех.поддержка и ответы в течение часа. У конкурентов есть ограничения.
5. Ценообразование: оплата за документ, а не за каждое (даже неудачное) сканирование.

Сравнение себя с конкурентами, тем более с «абстрактным» – всегда тонкий лед. Например, вот тут утверждается, что Azure распознает 1 страницу не за 30, а за 13 секунд.

Если другие компании и правда такие медленные, жадные и ограничивают тех.поддержку, то продукт должен взлететь. Достаточно ли этих преимуществ в красном океане? Покажет время.

Закрыл зимнюю сессию. Без троек!

#промпт_инжиниринг

Думаю, что промпты и промпт-инжиниринг уже запечатлены в рептильной части нашего мозга – о них говорят все и всегда. Хочу поделиться с вами «фразочками», которые я часто добавляю в промпт, чтобы попытаться улучшить результат.

Почему «попытаться»? Мои многочисленные эксперименты показывают, что использование этих слов далеко не всегда улучшает качество ответа, может даже ухудшить. Поэтому спросить несколько раз на разных сессиях с LLM одно и то же – важный шаг в работе с LLM.

Итак, «фразочки»:
1. «Ты – опытный юрист с большим стажем. …» – задать роль;
2. Угроза: «В случае неправильного ответа меня уволят с работы»;
3. Поощрение: «Если ты ответишь правильно, то я заплачу тебе ___$»;
4. Попытка справиться с галлюцинациями: «Каждое твое утверждение должно быть основано на документе из запроса. Если твои утверждения не подтверждены каким-либо источником, ты должен предупредить меня об этом».

Лично знаю нескольких людей, которые делают промпт вежливым, и пишут «пожалуйста, сделай Х, спасибо». По нескольким моим запросам вежливость не имела никакого эффекта. Возможно, вежливые промпт-инженеры будут помилованы во время восстания машин

Пример запроса с использованием «фразочек» (мы использовали в том числе и его, когда участвовали в хакатоне):

«Ты – профессионал в сфере добычи и транспортировки нефти и продуктов из нефти, природного газа. Как профессионал, ты следуешь правилам:
1. Каждое твое утверждение должно быть основано на документе из запроса.
2. Если твои утверждения не подтверждены документом, ты должен предупредить меня об этом.
3. Выполняй эту инструкцию настолько точно, насколько сможешь.
4. За правильный ответ я заплачу 5 000 долларов».

Безусловно, это только фрагмент запроса, поскольку в нем отсутствуют более продвинутые техники – meta prompting, self-consistency, generate knowledge prompting и т.п. Но о них – в другой раз!

Уже через неделю, 29 января, состоится крутая конференция «Групповые иски: 5 лет после реформы». Отличная возможность начать деловой сезон 2025 с содержательной дискуссии и общения с коллегами! Мероприятие пройдет в Шанинке.

Состав спикеров шикарный – консультанты из топовых юрфирм, ведущие ученые, инхаусы крупнейших компаний. И все будут обсуждать под разными углами только вопросы группового производства.

Событие примечательно еще и тем, что на конференции состоится публичная презентация вышедшей незадолго до НГ книги «Групповые иски: сложности и перспективы». В ней мы совместно с Виктором Домшенко провели подробный анализ платформ, которые агрегируют информацию по таким искам – собирают членов группы, привлекают судебных юристов, предлагают им удобную среду для взаимодействия и иным образом облегчают жизнь.

Если вы задумывались о создании такой платформы, то анализ разных наборов опций, реализации функционала и существующих решений вам не помешает!:)

Участие в мероприятии бесплатное, но с предварительной регистрацией здесь.

#вместо_дешевого_дофамина

За 3 поездки на метро прочитал замечательную книгу.

Книга объясняет ясным языком экономические истины. Их я усвоил еще студентом, но книга позволила взглянуть на них иначе:

1. Я всегда смотрел на подсудность по выбору потребителя через призму дополнительной защиты слабой стороны - "ну зачем я буду тратить время, в другой районный суд ездить, я лучше в тот, который ближе к дому". Книга дает другой взгляд: подсудность по выбору потребителя создает конкуренцию судов и нивелирует эффект от "карманного суда".

2. Совершенства нет, всюду будут некие перемещенные издержки и свой набор плюсов и минусов. П. 1 очевидно приводит к росту издержек на сопровождение споров. Говорю как юрист, 6 раз посетивший Сыктывкар для участия в суде.

3. Встречают по одежке. Раньше я думал это аксиома, т.е. это никак не доказать. Для меня книга трансформировала народную мудрость в теорему: объясняется, почему это именно так и почему это работает. Даже если вы протестуете и ходите в офис в гавайских рубашках.

4. Различного рода экономические амнистии (капитала, дач, гаражей) - вынужденная мера, чтобы максимизировать выгоду от частной собственности.

5. Я довольно близорук к восточным правопорядкам, но в книге суд Таиланда по уровню независимости сравнивается с английским. Восток - дело тонкое.

Книгу рекомендую.

Мы начинаем. Присоединяйтесь!

В эту среду на конференции рассказывал про цифровые платформы, которые созданы для сопровождения групповых исков.

Больше всего меня впечатлила французская платформа justice.cool. Она гарантирует конфиденциальность общения в группе, упрощает работу с доказательствами (как продукты ПравоТеха), берет на себя финансовые потоки (для ЕС это очень актуально), там даже ИИ есть.

ИИ, судя по описанию, помогает отвечать на вопросы доверителю, и такое применение вызывает у меня сомнения в эффективности применительно к российским реалиям. Остальные преимущества платформы это не уменьшает.

Самое главное - платформа за счет электронной подписи позволяет подать групповой иск в суд или заявление приставу, не выходя из платформы. Вау-эффект усиливается собственными подкастами, статьями от адвокатов и другим информационным сопровождением. С нашим ГПК такой функционал нам пока только снится (для СОЮ, по крайней мере).

Такого количества нужных опций я не встретил ни на одной платформе, это одназначно прекрасный пример продукта.

Сколько зарабатывает продукт я не нашел, но судя по количеству контента, продукт однозначно развивается.

Вот такой #обзор_продукта

Протоколы судебных заседаний будут делаться с помощью ИИ.

Сам неоднократно тестил распознавание и перевод в письменный текст аудиозаписи через Whisper, работает приемлемо.

Не знаю, спасет ли это нас от протоколов в одну-две страницы (как правило, они такие), но прогресс и оптимизация работы секретаря очевидны.

Стандартная для этой сферы проблема выгрузки чувствительных данных "третьему лицу" (в OpenAI или в Сбер) решается либо за счет локального размещения модели (сервера - в Судебном департаменте), либо анонимайзинг, либо - честное слово оператора LLM.

Надеюсь, технология покажет себя с лучшей стороны и ее раскатают на все суды в России.

Анализируем судебных экспертов с помощью LLM

Я регулярно участвую в разбирательствах с участием судебных экспертов. Мы, оппоненты, а иногда и сам суд номинируют разных экспертов.

Когда письма всех кандидатов собраны на столе, начинается т.н. "битва за экспертов" - нужно убедить суд назначить экспертизу конкретным экспертам. В частности, для этого стороны проводят due dilligence всех экспертов и показывают его суду: "Посмотрите, какой эксперт Х плохой - в срок экспертизу никогда не сдает, а когда сдает - суд не считает ее достоверной". Наши оппоненты утверждают похожее, только для других экспертов. Послушав обе стороны, суд выберет экспертную организацию (назначит тех, кого номинировал сам).

На этом этапе работа юриста заключается в том, чтобы проанализировать много судебных актов (определения и решения), где упоминается конкретный эксперт и вычленить из них необходимую информацию.

Это можно поручить LLM.

Для этого нужны: промпт и судебный акт, где упоминается эксперт.
Промпт:

Ты - юрист с большим стажем. Тебе нужно посмотреть решение суда и сказать, качественно ли экспертом ФИО проведена судебная экспертиза. Если экспертиза была проведена плохо - процитируй решение суда в этой части. Ничего не придумывай.

Что можно еще улучшить в будущем:
1. Загрузка судебных актов: если есть несколько десятков судебных актов, то можно сделать пайплайн, который по очереди загружает их в LLM вместе с промптом в один клик;
2. Поиск судебных актов: парсер, который собирает все судебные акты по ФИО эксперта (важно не спутать с однофамильцами);
3. Выдача ответа: тот же пайплайн может собирать ответы LLM и возвращать ответ в виде таблицы суд.акт/цитата.
4. Улучшать промпт, в т.ч. с учетом рекомендаций. Заклинание "ничего не придумывай" периодически не срабатывает.

На выходе получаем "поисковик" для анализа репутации экспертов.

Проверка ответов LLM - обязательна. LLM работает как ленивый паралигал: может где-то не досмотреть, а где-то для красного словца приукрасить. Даже несмотря на проверку, я сэкономил время.

Пользуйтесь!

P.S. пока писал пост, снова задумался о проблеме состязательности в судебной экспертизе. В США и Великобритании, насколько мне известно, процедура устроена иначе - там каждая сторона приводит своего эксперта и они состязаются в знаниях. Судебные юристы в этих странах также анализируют репутацию эксперта, но этот анализ не приводит к тому, что суд допускает и слушает только одного эксперта. Подробнее на эту тему рекомендую работу Дениса Архипова и Владимира Коновалова в журнале Закон.

Выложили видеозапись (пока только первую часть) конференции по групповым искам.
Для тех, кто не был очно или не подключался к трансляции - теперь есть возможность посмотреть.

Я рассказывал про цифровые платформы для групповых исков, которые делают жизнь судебных юристов и группы истцов проще. Мое выступление начинается отсюда.

P.S. Первые 30 секунд пришлось воевать с микрофоном, но я справился!

Загрязнение от дата-центров

Из кулуаров разного рода чатиков я узнал, что в 1 км от моего дома собираются строить дата-центр. Меня заинтересовало в первую очередь шумовое загрязнение, т.к. похожий дата-центр Росатома создавал такие шумы и вибрацию, чем спровоцировал недовольство жильцов.

Про шумовое загрязнение я в итоге написал статью. Помимо шумового загрязнения, дата-центры загрязняют воздух и уже нанесли США ущерб общественному здравоохранению на сумму в 5,4 млрд.(!) долларов.

Такие последствия вытекают из двух критичных для дата-центра потребностей: охлаждение и бесперебойная подача электричества (у кого при настройке сервера отключали свет - поймут меня). Это приводит к тому, что:
а) нужны огромные холодильные установки, которые сами по себе шумные,
б) использование дизельных генераторов на случай перебоя в подаче электричества.

Очевидно противоречие между потребностями жильцов в чистом воздухе и тишине и критичным для дата-центра функционалом. Поэтому не нужно обладать визионерским мышлением, чтобы сказать, что через 10 лет дата-центры станут одной из точек напряжения в современном городе.