Александра Васильева (Омск): Нельзя просто взять и внедрить ИИ в судопроизводство: он должен, в идеале, обладать встроенным «моральным компасом»

Эксперт Александра Васильева рассуждает о том,  что в Совете федерации обсудили перспективы цифровых технологий в судопроизводстве:

Технология искусственного интеллекта постепенно проникает во все области человеческой интеллектуальной деятельности, это факт. Относительно недавно ФНС России отчиталась о результатах его использования в сфере сбора налогов. Судя по всему, внедрение ИИ в процесс расчета и сбора налогов показало высокую эффективность – по крайней мере, ФНС очень довольна.

Всеобщая доступность технологий GPT привела к тому, что многие процессы «черновой интеллектуальной обработки» первичных материалов (например, анализ массивов данных) значительно упростился. Почти все академические исследователи уже обнаружили, что значительную часть рутинных задач можно переложить на ИИ – он соберет информацию, посчитает и обобщит гораздо быстрее и качественнее, чем человек.

В судопроизводстве благодаря многолетней работе по оцифровке и сведению в одну базу всех судебных актов последних 30 лет уже накопился огромный массив данных, которые можно и нужно исследовать и обобщать. А еще они являются отличным источником для обучения алгоритмов ИИ в сфере судопроизводства. Нужно сказать, что так называемое «электронное правосудие» в России уже в принципе существует – например, значительное количество штрафов ГИБДД выписывается автоматически, на основании автоматической же фиксации правонарушений. Автоматически начисляются и пени, штрафы и так далее за просрочку уплаты налогов и штрафов. Соответственно, электронное будущее правосудия – это уже, собственно, настоящее.

Однако настоящее ИИ-правосудие, конечно, выглядит не столь радужно. Например, эксперименты по обучению ИИ прогнозировать преступления выявили две основные проблемы: ИИ быстро учится самому дурному (например, он довольно «ксенофобен» в силу особенностей анализа больших данных), а еще начинает «врать». Не найдя нужные данные, он закрывает пробелы, просто беря самые распространенные модели информации из источников свободного доступа.

Соответственно, нельзя просто взять и внедрить ИИ в судопроизводство: для адекватного разрешения типовых дел и помощи в выработке правовых позиций он должен учиться не в общем у базы дел, а у действительно компетентных судей и, в идеале, обладать встроенным «моральным компасом», чего у него нет (и, вероятно, в ближайшее время не предвидится).

Однако очевидно, что уже сейчас можно получать превосходные результаты анализа массивов данных и совершенствовать судебную практику, были бы желание и умение! Которых у юридического сообщества пока что, кажется, не так много. Рабочая нагрузка и так слишком велика – куда уж тут на профессиональном уровне осваивать совершенно новую прикладную область…