Павел Мищенко, Михаил Тевс, Степан Леонтьев, Владислав Кальмуцкий, Ян Стригов и др.
Юристы и нейросети. Руководство к действию

© Мищенко П., Тевс М., Леонтьев С., Кальмуцкий В., Стригов Я., Партин А., Якуненко Е., 2026

© ООО «Издательство АСТ», 2026

* * *

От авторов

Мы юристы-энтузиасты, которым нравится исследовать тему нейросетей, их влияние на работу и жизнь. В октябре 2024 года мы собрались вместе, чтобы обменяться опытом. Тема получила большой интерес и внимание у аудитории. Мы поняли, что хотим общаться постоянно. Так возникло сообщество ilovedocs нейросети. Мы стали регулярно проводить вебинары, обмениваться новинками, делиться лайфхаками, организовывать тренинги, проводить совместные мероприятия.

К моменту сдачи в печать этой книги ilovedocs нейросети – крупнейшее в России сообщество для юристов по этой теме. Нас больше 5000 человек. Мы поняли, что наш опыт нужно систематизировать и передать. Так появился курс по нейросетям для юристов, который прошли уже больше 1000 человек. От потока к потоку мы каждый раз совершенствовали материал, лучше понимали запросы слушателей и препятствия, с которыми они сталкиваются. Стало понятно, что все эти знания можно систематизировать в виде книги. И вот она перед вами.

Мы верим и надеемся, что книга должна помочь как можно большему количеству юристов быстро и безопасно освоить нейросети для своей работы. Мы выбрали самые популярные и ключевые вопросы про нейросети и ответили на них в понятной форме. Книгу можно читать по отдельным главам, но мы все же советуем изучать ее целиком.

Главы книги отличаются по стилю. Книгу написали семь авторов. Мы решили не сводить все к единой форме подачи, чтобы сохранить интонацию, – ведь через нее лучше проявляется каждый автор. Книга написана энтузиастами. Мы не позиционируем себя экспертами и не претендуем на истину. Мы будем очень рады, если вы где-то с нами не согласитесь и найдете свои приемы. Ведь это и является в том числе нашей целью – побудить к собственному погружению в тему.

Книга специально названа «руководство к действию». Использование нейросетей относится к практическому навыку. Тут как на велосипеде – можно прочитать руководство по использованию, самоучитель и даже обзоры на 10 лучших велосипедов, но научишься ездить только после того, как сядешь в седло. Обязательно пробуйте применить все прочитанное на практике. Книга начала устаревать с момента сдачи ее в издательство. Нейросети развиваются очень быстро. Каждый квартал появляются новые модели и возможности. Даже несмотря на то, что мы старались выводить общие подходы и принципы к работе, какие-то части уже вскоре будут неактуальны. Мы понимаем этот риск. Но, на наш взгляд, такая книга нужна «здесь и сейчас», так как она даст вдохновение множеству людей, у которых сейчас есть потребность в изучении этой темы.

Глава 1
Что такое искусственный интеллект

Ян Стригов показывает, что ИИ – не магия, а инструмент со своими плюсами, минусами и областью использования. Без понимания этих фундаментальных основ сложно эффективно использовать нейросеть в своей работе.

«Любая достаточно развитая технология неотличима от магии»

Артур Кларк

Магия или технология

Термин «искусственный интеллект» у всех на слуху. Из каждого утюга звучат рассказы про то, как ИИ спасет нас от всех бед и сложностей, как ИИ внедряют в разных областях, как он скоро заменит множество профессий. Но насколько это соответствует действительности?

Я не раз наблюдал, когда вдохновленные этими рассказами юристы начинали использовать ИИ и разочаровывались. Их завышенные ожидания не оправдывались, и они бросали использование, едва начав.

Между тем это очень интересная технология, которая может принести серьезную пользу. Технология, а не волшебная кнопка или магия. Как и к любой технологии, для нейросети нужен свой подход. У нее есть свои слабые и сильные стороны, ограничения в использовании. Нужно представлять, на каких базовых принципах основана технология, и учиться с ней работать, чтобы получить хороший результат.

Например, для того чтобы использовать автомобиль без неприятных неожиданностей, не нужно учиться на автомеханика и уметь с закрытыми глазами разбирать/собирать двигатель.

При этом полезным будет иметь общее представление о принципах его работы: понимать, зачем автомобилю бензин, как его качество может сказаться на работе, почему в морозы надо заранее озаботиться его прогревом и т. д. Аналогичным образом дело обстоит и с ИИ-технологиями.

Поэтому в первой главе мы будем говорить именно об основах технологии:

• что означает само понятие;

• как работает технология;

• почему это не магия и какие у нее ограничения.

Искусственный интеллект, нейросеть или LLM?

Для начала разберемся с понятием. «Искусственный интеллект» – удобное маркетинговое название: оно короткое, многообещающее и достаточно расплывчатое, чтобы каждый из нас мог сам себе напридумывать содержание, которое он хотел бы увидеть от ИИ.

Единого общепризнанного определения у термина нет. В большинстве определений смысл в итоге сводится к тому, что искусственный интеллект – это:

• машина, которая может решать те же задачи, что и человек;

• машина, которая имитирует интеллект человека или обладает интеллектом, сравнимым с интеллектом человека.

У человеческого интеллекта также нет общепринятого определения. Наиболее удачным для наших целей мне кажется следующее, которое я услышал от известного антрополога Станислава Дробышевского: «Интеллект – это способность решать нестандартные задачи нестандартными методами».

С этой точки зрения все, что сейчас называют искусственным интеллектом, интеллектом не является. Текущие ИИ не способны к нестандартным решениям и не готовы к нестандартным задачам. И это становится частой причиной разочарования в ИИ-сервисах.

Этот диссонанс является настолько сильным и явным, что в научном и публицистическом обиходе термин «расщепили» на два:

• слабый искусственный интеллект – это тип искусственного интеллекта, предназначенный для выполнения конкретных, узкоспециализированных задач, без способности к общему мышлению или адаптации за пределами своей области;

• сильный искусственный интеллект (AGI) – это гипотетическая форма искусственного интеллекта, аналогичная человеческому: он может учиться, рассуждать, планировать и адаптироваться к любым задачам, включая творческие и этические решения.

Сильного искусственного интеллекта по общему признанию до сих пор не существует. Все текущие разработчики нейросетей пока только заявляют о цели когда-нибудь его создать.

Вся книга посвящена работе с технологией, которая позволяет юристам выполнять конкретные, узкоспециализированные задачи, без способности к общему мышлению или адаптации за пределами своей области. Для удобства мы будем использовать термин «искусственный интеллект» – он лаконичный, широко используется, красиво сокращается до ИИ.

Но если говорить конкретнее, то мы будем описывать работу с нейросетями, а именно с большими языковыми моделями (англ. LLM – Large Language Models). ChatGPT от OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, GigaChat от Сбербанка, YandexGPT от Яндекса, DeepSeek от китайцев и прочие – это все LLM.

После того как мы разобрались с термином, поговорим об основах работы технологии.

Как ИИ учится и создает текст

Общее представление

Для тех, кто не хочет с самого начала углубляться в детали, я приведу очень краткое и упрощенное описание принципа и особенностей работы больших языковых моделей.

Суть большой языковой модели – в генерации одного за другим следующего слова, которое статистически наиболее вероятно в текущем контексте. Статистика собирается из текстов, на которых нейросеть обучили (датасет).

То есть нейросеть не «понимает» текст, при ответе она оперирует статистическими вероятностями – какое слово скорее всего подходит в данный момент. При этом:

• «словарем» нейросети в действительности являются не слова, а токены (это не совсем одно и то же);

• нейросеть не обучается на том, что мы ей пишем в диалогах, – только в момент создания на датасете обучения;

• датасеты формируются по большей части из информации, находящейся в свободном доступе в интернете, никто не использует справочные правовые системы, базы законодательства и судебной практики;

• из-за вероятностной природы используется генератор случайных чисел, что может приводить к ошибкам и странным результатам.

Далее в данном разделе я привожу более подробное объяснение этих терминов, а также процесса создания и работы нейросетей. Если вы хотите разобраться – добро пожаловать. Если текст покажется вам сложным – можно сразу перейти к следующему разделу «Фундаментальные ограничения технологии».

Датасеты: на чем учится ИИ

Нейронная сеть – это математическая модель, которая состоит из миллионов «искусственных нейронов» (которые чем-то похожи на нейроны нашего мозга). Эти нейроны выстраивают взаимосвязи между элементами, например, языка, и могут их воспроизводить.