Спарринг-партнёр для юриста

Разработку представил китайский Университете Цинхуа. Симуляция «СимКорт» (SimCourt) предназначена для обучения юристов. Она основана на нейронных моделях, в которые загрузили практику китайского производства. Разработчики уверяют, что искусственный интеллект превосходит существующие аналоги, а в некоторых случаях — живых судей и адвокатов.

Цель очевидная – создать для будущих юристов возможность отрабатывать свои навыки без прямого посещения залов суда, получая бесконечный набор близких к реальности ситуаций и шлифуя свои аргументы в условиях активного противодействия оппонента. Проблемы «старой школы», по мнению авторов, в том, что это дорого, занимает много времени, и вживую каждое заседание можно посетить только один раз. Симуляцию же можно запускать на компьютере сколько угодно раз, она проста в использовании и не требует дополнительных расходов. Получается что-то вроде интеллектуального спарринг-партнёра, с которым можно прокачивать свои навыки и знания.

Порядок работы прост. Пользователь вводит в систему данные об обвиняемом: имя, фамилию, возраст и другие сведения. Далее нужно добавить суть обвинительного заключения и доказательства – протоколы, показания, описания вещдоков. Затем программа создаст виртуальных участников процесса (агентов). Каждому из них прописывается роль: секретарь суда, судья, прокурор, защитник, обвиняемый. В модель вводят три блока информации, после чего проходит пять стадий судебного разбирательства и выносится решение.

На выходе система генерирует полную стенограмму судебного заседания и итоговое решение – готовый учебный материал, который можно разбирать свои ошибки и аргументы сторон.

«СимКорт» построена по принципу структурированной системы ИИ-агентов. Каждый агент имеет долгосрочный и краткосрочный модуль памяти, стратегический модуль стратегический модуль (обвинение, защита, расследование), а также доступ к юридическим базам.

Модуль «Профиль» помогает агенту понять его роль и цель, модуль «Память» отслеживает ход судебного процесса, а модуль «Стратегия» помогает ему разрабатывать планы и генерировать соответствующие ответы. Агенты построены на основе общих языковых моделей (LLM) со специализированными знаниями. Каждый агент может обращаться к нормативной и судебной базе, что позволяет им моделировать разные судебные роли. В нормативную базу входит 55.347 законов, в том числе все уголовное законодательство КНР. Судебная база построена на основе коммерческой системы LegalOne, которая содержит более 2.000.000 юридических документов и 200.000 дел, отобранных Верховным Народным Судом Китая.

Агенты проверяют данные, которые ввели последними, и на их основе генерируют ответ с помощью модулей «Профиль», «Память» и «Стратегия». В конце каждого этапа проходит анализ: сначала агенты корректируют свой модуль стратегии на основе краткосрочной памяти, долгосрочной памяти и результатов получения из инструментов. Затем они обновляют долгосрочную память, суммируя её с текущей краткосрочной. После этого буфер краткосрочной памяти очищается, и агент готов участвовать в следующем этапе.

Стоит отметить, что идея судебных симуляторов не нова, и на рынке уже существуют альтернативные решения. Например, нейронки «AgentCourt» и «AgentsCourt», решения на базе облачными нейросетей широкого профиля Deepseek-v3, GPT-3.5-turbo и Llama-3-8b и других.

Однако авторы «СимКорт» уверяют, что их детище показывает лучшие результаты в точности прогнозирования видов наказания: тюремное заключение, условный срок, штраф. Они провели симуляцию на основе 20-ти видеозаписей китайских судебных процессов, получив в итоге две стенограммы. Их сравнили три сертифицированных юридических эксперта и в итоге отметили превосходство решений системы над решениями людей, но выявили и недостатки.

Понятно, что заменить полноценную практику участия в судебном процессе программа не сможет. Как минимум, у пользователя нет эмоционального включения и ощущения от диалога с реальными оппонентами. И даже на уровне реплик критики указывают, что ИИ-судьи оказались недостаточно беспристрастными, а ИИ-адвокаты – безэмоциональными, что показало бы отрицательный результат в работе с присяжными. ИИ-прокуроры иногда задавали наводящие вопросы, которые в реальности судьи пресекают.

Учёные объяснили это тем, что искусственному интеллекту сложно уловить тонкие, неформальные правила судебной этики. Кроме того, он не умеет генерировать убедительные и эмоционально окрашенные аргументы. Ещё ИИ пока не может проявлять достаточную гибкость мышления, реагируя на внезапные повороты в споре.

Тем не менее, как предварительный этап для обучения новичков или для вхождения в новую область права для опытных юристов программа, несомненно, будет очень полезной. В России такие системы пока не разрабатываются и не применяются, хотя определённый опыт в применении нейронных сетей для обработки судебных документов и составления простых исковых заявлений уже есть.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!