Юридический ИИ: кто будет делать работу младших юристов и кто ответит за ошибку машины. Обзор недели

Продолжаю еженедельный обзор российских и международных новостей об использовании искусственного интеллекта в юридической практике.

На этой неделе особенно хорошо стало видно, что следующий этап развития юридического ИИ связан уже не столько с качеством ответов ChatGPT.

Вопрос постепенно становится гораздо более практическим:

кто будет выполнять юридическую работу, кто получит за нее деньги и кто будет отвечать, если ИИ ошибется?

Один из крупнейших корпоративных юридических департаментов США уже перестраивает работу вокруг ИИ и создает собственный центр юридической автоматизации. Сами юридические фирмы официально выделяют сотрудникам рабочее время на освоение искусственного интеллекта. Суды, наоборот, предупреждают, что слишком ранняя автоматизация может оставить молодых юристов без навыков, необходимых для профессии.

Одновременно в России опубликован проект закона, предлагающий довольно подробно определить права и обязанности производителей, операторов и пользователей ИИ.

Получается интересная картина.

ИИ уже не просто помогает юристу быстрее написать документ.

Он начинает менять саму конструкцию юридической работы.

РОССИЯ: КТО ДОЛЖЕН ОТВЕЧАТЬ ЗА ОШИБКУ ИИ?

5 октября был опубликован проект федерального закона «О безопасном использовании систем искусственного интеллекта в Российской Федерации».

Важно сразу оговориться: это пока не принятый закон. Речь идет об экспертном проекте, опубликованном для профессионального обсуждения.

Полный текст проекта вместе с комментарием авторов опубликован на сайте «КонсультантПлюс».

Для юридической практики документ интересен независимо от его дальнейшей судьбы.

Авторы пытаются ответить на один из самых сложных вопросов регулирования ИИ:

кто должен отвечать за последствия работы системы?

Проект разделяет производителя, оператора и пользователя ИИ и устанавливает для них различные обязанности.

Для оператора, например, предлагается закрепить обязанность обеспечивать защиту содержащейся в системе информации, контролировать эксплуатацию ИИ, поддерживать необходимый уровень компетенций работников и контрагентов, а также обеспечивать надлежащее функционирование системы.

Одновременно проект прямо предусматривает право пользователя на возмещение вреда, причиненного системой искусственного интеллекта.

Отдельно интересно требование человеческого участия. В социальной сфере проект запрещает автономное принятие ИИ решений, которые порождают юридически значимые последствия для граждан. Аналогичный подход предлагается и для деятельности органов государственной власти: ИИ не должен автономно создавать проекты нормативных актов и официальных уведомлений без участия уполномоченного человека.

Для юридического рынка это чрезвычайно интересная логика.

Представим, что юридическая фирма использует специализированную систему для проверки договоров.

ИИ пропускает условие, из-за которого клиент затем терпит существенные убытки.

Кто должен отвечать?

Разработчик модели?

Компания, предоставившая сервис?

Юридическая фирма?

Конкретный юрист, который доверился результату?

Пока российское право не содержит специального универсального ответа именно для такой ситуации.

Но опубликованный проект хорошо показывает направление дискуссии: ответственность будет зависеть уже не просто от факта применения ИИ, а от роли конкретного участника и от того, выполнил ли он свои обязанности по безопасной эксплуатации системы.

Для юридических фирм практический вывод возникает уже сейчас.

При покупке корпоративного ИИ имеет смысл гораздо внимательнее читать не описание его функций, а договор с поставщиком.

Что именно поставщик обещает? Как распределяется ответственность? Где обрабатываются данные? Кто получает к ним доступ? Ведется ли журнал действий системы? Что происходит при инциденте? Может ли провайдер использовать загруженные документы для обучения своих моделей?

Когда ИИ используется для развлечения, пользовательское соглашение почти никто не читает.

Когда на него начинают опираться при оказании юридических услуг, условия использования превращаются в вопрос управления профессиональным риском.

AT&T: ЮРИДИЧЕСКАЯ РАБОТА ВОЗВРАЩАЕТСЯ ВНУТРЬ КОМПАНИИ

Пожалуй, одна из наиболее интересных новостей недели для юридического бизнеса пришла из AT&T.

8 октября компания официально объявила о сотрудничестве с OpenAI по созданию AI-enabled юридического департамента.

Основой проекта становится внутреннее подразделение AT&T LegalEdge, созданное в январе 2026 года.

По данным самой AT&T, за первые шесть месяцев LegalEdge обработал почти 100 юридических задач. Теперь компания вместе с OpenAI собирается создавать рабочие процессы, в которых ИИ будет помогать искать и обобщать корпоративные знания, выполнять рутинную юридическую работу и освобождать время юристов для стратегии и профессионального суждения.

При этом AT&T специально подчеркивает: использование агентов должно оставаться под контролем юристов, а конфиденциальность, управление рисками и human review должны быть встроены в каждый процесс.

Это значительно важнее очередной новости о том, что крупная компания купила подписку на AI-сервис.

Здесь ИИ меняет экономику взаимоотношений между клиентом и юридической фирмой.

Традиционная модель выглядела примерно так.

Компания передает проблему внешнему консультанту. Партнер определяет стратегию, а значительная часть исследования, анализа документов и подготовки первых версий выполняется младшими юристами.

Именно за их часы клиент тоже платит.

Теперь у крупного клиента появляется альтернатива.

Он может создать небольшую внутреннюю команду, подключить собственные базы знаний и выполнять значительную часть подготовительной работы самостоятельно.

Внешней юридической фирме передается уже не весь процесс, а та часть, где действительно требуется сложная экспертиза, стратегия или уникальный опыт.

Reuters со ссылкой на руководство AT&T сообщает, что эта перестройка уже отражается на объеме работы, передаваемой внешним консультантам, и на количестве оплачиваемых часов младших юристов. Подробнее — в материале Reuters.

Для российского рынка это вполне применимая модель.

Крупному банку, промышленной компании или ритейлеру совершенно не обязательно начинать с идеи «создать собственного юридического ChatGPT».

Гораздо разумнее выбрать одну повторяющуюся операцию — например, первичную проверку договоров, анализ претензий или подготовку типовых ответов — и измерить, насколько использование ИИ действительно сокращает стоимость этой работы.

Поэтому вопрос для юридических фирм постепенно становится неприятным, но неизбежным:

если клиент сам может сделать за десять минут то, за что раньше ему выставляли несколько часов младшего юриста, за что именно он будет платить фирме?

Скорее всего, все больше — за профессиональное суждение, стратегию и ответственность.

И все меньше — просто за производство текста.

ЮРФИРМЫ НАЧИНАЮТ СЧИТАТЬ ОБУЧЕНИЕ ИИ РАБОЧИМ ВРЕМЕНЕМ

Но есть и обратная сторона.

Чтобы юристы начали эффективно пользоваться ИИ, одного корпоративного письма «теперь у нас есть нейросеть» недостаточно.

Людям нужно время, чтобы научиться с ней работать.

Ropes & Gray, например, прямо указывает на своем официальном сайте, что ее юристы могут учитывать до 100 часов в год как Innovation Hours — время, посвященное освоению AI-инструментов и разработке новых способов их применения.

Для юристов первого года действует отдельная программа TrAIlblazers, в рамках которой до 20% учитываемого рабочего времени можно направлять на изучение и практическое применение ИИ.

Иными словами, обучение работе с нейросетями перестает быть факультативным увлечением отдельных энтузиастов.

Оно становится частью профессиональной подготовки.

С точки зрения управления юридической фирмой здесь есть любопытный конфликт.

Классическая почасовая модель требует от юриста максимального количества billable hours.

Но если сотрудник потратит время на автоматизацию процесса, завтра этот же процесс может занимать не пять часов, а один.

С точки зрения краткосрочной экономики почасовой модели это выглядит странно.

С точки зрения долгосрочной конкурентоспособности фирмы — совершенно логично.

Полагаю, что российским юридическим организациям не обязательно вводить 100 или 400 специальных часов.

Но сама идея кажется правильной.

Если фирма хочет системно внедрять ИИ, она должна признать обучение работе с ним частью профессиональной деятельности, а не хобби, которым сотрудник занимается вечером.

Иначе наиболее мотивированные юристы освоят технологию сами, а остальные продолжат использовать ее как улучшенный поисковик.

НО КТО ТОГДА БУДЕТ УЧИТЬ МОЛОДЫХ ЮРИСТОВ?

И здесь возникает следующий вопрос.

Если искусственный интеллект заберет у молодых юристов исследования, первые проекты документов и анализ больших массивов материалов, каким образом они научатся работать?

Эту проблему очень хорошо сформулировал федеральный судья США Арун Субраманиан.

В деле Hill v. Foundation Media LLC суд рассматривал ситуацию, в которой в подготовленном с использованием ИИ документе появились проблемы с юридическими ссылками.

29 сентября 2026 года судья вынес отдельное судебное определение, в котором решил не применять дальнейшие санкции, но сделал несколько важных замечаний.

Он указал, что ведущий адвокат должен перепроверять каждую цитату, ссылку и правовое утверждение, если при подготовке документа использовался ИИ.

Но наиболее интересной мне кажется другая часть определения.

Судья прямо предупредил, что чрезмерная зависимость от ИИ может затормозить профессиональное развитие молодых юристов.

В качестве одного из возможных вариантов он предложил подумать о модели, при которой как минимум первоначальный проект процессуального документа начинающий юрист готовит без помощи ИИ.

На мой взгляд, это одна из самых серьезных проблем юридического ИИ, о которой пока говорят значительно меньше, чем о галлюцинациях.

Многие рутинные задания действительно скучны.

Но именно на них формируется профессиональное мышление.

Молодой юрист читает двадцать судебных решений не потому, что само чтение обладает какой-то особой ценностью.

Он учится понимать, какие обстоятельства суд считает значимыми, где проходит граница между похожими ситуациями и почему внешне одинаковые дела заканчиваются по-разному.

Если ИИ сразу выдаст ему красивое резюме двадцати решений, время будет сэкономлено.

Но приобретет ли юрист тот же навык?

Поэтому, возможно, правильная модель обучения будет выглядеть довольно парадоксально.

Опытный юрист должен использовать ИИ максимально активно.

А молодому иногда нужно сознательно ограничивать его использование.

Не потому, что технология плохая.

А потому, что человеку сначала необходимо научиться делать работу самому, чтобы затем понимать, когда машина сделала ее плохо.

АЛГОРИТМ УСТАНОВИЛ ЦЕНУ. ЭТО МОЖЕТ БЫТЬ КАРТЕЛЕМ?

На этой неделе появился и еще один важный юридический сюжет, который уже находится за пределами собственно LegalTech.

В федеральный суд Северного округа Иллинойса подан иск Thomas v. McDonald's USA, LLC et al., дело № 1:26-cv-12149.

Истец утверждает, что используемая McDonald's система ценообразования могла координировать цены между ресторанами, которые формально являются независимыми франчайзи.

Суть претензии не просто в том, что компания использовала алгоритм.

Истец утверждает, что система объединяла непубличные данные различных ресторанов и выдавала рекомендации таким образом, который мог ограничивать самостоятельную ценовую конкуренцию.

Сам McDonald's с обвинениями не согласен и утверждает, что окончательные цены устанавливают сами франчайзи.

Со ссылкой на саму жалобу содержание требований подробно изложено Justia. На момент публикации никакого вывода суда о нарушении антимонопольного законодательства, разумеется, еще нет.

Но сам вопрос чрезвычайно интересен.

Антимонопольное право исторически предполагает, что для картеля нужно каким-то образом согласовать поведение.

Представители компаний встретились.

Обменялись информацией.

Договорились о цене.

Но что происходит, если участники рынка не разговаривают друг с другом?

Они просто используют один и тот же алгоритм.

Алгоритм получает данные о рынке и рекомендует каждому оптимальную цену.

Формально никакого тайного совещания не было.

Но экономический результат потенциально может оказаться похожим.

Для России это тоже не абстрактная проблема.

При внедрении систем динамического ценообразования антимонопольному юристу, вероятно, придется анализировать уже не только переписку менеджеров.

Придется понимать, какие данные получает алгоритм, откуда они поступают, используются ли данные конкурентов и насколько самостоятельно компания фактически принимает ценовые решения.

Иными словами, предметом антимонопольного комплаенса становится программное обеспечение.

ЧТО В ИТОГЕ МЕНЯЕТСЯ?

Если посмотреть на новости недели вместе, получается довольно цельная картина.

ИИ постепенно перестает быть отдельным инструментом юриста.

Он становится частью системы распределения юридической работы.

Клиент использует его, чтобы часть работы выполнять внутри компании.

Юридическая фирма использует его, чтобы ее сотрудники работали быстрее.

Молодой юрист рискует потерять часть традиционного обучения.

Разработчик и оператор должны понимать, кто отвечает за последствия работы системы.

А законодатель начинает определять, где автоматизация допустима, а где необходимо обязательное участие человека.

Поэтому вопрос «заменит ли ИИ юриста?» становится все менее интересным.

Гораздо интереснее другой:

какую часть работы юриста ИИ сделает настолько дешевой, что клиент больше не захочет за нее платить?

На мой взгляд, именно этот вопрос будет одним из главных для юридического рынка в ближайшие несколько лет.

ВМЕСТО ЗАКЛЮЧЕНИЯ

Новости этой недели позволяют сделать довольно практический вывод.

Юридической фирме сегодня недостаточно просто дать сотрудникам доступ к хорошей нейросети.

Нужно решить, какие данные ей можно передавать, кто проверяет результат, кто отвечает за ошибку и как меняется обучение молодых сотрудников.

Юридическому департаменту недостаточно купить AI-сервис.

Нужно определить, какую работу действительно выгоднее вернуть внутрь компании и насколько использование ИИ снижает реальные расходы, а не просто создает еще один технологический бюджет.

А юристу недостаточно научиться писать хорошие промпты.

Потому что по мере того, как производство юридического текста становится дешевле, ценность постепенно смещается туда, где машина пока не способна нести ответственность:

в профессиональное суждение, выбор стратегии и готовность отвечать за принятое решение.