К содержанию
РецензированоRU2026

Искусственный интеллект как инструмент оптимизации правоприменения

А. С. Даниелян · ОПТИМИЗАЦИИ ПРАВОПРИМЕНЕНИЯ (ООО «Центр правовой поддержки «Веритас»)

Цифровые технологии и право · 37 · 1–12 · 2026

Аннотация

The article examines the possibilities and prospects for the use of artificial intelligence in law enforcement. The main areas of AI use in the legal sphere are analyzed, including its use by judges, practicing lawyers and ordinary users. Particular attention is paid to the potential of AI in automating and increasing the efficiency of law enforcement processes, analyzing documents and providing access to legal information. Keywords: artificial intelligence, law enforcement, justice, e-justice, digitalization, machine learning, digital technologies В эпоху стремительного развития цифровых технологий ИИ все активнее проникает в различные сферы человеческой деятельности, правоприменительную практику, что, в свою очередь, детерминирует исследование основных направле- ний применения ИИ в судебной системе, юридической практике и других обла- стях правоприменения, а также анализ потенциальных преимуществ, ограниче- ний данной технологии и ее воздействия на эффективность и качество деятельно- сти государственных органов (судебных и административных). По мнению А. В. Макутчева, на текущий период формы внедрения и ис- пользование ИИ в рамках правоприменительной деятельности можно разделить на три группы [8. С. 50–51]: ИИ для правоприменителей. Технологии искусственного интеллекта ак- тивно внедряются в работу судей, должностных лиц и полиции. Особенно пер- спективно использование ИИ судьями при вынесении решений. Программные си- стемы на основе ИИ применяются для прогнозирования вероятности рецидива или побега подсудимого при решении вопроса об освобождении под залог. Эти системы обрабатывают данные о преступности и формируют прогнозы пове- дения подсудимого [13, 16, 17]. Цифровые технологии в системе публично-правовых (государственно-правовых) отношений ИИ для юристов частной практики. В частной юридической практике ИИ используется для автоматизированной обработки материалов дел. Технологии машинного обучения помогают сортировать и классифицировать документы, вы- делять релевантные электронные сообщения из большого объема данных. Это значительно упрощает работу юристов. Кроме того, ИИ применяется для анализа контрактов и других юридических документов, что позволяет прогнозировать ис- ходы правовых споров. ИИ для пользователей. Для физических и юридических лиц разрабатыва- ются экспертные системы на базе ИИ, которые помогают оценивать юридические риски в бизнесе. Также популярность набирают системы юридической самопо- мощи, такие как чат-боты (например, DoNotPay, Harvey AI, CaseMine, Casetext), способные отвечать на базовые юридические вопросы пользователей, делая пра- вовую информацию более доступной для широкого круга лиц. В целом использование ИИ в правосудии имеет потенциал для автоматиза- ции и повышения эффективности процессов, включая принятие решений, анализ документов и обеспечение легкого доступа к юридической информации для поль- зователей. Несомненно, внедрение цифровых технологий способствует повышению объективности в правоприменительной практике, создавая для этого необходи- мую правовую базу и гарантии. Тем не менее такие изменения заставляют заду- маться о будущем морально-этических аспектов и оценочных понятий в процес- суальном законодательстве. Возникает вопрос, как сохранить индивидуальный подход к рассмотрению дел с учетом их специфических обстоятельств в условиях цифровизации правовой системы [2. С. 127]. Указанный процесс трансформации открывает дискуссию о балансе между технологической эффективностью и со- хранением человеческого фактора в правоприменении, особенно когда речь идет о нравственных аспектах и категориях (конструкциях), требующих индивидуаль- ной оценки (к примеру, «добросовестность», «злоупотребление правом» (ст. 10 ГК РФ), «компенсация морального вреда» (ст. 151 ГК РФ), «степень заботливости и осмотрительности» (ст. 401 ГК РФ), «разумный срок судопроизводства» (ст. 6.1 ГПК РФ; ст. 6.1 АПК РФ; ст. 6.1 УПК РФ; ст. 10 КАС РФ), «тяжкое оскорбление» (ст. 107, 113 УК РФ), «тяжкие последствия» (ст. 27, 63 УК РФ), «исключительный случай» (ст. 100, 108 УПК РФ). Цифровизация налогового администрирования отличается, в частности, тем, что правоприменительная деятельность налоговых органов становится все более автоматизированной. Этот процесс осуществляется за счет внедрения со- временных цифровых технологий, среди которых важное место занимают про- граммные продукты с элементами искусственного интеллекта [5. С. 112]. Также обладают признаками ИИ отдельные компоненты автоматизированной информа- ционной системы «Налог-3», с помощью которых в автономном режиме реша- ются практические задачи, возникающие в рамках осуществления налогового контроля (к примеру, поиск хозяйственных операций и (или) налогоплательщиков со значительными рисками и т. д.) [5. С. 51]. Программное обеспечение, использующее ИИ, поможет в оптимизации ра- бочего процесса судье, особенно в подготовке проектов судебных актов [2. С. 127]. Цифровые технологии в системе публично-правовых (государственно-правовых) отношений По ут

Доказательный фрагмент

«The article examines the possibilities and prospects for the use of artificial intelligence in law enforcement.»

Образец извлечения

Демо-превью

The article examines the possibilities and prospects for the use of artificial intelligence in law enforcement. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Ключевые слова
artificial intelligence, law enforcement, justice, e-justice, mashinalarni o'rganish, law enforcement, adliya, sun'iy intellekt, huquqni muhofaza qilish organlari, правосудие, электронное правосудие, machine learning, digitalization, digital technologies, raqamlashtirish, правоприменение, искусственный интеллект, цифровые технологии, цифровизация, artificial intelligence, raqamli texnologiyalar, elektron sudlov, машинное обучение
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники