О влиянии алгоритмов на судебную систему

Алан Лазаров, кандидат юридических наук, член Экспертного клуба «Дигория», заместитель исполнительного директора — руководителя аппарата Ассоциации юристов России:

— Судьи Британии получат ИИ‑ассистентов для рутинной работы. Россия тоже в эту сторону смотрит, хотя сейчас делает упор на обобщение практики по спорам об ИИ. Но, по сути, мы видим одно и то же: искусственный интеллект входит в правосудие с двух сторон одновременно — как инструмент судьи и как предмет разбирательства. И здесь есть несколько моментов, которые юридическое сообщество пока обсуждает вяло, а зря.

Первый и главный: ИИ‑ассистент, даже если ему запретят предлагать итоговое решение, всё равно совершает акт селекции. Он выбирает, какие факты подсветить, какие прецеденты подобрать, какие аналогии провести. Судья, который полагается на такую подготовку, перестаёт быть независимым оценщиком всех обстоятельств. Он становится верификатором машинной аналитики. Это незаметное смещение от активного познания к пассивной проверке, и оно не фиксируется процессуально.

Второй момент состоит в ответственности. Пока никто не ответил на простой вопрос: кто отвечает за ошибку ИИ‑ассистента и последующее решение судьи? Апелляция по основанию «неправильный совет алгоритма» невозможна, ведь тут ответчика нет. Но и судью наказывать за доверие к инструменту, который ему предоставило государство, странно. Это зона правового вакуума, и она будет заполняться судебной практикой вслепую.

В‑третьих, через 5–7 лет судьи, которые выросли на ИИ‑ассистентах, будут иначе мыслить. Не хуже и не лучше, просто по‑другому. Алгоритм незаметно стандартизирует их суждения, потому что одинаково фильтрует информацию для всех. Формально независимость сохранится, но фактически вариативность правоприменения снизится. Для предсказуемости это плюс, для справедливости в нестандартных делах — возможно, минус.

Главный вызов пока видится не в том, как внедрить ИИ в суды, скорее, как сохранить в этом процессе человеческое суждение – самостоятельную ценность – не в форме приложения к машинной аналитике.

👍 Подписывайтесь на наш канал в МАХ