Часть 2
📍 Когда японские алгоритмы встретились с Европейским судом по правам человека

После того как исследователи научились строить графы знаний для японских судебных решений, они решили сделать следующий шаг — применить ту же модель к практике Европейского суда по правам человека.

Казалось бы, судебное решение везде устроено одинаково: есть факты, есть право, есть вывод.

Но оказалось, что всё гораздо сложнее.

В японских судах логика решения обычно прописана очень явно. Суд формулирует правовую норму, объясняет её толкование и затем применяет её к обстоятельствам конкретного дела.

А вот решения ЕСПЧ написаны иначе.

Как рассказал докладчик, при попытке автоматически разметить решения выяснилось, что факты могут неожиданно «переезжать» в раздел правового анализа, а юридические аргументы — появляться ещё в описании обстоятельств дела. Более того, сами правовые нормы редко формулируются прямо. Они «спрятаны» в ссылках на предыдущие решения, общих принципах и тестах на применимость ЕСПЧ для дела.

Получается следующее: даже если математическая модель хорошо работает в одной правовой системе, её нельзя просто перенести в другую. Алгоритму приходится заново учиться тому, как вообще устроено юридическое мышление в разных юрисдикциях.

Во время вопросов из зала обсуждение неожиданно ушло в философию права. Один из участников заметил, что сама идея жёстко разделять «факты» и «нормы» вызывает сомнения. Он сослался на Бруно Латура (The Making of Law), где показано, что в судебной практике факты не существуют сами по себе — они постепенно конструируются в ходе юридического процесса. Поэтому то, что алгоритм считает «фактом», для юриста может оказаться уже результатом правовой квалификации.

И, пожалуй, именно эта дискуссия оказалась самым интересным итогом доклада. Главный вызов для Legal AI — не в том, чтобы научить компьютер читать судебные решения. Гораздо сложнее научить его понимать, что такое юридическое рассуждение.


Во время обсуждения мы спросили докладчика, что они делают, когда алгоритм обнаруживает неожиданную закономерность или аномалию в судебных решениях. Идут ли они к юристам за советом, проводят ли интервью или фокус-группы. Ответ оказался современным. Исследователь признался, что первым делом они…

спрашивают ChatGPT.

Конечно, не для того, чтобы получить «правильный ответ». Скорее, как интеллектуального собеседника. LLM помогает быстро предложить возможные объяснения, вспомнить похожие кейсы или сформулировать гипотезы, которые затем команда уже проверяет вручную по судебным решениям.

И совсем бытовое наблюдение: авторы доклада вообще не специалисты, и Латура не читали. При ответе на вопрос о факте и норме Риохей Хизано быстро сделал запрос в телефоне, и отвечая сказал: ага я понял, о чем вы спросили - чат помог разобраться.

#ESELS2026 #EmpiricalLegalStudies #LegalAI #ECHR #LEADLab