Диалог-2026

Это одна из старейших визионерских конференций в области компьютерной лингвистики. Полюбуйтесь на темы, которые обсуждали на ней в 2000-м году, когда я еще в детский сад ходил:

- Генерация тонального контура фразы в системах автоматического синтеза речи
- Система выявления из документов значимой информации на основе лингвистических знаний в форме семантических сетей
- К вопросу об автоматизации литературно-научного редактирования
- Алгоритмы cегментации предложений на простые составляющие

Эти темы - первые шаги, научный поиск того, что сегодня уже повседневность. Я напомню, что в те времена не было не только ИИ, в это время машинное обучение только зарождалось, в основном обходились статистическими методами. Про распространенность компьютеров и вовсе молчу.

В 2026 году на одной из панелей этой конференции решили обсудить LLM и юриспруденцию, я с интересом послушал два доклада.

1. Первый доклад был посвящен тому, как работает ИИ у Гаранта.

В текущей версии ИИ от Гаранта представляет собой аналог Perplexity, но не по объему функционала, а по архитектуре. Она предполагает, что до обращения кLLM есть много работы с запросом пользователя, обращения к их справочной системе, ответам экспертов и т.п. Только потом за работу принимается LLM. Причем LLM они используют разные (подозреваю, что DeepSeek, может и российские какие-нибудь).

В их архитектуре LLM – это автономный модуль, который можно менять без каких-либо доработок. Я вижу в этом конкурентное преимущество, т.к. нет зависимости от конкретной LLM.

Нейроюрист от Яндекса тоже работает на базах Гаранта. Раньше я думал, что Нейроюрист от Яндекса подключается как раз в виде такого автономного модуля. Но выступающий уточнил, что у Нейроюриста есть только доступ к данным Гаранта, всю дальнейшую подготовку информации и саму LLM берет на себя Яндекс.

Из описания архитектуры в докладе и собственного опыта я сделал вывод, что российскому ИИ в области юриспруденции (не только Гаранту) еще предстоит справиться с массой проблем и препятствий.

2. Второй доклад - научная проба пера. Он посвящен техническому решению, которое с помощью LLM сравнивает резолютивную часть судебного акта с законом и сигнализирует о противоречиях. Авторы взяли только судебные акты о привлечении к административной ответственности ст. 18.8 КоАП и оценивали, как хорошо LLM сравнивает норму права и резолютивную часть. С учетом разных костылей и обвесов у авторов получился довольно высокий результат: 80%. Это значит, что если загрузить судебный акт в эту систему, то с вероятностью 80% будет дан правильный ответ. Для человека это очень мало, для LLM - приемлемый результат.

Результаты немного омрачаются тем, что авторы не учли возможность вынесения предупреждения, наказания ниже низшего предела (ч. 2.2 ст. 4.1), поэтому в этих случаях модель должна была показать «противоречие», хотя с т.з. закона никакого противоречия бы не было.

Видимо, представленное техническое решение является частью какого-то большого продукта по проверкам, т.к. в таком изолированном виде неясна его ценность (кроме сугубо научного тестирования).