Искусственный интеллект в роли судьи: провал на практике

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что современные языковые модели не способны успешно пройти квалификационный экзамен для членов польской Палаты апелляций.

Анализ результатов тестирования больших языковых моделей в контексте публичных закупок и апелляционного права демонстрирует существенные ограничения в области юридического мышления.

Несмотря на впечатляющий прогресс в области обработки естественного языка, способность больших языковых моделей (LLM) к полноценному юридическому рассуждению остаётся под вопросом. Данное исследование, озаглавленное ‘LLM-as-a-Judge is Bad, Based on AI Attempting the Exam Qualifying for the Member of the Polish National Board of Appeal’, оценивает возможности современных LLM сдать квалификационный экзамен для членов польской Палаты обжалований. Результаты показали, что хотя модели демонстрируют удовлетворительные результаты в теоретической части, они не способны успешно справиться с практическим заданием – написанием юридического заключения, а автоматическая оценка ответов другими LLM часто расходится с экспертным мнением. Подтверждает ли это необходимость дальнейшего развития LLM в области юридической логики и аргументации, или же их применение в правовой сфере должно ограничиваться вспомогательными функциями?

Вызов Юридического Рассуждения: Абстракция и Формализация

Юридический анализ требует не просто сопоставления с шаблонами, а глубокого понимания сложных нормативных актов, таких как законодательство о государственных закупках. Процесс требует интерпретации и применения правил к конкретным ситуациям, что выходит за рамки простой автоматической обработки данных. Традиционные методы машинного обучения испытывают трудности в воспроизведении глубины рассуждений, ожидаемых от квалифицированных юристов, особенно в процессе квалификации членов Национальной палаты по апелляциям, где требуются не только знания закона, но и критический анализ и аргументация. Оценка способности искусственного интеллекта к юридическому мышлению представляет собой сложную задачу, требующую новых оценочных рамок и методологий, поскольку простые метрики точности недостаточны для определения обоснованности принимаемых решений. Каждый избыточный байт в коде — потенциальная ошибка абстракции, и задача состоит в том, чтобы минимизировать всё лишнее.

Подготовка Фундамента: Интеграция RAG и LLM

Для обеспечения больших языковых моделей (LLM) релевантным юридическим контекстом была разработана система Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием экзаменационных материалов для обучения и тонкой настройки, что повысило точность и релевантность предоставляемой информации. Архитектура RAG включает гибридный поиск, объединяющий семантический и ключевой поиск, обеспечивая всесторонний доступ к критически важной информации и компенсируя ограничения каждого из методов. В систему были интегрированы три LLM: GPT-4.1, Claude и Bielik-11B-v2.6, создавая разнообразную платформу для тестирования их возможностей в области юридического рассуждения и анализа.

Оценка Производительности LLM: Автоматизированный Суд

В рамках исследования был апробирован инновационный подход ‘LLM как судья’, в котором другая языковая модель использовалась для автоматической оценки ответов тестируемых моделей, имитируя оценку Национальной апелляционной палаты. Автоматизированный процесс оценки, основанный на автоматической проверке, позволил объективно сравнить способность различных LLM анализировать фактические сценарии, представленные в практическом экзамене, обеспечивая воспроизводимость и масштабируемость анализа. Результаты показали, что LLM набрали от 70 до 74 баллов на теоретическом тесте и достигли точности до 88,4% при использовании RAG. Однако, ни одна модель не смогла пройти экзамен, набрав менее 40% баллов по вопросам, требующим развернутого юридического обоснования, указывая на разрыв между воспроизведением информации и ее применением в практике.

Импликации и Направления Развития: Схождение Алгоритма и Права

Полученные результаты демонстрируют потенциал LLM для оказания помощи специалистам в области права, подчеркивая критическую важность качества данных и надежных оценочных рамок. Методология ‘LLM-как-судья’ предлагает масштабируемый и объективный подход к оценке ИИ в сложных областях, выходящий за рамки юридических приложений. В ходе практического экзамена GPT-4.1 набрал 37 баллов, Claude – 30, а Bielik – всего 8 из 100, указывая на необходимость дальнейших исследований для совершенствования архитектур LLM и обучающих данных с целью повышения их способности к юридическому мышлению. Улучшение возможностей LLM в области права может привести к разработке инструментов на основе ИИ, повышающих эффективность и точность юридической практики, что требует пристального внимания к валидации и верификации для обеспечения надежности и справедливости принимаемых решений. Оптимизация без анализа – это самообман и ловушка для неосторожного разработчика.

Исследование, представленное в статье, убедительно демонстрирует, что простое владение языком и умение генерировать текст не равнозначны способности к юридическому мышлению. Модель, несмотря на кажущуюся компетентность, терпит неудачу на экзамене, требующем глубокого понимания правовых норм и умения их применять. Это подтверждает мысль Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов их открытия». Подобно тому, как недостаточно знать факты, необходимо владеть инструментами анализа и доказательства, чтобы успешно решать сложные юридические задачи, особенно в области публичных закупок и апелляций. Отсутствие доказанного механизма для обоснования решений является критическим недостатком, подчеркивающим необходимость более строгих критериев оценки для систем искусственного интеллекта в правовой сфере.

Что дальше?

Представленное исследование, безусловно, демонстрирует, что беглость речи и истинное юридическое рассуждение – явления не тождественные. Если большая языковая модель способна генерировать текст, формально отвечающий требованиям, но неспособна пройти квалификационный экзамен, то возникает вопрос: а что, собственно, она демонстрирует? Не искусственный интеллект, а скорее искусную имитацию. Если решение кажется магией – значит, не раскрыт инвариант, и не установлена корректность алгоритма.

Перспективы развития, очевидно, лежат в области повышения надежности и доказуемости. Простое увеличение размера модели или объема обучающих данных не решит фундаментальную проблему: модели оперируют вероятностями, а право – категория детерминированная. Необходимо искать пути формализации юридических знаний, возможно, с использованием гибридных подходов, сочетающих символьные и нейронные методы.

Однако, даже в случае успеха, следует помнить: автоматизация юридических задач – это не замена юристу, а инструмент в его руках. Истинная элегантность заключается не в скорости вынесения решения, а в его математической чистоте и обоснованности. А этого, как показало исследование, пока что не наблюдается.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04205.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-09 01:26

🚀 Квантовые новости