Юридический интеллект: Новые горизонты поиска и рассуждений

Автор: Денис Аветисян

Представлена инновационная система, объединяющая возможности больших языковых моделей с агентурным поиском для решения сложных юридических задач.

В отличие от традиционных юридических языковых моделей, страдающих от недостатка самоанализа и неспособности определить границы собственных знаний, разработанная система поиска на основе агентов систематически выявляет пробелы в информации, точно извлекает соответствующие нормативные акты и формирует обоснованные юридические заключения.

В статье описывается LRAS — фреймворк, использующий агентурный поиск, самоанализ и обучение с подкреплением для преодоления ограничений, связанных с границами знаний и сложными юридическими сценариями.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в логических задачах, применение их в правовой сфере сталкивается с трудностями, связанными с необходимостью строгой процедурности и безупречной логики. В данной работе, ‘LRAS: Advanced Legal Reasoning with Agentic Search’, представлен инновационный подход, позволяющий преодолеть ограничения, связанные с недостаточной осведомленностью моделей о границах собственных знаний. Предложенная архитектура LRAS, основанная на сочетании агентного поиска, интроспекции и обучения с подкреплением, значительно повышает качество юридического анализа, особенно в сложных сценариях, требующих глубокого понимания правовой базы. Сможем ли мы создать правовые системы искусственного интеллекта, способные к самообучению и надежному принятию решений?

Пределы Закрытого Рассуждения: Почему Теория Бессильна Без Практики

Традиционные большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей в данных, однако их возможности в сфере сложного юридического анализа, требующего привлечения внешних знаний и понимания контекста, ограничены. Модели, обученные на огромных объемах текста, эффективно выявляют статистические связи, но испытывают трудности при применении этих знаний к новым, нестандартным ситуациям или при необходимости учитывать постоянно меняющуюся судебную практику. В отличие от человека, способного обратиться к законодательным актам, прецедентам и юридической литературе, LLM полагаются исключительно на информацию, заложенную в их параметрах во время обучения, что существенно ограничивает их способность к адаптации и точному решению сложных юридических задач. Таким образом, хотя модели и могут имитировать логическое мышление, их возможности в сфере правоприменения остаются далёкими от экспертного уровня.

Современные большие языковые модели (LLM) часто функционируют в рамках замкнутого цикла рассуждений, опираясь исключительно на информацию, заложенную в их предварительно обученные веса. Это означает, что их способность адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям или изменяющейся юридической практике существенно ограничена. В отличие от человека, способного обратиться к внешним источникам знаний и переосмыслить свои убеждения, LLM ограничены статичным объемом данных, полученным на этапе обучения. Данное ограничение делает их уязвимыми к ошибкам при столкновении с нюансами, не охваченными изначальным набором данных, и препятствует формированию действительно гибкого и адаптивного юридического мышления. Фактически, модель воспроизводит паттерны, усвоенные в процессе обучения, не обладая возможностью к самостоятельному обогащению знаний или пересмотру логических выводов в свете новой информации.

Ограничения больших языковых моделей (LLM) в области правового анализа проявляются в так называемом “дефиците интроспекции” — неспособности осознавать границы собственных знаний. Модели, действуя исключительно на основе заложенных параметров, могут демонстрировать уверенные, но ошибочные ответы, не имея механизма для самооценки достоверности информации. Данный недостаток приводит к тому, что LLM не способны признать незнание или неопределенность в сложных юридических вопросах, что делает критически важным внешнее подтверждение их заключений и анализ возможных рисков, связанных с использованием таких систем в правовой сфере. Именно отсутствие самокритики и способности к рефлексии делает LLM уязвимыми в ситуациях, требующих адаптации к новым прецедентам или интерпретации неоднозначных правовых норм.

Предложенный метод состоит из двух этапов: на первом этапе происходит курация данных методом интроспективного обучения с подражанием, включающая фильтрацию неопределенных данных и синтез траекторий рассуждений, а на втором - курация данных на основе сложности с использованием обучения с подкреплением для последовательной тренировки модели от базовой до финальной LRAS RL модели. — Предложенный метод состоит из двух этапов: на первом этапе происходит курация данных методом интроспективного обучения с подражанием, включающая фильтрацию неопределенных данных и синтез траекторий рассуждений, а на втором — курация данных на основе сложности с использованием обучения с подкреплением для последовательной тренировки модели от базовой до финальной LRAS RL модели.

Динамический Поиск с LRAS: Когда Теория Встречает Реальность

LRAS (Legal Reasoning and Agentic Search) представляет собой новую структуру для юридического анализа, преодолевающую ограничения статического подхода. В отличие от традиционных систем, которые оперируют исключительно имеющейся базой знаний, LRAS сочетает в себе принципы юридического рассуждения с возможностями агентного поиска. Это позволяет системе динамически формировать запросы, осуществлять поиск релевантной информации из внешних источников и интегрировать полученные данные в процесс принятия решений. Комбинация этих двух ключевых элементов обеспечивает более глубокий и всесторонний анализ юридических вопросов, расширяя возможности автоматизированного правового анализа за пределы заранее заданных параметров.

LRAS использует принцип “Активного поиска информации” — динамический процесс формирования запросов и получения данных — для расширения собственной базы знаний. В отличие от статических систем, полагающихся исключительно на предварительно загруженную информацию, LRAS активно итеративно формулирует запросы к внешним источникам, таким как юридические базы данных и нормативные акты. Полученные данные интегрируются в процесс рассуждения, что позволяет системе учитывать наиболее актуальную и полную информацию при анализе правовых вопросов и принятии решений. Этот подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с неполнотой или устарелостью внутренних данных, и повысить точность и надежность правовых заключений.

В основе LRAS лежит метод ‘Интроспективного Имитационного Обучения’, позволяющий моделям распознавать недостаточность собственных знаний для решения задачи. В процессе обучения модель не только воспроизводит действия эксперта, но и формирует способность к самооценке — определению ситуаций, когда требуется дополнительная информация. Это достигается путем обучения модели идентифицировать признаки неполноты данных и инициировать процесс активного поиска релевантной информации из внешних источников, что позволяет ей принимать более обоснованные и надежные решения в области юридического анализа.

Подход LRAS расширяет возможности замкнутого циклического мышления путем интеграции данных из реального мира. Традиционные системы юридического анализа полагаются на статичные базы знаний, что ограничивает их способность адаптироваться к новым фактам и обстоятельствам. В отличие от них, LRAS активно использует внешние источники информации в процессе рассуждений, что позволяет учитывать текущие нормативные акты, прецеденты и другие релевантные данные. Это динамическое пополнение знаний способствует повышению надежности и обоснованности юридических заключений, поскольку система может учитывать более широкий спектр факторов, влияющих на исход дела. Использование реальных данных также позволяет снизить риск ошибок, связанных с устаревшей или неполной информацией.

Исследование показывает, что различные стратегии поиска по-разному влияют на эффективность решения задач, требующих как поверхностного, так и глубокого рассуждения.

Агентный Поиск и Приобретение Знаний: Когда Система Сама Ищет Ответы

В LRAS используется ‘Agentic Search’ — процесс автономной формулировки поисковых запросов и получения информации из интернета. В отличие от традиционных систем, требующих явных запросов от пользователя, LRAS самостоятельно определяет потребность в информации, генерирует релевантные запросы и использует результаты для расширения своей базы знаний. Это достигается за счет использования специализированных инструментов и алгоритмов, позволяющих системе не только находить информацию, но и оценивать ее достоверность и релевантность, а также адаптировать стратегию поиска в зависимости от полученных результатов. Автономность поиска позволяет LRAS решать задачи, требующие доступа к актуальной информации, без постоянного вмешательства человека.

Для реализации автономного поиска и извлечения информации LRAS использует инструменты SerpAPI и Jina Reader. SerpAPI предоставляет доступ к результатам поисковых систем, позволяя автоматически получать ссылки и сниппеты по заданным запросам. Jina Reader, в свою очередь, специализируется на извлечении содержимого веб-страниц, включая текст, изображения и другие мультимедийные элементы. Комбинация этих инструментов обеспечивает эффективный процесс веб-скрейпинга и позволяет системе LRAS быстро собирать и обрабатывать данные из различных источников в сети Интернет.

В LRAS процесс поиска информации управляется обучением с подкреплением, ориентированным на сложность (Difficulty-aware Reinforcement Learning). Этот подход позволяет системе динамически оценивать сложность решаемой задачи и приоритизировать поиск информации, необходимой для преодоления наиболее трудных аспектов. Алгоритм обучения с подкреплением не просто ищет информацию, а оптимизирует стратегию поиска, чтобы максимизировать ценность полученных знаний для решения сложных сценариев. При этом, система активно направляет ресурсы на извлечение информации, которая обеспечивает наибольший прирост понимания в контексте текущей задачи, тем самым повышая эффективность обучения и способность к решению сложных проблем.

Ограничение, известное как ‘Дефицит Интроспекции’ в больших языковых моделях, проявляется в неспособности системы точно определить пробелы в собственных знаниях и сформулировать запросы для их устранения. Архитектура LRAS решает эту проблему за счет активного поиска информации в интернете, позволяя системе самостоятельно выявлять недостающие данные и получать их из внешних источников. Этот проактивный подход позволяет обойти ограничения, связанные с пассивным использованием имеющихся знаний, и значительно повысить эффективность решения сложных задач, требующих доступа к актуальной и специализированной информации.

Масштабирование и Валидация LRAS: Когда Теория Превращается в Практику

Для масштабирования LRAS и решения сложных задач юридического обоснования была применена технология ‘DeepSpeed ZeRO-3’, обеспечившая возможность полнопараметрической тонкой настройки модели ‘Qwen3’. Этот подход позволил значительно увеличить вычислительные возможности системы, что, в свою очередь, дало возможность эффективно обрабатывать масштабные объемы юридических данных и учитывать множество факторов при анализе. Использование ‘DeepSpeed ZeRO-3’ позволило оптимизировать распределение памяти и вычислительных ресурсов, что стало ключевым фактором для успешной реализации полнопараметрической настройки и, как следствие, повышения общей производительности LRAS в области юридического анализа.

Тщательная оценка разработанного фреймворка проводилась с использованием общепринятых юридических бенчмарков, что позволило продемонстрировать средний балл в 67.49%. Этот результат значительно превосходит показатели предыдущей лучшей модели, обеспечивая относительное улучшение в 18.3%. Достигнутое превосходство подтверждает эффективность предложенного подхода к решению сложных задач юридического рассуждения и указывает на перспективность дальнейшего развития данной технологии для применения в профессиональной юридической практике и научных исследованиях.

Детальный анализ продемонстрировал значительное повышение эффективности разработанной системы LRAS. Сравнение модели LRAS-RL с 4 миллиардами параметров (4B) с моделью LegalΔ-14B выявило прирост производительности на 4,4%. Более того, на этапе обучения с подкреплением (SFT) зафиксировано улучшение на 8,2%. Эти результаты подтверждают, что оптимизация архитектуры и стратегии обучения способствуют существенному повышению точности и эффективности решения юридических задач, даже при относительно небольшом количестве параметров модели.

В ходе тестирования на бенчмарке UniLaw-Eval, модель LRAS-RL 14B продемонстрировала точность в 75.66%, что свидетельствует о значительном прогрессе в области юридического рассуждения. Этот результат превосходит показатели базовой модели на 13.6% и демонстрирует прирост производительности в 5.8% на этапе обучения с подкреплением (RL). Достигнутая точность подтверждает эффективность подхода, сочетающего в себе агентный поиск и интроспективное обучение, для обеспечения надежности и устойчивости системы при решении сложных юридических задач. Полученные данные позволяют утверждать, что LRAS-RL 14B обладает потенциалом для существенного улучшения качества автоматизированного анализа и обработки правовой информации.

Полученные результаты подтверждают эффективность сочетания агентного поиска и интроспективного обучения для обеспечения надежного и обоснованного юридического анализа. Данный подход позволяет системе не только находить релевантную информацию, но и критически оценивать её, выявлять противоречия и строить логически выверенные заключения. В процессе обучения модель активно анализирует собственные рассуждения, выявляя слабые места и корректируя стратегию поиска, что значительно повышает точность и надежность принимаемых решений. Сочетание этих механизмов позволяет LRAS демонстрировать превосходные результаты в сложных юридических задачах, требующих глубокого понимания контекста и умения аргументированно обосновывать свою позицию.

Способность адаптироваться и интегрировать внешние знания делает LRAS мощным инструментом как для юристов, так и для исследователей. Система не просто анализирует предоставленные данные, но и активно ищет релевантную информацию из внешних источников, обогащая свой анализ и повышая точность выводов. Этот подход позволяет LRAS эффективно решать сложные юридические задачи, требующие доступа к обширной базе знаний и понимания постоянно меняющейся правовой практики. В результате, система способна предоставлять более обоснованные и полные ответы, что делает ее ценным помощником в юридической работе и перспективным направлением для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта и права.

Приведенный пример демонстрирует сравнение процессов рассуждений в конкретной ситуации.

Данное исследование демонстрирует неизбежную борьбу между теоретической элегантностью и суровой реальностью применения. LRAS, стремясь преодолеть ограничения в области юридического рассуждения, по сути, создает систему, которая учится на собственных ошибках, используя агентный поиск и обучение с подкреплением. Это напоминает о том, как каждая «революционная» технология рано или поздно превращается в технический долг. Как однажды заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство, которое позволяет нам понять, как мы ничего не знаем.» Подобно тому, как математик признает границы своих знаний, LRAS вынужден сталкиваться с ограничениями языковых моделей и искать способы их обойти, постоянно адаптируясь к сложным юридическим сценариям и пересматривая собственные решения. Архитектура, даже самая продуманная, — это всегда компромисс, переживший деплой.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, расширяет границы применимости больших языковых моделей в юридической сфере. Однако, иллюзия овладения сложными сценариями часто разбивается о суровую реальность производственного кодинга. Агентный поиск и самоанализ — инструменты полезные, но они лишь отодвигают проблему, а не решают её. Границы знаний, как и баги, будут неизбежно расширяться, требуя всё более изощрённых методов обхода. Мы не создаём «разумных юристов» — мы просто усложняем алгоритмы поиска по юридическим базам.

Следующим этапом, вероятно, станет не улучшение моделей рассуждений, а разработка более эффективных методов верификации и валидации их ответов. Учитывая, что «багтрекер — это дневник боли», необходимо сосредоточиться на инструментах, позволяющих быстро выявлять и исправлять ошибки в логике рассуждений модели. Попытки внедрить обучение с подкреплением, несомненно, столкнутся с проблемой определения адекватных критериев «награды» в юридической практике — ведь право часто оперирует нюансами, не поддающимися чёткой формализации.

В конечном счёте, задача не в создании идеальной модели юридического рассуждения, а в создании инструмента, который поможет юристам эффективнее выполнять свою работу. А это значит, что необходимо признать ограничения существующих подходов и сосредоточиться на создании прагматичных решений, учитывающих реальные потребности практики. Мы не деплоим — мы отпускаем в свободное плавание.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.07296.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-14 02:43

🚀 Квантовые новости