Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как возможности больших языковых моделей могут быть использованы для создания автономных веб-агентов, способных упростить доступ к юридической информации и помощи.
В работе представлен LegalWebAgent — веб-агент на базе мультимодальных больших языковых моделей, автоматизирующий взаимодействие с юридическими веб-сайтами для повышения доступности правосудия.
Несмотря на растущую доступность юридической информации в сети, многие граждане сталкиваются с трудностями при самостоятельном решении правовых вопросов. В данной работе, ‘LegalWebAgent: Empowering Access to Justice via LLM-Based Web Agents’, представлен новый подход к автоматизации взаимодействия с юридическими веб-ресурсами, использующий многомодальные большие языковые модели для создания автономных веб-агентов. Эксперименты показали, что разработанная система способна успешно выполнять сложные задачи, связанные с поиском информации и заполнением форм, достигая высокой степени автономности в реальных сценариях. Сможет ли подобный подход существенно упростить доступ к правосудию и снизить бюрократическую нагрузку на граждан?
Разрушая барьеры правовой доступности
Существует значительный разрыв между потребностью в правовой помощи и фактическим доступом к соответствующей информации, что препятствует достижению справедливых результатов для многих граждан. Этот дисбаланс особенно остро ощущается среди социально уязвимых слоев населения, которые часто не имеют средств для оплаты услуг квалифицированных юристов или проведения самостоятельного юридического исследования. Отсутствие возможности получить ясное понимание своих прав и обязанностей, а также доступ к необходимым правовым инструментам, приводит к неравному положению перед законом и может усугубить существующие социальные и экономические неравенства. Исследования показывают, что незнание правовых норм часто становится причиной несправедливых решений в различных сферах жизни, от трудовых споров до жилищных вопросов, что подчеркивает необходимость поиска эффективных путей преодоления этого разрыва.
Традиционные методы юридических исследований, включающие анализ обширных баз данных, изучение прецедентов и нормативных актов, требуют значительных временных и финансовых затрат. Это создает существенные препятствия для граждан, не имеющих возможности оплатить услуги квалифицированных юристов или потратить необходимое время на самостоятельное изучение правовых вопросов. В результате, многие люди, нуждающиеся в юридической помощи, остаются без нее, что усугубляет неравенство перед законом и ограничивает доступ к правосудию. Особенно остро эта проблема стоит перед социально уязвимыми слоями населения и жителями отдаленных регионов, где услуги юристов либо недоступны, либо слишком дороги.
Автоматизированные веб-инструменты для юридической помощи представляют собой перспективный путь к демократизации доступа к правосудию, однако их эффективность напрямую зависит от развитых возможностей искусственного интеллекта. Эти системы, способные обрабатывать большие объемы юридической информации, выявлять релевантные прецеденты и нормативные акты, а также генерировать понятные объяснения, могут значительно сократить временные и финансовые затраты на получение юридической консультации. Для надежной работы требуется не просто машинное обучение, а сложные алгоритмы, способные понимать нюансы языка, контекст и даже логику юридических рассуждений. Разработка таких систем требует значительных инвестиций в исследования и разработки, а также постоянного совершенствования для обеспечения точности, надежности и соответствия меняющимся правовым нормам. Успешное внедрение подобных инструментов позволит существенно сократить разрыв между потребностью в юридической помощи и фактическим доступом к ней, особенно для социально незащищенных слоев населения.
LegalWebAgent: Автономный веб-навигатор в мире права
LegalWebAgent представляет собой новую структуру, использующую мультимодальные большие языковые модели (LLM) для выполнения сложных веб-задач в юридической сфере. В основе системы лежит способность LLM к обработке и анализу информации, представленной в различных форматах, включая текст и визуальные элементы веб-страниц. Это позволяет LegalWebAgent автоматизировать процессы, требующие понимания юридических документов, поиска информации на веб-сайтах и выполнения интерактивных действий, таких как заполнение форм или навигация по сайтам. Использование LLM обеспечивает адаптивность системы к различным веб-структурам и типам юридической информации, что отличает ее от традиционных методов веб-скрапинга и автоматизации.
LegalWebAgent функционирует на основе архитектуры Browse-Use, обеспечивая автономную навигацию и взаимодействие с веб-сайтами юридической тематики. Для автоматизации действий в браузере используется библиотека Playwright, позволяющая системе эмулировать действия пользователя, такие как переход по ссылкам, заполнение форм и прокрутка страниц. Это позволяет LegalWebAgent самостоятельно находить, анализировать и извлекать необходимую информацию с целевых веб-ресурсов без непосредственного участия человека.
В основе LegalWebAgent лежит предопределенная библиотека действий (Action Library), обеспечивающая выполнение таких операций, как клики по элементам интерфейса, ввод текста в формы и прокрутка страниц. Эта библиотека позволяет системе эмулировать последовательность действий, характерных для взаимодействия человека с веб-сайтом, что необходимо для автоматизированного поиска и извлечения информации из сложных юридических ресурсов. Каждое действие в библиотеке четко определено и параметризовано, обеспечивая точность и воспроизводимость при взаимодействии с различными веб-страницами и их элементами.
Ключевой особенностью LegalWebAgent является интеграция анализа HTML-структуры страниц и визуального анализа содержимого. Это позволяет системе повысить устойчивость к различным изменениям в верстке веб-сайтов и точно интерпретировать информацию, представленную как в текстовом формате, так и в виде изображений или графических элементов. Анализ HTML обеспечивает извлечение структурированных данных и навигацию по элементам страницы, в то время как визуальный анализ позволяет распознавать текст на изображениях, извлекать данные из таблиц, представленных в виде графики, и идентифицировать элементы интерфейса, не имеющие соответствующих HTML-тегов. Комбинирование этих двух подходов значительно снижает вероятность ошибок при обработке сложных и неструктурированных веб-страниц.
Оценка эффективности: Сравнительный анализ мультимодальных LLM
В рамках оценки эффективности автоматизации задач, связанных с юридическими веб-исследованиями, была проведена сравнительная оценка нескольких передовых больших языковых моделей (LLM): GPT-4o, Claude-Sonnet-4 и DeepSeek-v3.1. Оценка проводилась в среде LegalWebAgent, разработанной для моделирования реальных сценариев юридических исследований, в частности, в области гражданского права Квебека. Использование LegalWebAgent позволило стандартизировать процесс тестирования и обеспечить сопоставимость результатов, полученных для каждой из LLM. Выбор данных моделей обусловлен их текущей лидирующей позицией в области генеративного искусственного интеллекта и способностью к обработке сложных запросов.
Для оценки эффективности системы LegalWebAgent использовался специализированный набор данных, состоящий из сложных поисковых задач, основанных на гражданском праве провинции Квебек. Данный набор данных был разработан с целью моделирования реальных сценариев юридических исследований, включающих в себя анализ нормативных актов, прецедентного права и другой релевантной информации. Сложность задач определялась необходимостью синтеза информации из нескольких источников и применения логического анализа для решения поставленных вопросов, что позволило оценить способность системы к комплексному решению юридических задач.
Для оценки производительности системы LegalWebAgent использовались два ключевых показателя: точность выполнения задач (Task Success Rate) и потребление токенов. Точность выполнения задач измеряла способность системы корректно завершать поставленные задачи в рамках моделирования юридических исследований гражданского права Квебека. Потребление токенов отражало эффективность использования ресурсов, показывая количество токенов, необходимых для выполнения каждой задачи. Более низкое потребление токенов при сохранении высокой точности указывает на более экономичный и эффективный алгоритм обработки данных.
В ходе тестирования LegalWebAgent на задачах, связанных с гражданским правом Квебека, была достигнута общая доля успешного выполнения задач (Task Success Rate) в 86.7%, что подтверждает эффективность системы в автоматизации юридических веб-задач. В частности, модели GPT-4o и DeepSeek-v3.1 продемонстрировали одинаковый показатель успешности в 86.7%, в то время как Claude-Sonnet-4 достигла 80.0%. Данные показатели отражают способность системы находить и извлекать релевантную информацию из веб-источников для решения сложных юридических запросов.
В ходе тестирования в рамках LegalWebAgent модель GPT-4o показала самое быстрое среднее время выполнения задач — 90 секунд, что значительно превосходит показатели Claude (416 секунд) и DeepSeek-v3 (730 секунд). Кроме того, GPT-4o потребляла всего 20 тысяч токенов, в то время как Claude использовала 227 тысяч токенов, а DeepSeek-v3 — 195 тысяч токенов. Данные результаты демонстрируют, что GPT-4o является наиболее эффективной моделью с точки зрения скорости и экономии ресурсов при решении задач, связанных с юридическими исследованиями.
Преодолевая сложности и определяя будущее: Взгляд в перспективы
Исследования показали, что при выполнении сложных поисковых задач, требующих одновременного применения множественных фильтров и условий, наблюдается устойчивое снижение процента успешно выполненных запросов. Данный результат указывает на существующее ограничение в способности языковых моделей (LLM) корректно обрабатывать и интерпретировать нюансированные запросы, что подчеркивает необходимость дальнейшего развития их аналитических возможностей. Сложность возникает из-за того, что модели испытывают трудности с установлением логических связей между различными критериями поиска, что приводит к нерелевантным или неполным результатам. Это выявляет ключевую область для улучшения, направленную на повышение способности LLM к более точному пониманию намерений пользователя и предоставлению наиболее релевантной информации даже в условиях сложных запросов.
Результаты исследований указывают на необходимость существенного улучшения способности больших языковых моделей (LLM) к логическому мышлению и разработке более сложных стратегий декомпозиции задач. В частности, когда запросы становятся многоуровневыми и требуют одновременного учета множества критериев, LLM демонстрируют снижение эффективности. Это подчеркивает потребность в алгоритмах, позволяющих разбивать сложные вопросы на более простые, последовательно решаемые подзадачи, а также в механизмах, обеспечивающих более глубокое понимание взаимосвязей между различными элементами информации. Усилия в этом направлении позволят повысить точность и надежность LLM при обработке сложных запросов, открывая новые возможности для их применения в различных областях, требующих анализа и синтеза информации.
Успешная интеграция мультимодальных больших языковых моделей (LLM) в систему LegalWebAgent демонстрирует перспективный путь к автоматизации юридических исследований и расширению доступа к правосудию. Данная архитектура позволяет обрабатывать информацию не только в текстовом формате, но и учитывать визуальные данные, такие как схемы, диаграммы и графики, что значительно повышает точность и полноту поиска. Это особенно важно в юридической сфере, где контекст и визуальное представление информации могут иметь решающее значение. Внедрение LegalWebAgent открывает возможности для автоматизации рутинных задач, таких как анализ больших объемов документов и выявление релевантных прецедентов, что позволяет юристам сосредоточиться на более сложных аспектах работы и, в конечном итоге, делает юридические услуги более доступными для широкой общественности.
Дальнейшие исследования будут направлены на усовершенствование существующей платформы, с особым акцентом на повышение способности модели к логическому мышлению и анализу сложных юридических кейсов. Разработчики планируют внедрять более продвинутые алгоритмы декомпозиции задач, позволяющие разбивать сложные запросы на последовательность более простых шагов. Кроме того, предстоит расширить область применения LegalWebAgent, изучив возможности его использования в других отраслях права, таких как налоговое, корпоративное и международное право, что потенциально откроет новые горизонты для автоматизации юридических процессов и обеспечения более широкого доступа к правосудию.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует неизбежность эволюции систем, даже тех, что созданы для решения столь важных задач, как обеспечение доступа к правосудию. Автоматизированные веб-агенты, построенные на базе больших языковых моделей, представляют собой лишь один из этапов этой эволюции. Как отмечал Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько создание программ, сколько решение проблем». В контексте LegalWebAgent, решаемая проблема — это расширение возможностей граждан в получении юридической помощи, однако необходимо помнить, что любое решение требует адаптации и совершенствования в постоянно меняющейся среде. Подобно архитектуре программного обеспечения, эти системы не статичны; они развиваются, устаревают и требуют переосмысления для поддержания своей эффективности.
Что дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует потенциал многомодальных языковых моделей в автоматизации взаимодействия с правовыми ресурсами. Однако, стоит признать, что сама идея “автономного агента” — лишь временное решение, приспособление к текущему состоянию цифровой инфраструктуры. Правовая информация, как и любая система знаний, подвержена постоянным изменениям, а значит, и агент должен будет постоянно адаптироваться, переписывая себя, словно Сизиф, толкающий камень в гору. Вопрос не в создании идеального агента, а в разработке систем, способных выдерживать неизбежное устаревание.
Наиболее сложной задачей представляется не столько техническая реализация, сколько обеспечение надежности и предсказуемости. Каждая абстракция, каждая автоматизация несет груз прошлого, упрощая реальность и рискуя упустить важные нюансы. Устойчивость достигается не скоростью, а медленными, итеративными изменениями, учитывающими контекст и историю. Необходимо переосмыслить саму парадигму автоматизации, перейдя от стремления к полной автономии к созданию систем, усиливающих человеческие возможности, а не заменяющих их.
В конечном счете, долговечность подобного инструментария будет определяться не его функциональностью, а способностью к эволюции. Проект LegalWebAgent — это лишь один из этапов в длительном процессе поиска оптимальных решений. Время — не метрика успеха, а среда, в которой эти системы существуют и изменяются. И только время покажет, какие из сегодняшних инноваций выдержат испытание.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04105.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-07 17:25