Ученые НИУ ВШЭ рассказали о будущем искусственного интеллекта в судопроизводстве
Современные технологии меняют не только нашу повседневную жизнь, но и такие консервативные сферы, как судебная система. Сотрудники кафедры конституционного и административного права НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Ирина Михеева и Олег Шерстобоев проанализировали возможности и вызовы, связанные с внедрением ИИ в судебный процесс. Исследование опубликовано в журнале «Вестник Российского университета дружбы народов».
Искусственный интеллект уже активно используется в судебной практике ряда зарубежных стран, таких как США, Великобритания и Китай. Наиболее резонансным судебным делом с использованием ИИ стал случай, когда в 2012 году судья Эндрю Пек в США впервые разрешил использовать ИИ для анализа доказательств. Этот шаг вызвал неоднозначную реакцию, разделив юридическую общественность на две противоборствующие стороны. Одни сомневались в объективности выбранных и сгенерированных ИИ данных, другие указывали на существенную экономию времени и ресурсов. В Великобритании аналогичный подход был поддержан судьей Полом Мэтьюзом в деле 2016 года Pyrrho Investments Ltd против MWB Property Ltd. Он подчеркнул, что использование ИИ оправданно при анализе миллионов документов, так как это минимизирует затраты и ускоряет процесс.
Авторы исследования также проанализировали опыт Китая, где функционируют цифровые суды, использующие ИИ для анализа, сбора и оценки доказательств. Там внедрение технологий ИИ позволило ускорить судебные процессы и повысить их эффективность, особенно в делах, связанных с интернет-правонарушениями. Однако с использованием ИИ в качестве инструмента роль судьи как человека, принимающего окончательное решение, сохраняется.
Пока в мировой практике внедрение ИИ в судебный процесс идет с оглядкой на возможные риски и последствия.
Ирина Михеева
В России тема ИИ в судебном процессе только набирает обороты, отмечают авторы. Российские судьи проявляют осторожность в отношении технологий ИИ при оценке доказательств. «Суды в России нередко рассматривают электронные документы так же, как и традиционные письменные доказательства, применяя к ним аналогичные правила и стандарты оценки. И искусственный интеллект сможет существенно упростить работу, особенно с электронными файлами и доказательствами», — отмечает Ирина Михеева, заведующая кафедрой конституционного и административного права НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде.
Олег Шерстобоев
В 2020 году в России была утверждена Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий ИИ и робототехники до 2024 года, что, безусловно, сказалось и на модернизации судебного процесса. «Мы ожидаем, что с развитием технологий ИИ российские суды будут все чаще сталкиваться с предложениями использовать их для оценки огромных массивов данных», — говорит Олег Шерстобоев, доцент кафедры конституционного и административного права НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде.
Исследователи отмечают, что для полноценной интеграции ИИ в российскую судебную систему потребуется не только время, но и доверие со стороны юридического сообщества.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.