Дмитрий Шитов

Адвокат, Член Совета АП Новосибирской области, Управляющий партнер АП «Терос»

Искусственный интеллект в работе адвоката по уголовным делам: опыт практического внедрения

Каждый из нас задумывается о том, как работать немного меньше, а зарабатывать немного больше — не снижая качества правовой помощи, а по возможности даже повышая его. Внедрение искусственного интеллекта (далее — ИИ) даёт на этот вопрос воодушевляющий ответ.

Тема искусственного интеллекта в судопроизводстве регулярно обсуждается на страницах юридических изданий и научно-практических конференций, однако до недавнего времени оставалась преимущественно теоретической. Сегодня положение меняется: ИИ переходит из области рассуждений в область практического применения, причём по обе стороны уголовного процесса.

Наглядное представление о том, как ИИ уже используется стороной обвинения, даёт публикация старшего инспектора управления контроля за следственными органами ГСУ СК России, кандидата юридических наук С. О. Махтюка. Автор на конкретных примерах показывает, что нейросеть способна: переписать показания из первого лица в третье, освободив следователя от рутины; сократить допрос объёмом более 850 слов до 200 без потери смысла и в форме, пригодной для обвинительного заключения; проверить текст обвинения на противоречия, то есть устранить те ошибки следствия, которые прежде могли бы быть использованы защитой; составить план допроса подозреваемого с разбивкой по этапам, конкретными вопросами и ссылками на нормативные акты; наконец, провести предварительный анализ доказательств, выделив сильные и слабые стороны позиций сторон. Всё это выполняется за секунды.

Движение заметно и на стороне суда. В апреле 2025 года Совет судей РФ создал рабочую группу по применению технологий ИИ в судебной системе; её первое заседание состоялось 4 апреля 2025 года . Среди обсуждаемых направлений — участие ИИ в подготовке судебных приказов, перевод устной речи в текст при ведении протокола, анализ больших массивов документов. При этом неизменно подчёркивается, что итоговое решение остаётся за судьёй.

Меняется и повседневная практика юристов. По данным опроса, проведённого сообществом Git.Legal при поддержке компании «ПравоТех» (декабрь 2025 года), 72,1 % опрошенных используют ИИ в личной практике; наиболее распространёнными инструментами названы ChatGPT и DeepSeek.

Пока профессиональное сообщество обсуждает допустимость и границы применения ИИ, процессуальные оппоненты уже используют его в работе. Сам я не стал надолго углубляться в отвлечённые рассуждения о последствиях внедрения ИИ для судебной системы — о том, не передаём ли мы правосудие во власть машины. Меня занимал сугубо прикладной вопрос: как с помощью ИИ улучшить собственную практику защиты по уголовным делам. Около года назад я всерьёз занялся изучением и внедрением ИИ в свои рабочие процессы и готов поделиться результатами. Изложенное ниже — не готовая методика, а описание возможностей, которые представляются мне перспективными.

«Красные линии»

При работе с нейросетями есть две границы, о которых говорят практически все юристы, внедряющие ИИ, особенно в уголовной сфере.

Первая — обезличивание данных. Материалы уголовного дела содержат персональные и иные не подлежащие разглашению сведения, поэтому перед загрузкой текста в нейросеть идентифицирующие данные следует заменять. Открытым, на мой взгляд, остаётся вопрос о необходимости обезличивания документов, которые были оглашены в открытых судебных заседаниях и опубликованы без изъятий на сайтах судов или в средствах массовой информации.

Вторая — так называемые галлюцинации, то есть выдача нейросетью правдоподобных, но недостоверных сведений. Способы защиты от них известны. Первый — самопроверка: нейросети можно поручить проверить собственный ответ и подкрепить его ссылками на источники. Второй — использование RAG-систем. RAG (от англ. retrieval-augmented generation — «генерация с опорой на поиск») представляет собой технологию, при которой нейросеть формирует ответ, опираясь не на обобщённые сведения из своей «памяти», а строго на тот массив документов, который загрузил пользователь: материалы дела, нормативные акты, специальную литературу. Ответ оказывается привязан к проверяемому источнику, что существенно снижает риск вымысла. Именно такие системы предпочтительны в юридической работе. Третий фильтр — личная проверка результата, которую ничто не отменяет.

От простого к сложному: подготовка и анализ документов

Многие коллеги уже освоили простые запросы: «напиши то-то» или «проанализируй такой-то текст». Можно, кратко обозначив обстоятельства и указав состав преступления, попросить подготовить заявление о преступлении; можно отсканировать постановление об избрании меры пресечения и получить краткую апелляционную жалобу. Результат такой работы пока довольно посредствен, но даже он способен существенно сократить рутину. Например, нейросети можно доверить подготовку технических жалоб, которые подаются для соблюдения срока апелляционного обжалования: краткую жалобу, на мой взгляд, разумнее подать, ещё не имея на руках приговора, чем впоследствии обосновывать уважительность пропуска срока.

Ограниченность простых запросов в том, что нейросеть не погружена в контекст: она не знает материалов дела, её ответы поверхностны и шаблонны. Особенно страдает стиль — текст нередко содержит публицистические обороты, которые для юридического документа неуместны.

Проектная работа

Более глубокий уровень — работа в так называемых проектах или создание агента. Здесь нейросеть получает развёрнутое представление о контексте: она «удерживает» показания свидетелей, результаты осмотров и экспертиз, переписку с органами по конкретному вопросу, научные публикации и подходящую судебную практику. Внутри проекта нейросеть осваивает нужный стиль изложения, и подготовленные документы выглядят и звучат уже серьёзно.

Поясню на примере. По делу о причинении тяжкого вреда здоровью (ст. 111 УК РФ) мне нужно было подготовить прения. Дело включало три судебно-медицинские экспертизы с различным видением механизма образования вреда здоровью, около десятка допросов, очных ставок и проверок показаний на месте с участием потерпевшего и подзащитного, в ходе которых показания менялись в части механизма нанесения ударов и взаимного расположения участников. К тому же в период рассмотрения дела вступили в силу новые правила определения степени тяжести вреда здоровью, позволявшие ставить вопрос о переквалификации части повреждений с «тяжких» на вред здоровью средней тяжести.

На подготовку мотивированных прений в такой ситуации у меня ушло бы несколько часов сосредоточенной работы, которые из-за параллельной занятости растянулись бы на неделю. Задача была решена в созданном для этого проекте. Нейросеть получила все три экспертных заключения, тексты всех показаний, обе редакции правил определения тяжести вреда здоровью, после чего ей было предложено подобрать судебные решения и научные публикации, где в сходных ситуациях защита добивалась положительного результата. Когда сбор материалов был завершён, я сформулировал структуру прений — она уместилась на половине страницы. По этой структуре нейросеть за 5–10 минут подготовила структурированные и мотивированные прения объёмом 11 страниц со ссылками на материалы дела и релевантную практику Верховного Суда РФ и Конституционного Суда РФ. Текст был проверен на галлюцинации, которых не обнаружилось. В итоге задача, занявшая бы неделю, была закрыта за 30–40 минут без потери качества.

Анализ текстов

Глубокий анализ текстов — то, с чем ИИ справляется заметно быстрее человека.

Текст обвинения. Опытные коллеги, читая обвинение, быстро видят его слабые стороны: степень определённости и конкретизации, соответствие описания события избранной квалификации и другие особенности, позволяющие выстраивать защиту. Но это умение приходит лишь с годами. Анализ обвинения на предмет определённости и соответствия закону — операция, которая помогает быстрее определиться с тактикой защиты. ИИ здесь не заменяет защитника, но способен подсказать неочевидные на первом этапе ходы.

Процессуальные вопросы. Нейросеть может «помнить» все продления сроков следствия, приостановления и передачи дела, рассчитывать эти сроки и выявлять документы, составленные за их пределами. Процессуальные последствия таких находок хорошо известны.

Экспертиза. В рамках проектной работы с помощью ИИ можно самостоятельно подготовить содержательную рецензию на экспертизу практически любого вида, найти её слабые места и составить подробный план допроса эксперта. Для этого нейросеть нужно сфокусировать на соответствующей области знаний, загрузив профильные документы — от закона о государственной судебно-экспертной деятельности до технических и нормативных актов и научных статей (подобрать их также помогает сама нейросеть). Следует учитывать, что риск незамеченной ошибки в сфере специальных познаний при этом возрастает; впрочем, от защитника едва ли требуется безупречное знание медицины или строительства, такие ошибки просительны.

Показания. Анализ показаний — то, ради чего я применяю ИИ практически в каждом деле. Коллеги, работающие по уголовным делам, знают ситуацию, когда потерпевший или свидетели обвинения допрашивались многократно и их показания всякий раз менялись или дополнялись. Иногда важно отследить эти изменения, составив хронологию того, как менялась позиция по значимым обстоятельствам. Сопоставление показаний между собой и с другими доказательствами позволяет основательно подготовиться к допросу или очной ставке. Охватить весь объём — десяток протоколов, сотни страниц документов, показания иных лиц, которые нужно соотнести между собой, с законодательством и со специальными требованиями, — человеку трудно; нейросеть выполняет эту работу за 10–15 минут. Речь, разумеется, идёт не о простом запросе, а о глубоком анализе в специально настроенном проекте, погружённом в контекст дела и ориентированном на задачи защиты.

Критика собственных документов. Неочевидный, но полезный приём: загрузить собственную апелляционную жалобу и попросить нейросеть найти её слабые места, улучшить структуру и мотивированность. Обратная связь от беспристрастного инструмента помогает увидеть собственные «слепые зоны», которые есть у каждого.

Помощник в судебном заседании

ИИ полезен и непосредственно в заседании. Если в ходе допроса свидетель начинает давать показания, расходящиеся с теми, что он давал на следствии, вместо того чтобы листать обвинительное заключение, теряя нить, можно сформулировать запрос: «свидетель утверждает то-то — проверь достоверность, укажи, чему это противоречит, со ссылками на материалы дела». Быстрый ответ позволяет сразу перейти к уточняющим вопросам или заявить ходатайство о предъявлении свидетелю документов. Бывает и так, что вместо ожидаемых свидетелей в суд являются другие, и сориентироваться нужно немедленно: краткий запрос с фамилией и вопросом «о чём этот свидетель, чем он может помочь защите?» даёт перечень обстоятельств для допроса.

Образование и самообразование

Значение ИИ для профессионального образования стало для меня очевидным не сразу. Можно быть подписанным на профильные издания, регистрироваться на вебинары, получать обзоры практики высших судов — и не успевать всё это читать. RAG-системы позволяют усваивать новую информацию значительно быстрее. Например, нейросети можно дать ссылку на видеоматериал и получить краткий обзор его содержания, а затем задавать вопросы, на которые она будет отвечать строго в пределах этого материала. Из загруженного обзора практики ИИ может подготовить даже аудиоподкаст, в котором виртуальные ведущие обсуждают его содержание: такой подкаст удобно прослушать за рулём, когда нет времени читать.

Специальная литература с помощью ИИ в прямом смысле становится собеседником: загрузив книгу на любом языке, можно вести с ней диалог — от краткого обзора до детальных ответов в пределах её содержания. Так я познакомился с трудами американских адвокатов по технике судебного допроса, которые не смог бы освоить в оригинале из-за недостаточного знания языка, и получил представление о более глубоком взгляде на это искусство. ИИ позволяет самостоятельно и быстро осваивать новые области знаний и навыков — тот же подход я применил и за пределами профессии, составив с помощью нейросети индивидуальный план подготовки к любительским соревнованиям, результат которого выдержал сравнение с работой тренеров.

ИИ вместо помощника

Многие коллеги задавлены рутиной и время от времени думают о найме помощника, но не решаются: объём работы нестабилен, а заработную плату нужно платить регулярно. Это удобный случай для внедрения ИИ. Нейросеть закрывает значительную часть задач, ради которых нанимают помощников, обходится существенно дешевле и доступна в любое время.

Заключение

Внедрение ИИ в работу адвоката — это прежде всего способ освободиться от рутины и в большей степени посвятить себя творческим и стратегическим задачам. За последние три десятилетия персональный компьютер прошёл путь от дорогой диковины до незаменимого инструмента; рукописные документы сегодня — редкое исключение. Распространение ИИ по обе стороны уголовного процесса представляется столь же закономерным. Распространённое опасение, что ИИ заменит адвокатов, судей и юристов, видится необоснованным: профессию он не упраздняет. Преимущество получит тот, кто освоит этот инструмент раньше других.

Материал также размещен в нашем канале официальных новостей в национальном мессенджере МАХ
«Официальный канал новостей Адвокатской палаты Новосибирской области»