Опробовал новый ChatGPT-5 на своем бенчмарке

Позавчера разработчики громко представили новую ИИ-модель ChatGPT-5, которую все очень долго ждали.

Все как обычно - «самая умная модель», «меньше галлюцинаций», «обходит всех по бенчмаркам».

Однако отзывы в сети очень противоречивые (от восторга до разочарования), поэтому включил режим «проверяю сам».

В моем аккаунте доступ к ChatGPT-5 появился только сегодня, поэтому раньше протестировать не мог, а хотелось.

📚 Как именно тестировал

Мой традиционный бенчмарк на 30 вопросов по разграничению уголовно-процессуальных действий: обыск, обследование, осмотр места происшествия.

Первый тест по нему я провел еще в конце января-начале февраля этого года, результаты опубликовал здесь.

При тесте ChatGPT 5 я оставил тот ж промпт, хотя сейчас переписал бы его радикально. Но для чистоты эксперимента менять не стал.

💡Результат

ChatGPT-5 в режиме поиска показал 98,33% правильных ответов. Это тот же уровень, что у ChatGPT-4.5 в режиме «глубокого исследования» (март) и Gemini 2.5 Pro (апрель).

Однако субъективно разница ощутима: глубина анализа заметно выросла, аргументация стала более развернутой, а ссылки на нормы - более точными и релевантными.

Модель не получила 100% из-за одной неточности, сильно не влияющей на суть, но я снизил балл по правилам , так как незнающего человека она могла ввести в заблуждение. Однако на уточняющий вопрос модель ответила верно, подправив формулировку.

Остальное порадовало: корректные и легко проверяемые ссылки на нормы права, аккуратные отсылки к «Консультант+» и официальным источникам, четкая структура ответа, оговорки по исключениям и актуальности, более прозрачная логика ответов, скорость. В ответе появились нюансы, о которых я раньше даже сам не задумывался - хороший признак роста глубины анализа.

💬 Что по итогу?

По фактической точности ChatGPT-5 сравним с лучшими результатами ChatGPT-4.5 и Gemini 2.5 Pro. Но по ощущениям - это шаг вперед: глубже анализ, прозрачнее логика доводов, выше качество источников, значительно шустрее.

Если вспомнить февраль, когда ChatGPT-4o без релевантных НПА в диалоге давал лишь 76,7% правильных ответов против нынешних 98,33%, - прогресс впечатляет. Раньше, чтобы стабильно выйти на 90%+ правильных ответов, приходилось обязательно вручную подгружать нормативно-правовые акты. Поиск по интернету мало помогал: модели часто тянули материалы с нерелевантных площадок (Дзен, ВК и пр.) или иностранных сайтов.

Теперь подход стал строже: ChatGPT-5 хорошо работает с поиском, явно фильтрует источники, старается отбрасывать блоги и старается выбирать официальные ресурсы. В приоритете - НПА, ПП ВС РФ, официальные разъяснения и сайты вроде «Консультант+», «Гаранта». Также стало заметно больше правовых нюансов и корректных оговорок.

Но по моим ощущениям - ChatGPT 5 это все же качественное планомерное развитие, а не фундаментальный сдвиг. Для опытных пользователей модели o3 ChatGPT-5 - это эволюция без вау-эффекта: ключевой плюс в глубине рассуждений и качестве цитируемых источников. Пользователи DeepSeek, скорее всего, наоборот будут под впечатлением.

При этом ИИ- гонка продолжается: Google к концу года обещает релиз Gemini 3.0. Так что держим руку на пульсе .

🤖 На этом свой доклад заканчиваю и еду на дачу, подальше от всего этого ИИ-безумия.

🎙️ Сегодня провели третий модуль нашего курса по ИИ в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга.

Говорили про поиск информации, подготовку правовых заключений и анализ процессуальных документов с помощью искусственного интеллекта.

💡Основной акцент был на новом ChatGPT-5 Thinking. Его аналитические возможности нравятся мне все больше: режим «поиска» уже почти достиг уровня глубокого исследования, а логика действий и щепетильный подход в работе с источниками сильно радуют.

🚢 Но сегодня я еще прошелся "катком" по DeepSeek. Возможно, я к нему суров, но причины для критики есть.

Постараюсь быть объективным:
1️⃣с февраля DeepSeek серьезно не обновляется
2️⃣нет функции "проекты"
3️⃣нет кастомных ботов
4️⃣отсутствует глубокое исследование
5️⃣нет коннекторов
6️⃣есть проблемы с безопасностью
7️⃣случаются зависания серверов
8️⃣систематически галлюцинирует даже в режиме «поиска».

Да, в начале года DeepSeek выглядел солидно и впечатлял возможностями. Но сейчас он застрял в развитии и на данный момент я не использую его для серьезных задач.

ChatGPT, Claude, Gemini ушли сильно вперед. Да что говорить - наш российский GigaChat c февраля по август получил серьезные обновления (появились рассуждающие модели, режимы поиска и глубоких исследований, модернизирован умный редактор, ряд обновлений в приложении и т.д.).

Но только Deepseek особо не меняется с февраля. А в гонке ИИ 7 месяцев без обновлений  - это почти забвение 😂

На данный момент единственное преимущество Deepseek - это его доступность (бесплатно и без ограничений для пользователей из России). Возможно, обновления всё-таки выйдут, но тогда это будет уже совсем другая история.

💬 Комментарии в защиту Deepseek ожидаю ниже 👇😂

Про клонирование своего стиля в текстах

Иногда слышу от коллег: «Мне не нравится, как ИИ пишет тексты. Они получаются пластмассовыми».

Но проблема во многом не в ИИ - он просто точно выполняет то, что ему заложено в промпте.

Если в промпте не прописан формат ответа - стиль, тон, подача, логика аргументации и т. д. - ИИ работает в «стандартном режиме». Он не будет напрягаться, а просто выдаст типовой усредненный текст.

Few-shot

Чтобы уйти от шаблонных ответов, можно использовать few-shot промптинг. Дайте модели 3- 5 примеров своих текстов и попросите ориентироваться на них как на стилистический референс. Качество текстов заметно возрастет. Но этот метод - только база. Дальше - интереснее.

Клонирование авторского стиля

Более продвинутый и масштабируемый вариант - полноценное клонирование своего авторского стиля.

Этот способ позволяет ИИ писать тексты в стиле, максимально схожим с автором. Но он более сложен в исполнении и более требователен к мощности ИИ-модели.

Суть метода:

1️⃣ Сбор корпуса. Предоставляете модели 5-8 вариантов своих текстов (больше - лучше).
2️⃣ Анализ. ИИ разбирает ваш макро- и микростиль на атомы: слова, обороты, абзацы, клише, аргументация и т.д.
3️⃣ Создание «карточки стиля». На выходе - структурированный документ (часто в формате JSON), описывающий ваши авторские паттерны.
4️⃣ Применение. Карточка добавляется в системные инструкции и ИИ при написании текста начинает имитировать ваш стиль.

Что на выходе?

Точность копирования авторского почерка достигает 90–95%.
Иногда результат даже пугает - настолько точно ИИ считывает и воспроизводит ваш стиль: интонации, структуру, ритм подачи.

🎙️Эту технологию мы подробно разбирали на недавно прошедшем курсе по нейросетям в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга (спасибо всем слушателям за участие ❤️).

Участники курса получили в свою коллекцию рабочий промпт - клонирование своего стиля в процессуальных документах.

📱 Но этот же подход отлично работает и с постами в соцсетях. Если хотите, чтобы в telegram или других соцсетях ИИ говорил именно вашим голосом, а не выдавал «пластмассу» - используйте ту же механику.

💬 Готов поделиться пошаговым планом и промптом для извлечения собственного стиля из Telegram-постов - с последующим его применением при написании новых постов. Накидайте огней, если актуально 🔥

Клонируем авторский стиль блога - алгоритм

Итак, действуем по шагам.

1️⃣Собираем корпус текстов. Это база для анализа, из которой ИИ будет извлекать ваш стиль. Самый минимум это 5-8 постов, в идеале от 15–20 и больше.

Простой путь: вручную копируем тексты в один текстовый файл (блокнот) с расширение .txt, разделяя их заголовками «пост 1», «пост 2».

Продвинутый путь (рекомендую): делаем экспорт истории чата из Telegram-канала. Справа вверху (три точки) → «Экспорт истории чата» → выбираем формат JSON и нужный период выгрузки (например, 2-3 месяца). На выходе получаем структурированный файл в формате JSON с нашими постами, который ИИ понимает идеально.

2️⃣ Анализируем стиль. Загружаем наш файл (txt или json) в диалог с мощной моделью. Самый идеальный вариант - ChatGPT 5 Thinking, чуть хуже Gemini 2.5 Pro. На этом шаге вам понадобится специальный «извлекающий» промпт, который заставит ИИ проанализировать и структурировать все стилистические нюансы ваших текстов.

Промпт скидываю следующим постом.

3️⃣ Создаем «карточку стиля». После анализа модель выдаст результат в формате JSON - на первый взгляд, это «абракадабра» из кода. Но это анализ вашего стиля в машиночитаемом формате. Копируем этот текст целиком в Блокнот, сохраняем и меняем расширение файла с .txt на .json. Теперь у нас есть машиночитаемая карточка вашего авторского стиля.

4️⃣Пишем новый пост. Идем в новый диалог с ИИ. Подаем на вход три вещи:

- Задачу (например, «напиши пост про раздел имущества на основе этих тезисов»).
- Сам черновик/тезисы поста.
- Нашу «карточку стиля» в формате json в качестве примера.

В промпт обязательно включаем раздел стиль, примерно вот так:

### Стиль: пиши пост строго по карточке стиля (JSON приложен): используй только ее параметры (тон/ритм/структура/эмодзи/типографика и т.д.), а содержание бери исключительно из моих тезисов.

5️⃣Результат. На выходе получаем текст поста, максимально имитирующий (насколько это возможно) ваш стиль в блоге.

Ограничения

🔷Слабые модели не справятся в этой задачей, так как не смогут должным образом обработать извлекающий промпт и уловить все нюансы стиля. Лучшие извлекающие модели ChatGPT5 Thinking, далее Gemini 2.5 Pro.
🔷Качество анализа напрямую зависит от чистоты и объема корпуса ваших текстов. Чем меньше примеров - тем хуже результат.
🔷При написании постов с клонированным стилем лучше всего использовать Gemini 2.5 Pro, которая гораздо лучше извлекает и повторяет авторский почерк из "карточки стиля" по сравнению с другими моделями.
🔷Ручная правка - наше все. Текст будет максимально похож на ваш, но без ручной правки все равно не обойтись.

🚢 Итог: способ позволяет «оцифровать» ваш авторский ДНК и эффективно использовать ИИ при написании текстов в своем блоге. Тестируем, пробуем, внедряем

Записал видеоурок за 5 минут с помощью NotebookLM

Сервис теперь умеет создавать не только аудиоподкасты, но и короткие видеоматериалы на основе загруженных документов.

Это открывает довольно интересные возможности для получения информации и обучения.

Я провел эксперимент - закинул в NotebookLM три своих последних поста о клонировании авторского стиля и попросил создать из них видеоурок.

В итоге получился короткий ролик, который наглядно объясняет и визуализирует процесс, описанный в моих постах.

На мой взгляд - это очень мощный инструмент для образования/самообразования, так как позволяет делать видеоуроки по любым вашим источникам в блокноте.

Единственное, что меня смутило, - неправильное ударение в моей фамилии 🤖

💬 Сам ролик скидываю следующим постом. Поделитесь, как вам результат?

Про контекстное окно и токены. Или сколько информации может «переварить» ИИ в рамках одного диалога?

Решил разобрать ключевое техническое ограничение ИИ, которое напрямую влияет на качество ответов нейросети при работе с документами.

Речь пойдет про размер контекстного окна.

✍ Почему это критически важно для юриста?

Все просто: если загрузить в ИИ больше документов, чем он способен обработать, модель «забудет» часть информации. Это неминуемо приведет к «галлюцинациям» - ИИ может проигнорировать важный пункт договора, не учесть норму права или пропустить ключевой факт из решения суда.

Разбираемся, как все это работает.

🧠 Что такое контекст и токены

Контекстно окно - это, по сути, «оперативная память» ИИ в рамках одного диалога. В этот лимит входит все: наш запрос (промпт), приложенные файлы, внутренние рассуждения модели и ее финальный ответ. Наши уточняющие вопросы и последующие ответы модели также заполняют контекст. Размер контекстного окна измеряется в токенах.

Токены - это «кусочки» информации, на которые ИИ дробит наш текст. У каждой модели свой способ «нарезки», поэтому одна и та же страница текста может «весить» разное количество токенов в разных ИИ-сервисах.

✨ Примеры в цифрах

Недавно обновленный DeepSeek заявил о расширении окна до 128К токенов - это примерно 200 -250 страниц русскоязычного текста (в зависимости от его плотности).

Соответственно, загружать в Deepseek больший объем информации в рамках одного диалога - совершенно бессмысленно, он просто не учтет часть контекста.

И, как следствие, мы получим недостоверный ответ, разочаруемся и будем везде говорить, что ИИ не работает. Хотя мы просто перегрузили контекст.

📎 Отличается ли размер окна на платных и бесплатных тарифах?

Часто - да. И в некоторых моделях эта разница существенная. Например, в ChatGPT, размер контекстного окна напрямую зависит от подписки. Бесплатные пользователи получают всего 8К токенов (≈12 страниц текста), в то время как лимит в платных подписках сильно увеличен, что позволяет решать серьезные задачи.

❓ Что делать, если объем документов больше лимита?

Нужно понимать: даже если интерфейс позволяет загрузить много файлов, это не обходит лимит контекстного окна.

Попытки объединить документы в один файл также не помогут, если итоговый объем в токенах превышает возможности модели.

В этой ситуации есть три варианта:
1) использовать ИИ с большим размером контекстного окна;
2) дробить задачу на части и делать анализ поочередно в разных диалогах, если объем документов превышает размер контекстного окна;
3) использовать функции на базе технологии RAG. Сервисы на его основе (например, «проекты» в ChatGPT/Claude, боты или NotebookLM) сначала индексируют все данные, а затем для ответа подтягивают только релевантные фрагменты, решая проблему «забывания». Это позволяет в некоторой степени обходить ограничения контекстного окна, но и там есть свои нюансы.

🚢 Ключевой вывод для практики

При работе с любой моделью ИИ всегда учитывайте размер ее контекстного окна.

Это главный технический параметр, который определяет, можно ли доверять конкретной ИИ-модели анализ объемных документов и каков максимальный размер информации она способна обработать в рамках одного диалога.

На данный момент безусловный лидер по этому показателю - Gemini 2.5 с окном чуть более 1 млн токенов , что позволяет анализировать действительно большой объем данных (≈ 1600 страниц русскоязычного текста).

Кстати, наглядно понаблюдать за лимитами контекстного окна можно на платформе для разработчиков - Google AI Studio, о которой ранее я уже рассказывал.

ИИ в повседневной жизни: как я выбирал щенка 🐾

В последнее время все чаще ловлю себя на мысли: ИИ прочно вошел в мою повседневную жизнь.

Помимо профессиональных задач, у меня набралось уже пару десятков бытовых кейсов: подбор комплектующих для апгрейда компьютера, диагностика и ремонт газонокосилки, , выбор оптимальной бытовой техники в заданном бюджете, усиление сигнала интернета, разбор проблем с вентиляцией - и так далее.

Но самая теплая история - про выбор щенка миттельшнауцера.

🍀 Первый просмотр щенка

Нам порекомендовали заводчика. Я приехал смотреть щенков и растерялся: все приветливые, красивые, игривые, энергичные, глаза - пуговки. Один, правда, заметно выделялся - корпус мощнее, лапы крепче, рост выше. Я сам парень габаритный и, конечно, потянулся именно к нему … но остановил себя: эмоции - эмоциями, а решение должно быть взвешенным и не помешает взгляд со стороны - со стороны ИИ.

💡 Помощь ИИ

Дома открыл ChatGPT 5 Thinking. Загрузил фото щенков и их родителей, описал вводные - без намека, что один из малышей крупнее остальных. Попросил оценить перспективность по мощи и экстерьеру.

Важно: ИИ не может по-настоящему оценить здоровье и возможные проблемы у щенка - это работа квалифицированного ветеринара. ИИ также не может оценить характер, нервную систему и психологию собаки. Что ИИ умеет - это анализировать экстерьер: соответствие стандарту породы, пропорции корпуса, баланс, углы конечностей, постав и т.д. Проще говоря, цифры и геометрию, а не физиологию и поведение.

Ответ ИИ меня удивил: он выделил того же щенка, что и я после просмотра. Но главное - ИИ дал цифры, аргументы, сопоставления. Холодный расчет к теплому сердцу. Это было аргументированное второе мнение по экстерьеру собаки.

А уже далее последовала консультация настоящего ветеринара- человека по прививкам и здоровью.

❤️ Финальный просмотр и выбор щенка

После отчета ИИ и рекомендаций ветеринара мы с супругой поехали на финальный просмотр - проверить не таблицы, а контакт.

И теперь все стало ясно за пять минут: тот самый крепыш оказался самым заинтересованным в нас, ловил взгляд, тянулся к рукам и быстро успокаивался рядом. Супруге он понравился больше всех именно из-за поведения и этой эмоциональной близости.

В итоге этот крепыш обрёл дом, а моя семья пополнилась этим мохнатым другом 🐶

💬 Мой промпт по выбору щенка и ответ ИИ скидываю следующим постом ↩️

Визуализация информации с помощью ИИ

Визуализация - мощный инструмент юридической коммуникации. Но давайте честно: юристы не дизайнеры.

Меня лично всегда отпугивала история с legal design в части визуализации - не потому что это не нужно, а потому что приходилось либо привлекать дизайнера (а это дополнительное звено, которое увеличивает сроки подготовки документа и бюджет для доверителя), либо самому осваивать сложные программы (что еще дольше).

Но теперь это можно делегировать ИИ. Причем он делает это молниеносно и на очень достойном уровне.

✍ Что за инструмент?

Один из сервисов, которым я сам часто пользуюсь в последнее время - Napkin AI.

Это нейросеть, которая из обычного текста делает наглядную визуализацию: схемы, таймлайны, инфографику и т.д.

💡Как работает?

Мы пишем текст (например, список аргументов, структуру кейса, хронологию событий), а Napkin AI превращает его в аккуратный визуал.

Можно настраивать стиль, цвета, шрифт, экспортировать в PNG, SVG, PDF.

Работает буквально за секунды.

Где это может пригодиться?

🔵В документах. Логическая схема с аргументами, таймлайн событий или инфографика могут усилить позицию.

🔵В работе с доверителем. Чтобы наглядно объяснить сложную правовую стратегию, этапы судебного процесса, структуру рисков и т.д. Визуальная схема помогает убедиться, что вас поняли правильно.

🔵В переговорах. Чтобы визуализировать опции для урегулирования спора или структуру предложения. Схемы делают сложные условия понятными и прозрачными для всех сторон.

🔵Для контента и обучения. При создании презентаций, постов для соцсетей, инструкций, гайдов для доверителей, материалов для вебинаров/ семинаров и т.д.

Про доступность и тарифы

Доступен для российских пользователей, доступ по google-аккаунту.

Начать можно бесплатно. У базового тарифа есть свои ограничения, но его функционала вполне достаточно, чтобы закрыть большинство повседневных задач.

Если же понадобятся расширенные возможности, то платные тарифы начинаются от $9 в месяц.

🚢 Вывод

Napkin AI - простой и быстрый способ визуализировать данные без навыков дизайна. Удобен для всех, кто работает с текстами, аргументами и презентациями и хочет сделать их понятнее и убедительнее.

💬 Кто уже пробовал Napkin AI или схожие инструменты? Поделитесь, где используете - в судах, переговорах, обучении?

🚩25 сентября (четверг) буду в Москве, чтобы выступить на форуме "ПравоТех" по искусственному интеллекту (кластер "Ломоносов").

У меня запланирован 30-минутный мастер-класс на тему "Использование ИИ при работе с судебными экспертизами" (выступление в зале "Физика").

На этом форуме соберется множество спикеров, так что ожидается немало интересных докладов о применении нейросетей в юриспруденции.

Программа и регистрация на событие доступны здесь.

💬 Кто планирует быть очно, до встречи на форуме!

🅰️🅰️🅰️🅰️🅰️🅰️ 🅰️🅰️🅰️🅰️🅰️⬇️

https://pravo.tech/blog/article/ii-kak-assistent-po-sudebnym-ekspertizam-3-rabochih-prompta-dlya-yurista

Транскрибация аудиозаписей судебных заседаний через ИИ: классный лайфхак или серьезные правовые риски?

Приготовьтесь, пост будет «душным», но важным. Многим ИИ-энтузиастам он может не понравиться, но молчать о рисках я считаю неправильным.

Среди юристов набирает популярность «лайфхак» по транскрибации аудиозаписей судебных заседаний через Google AI Studio.

Схема проста: записал аудио в заседании, загрузил в AI Studio - и через секунды получил готовую расшифровку.

Об этом методе говорят из всех утюгов: снимают видео, пишут статьи, проводят вебинары. Некоторые коллеги даже публикуют кейсы, где утверждают, будто ИИ-анализ аудиозаписи помог им выиграть дело.

Метод, безусловно, удобен. Но меня удивляет: почему почти никто из его популяризаторов не говорит о правовых рисках?

Для меня, как специалиста с уголовно-правовой специализацией, вся эта хвалебная риторика выглядит как публичная явка с повинной. Ради внедрения технологий игнорируются базовые риски и собственная безопасность, что неправильно.

Давайте разберем, что происходит при загрузке такого аудиофайла в иностранный ИИ-сервис.

💡Проанализируем процесс по шагам:

1️⃣ Аудиозапись открытого судебного заседания - законно.

Право на аудиофиксацию открытого судебного заседания прямо предусмотрено процессуальным законодательством (к примеру, ч. 7 ст. 10 ГПК РФ, ч. 5 ст. 241 УПК РФ, ч. 7 ст. 11 АПК РФ).

При этом сбор персональных данных юристом в рамках его участия в судопроизводстве не требует согласия субъекта ПД (на основании исключений, предусмотренных п. 3 ч. 1 ст. 6, ч. 2 ст. 11 ФЗ "О персональных данных"). Данная позиция также отражена в разъяснении Совета ФПА РФ от 01 июля 2025 года.

На этом этапе все в порядке.

2️⃣ Загрузка аудиозаписи судебного заседания в AI Studio.

Здесь и начинается самое интересное. Весь процесс можно разложить на три последовательных действия:

*️⃣ Оценка данных. Аудиозапись безусловно содержит персональные данные, а при определенных обстоятельствах - и биометрические. Но про биометрию - вопрос дискуссионный.

Согласно ч. 1 ст. 11 ФЗ "О персональных данных" голос становится биометрией, если его используют для установления личности.

Хотя цель действий юриста - транскрипция для удобства работы с материалами, но иностранные ИИ-платформы могут применять голосовые слепки для обучения моделей и идентификации, поэтому не исключено, что запись может быть квалифицирована, как биометрия, требующая особого режима защиты.

*️⃣Передача данных. Загружая этот файл в Google AI Studio, юрист по смыслу ст.ст.3,12 ФЗ "О персональных данных" осуществляет трансграничную передачу ПД.

Поскольку серверы Google находятся за пределами РФ (в США - стране, не входящей в перечень государств с адекватной защитой ПД), это действие имеет особый правовой статус.

*️⃣Нарушение процедуры. Именно здесь и происходит ключевое нарушение. Для законной передачи персональных данных, а тем более биометрии в страну с «неадекватной» защитой, юрист обязан предпринять ряд действий, предусмотренных ст.12 ФЗ "О персональных данных", в том числе уведомить Роскомнадзор и дождаться решения по нему.

Очевидно, что на практике никто из популяризаторов этого "лайфхака" с транскрибацией этого не делает. Либо умалчивают об этом.

🚢 Что имеем по итогу?

Этот «лайфхак» с загрузкой аудиозаписи с.з. - нарушение ФЗ «О персональных данных».

Ключевая проблема в том, что, в отличие от текста, анонимизировать аудиофайл практически невозможно. Попытка изменить голоса займет больше времени, чем ручная транскрибация, что обесценивает «лайфхак».

Именно этот факт делает риски несопоставимыми с удобством. Это создает для юриста серьезные правовые риски, вплоть до уголовных. Но это тема для отдельного разговора.

Для расшифровки аудио самый безопасный метод - локальные решения, и я пока нахожусь в поиске оптимального.

💬 Этот пост не нотация, а приглашение к дискуссии. Я большой энтузиаст ИИ и всего, что он дает. Но я убежден, что применять ИИ нужно безопасно и в рамках правового поля. Если я в чем-то ошибаюсь, есть критика или вы, наоборот, поддерживаете мою позицию - пишите в комментариях.

ИИ в судебной системе: как это работает в Китае? Готовим онлайн-встречу.

Коллеги, хорошая новость.

🧠 Вместе с коллегами из Института адвокатуры СПб и Ярославом Бизяркиным из Центра ИИ и науки о данных СПбГУ готовим интересную онлайн-встречу с Пэн Хайцин - профессором Пекинского технологического института, консультантом по судебным процессам Верховного суда КНР и главным консультантом DeHeng Law Group.

Тема: «ИИ в судебной системе Китая».
Планируем на: 22 октября.

🚢 Китай внедряет ИИ в правосудие уже с 2014 года. Профессор Пэн Хайцин расскажет о реальной практике использования ИИ в судопроизводстве (работа с процессуальными документами, анализ доказательств и помощь судье в принятии решений, поддержка сторон во время разбирательства, управление работой суда и т.д.)

Для нас это прекрасная возможность заглянуть в ближайшее будущее профессии. Но чтобы разговор был максимально предметным, мы построим его вокруг ваших вопросов.

Что вас интересует больше всего во внедрении ИИ в судебной системе Китая? Какие есть опасения или ожидания? Напишите свои вопросы в комментариях. Мы их обобщим и посвятим им основную часть встречи.

Важно: Участие будет бесплатным, встреча будет открыта для всех желающих юристов.

Сейчас мы финализируем организационные моменты (например, синхронный перевод с английского на русский язык). Если все сложится, как мы задумали и мы мы получим подтверждение по всем ключевым техническим пунктам, скоро здесь появится официальный анонс с регистрацией.

💬 Если тема интересна, ставьте огонек 🔥 и кидайте свои вопросы 👇