Китайские товарищи доказали: «просто GPT» не станет юристом

Пока футурологи пугают нас тем, что "нейросети заменят юристов", инженерам и практикам остается смотреть на сухие цифры. На текущей неделе вышел крайне любопытный китайский препринт "Chinese Labor Law Large Language Model Benchmark".

Результаты получились крайне показательными. Они не только объясняют, почему универсальные модели (вроде последних GPT-4) "плывут" в судах, но и подсказывают, как строить работающий AI LegalTech. Рассказываю, как это бьется с нашей практикой.

Проблема галлюцинирующего "дженералиста"

Авторы исследования поставили диагноз: General-purpose models (универсальные модели) отлично справляются с переводом и саммари, но проваливаются в узких доменах, где нужна точность, контекст и - самое страшное для LLM - математика.

Трудовое право - идеальный полигон. Здесь мало лирики, но много императивных норм, сроков и расчетов. Китайцы разбили работу юриста-трудовика на 12 атомарных задач и проверили на них разные модели. Итог: специализированная модель LaborLawLLM, дообученная (SFT) на реальных кейсах, обошла "всемогущую" GPT практически во всех тестах.

Почему это важно? Это математическое доказательство того, что "промпт-инжиниринг" имеет потолок. Нельзя просто написать "хороший запрос" к ChatGPT и ждать, что он станет хорошим юристом. Нужна специализация.

Бенчмарк: карта функционала для Legal AI

Самая ценная часть работы — это список задач (LabourLawBench). Это готовая карта того, что вообще должен уметь AI-помощник:

1. Claim Mining: Вытащить из потока жалоб конкретные требования.
2. Dispute Focus Extraction: Понять юридическую суть спора (о чем реально судятся?).
3. Welfare Compensation Prediction: Посчитать деньги (компенсации, выплаты).
4. Case Analysis: Сгенерировать мотивированный прогноз.

Читая этот список, я ловил себя на мысли: "Ба, да мы же именно это и кодим!".

Кейс neshemyaka.ru: мы шли к этому эмпирически

Когда я запускал "неШемяку!", передо мной стояла та же проблема. Пользователи загружали иски и хотели знать: "Выиграю или нет?". Если просто спросить GPT "какие шансы?", она начнет вежливо лить воду.

Мы пошли по пути, который теперь подтвердили китайские товарищи: декомпозиция и специализация. Вместо одного "умного" ответа мы заставляем систему решать конкретные подзадачи (аналоги тех самых T7, T8, T11 из бенчмарка ): сначала - Claim Mining: выдели тезисы истца, затем - Fact Check: найди слабые места (пропуск сроков, отсутствие доказательств), и только потом - Prediction: собери "консилиум" из разных моделей и дай взвешенную оценку шансов.

Китайское исследование подтверждает: точность растет, когда AI не "импровизирует", а работает по жесткому пайплайну задач. Именно поэтому в «неШемяке!» мы ушли от формата чат-бота ("поболтай со мной") к формату сухого аналитического отчета ("вот твои дыры в позиции").

Что это значит для рынка?

Эра "GPT-оберток" заканчивается. Рынок взрослеет. Пользователю (юристу или клиенту) не нужен "быстрый текст". Ему нужен точный прогноз. А точность дает только специализация, гибридные системы.

Идеальный LegalTech - это "сэндвич". Сверху - понятный интерфейс. Внизу — жесткий код (расчет сроков, денег). А посередине - специализированная LLM, которая переводит человеческий язык фактов на язык юридических категорий.

Но позитив для практиков сохраняется.  AI не заменит юриста, но он наконец-то становится полезным инструментом. Инструментом, который может взять на себя первичный отсев безнадежных дел и "отрезвление" клиентов цифрами. В "неШемяке" это видно каждый день: когда нейросеть (правильно настроенная!) пишет клиенту "Вероятность успеха 15%, так как пропущен срок исковой давности", это работает убедительнее, чем час уговоров живого адвоката.

Сентенция. Специализация побеждает универсальность. Работаем дальше).

Ссылка на оригинальное исследование: Chinese Labor Law Large Language Model Benchmark

Источник: zakon.ru

Комментарии: