Российские суды начали тестировать четыре ИИ-модели на судебных решениях

Российские суды начали тестировать четыре ИИ-модели на судебных решениях

Российские суды начали тестировать четыре ИИ-модели на судебных решениях

В российских судах в пилотном режиме заработали четыре большие языковые модели, обучающиеся на правовых позициях Верховного суда и значимых судебных решениях. Об этом заявил председатель ВС РФ Игорь Краснов на форуме руководителей верховных судов стран БРИКС в Нью-Дели.

Нейросетям показывают практику по актуальным для граждан и бизнеса вопросам, передаёт «Интерфакс».

Предполагается, что ИИ поможет судьям поддерживать единообразие решений, замечать противоречия и ошибки, а заодно сделает правосудие более предсказуемым. Проще говоря, одинаковые дела должны реже заканчиваться совершенно разными выводами в соседних регионах.

Какие именно модели участвуют в эксперименте, где они работают и какие задачи им разрешено выполнять, пока не раскрывается. Судя по заявленным целям, речь идёт об аналитических помощниках, а не электронных судьях, самостоятельно выносящих приговоры.

Верховный суд также разработал совместно с крупными ИТ-компаниями правила этики для нейросетей. В мае Краснов поручил масштабно изучить практику по делам, связанным с применением ИИ, чтобы сформировать единые подходы к новым спорам и правонарушениям.

Теперь искусственный интеллект будет учиться не только на интернете, но и на российских судебных делах.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru