Как распознать тексты, написанные ИИ?

Такой вопрос нам задают юристы на каждом воркшопе по ИИ. И в зависимости от компании, технического уровня команды и их юзкейсов мы даем разные советы. Если коротко, есть 2 рабочих метода распознавания ИИ в тексте: - "глазной" - набор приемов поиска ИИ "на глаз", - инструментальный - используем специальное ПО для этого. 15 глазных приёмов: 1. Длинное тире везде "—" дефиса нигде Инструкция: Листаем текст и находим 5–7 знаков “—”. Если все они "—" длинные тире (а не короткие "-" дефисы). Сюда же кавычки-“ёлочки”. 2. Безупречная грамотность без “человеческих” огрехов Инструкция: Берем пару абзацев. Ищем пропущенные запятые перед “который” и “что”, ошибки в падежах (“в соответствии требованиям”), разговорные сокращения. А еще простые опечатки. "Чистые" тексты получаются только после серьезной редактуры, да и все мы не Розентали🫣 3. Подзаголовки ради порядка, а не логики Инструкция: Если их более 4 на станицу, и каждый со своим списком или выводом, и при этом структура не помогает пониманию. Живой юрист структурирует по делу, не для красоты. 4. Обязательный вывод после каждого абзаца Инструкция: Смотрим 3 раздела подряд. И если 2 из них заканчиваются выводами “Таким образом…”, “Следовательно…” - это паттерн ИИ. Человеку свойственно делать общие выводы, ему неудобно дробить выводы на части. 5. Шаблонные вводные слова и канцелярит Инструкция: Ищем всю нам привычную "канцелярскую ветошь": “Крайне важно…”, “Исходя из вышеизложенного…”, “Не только…, но и…”, “В соответствии с…”. Если их больше 1 на абзац или 5 на страницу - это ИИ. Если приноровиться, можно даже теплоту промта угадывать по ним, с температурой - 0,1-0,2 вообще перестаешь видеть суть. 6. Повтор одной идеи разными словами Инструкция: Берем основную мысль документа, если она повторяется в 3+ разных формулировках без развития. ИИ часто “пережёвывает” одну мысль, не замечая, что уже её озвучил. Человеку непривычно повторяться. 7. Ритм текста: монотонный “машинный гул” Инструкция: Читаем 3-5 предложений в ряд, если они примерно одинаковой длины, сбалансированы по структуре и часто используют двоеточия или тире. Живая речь “дышит”: короткие, длинные, рваные фразы. 8. Англицизмы, кальки и странные слова Инструкция: Ищим “фактаж”, “контрактант”, “это не ракетная наука”, особенно когда они диссонируют с текстом. У человека "в теме" есть похожий русский аналог, а человек "не в теме" такое не придумает. 9. Нейтральность без авторской позиции Инструкция: Смотрим в тексте на оценку, критику, предпочтения (“спорная норма”, “неоднозначная практика”)? Человек, а особенно юрист, не может писать беспристрастно, у него всегда есть позиция. У машины - нет. 10. Псевдо-баланс вместо анализа Инструкция: Особенно показательны обороты: “С одной стороны… с другой стороны…”, “Хотя это может быть полезно, следует учитывать риски…”. Часто бывает, что обе части говорят об одном или вторая часть пустая и очевидная. Это защитный паттерн нейросеть, а не юридический анализ. 11. Вода вместо конкретики Инструкция: Надо попробовать выделить суть любого абзаца в одной мысли. Если не получается, или она сводится к формуле “это важно” — это “вода”. Человек всегда даст смысл, статью, прецедент, цифру или пример. 12. Отсутствие ссылок там, где они обязательны Инструкция: Ищем фразы, ссылающиеся на другие источники, вроде “эксперты считают…”, “по данным исследований…”. Если нет ни одной сноски, номера статьи или дела - это ИИ. Он избегает точных ссылок, потому что не может их придумать “правдоподобно”. 13. Уверенная ложь (галлюцинация с достоинством) Инструкция: Проверяем 1–2 фактических утверждения: номер статьи, название дела, дата. Если источник не указан, но тон — безусловный (“Как известно…”, "наукой доказано..."), и простое гугление этого не подтверждает - держи “галлюцинацию”. 14. Вычурные, но бессмысленные формулировки Инструкция: Ищите фразы, звучащие “наукообразно”, но пустые по содержанию: “Введение является важнейшим компонентом…”, “Оптимизация процессов свидетельствует о зрелости подхода…”. Словесные обёртки - маркер перефразировки ИИ. 15. Маркеры бота: прямые обращения или мета-комментарии Инструкция: ищем маркеры бота “Как Вы и просили…”, “На момент моего последнего обновления…”, "хочешь, я подготовлю презентацию?". Тут глупо не подчистили хвосты за моделью.

когда рисуешь схемы смело - держи один простой закон: чем больше слов ты туда втянешь, тем лучше спрячешь весь резон а если текст вдруг стал читаться - считай, что по уши ты влип: воткни еще номинализаций, чтоб смысл немедленно погиб и помни: действует надёжно старинный дедовский приём - пиши, что «было разработано», чтоб непонятно: кем и в чём Эти простые правила помогут вам запутать читателя и точно не дать ему уловить суть. Сохраняйте и пользуйтесь! 1️⃣ Всегда начинайте письмо с «Настоящим сообщаю…» Так текст будет выглядеть так, будто его писала казенная машина из 1984 года. 2️⃣ Используйте фразу «в связи с вышеизложенным» при любой возможности Даже если выше ничего не изложено. Это идеальный способ запутать всех и создать иллюзию логики, которой нет. 3️⃣ Вставляйте причастные и деепричастные обороты при каждом удобном случае Смысла мало, но звучит внушительно. Еще и текст удлиняет! 4️⃣ Как можно чаще вводите слова «надлежащим образом» и «в установленном порядке» Они отлично помогают прятать отсутствие конкретики. Читатель будет уверен, что порядок есть, даже если найти его никак не может. 5️⃣ Заменяйте действие существительными …«осуществление взаимодействия», «проведение анализа», «предоставление информации»… Глаголы – это как-то слишком конкретно. 6️⃣ Используйте страдательный залог максимально активно «Оплата должна быть произведена…», «Решение было принято…». Кем, чем, зачем – это все мелочи, нам это взятие ответственности ни к чему. 7️⃣ Вместо точных слов выбирайте «иные», «соответствующие», «вышеназванные», «нижеприведенные» Это создаёт туман, в котором смысл уверенно тонет. 8️⃣ Добавляйте двойные вводные ...«следует отметить, что…», «представляется возможным пояснить, что…». Чем больше вводных слов, тем меньше содержания. Пусть читатель бросит чтение ещё до сути. ❤️ И главный вредный совет Если вдруг текст начинает звучать понятно, немедленно добавьте ещё одно: «в целях обеспечения исполнения надлежащим образом».

Главное - право Не ставьте цель просто сделать "красиво". Наша задача - сделать юридически чистый документ понятным и удобным для читателя. И в первую очередь всегда - юридическая чистота. Помни, для чего это Держите в голове, для чего вы взялись за дизайн документа. Он слишком большой / сложночитаемый / громоздкий? Делаем то, что лечит проблему, а не "лепим бантики". Документы любят структуру Не будем говорить про IRAC / CREAC - это на вкус и цвет. Но что важно: соблюдайте четкую структуру по всему тексту. Помните про интервалы, соблюдение размеров абзацев, одинаковый стиль. Читать хаос сложно. Только уместное форматирование Никто не оценит выбор Comic Sans в договоре на ПИРы. Никто не обрадуется нескольким абзацем полужирным курсивом с цветным выделением. Тут как дресс-код: не иди на кросс во фраке, а в театр - в спортивном. Не строй лабиринт Ссылка на ссылку на ссылку - под запретом. Больше 3 уровней нумерации - как правило ту мач. Это не "круто замаскировали условие, чтоб враги не заметили" - это неуважительно и неэтично. Визуализация - только если нужно Таймлайны, диаграммы, поинты и прочие украшательства - неплохо, но только когда это делает текст проще и понятнее для читателя. Перед добавлением дважды подумайте, не делаете ли вы этим только хуже. Любите русский язык Он богат - даже богаче, чем мы думаем. Поверьте, всегда есть способ избежать отглагольных существительных. Десятиэтажные предложения - тоже не лучшая практика (нет, они не выглядят "умно"). 🟦🟦🟦 Пример плохого текста: Заказчик в течение 5 (пяти) календарных дней с даты получения документов, указанных в п. 4.2 настоящего Контракта, производит проверку соответствия состава и качества работ (ее отдельных этапов), выполненных Подрядчиком, условиям Контракта, требованиям Проектной, рабочей документации (Приложение № 6 к настоящему Контракту), Техническому заданию (Приложение № 2 к настоящему Контракту), Графику выполнения работ (Приложение №1 к настоящему Контракту), Ведомости объемов работ (Приложение №2.1. к Контракту), действующим нормативным документам и, в случае отсутствия претензий к выполненным работам, подписывает документы, указанные в подп. 1-5 п. 4.2 настоящего Контракта. Как можно лучше: Срок проверки Заказчиком выполненных работ - 5 календарных дней с даты получения Закрывающих документов. Заказчик проверяет: - качество, объем и сроки выполнения работ - соблюдение требований законодательства и отраслевых норм По результатам проверки Заказчик подписывает Закрывающие документы или направляет Подрядчику мотивированные возражения. 🟦🟦🟦

Правило 8 секунд Написанное и нарисованное должно легко читаться. По одному взгляду за 6-8 секунд должна быть понятна суть. Кстати, вот исследование про 8 секунд (https://www.bbc.com/russian/features-39243375). Главное – в начало Судья за первые минуты считывает суть спора и «кто жулик». А документы и материалы позволяют сложить аргументацию. Одна мысль – один блок Каждый раздел, абзац или слайд раскрывает только одну идею. Не смешиваем разные мысли в одном месте. Ничего лишнего Всё, что есть на листе, несет смысл; всё, что смысла не несет, – мусор. Наводим порядок по принципам Мари Кондо (загугли это): у каждой вещи должно быть свое конкретное удобное место; всё, у чего нет своего места – мусор. Минимум визуального шума Нельзя использовать больше одного, в исключительных случаях больше двух способов выделения в одном тексте. Жирный, маркер, курсив, подчеркивание, 🔠🔠🔠🔠, ПРОПИСНЫЕ, эмодзи😱 ….. (придется выбрать один). Легенда У объяснения должна быть легенда, то есть связанная история происходящего. Люди и судьи не верят разрозненным данным и аргументам. Строгая легенда делает позицию реальной (даже если она отличается от реальности😉). Фокус на важном для нас (точка отсчета) Методы Legal Design’a позволяют держать фокус на важном для нашей позиции, использовать нашу легенду как точку отсчета, а вместе с этим размывать фокус позиции оппонентов. Каждый визуал для своего случая Подбор инструментов и способов визуализации зависит от того, что надо показать: 🔷для легенды – таймлайн (временная шкала), 🔷для соотношений (долей и частей) – круговая диаграмма, 🔷для изменений в динамике – столбики, 🔷для сроков и задержек – диаграммы Ганта, 🔷для групп лиц и связей людей – chart'ы, 🔷для сумм и цифр – таблицы.

У юристов мощная профессиональная деформация. Мы привыкаем писать максимально точно профессиональными терминами, потому что так конкретнее и качественнее передается суть. Еще лет 15 назад за "исполнение обязательств в натуре" иные подрядчики могли и предъявить. А еще мы сильно начитаны нормативкой и казенными документами, настолько, что вживаемся в сухие обороты и перестаем их замечать. Это нормально, людям так проще. Проще не думать, когда можно не думать, и кажется, что от этого сами тексты становятся проще. А на самом деле наоборот. Люди на формальные заезженные обороты реагируют одним из двух способов: или перестают видеть обороты или перестают понимать написанное. 1️⃣ Когда люди не видят обороты, это выглядит так: «принимая во внимание вышесказанное, я имею основание полагать наличие фактов злоупотреблений» читается как «бла-бла-бла... Я... бла-бла-бла... вижу обман» 2️⃣ А когда люди перестают понимать написанное, то так: «В соответствии с положениями Федерального закона № 44-ФЗ от 05.04.2013 «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд», настоящий Договор заключён между Заказчиком и Исполнителем в целях исполнения обязательств, вытекающих из результатов проведённых торгов в форме электронного аукциона, организованного в порядке, установленном действующим законодательством Российской Федерации.» На самом же деле тут написано: «мы будем работать после победы на торгах» Но, к сожалению, никто из принимающих решение это не прочтет, потому что не готов вкладывать внимание в разбор бюрократического текста. Каждый раз, когда нормальный человек читает текст и упирается в сложный оборот, он или перестает следить за мыслью🥱, или пытается продраться через этот забор оборотов😵‍💫, или бросает чтение и занимается чем-то более интересным💃🏻 Поэтому у меня сами собой сложились правила, по которым я пишу все тексты, которые не требуют строгой юридической терминологии и казенного способа построения фраз.

Длинные и заумные промты далеко не всегда работают на 100% эффективно. А иногда готового промта и вовсе нет под рукой. В таком случае на помощь приходит техника итеративных уточнений (чем-то похожа на игру в пинг-понг) Принцип работы: 1️⃣ Задаем простой и короткий промт: например, «составь договор поставки») 2️⃣ Оцениваем ответ модели и корректируем: добавь условие о форс-мажоре и скорректируй ответственность 3️⃣ Добавляем референсы или формат результата 4️⃣ Совершаем необходимое количество корректировок, пока не добьёмся идеального результата 5️⃣ Даем модели команду: «А теперь напиши промт, который я должен был задать с самого начала, чтобы сразу получить такой результат». Копируем ответ и используем при необходимости. Вуаля! Чудеса метапромтинга в действии Варианты уточнений: ➡️ «Сделай конкретнее, дай больше примеров» ➡️ «Сократи с сохранением сути и смысла» ➡️ «Скорректируй структуру, добавь разделы/заголовки и т.д.» ➡️ «Адаптируй текст для юристов/не юристов/студентов/научной статьи и т.д.» ➡️ «Упрости/усложни» ➡️ «Смени стиль и тон письма» ➡️ «Дай ссылки на источники/используй конкретные источники: ГК РФ, ФЗ, сайт Консультант.Плюс» Когда лучше применять: 🔵 задача не до конца сформулирована и мы находимся в поиске лучшего решения 🔵 задача сложная и состоит из нескольких этапов 🔵 вы хотите оценить ход «мыслей» модели и подобрать лучшую для решения конкретной задачи Техника позволяет лучше погрузить модель в контекст, сфокусировать ее на деталях. При этом модель обучается под вас в диалоге, лучше понимает логику и цепочку рассуждений, адаптируется.

ИИ модели стали отключать профессиональные функции. На прошлой неделе ChatGPT отключил функции врача и юриста. Если недавно можно было добиться глубокого профессионального ответа, то сейчас многие коллеги жалуются, что он дает только теоретический или поверхностный и рекомендует обратиться к лицензированным профессионалам. Мы на днях комментировали это на BusinessFM. (https://t.me/BFMnews/60446) Как это повлияет на нас, юристов?: - Меньше запросов на проверку GPT В формате: «мне GPT посоветовал, а вы проверьте, всё ли правильно?» - Меньше галлюцинаций и артефактов (в судах, документах и госорганах) - Нам работать станет сложнее (юристам, кто уже использует ИИ) - Появятся специальные юр. ИИ модели Начнется выделение профессиональных моделей (медицинских, юридических, атомных, проектных и т.д.) - Адвокатская монополия усилится сообщества адвокатов (bar associations) будут требовать блокировки доступов для непрофессионалов к профильным выводам - Функционал юридического ПО расширится Профильное юридическое ПО быстрее начнет «всасывать» в себя функционал на ИИ - Выстрелят азиатские модели Нерегулируемые ИИ-модели пойдут во все тяжкие, вообще без фильтрации запросов

За последние годы многие попробовали «что-то из LegalTech». Но далеко не у всех это стало реальным инструментом. Пилоты запускаются быстро, но редко превращаются в устойчивые процессы. - Почему? - Потому что LegalTech часто воспринимают как модный аксессуар, а не как управленческое изменение. 5 признаков того, что внедрение идет в правильном направлении: 1️⃣ Есть владелец процессов, а не просто владелец лицензии Если у проекта есть внутренний project owner - человек, отвечающий за конкретные показатели (скорость согласования, SLA, сокращение эскалаций) - это уже начало зрелости. 2️⃣ Сначала моделируют процесс, потом выбирают систему В незрелых внедрениях инструмент выбирают «по красивому демо». В зрелых юрдеп описывает свои процессы и узкие места: 🔷 где возникает задержка, 🔷 где теряется контроль, 🔷 какие этапы можно автоматизировать и т.д. И только потом подбирает LegalTech-решение, которое ложится на процесс, а не наоборот. 3️⃣ Регламенты и привычки меняются вместе с внедрением Если «новая система» не требует изменения хотя бы одного регламента, значит, вы просто поставили красивую надстройку над старым хаосом. 4️⃣ Метрики измеряют влияние, а не активность Никому не интересно, сколько документов прошло через систему. Важно - насколько быстрее и безопаснее стало принимать решения. Взрослые проекты живут на метриках, а не на скриншотах интерфейсов. 5️⃣ Появляется юридический продукт-менеджмент Пилот - это не конец, а первая итерация. Если после релиза юристы говорят: «А можно теперь добавить интеграцию?» - значит, они начали мыслить как LegalOps. ⛔️ Проверьте свои внедрения по этим пяти критериям. Для каждого признака поставьте оценку от 0 до 2: 0 - отсутствует 1 - частично 2 - реализовано Максимум: 10 баллов 0-4: проект декоративный, требует переосмысления. 5-7: есть задел, но не хватает управляемости. 8-10: зрелое внедрение, можно масштабировать. Такой короткий аудит помогает понять, где LegalTech является рабочим инструментом, а где пока только игрушкой.

OpenAI на днях выпустили ChatGPT Atlas - браузер, где ИИ не просто помощник в боковой панели, а полноценное ядро всего интерфейса. Мы подумали: а почему бы не разобраться, что вообще происходит на рынке AI-браузеров? Кто там есть, чем они отличаются от обычного Chrome и стоит ли вообще всё это внимания? Спойлер: местами реально полезно, местами - игрушка для гиков. ⛔️ Дисклеймер: тут был оооочень большой пост с плюсами, минусами, и несколькими дополнительными браузерами. Увы, телеграм нас ограничивает в символах, поэтому если вам интересно или будут вопросы: ждем всех в комментах!⛔️ — 1️⃣ ChatGPT Atlas - новичок с амбициями Atlas позиционируется как "браузер с ChatGPT в сердце". Здесь ChatGPT не дополнение, а центральный интерфейс. Есть боковая панель "Ask ChatGPT", которая видит, что вы смотрите на странице: может суммировать статьи, сравнивать товары, проверять код. Фишка - browser memories: ChatGPT запоминает контекст с сайтов, которые вы посещаете, и использует эту информацию позже. Можно спросить: "Найди все вакансии, которые я смотрел на прошлой неделе, и составь саммари трендов для подготовки к собесам". Есть agent mode - ChatGPT выполняет задачи за вас прямо в браузере. Например, открывает рецепт, находит магазин, добавляет ингредиенты в корзину и оформляет доставку домой. 2️⃣ Perplexity Comet - уже остывающая, но пока горячая новинка Comet от Perplexity изначально запустился в июле 2025 года, но только в октябре стал полностью бесплатным и доступным для всех. Главная фича - sidecar assistant, который живёт рядом с вами во время браузинга, отвечает на вопросы о странице, суммирует контент, управляет вкладками и может навигировать по сайтам вместо вас. Есть "background assistant" - как команда ассистентов, работающих в фоне и выполняющих несколько задач одновременно. 3️⃣ Arc - оригинальный подход к ИИ Arc был одним из первых браузеров с ИИ-функциями. Его инструмент Arc Max предлагает уникальные решения: 5-секундные предварительные просмотры ссылок, Ask on Page, Tidy Tabs, Tidy Downloads. Просто наводите курсор на любую ссылку и получаете краткое описание страницы от ИИ - супер полезно при поиске в Google. Ask on Page даёт возможность задавать вопросы ИИ о текущей веб-странице. 4️⃣ Microsoft Edge с Copilot Тут, честно, даже мы слегка удивились. Edge оказался одним из первых браузеров с ИИ. Оказывается, все это время Microsoft Copilot был доступен через боковую панель. Он помогает писать саммари страниц, отвечать на вопросы о контенте, есть инструмент Compose для написания текстов. Функционал Copilot мы всегда считали... спорным. Но вот, что говорят в сети: он понимает контекст страницы, можно давать ссылки, запрашивать видео-подсказки на YouTube, выделять текст в редакторе - Copilot поможет переписать; дополнительные ИИ-функции: автоматическая группировка вкладок, чтение вслух статей, генератор тем. 5️⃣ Opera и ее вокальное соло Возвращаемся к давно проверенным браузерам. В Opera есть Aria - ИИ-помощник на базе LLM от OpenAI и Google. Работает через боковую панель, отвечает на вопросы, суммирует, помогает в поиске. Можно выделить текст и попросить Aria узнать больше или перевести. Aria может адаптироваться к вашему стилю письма в режиме Compose. Вызывается командой Cmd/Ctrl + /, что делает взаимодействие менее навязчивым. Важно: в Opera можно контролировать, когда Aria имеет доступ к контенту страницы - большой плюс для приватности. Другого от Opera мы и не ждали. — ➡️ Резюме Браузеры с ИИ реально меняют способ работы с информацией, и у каждого свои сильные стороны. Лично мы пока не готовы полностью перейти на AI-браузеры - слишком много "детских болезней", особенно с агентами и безопасностью. Но для исследований, саммари статей и быстрого анализа страниц - вещь рабочая.

Тут подъехало свежее исследование про использование AI инструментов сотрудниками. Новый термин "Shadow AI" - несанкционированное и неуправляемое использование ИИ. Компании в основном не осознают масштаб угроз. 🐶 45% сотрудников уже ежедневно используют ИИ. ⛔️ ChatGPT - абсолютный лидер: 92% всех AI-пользователей работают именно с ним. 📊 83,5% ограничиваются одной нейросетью, только 14% - используют две, и меньше 2% - три и более. То есть на практике корпоративный ИИ = ChatGPT. ⛔️ 82% всех вставок (copy/paste) происходят с личных аккаунтов. 40% файлов, загружаемых в ChatGPT и облачные хранилища, содержат персональные или платежные данные . А 71% входов в CRM и 83% — в ERP совершаются без серьезной корп. защиты (...и SSO). ⛔️А вот о чём стоит беспокоиться: 1️⃣ Shadow AI - главный канал утечек. Генеративные ИИ-сервисы уже отвечают за 32% всего движения корпоративных данных наружу. Данные уходят не через хакеров, а через обычные промпты и загрузки в ChatGPT. 2️⃣ Мессенджеры - чёрная дыра. 62% пользователей вставляют конфиденциальные данные в чаты, и 87% делают это с личных аккаунтов. Для DLP-систем (систем защиты данных) это полностью невидимо. 3️⃣ Copy/Paste - новая утечка. Средний сотрудник делает 46 вставок в день, из них 4 содержат персональные данные. Файлы не нужны - данные просто “утекают” текстом. 4️⃣ “Корпоративные” аккаунты ≠ безопасные. Без SSO CRM и ERP-системы фактически работают как личные кабинеты. 71% CRM и 83% ERP логинов — незащищены. 🧿Вывод: Shadow AI - теперь утечки происходят не из-за взломов, а из-за привычных действий сотрудников, а корп. безопасность еще решает задачи прошлого.

У каждого юрдепа есть момент, когда задач становится больше, чем можно держать в голове: договоры, согласования, судебные дела, запросы от бизнеса, комплаенс, регистры. Если их не систематизировать - часть теряется, часть дублируется, а контроль превращается в хаос 1️⃣ Разделите задачи на категории Важно не просто собирать все заявки, а понимать их природу. Базовая структура может быть такой: - Договорная работа - подготовка, согласование, пролонгации - Корпоративные дела - собрания, раскрытие, изменения в уставных документах - Судебная работа - претензии, иски, отчёты - Комплаенс и регуляторка - уведомления, отчётность, проверки - Запросы от бизнеса - консультации, правовые позиции, разъяснения Так юрдеп видит, на что уходит время и какие процессы требуют оптимизации 2️⃣ Определите приоритеты Не все задачи одинаково важны. Для удобства можно использовать простую матрицу: 🔵 Влияние (impact) - насколько серьёзны последствия, если не сделать 🔵 Затраты (effort) - сколько времени и ресурсов потребуется Высокое влияние + низкие затраты = приоритет №1. Это помогает разгружать команду и концентрироваться на том, что реально важно 3️⃣ Отличайте задачи от мечты “Разобрать все заявки” - мечта “Ответить на 10 заявок до 12:00 дня” - задача Мечта не измеряется, не имеет дедлайна и не дает понимания, что значит «сделано» Задача - конкретна и промеряема 4️⃣ Выберите подходящий инструмент Excel подходит на старте, но при большом объёме задач удобнее использовать трекеры - Jira - если вы уже работаете в Agile или рядом с IT-командой - Notion - удобен для построения гибких досок, баз знаний и календарей - Pyrus, Monday, ClickUp - хорошо подходят для компаний, где все функции работают в одной системе Главное правило: все заявки должны поступать в один канал, иметь ответственного и единый статус-контроль (“в работе”, “ожидание”, “выполнено”) 5️⃣ Поддерживайте актуальность Таск-менеджмент быстро теряет смысл, если не обновлять. Раз в неделю или месяц стоит проводить короткий “ревью”: 🟦 удалить выполненные задачи 🟦 перепроверить приоритеты 🟦 зафиксировать повторяющиеся типы запросов Это позволит видеть тенденции - какие темы “съедают” ресурсы, а какие требуют автоматизации 🤖 Вывод: Юридический таск-менеджмент - это не бюрократия, а инструмент управления. Он показывает реальную загрузку, помогает распределять приоритеты и защищает юрдеп от хаоса

Мы постоянно говорим о том, что ИИ — это неизбежность. Но когда дело доходит до внедрения, руководитель юрдепа / Legal Ops сталкивается с главным препятствием: сопротивлением собственных сотрудников. Оно бывает разным, и бороться надо по-разному. Собрали суть гайда, которым делились в статье для Актион, (https://jur.action360.ru/#/document/16/196221/) где мы четко разделили "сопротивленцев" на три типа. ⛔️ Тип 1: «Не понимают и боятся» Это новички, для которых ИИ — черная коробка. Их тормозит неосведомленность о принципах работы, безопасности и легальности инструмента. Страх подогревается отсутствием успешного опыта и мыслями о том, что "опять что-то надо разбираться". На некоторых иногда нападает и мысль о том, что "а потом же сократят..." Как работать: - Объяснять принципы: Что именно делает ИИ, какие есть риски и как их контролировать. - Показывать примеры: Демонстрировать, как коллеги решают задачи и экономят время с помощью ИИ. - Демонстрировать ценность: Фокусироваться не на уговорах, а на том, как конкретно этот инструмент поможет в их работе. ⛔️ Тип 2: «Уже пользуются и довольны» Это парадоксальная группа. У них уже есть платная подписка на GPT, они автоматизировали часть задач и... остановились. У них возникает скепсис: «Зачем мне еще что-то, если и так все работает?». Как работать: - Расширять картину: Не спорить, а показывать юзкейсы, которые их текущий инструмент не покрывает. - Апеллировать к прогрессу: Подчеркнуть, что они уже инноваторы , и призвать их продолжать путь роста, показывая, как аналогичная задача решается еще быстрее. - Хвалить и вовлекать за применение еще большего/широкого функционала ИИ. ⛔️ Тип 3: «Юридическое "инерционное" сопротивление» Это чистый культурный скепсис. Даже если инструмент удобен, срабатывает профессиональная инерция: «юристы должны быть осторожны», «лучше не экспериментировать». Это реакция на любое изменение, присущее некоторым нашим коллегам. Как работать: - Показывать параллели: Напоминать, что мы это уже проходили (Legal Tech, отказ от бумажных кодексов) — это просто следующий виток. - Акцент на контроле: Демонстрировать, что внедрение ИИ не отменяет экспертизу, а усиливает ее. - Переводить страх в управление: Заменить установку «опасно» на «под контролем» , а «непонятно» на «разберемся вместе». Главное — реальные кейсы и без давления. --- ИИ сам по себе не является проблемой. Проблема — это не управлять изменениями. Руководителю важно не просто внедрить инструмент, а продать его ценность каждому типу юристов.

Поправки в УК связывают горячие темы: крипту и ИИ. ⚙️КРИПТА Плюсы: ➡️Крипта теперь = имущество. Хищение биткоина — это кража. Акт прямо закрепляет, что цифровая валюта (криптоактивы) признаются имуществом для целей УК и УПК ➡️Процессуальные механизмы: арест, конфискация, изъятие. Для "горячих" кошельков — перевод на спецсчет, для "холодных" — изъятие носителя. Вопросы: ➡️Нет определения. Что такое "цифровая валюта"? USDT — это она? NFT? ➡️Нет оценки. Как считать стоимость, если ключи потеряны? Волатильность = легкая мишень для оспаривания. ➡️Нет отсылки к закону о ЦФА. Коллизии обеспечены. По сути: закрепили практику, но не решили фундаментальные проблемы. ⚙️ИИ: чёткое определение + хирургическое усиление Плюсы: ➡️Дано рабочее определение ИИ: "комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать... результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека" ➡️ИИ — квалифицирующий признак в ключевых составах: ИИ используется как частный случай способа совершения преступлений с использованием IT: кража, мошенничество, вымогательство, преступления против информсистем и др. Например: мошенничество с дипфейком — новый состав с ч.3 ст.159 УК. Серые зоны: ➡️Как доказать "роль ИИ"? Где грань между "умным софтом" и "ИИ"? ➡️Субъективность. "Сопоставимые с человеком результаты" — кто и как это определяет? ➡️Нет ответственности разработчиков. Только пользователь виноват. ➡️Это не про "запрет ИИ", а про усиление наказания за его злоупотребление. Проблемные темы законопроекта: 1️⃣Нет определений «цифровой валюты» и криптоактива - признаёт цифровую валюту имуществом, но не даёт собственную юридически точную дефиницию. Это может приводить к коллизиям (например, USDT, токены, стейблкоины, utility vs security токены и т.п.). - Будет ли отсылка на закон о цифровых финансовых активах (ЦФА) или иные законодательства, регулирующие оборот этих активов. Если нет — разночтений не избежать. 2️⃣Оценка стоимости и волатильность - При невозможности изъятия актива (например, «горячий кошелёк», лежащий на зарубежном сервере или заблокированный) — неясен порядок оценки и фиксации стоимости. - Отчёты оценщиков по общим правилам легко оспорить, особенно при высокой волатильности. Налоговое законодательство иные рынки давали чёткие блоки (рыночные котировки и др.), здесь — пока нет. 3️⃣Практическая реализация изъятия / ареста - Как изымать актив на аппаратных носителях — телефон, HDD, холодный кошелёк или сервис за границей? - Кто гарантирует сохранность и правовой статус изъятия (например, когда носитель — личный компьютер, нет физического доступа, или устройство за пределами юрисдикции)? 4️⃣ Неоднозначности в применении ИИ-признака - Нужно доказать причинную роль ИИ в совершении преступления. Как определить, что «использован ИИ» именно как механизм, а не просто инструмент? - Возможны споры о квалификации: что значит «сопоставимые с интеллектуальной деятельностью человека» — уже субъективное понятие. 5️⃣ Риск чрезмерного расширения полномочий правоохраны - Акт даёт право следователям арестовывать, изымать, конфисковывать криптоактивы ещё на стадии следствия. Если критерии широкие — могут быть злоупотребления. - Отсутствие прозрачности процедур оценки, доступа может усилить риск нарушения прав. 6️⃣ Практика - Пока нет аналогичной практики с ИИ и криптой в УК/УПК в России, много зависит от того, как суды, эксперты, оценщики будут трактовать новые нормы. - Опасения, что нормы будут применяться формально или избыточно, особенно по мошенничеству, где виртуальные технологии уже в ходу. ⛔️Главный вывод: Пакет — это инструмент борьбы с IT-мошенничеством, а не фундаментальное регулирование. Блок по ИИ — сильный и логичный. Блок по крипте — сыроват и оставит много вопросов для судов. Шансов на серьезную доработку — мало. Готовьтесь к практике с пробелами. Проект УК и УПК (159661) (https://regulation.gov.ru/projects/159661) Проект КоАП (159659) (https://regulation.gov.ru/projects/159659) Пред.проект (902782-8) (https://sozd.duma.gov.ru/bill/902782-8)

Думаем, все наблюдают тревожную тенденцию: руководители массово подсаживаются на нейросети и начинают смотреть на юристов... странно. И дело даже не в том, что надо "купить что-то с ИИ" ⛔️ Что происходит: CEO получает от ИИ мгновенный анализ контракта, стратегию переговоров и оценку рисков за 30 секунд. А потом приходит юрист и говорит: "Мне нужно 3 дня на изучение вопроса". И тут у некоторых CEO включается опасный мыслительный процесс: ➡️ "ИИ решает мои бизнес-задачи за секунды" ➡️ "Юрист тратит недели на договор" ➡️ "Может, юрист просто неэффективен?" ➡️ "А что я жду ответа от юристов, ИИ же вон какой умный, он уже знает ответ?" ➡️ "А если сами юристы используют ИИ, то в чем тогда их польза?" Почему это реальный риск для профессии: 🔷 Юристов и раньше не очень любил бизнес потому что они "мешают работать" 🔷 CEO начинают принимать юридически значимые решения, советуясь только с ИИ 🔷 Еще сильнее растет запрос на "быстрых юристов", которые не задают лишних вопросов 🔷 Профессиональная экспертиза обесценивается в пользу скорости Забавный парадокс: юристы, активно внедряющие ИИ, таким образом могут невольно подрывать ценность своей профессии в глазах бизнеса. Так что пока одни коллеги боятся адвокатской монополии, реальная угроза может прийти совсем с другой стороны. И да, ИИ не заменит юристов, но как ИИ в реальности повлияет на профессию через год, два, пять?..

Машинное обучение — это направление искусственного интеллекта, где компьютер «учится» распознавать закономерности на основе данных. Если обычная программа работает по заранее прописанным правилам, то ML-система сама ищет закономерности в информации и делает выводы. Простой пример: Обычная программа: «Если дата > 10 дней, а долг не оплачен → подать напоминание». ML: система анализирует тысячи договоров и сама «понимает», при каких условиях должник чаще всего нарушает сроки, и прогнозирует риск нарушения. Как это работает? 🔷 Данные — основа всего. Чем больше примеров (договоров, судебных решений, писем), тем точнее обучается модель. 🔷 Обучение — система получает «правильные ответы» и учится сопоставлять входные данные с результатом. Например, ей показывают тысячи судебных решений, отмечая, какие из них касаются трудовых споров. 🔷 Прогноз/решение — после обучения система может «угадать», к какой категории относится новое решение, или предсказать вероятность исхода дела. Например: 🟦 У нас есть 200 доверенностей (200 - не случайное число, обычно для обучения нужно от 50 до 200 примеров). Юристы отмечают их как «доверенность». 🟦 В базу также добавляют другие документы: договор аренды, трудовой договор, исковое заявление. 🟦 Машина анализирует все примеры: В доверенностях часто встречаются слова «доверяю», «представлять интересы», «выдана сроком до…». В трудовых договорах — «работник», «работодатель», «зарплата». 🟦 После обучения система получает новый, 201-й документ. 🟦 Она видит фразу «доверяю Иванову И.И. представлять мои интересы…» → относит документ к категории «доверенность». Примеры использования для юристов 1️⃣ Анализ судебной практики: ML помогает быстро находить релевантные решения среди тысяч документов. 2️⃣ Due diligence: система автоматически проверяет массив договоров и выделяет рискованные положения. 3️⃣ Прогноз исхода дела: некоторые Legal Tech-сервисы оценивают вероятность выигрыша дела по определённой категории. 4️⃣Чат-боты: обученные модели могут давать ответы на типовые юридические вопросы. ⛔️ Важно! Качество данных = качество результата. Если в систему загрузить «грязные» или неполные данные, выводы будут ошибочными. Прозрачность алгоритмов. Часто ML-модели — «чёрный ящик»: они дают результат, но объяснить логику их решения сложно. Для юристов это критически важно.

Вы просили - мы рассказываем. Сегодня говорим про Knowledge Management System (KMS) и какие они бывают. Предлагаем вам на минутку отвлечься и представить себе пару сценок, чтоб лучше понять ценность KMS (ну и немного в пятницу отвлечься от дел). Для тех, кто торопится: ссылки на KMS и полезности ниже! 🤖Вот классическая картина, которую наверное видел каждый: есть юр.отдел, у отдела есть сетевые папочки (разной степени хаоса), несколько экселек (дай бог, как-то систематизированных) и бесконечное количество знаний, которые живут в трех измерениях - бумажки-тетрадки, почты-СЭДы и конечно головы каждого сотрудника. Представили? Отлично, теперь давайте попробуем умственное упражнение - соберем данные о претензиях за 2023, по которым уже есть суды, с указанием всех сумм, полученных на счет по результатам взысканий. Супер, если вы это смогли сделать фильтрами в эксельках. Но возникает вопрос - а вы уверены, что Петр Петров, уволившийся год назад со скандалом, не стер там данные? А все сотрудники (которым уже вот тут сидят ваши эксельки) точно все данные внесли? И если им напомнить - они точно вспомнят/найдут данные? Как вы уже могли догадаться, таким хаотичным способом управлять знаниями / данными / документами в целом возможно, но только если у вас два договора да один суд за год. Чтоб никогда с этим не сталкиваться, на помощь приходит KMS. Что решает KMS: 1️⃣Потеря знаний: Всё важное остаётся в базе, а не в чьей-то голове или почте 2️⃣Долгий поиск: Вместо рояния в архивах - быстрый поиск по ключевым словам 3️⃣Разнобой в документах: Единые шаблоны и стандарты, которыми можно легко управлять 4️⃣Онбординг: Новички быстрее вникают, а опытные коллеги делятся наработками 5️⃣Огромное число прочих задач, которые зависят только от вашего креатива - от интерактивных срезов знаний до аналитики работы функции за несколько лет Инструменты: 🔷 Классика: Notion (https://www.notion.com/), Confluence (https://www.atlassian.com/software/confluence) 🔷 Российское: Naumen (https://www.naumen.ru/products/kms/), Minerva (https://minervasoft.ru/kms), TEAMLY (https://teamly.ru/) 🔷 Для "прокаченных" и гиков: Obsidian (https://obsidian.md/), Slab (https://slab.com/), Tettra (https://tettra.com/) ⚙️ Как внедрять: есть много тонкостей и нюансов, но в маленькой команде можно начать с одной категории (кейсы, шаблоны), назначить ответственных, напоминать команде пополнять базу. Постепенно KMS станет рабочей привычкой, можно будет настраивать автоматизации для наполнения базы и экспериментировать с функционалом. ➡️ Чтоб вам было проще понять, как это работает, делимся полезными записями наших друзей из Moscow Legal Hackers с одного из их митапа по KMS: - Рассказ TEAMLY про их KMS для юрдепов (https://vkvideo.ru/video-228141184_456239096) - Экспертное мнение о том, зачем нужны KMS для юристов (https://vkvideo.ru/video-228141184_456239099) - Выступление Андрея Дуюнова (Дом.РФ) о том, как правильно работать с KMS (https://vkvideo.ru/video-228141184_456239098)

Недавно в нашем ТГ-канале мы выложили чек-лист, в котором помимо моделей упомянули об ИИ-агентах. Давайте вместе разберемся, что это такое и в чем разница 🔵 Модели (LLM - Large Language Models) - это алгоритм, обученный на больших массивах данных. Он работает по принципу «вопрос -> ответ», «мозг без рук». Модель может проанализировать акт судебного решения и сделать саммари, задрафтить договор Примеры: ChatGPT, (https://chatgpt.com/) Claude, (https://claude.ai/) GigaChat (https://giga.chat/) и прочие 🔵 Агент - это надстройка над моделью, которая может самостоятельно выполнять последовательность действий, «мозг с руками». Агенты используют одну или несколько языковых моделей в качестве своей основы. Он более автономен, например, может сходить на сайт и зарегистрировать вас на мероприятие, если вы предоставите ему данные) Примеры: Manus, (https://manus.im/invitation/BBHXXYOSPYGAGL) ChatGPT (https://chatgpt.com/) в режиме агента ⛔️ Не стоит путать Агента ИИ с RPA (*Robotic Process Automation - технологией автоматизации рутины с помощью программных роботов)

Главное опасение юристов при работе с ИИ: безопасность данных и тайн - их обезличивание для передачи в ИИ и LLM-модели. Вот первый реальный акт про требования, методы и правила. Постановление Правительства № 1154 (http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202508050011) (действует с 01.09.2025) утвердило три ключевых блока: 🔵 Требования к обезличиванию ПДн 🔵 Методы обезличивания 🔵 Правила обезличивания Методы обезличивания Теперь нельзя просто «замазать» имя маркером в документе. Есть 5 законных методов: 1️⃣ Введение идентификаторов — замена данных на коды с отдельным справочником. 2️⃣ Изменение состава или смысла данных — удаление или замена части сведений, статистическая обработка. 3️⃣ Декомпозиция — разбиение массива на части с раздельным хранением. 4️⃣ Перемешивание — перестановка записей или их групп. 5️⃣ Преобразование — агрегация и обобщение так, чтобы нельзя было восстановить исходное значение. Правила обезличивания: 🔷система обезличивания должна быть согласована с ФСБ и Минцифры (или ДИТ в Москве); 🔷хранить исходные и обезличенные данные нужно отдельно; 🔷 из набора обезличенных данных убираем всё, что по закону имеет ограниченный доступ — не только ПДн, но и коммерческую, гос- и адвокатскую тайну; 🔷 ПО для обезличивания — либо бесплатное от Минцифры, либо своё, но прошедшее проверку; 🔷 обезличенные данные должны быть актуальными, целостными и не позволять восстановить личность; 🔷 передача идёт через согласованные государственные системы, без потерь и искажений. 🤖 Что это значит для LegalTech Если вы передаёте документы во внешние LLM, чтобы «вычистить» из них персональные и секретные сведения — методы и правила теперь формализованы. Простое удаление фамилий уже не прокатит: придётся использовать утверждённые методы, вести учёт операций и быть готовыми показать, как именно данные были обезличены.

Несуществующая судебная практика, 1012.1 статья ГК, труды Витрянского - это краткий список того, что нам выдумывали ИИ модели. ⛔️ Что такое галлюцинация ИИ? Это ситуация, когда модель выдает правдоподобный, но вымышленный факт — от статьи закона до судебного решения. Причина в том, что ИИ не ищет информацию в реальном времени, а генерирует текст на основе вероятностей словосочетаний, встречавшихся в обучающей выборке. Минимизировать галлюцинации можно с помощью грамотного промтинга: 1️⃣Прямо запрещай выдумывать Не придумывай примеры, статьи, дела или законы. Если не уверена - ответь «не знаю» или «не удалось найти» 2️⃣Проси ссылки на источники Укажи ссылку на Consultant.ru/kad.arbitr.ru/иной официальный источник 3️⃣Привязывай к базе знаний Используй только данные из ГК РФ/АПК/конкретного сайта (*прикрепить ссылку*) 4️⃣Установить температуру (https://t.me/EvAngeLegal/74) Вопрос галлюцинаций в настоящее время остается открытым. Поэтому никто не отменял Double checking всех результатов ИИ.

Вчера на вебинаре мы затронули вопрос минимизации галлюцинаций. В числе одного из решений мы упомянули и температуру, и решили сделать об этом отдельный пост - шпаргалку. Температура — это параметр, который управляет степенью креативности ответа нейросети. Чаще всего он находится в диапазоне от 0,1 до 1: 🔷 0.1–0.3 — холодные ответы: строго, формально, без полёта фантазии. Отлично для контрактов, законов, инструкций. 🔷 0.4–0.6 — умеренно тёплые: появляются варианты, синонимы, более «живой» язык. Удобно для аналитики и пояснений. 🔷 0.7–1.0 — жарко: появляются шутки, необычные ходы, ассоциации. Полезно для креативных задач, но опасно для задач на точность — модель начинает очень сильно галлюцинировать. ➡️ Сколько ставить: для юридических задач чаще всего используется температура 0.2–0.4. Это минимизирует галлюцинации, но сохраняет читаемость и логичность. Если вы пишете иск, делаете правовой анализ или договор — снижайте температуру. А вот если вы ищете идеи по автоматизации процессов, то можно и погорячее. ➡️ Как регулировать: в большинстве моделей вы можете это написать в своем промте в формате: Температура = 0,4 Но в некоторых моделях (например, в YandexGPT, как на скрине) температура выставляется в настройках самого ИИ отдельным ползунком. ⛔️ Важно: это наши субъективные оценки, модели могут вести себя иначе. Мы рекомендуем вам попробовать разные варианты и нащупать свой "комфортный климат".

Как юристу работать с ИИ по исламскому праву и в регионе Юго-Восточной Азии (Сингапур, Индонейзия, Тайланд, Вьетнам, Малайзия, Филипины, Камбоджа, Лаос, Бирма, Бруней)? Почему не подходят классические AI модели? Да, они знают региональную терминологию и лексикон, но строят логические связи и формулировки по английскому/европейскому/китайскому праву (ChatGPT, Mistral и Qwen). Мы сейчас тестируем инструмент, заточенный специально на исламское право и регион ЮВА – Sea-Lion. (https://playground.sea-lion.ai/chat) Базовый пример: просим драфт договора займа по исламскому праву. Классические модели (в примере ChatGPT) используют формулировки «беспроцентного займа» (Qard al-Hasan) и «ростовщичество» (riba), но при этом делают неадекват: собирают договор по английскому праву со ссылками на то, что «проценты» и «сумма в рост запрещены». 4. Repayment Terms The Borrower shall repay the full amount of the loan without any additional charge or interest (riba). Repayment shall be made in one lump sum / in installments [choose one] on or before [Insert Date(s)]. Что делает Sea-Lion: Он не просто знает терминологию, но и собирает договор на принципах исламского права (совместное участие в заемном проекте): 2. Loan Amount and Profit Sharing Ratio: The total loan amount is [Amount in words and figures]. The profit-sharing ratio between the Lender and the Borrower shall be [Ratio, e.g., 70:30, where 70% of the profits go to the Lender and 30% to the Borrower]. В AI Sea-Lion лежат 2 внешние Open Source модели: 1️⃣ Llama (от Meta), с контейнером 128k 2️⃣ Gemma (от Google), с контейнером на 8K, но с режимом глубокого анализа (Deep Thinking). Но сам «Лёва» натренирован на локальных данных ЮВА и местном законодательстве. Более того, он быстро растет, т.к. сами по себе растут и его модели «под капотом» (Gemma, Llama), а надстройка тренируется местными командами. Как можно использовать юристу: 🔵 Драфтинг и анализ документов по местному праву 🔵 Поиск локальной практики и usecase’ов региона ЮВА и исламского права 🔵 Верифицированный юридический перевод с учетом категорий и формулировок ЮВА и исламского права.

Использование юристами непроверенных данных ИИ повлекло санкции В Великобритании ⚖️ Высокий суд 🇬🇧 рассмотрел 2 дела, где юристы использовали позиции с нагалюцинированными судебными прецедентами. Юристы использовали позицию напрямую из ИИ, без проверок. Одна команда нагалюцинировала все 5 решений в защиту своей легенды, а другая - аж 18 из процитированных 45. За такое обе команды были привлечены Органом по регулированию солиситоров к дисциплинарной ответственности за подрыв доверия к правосудию. 🔹 Главные выводы: - Юристы несут ответственность работу, сделанную с помощью ИИ - Все результаты работы ИИ должны и быть проверены и подтверждены компетентным юристом - Должны быть разработаны стандарты использования ИИ юристами 🔹 Клиент и суд точно должны понимать как и до каких пределов юрист использует ИИ. И похоже, правилами хорошего тона становится задекларировать, как ты используешь ИИ.

Против меня случился судебный приказ по налогам. Налоги погашены раньше даты приказа, но судебная бюрократия до меня докатилась. Я решил пойти простым путем пользователя, не юриста: зашел на госуслуги и скачал форму возражения типа "Консультант+", где табуляция пробелами и формат документа - "блокнот". Сильно приуныл заполнять вручную реквизиты и выравнивать по ширине. Дальше пошагово чат с Qwen’ом: Сообщение 1. Захожу в Qwen, объясняю ему задачу, прикладываю Судебный приказ прямо в PDF. Говорю, жди формы бланка Возражений (т.к. 1 сообщение – 1 документ). Если чего-то не хватит, спроси меня. Сообщение 2. Прикладываю «блокнотную» форму Возражений из Консультанта+. Сообщение 3. Говорю: все мои реквизиты возьми из Судебного приказа и платежки (тут прикладываю ее). Сообщение 4. А реквизиты ФНС возьми прямо с сайта ФНС (https://www.nalog.gov.ru/rn77/ifns/imns77_30/). Сообщение 5. Готовь текст Возражений. Если чего-то не хватит, спроси меня об этом. Текст приготовь для документа MS Word. Сообщение 6. Копирую текст в новый файл Word. При вставке выбираю кнопку «объединить форматирование». P.S. Самое милое, что Qwen напомнил, какие приложения надо точно не забыть. А еще рекомендовал вместо скриншотов личного кабинета Nalog.ru сделать выгрузку PDF об остатках (такая кнопочка в правом углу). «Это повысит юридическую значимость документа» услужливо заметил малыш Qwen.

ИИ не мыслят так, как мы привыкли себе представлять. Если сильно упрощать – они действуют исходя из набора вероятностей, а узкое понимание контекста для них вторично. Поэтому для того, чтоб модель дала вам наиболее правильный ответ, необходимо использовать ролевой промтинг Для этого в запросе нужно указать: 🔹какая роль у ИИ (юрист/врач/строитель и т.д.) 🔹квалификация роли 🔹какой стиль/формат ответа Примеры: Ты юрист с отличными знаниями ГК и АПК… [запрос]… подготовь юридическое заключение с 5 основными тезисами по вопросу. Ты судья арбитражного суда со стажем 15 лет, рассматривающий дела о банкротстве… Ты налоговый консультант, который готовит четкие структурированные заключения по налогам для юридических лиц… Чем полезно: – увеличивает точность ответов – улучшает стиль и формат результата – помогает модели найти нужные знания