Мы поговорили с Романом Бевзенко про ИИ и наше будущее!

Как Роман победил ИИ? Вытеснят ли нейросети юристов с рынка труда? Дотягивает ли ИИ до магистра права? Какие задачи уже сегодня можно делегировать искусственному интеллекту, а где человеческий опыт незаменим?

В новом выпуске мы поговорили с человеком, который не нуждается в представлениях — Романом Бевзенко.

00:00 Приветствие и представление гостя — Романа Бевзенко
02:37 История баттла с первой юридической нейросетью 7 лет назад: «Я был как Джон Коннор, который спас человечество»
06:42 Как Роман Бевзенко начал использовать ChatGPT: от простых писем до серьезного ресерча
10:39 Прорыв в качестве: ресерч «думающих» моделей на уровне выпускника магистратуры
12:51 Нейросеть как поставщик «строительных кирпичиков» для правовой позиции
16:28 ИИ как команда паралигалов: делегирование задач, а не всей работы
22:13 Почему текст от нейросети всё ещё можно отличить от человеческого? Проблема «ритмики» и стиля
26:17 Нейросети — это хайп или тренд на десятилетия?
28:00 Два главных пути развития ИИ в юриспруденции: массовые советники для граждан и мощный инструмент для профессионалов
34:00 Какое будущее ждет паралигалов, стажеров и младших юристов?
35:30 Какие еще юридические задачи будут автоматизированы? Договорная работа и судебная рутина
44:16 Что делать юристам уже сейчас, чтобы остаться востребованными? Советы от Романа Бевзенко
48:55 Две ветки развития для юристов: стать «менеджером» юридической функции или узким специалистом-экспертом, копающим «до центра земли»
1:01:39 Философский вопрос: что бы сказали римские юристы о современных нейросетях?
1:06:20 Нейросеть как следующий этап эволюции юридических инструментов после «КонсультантПлюс» и «Гарант»
1:09:00 Подведение итогов и анонс курса по нейросетям для юристов
1:10:17 Завершающее слово от Романа Бевзенко: «Такие беседы позволяют настраивать резкость видения будущего»

Наш legaltech-чат

Записи вебинаров на Youtube

А теперь записи вебинаров и в VK

#вебинар

Суперактивист чата Ян Стригов создал архив с поиском по чату нашего сообщества!

Архив собран в NotebookLM (кстати, отличный пример и песочница для использования). В сервис загружены файлы переписки, и с ними можно делать все то, что позволяет делать NotebookLM: искать, задавать вопросы, строить майнд-карты и прочее. Можно даже дайджесты делать за нужный период или по нужным комментаторам.

Всем привет!

Мы, @docsllm_channel, самое большое сообщество юристов, покоряющих нейросети. Это наш канал о применении ИИ в юридических задачах.

Канал появился, потому что чат очень активный и в нем все сложнее поспевать за полезностями: новостями, разработками, опытом и обсуждениями участников.

Если вы недавно подписались, обязательно посмотрите ответы на самые популярные вопросы.

Чтобы создавать знания, мы несколько раз в месяц проводим вебинары с приглашенными спикерами, чтобы особо выделить интересные сообществу темы.

Давайте держать руку на пульсе вместе🙂

Анонс проекта: телеграм-бот для проверки рекламы

Участница нашего сообщества после курса по нейросетям создала полезный инструмент — бота @lastminute_legal_bot. Он помогает проверять рекламные креативы на соответствие ФЗ «О рекламе», используя Gemini и технологию RAG.

Бот анализирует текст рекламы на возможные нарушения и приводит ссылки на реальные кейсы из практики ФАС. Проект работает бесплатно, с текущим лимитом 10 проверок в сутки.

Целевая аудитория — маркетологи, предприниматели и юристы, которым нужна быстрая проверка рекламных материалов. В базе уже более 700 тщательно отобранных дел.

Автор просит обратную связь: тестируйте бота, оставляйте замечания прямо в чате с ним или здесь в комментариях. Подробности разработки и будущие обновления можно будет найти в авторском канале @delay_RAG

DOCXдодыр 2.0: инструмент для автоматической анонимизации документов

Программу разработал участник нашего сообщества чата Александр Белоглазов. Программа автоматически находит и заменяет конфиденциальные данные в DOCX-файлах: ФИО, реквизиты организаций, банковские данные, контакты и другую личную информацию, преобразуя их в нейтральные обозначения типа [ФИО].

Работает полностью офлайн - просто перетащите файлы в окно программы (при закрытом Word) и получите обезличенные копии с пометкой "_cleaned.docx". Есть функции тонкой настройки, создания PDF-версий и работы с большими списками исключений.

Есть версия для MacOS и версия для Windows. Подробное описание в канале автора. И конечно же автор ждет ваших огонечков, отзывов и предложений по улучшению.

Канал | Чат

Пять видеозаписей с нашей конференции по нейросетям

В июле сообщество ilovedocs | нейросети совместно с Актионом провели мероприятие для юристов, которые интересуются нейросетями.
Все спикеры – активные участники нашего сообщества.

Записи появились в открытом доступе на VK, делимся.

“Как использовать ИИ, чтобы сократить рутину, но не добавить головной боли”
Павел Мищенко

Использование ИИ в договорной работе: практические кейсы
Анастасия Пластовец

Использование ИИ в судебной работе: практические кейсы
Семен Мошкин

Нейросети: От непонимания до ежедневного использования
Ольга Каменская, Евдокия Шматина, Софья Смирнова, Андрей Власов

Как ИИ меняет и будет менять юридическую профессию
Виктория Фролова, Кирилл Буряков, Роман Янковский, Павел Мищенко


—————————————
Сообщество юристов, которое покоряет нейросети.
Канал | Чат

Сервис AI-анализа договоров

Активный участник чата Евгений Мирошниченко разработал свой сервис AI для анализа договоров:

1. Сначала большой договор безопасно и без потери смысла разбивается на небольшие логические блоки. Это позволяет работать даже с очень объемными документами.

2. Затем AI параллельно проверяет каждый блок на соответствие вашим кастомным чек-листам и выявляет риски.

3. После AI-анализа в дело вступает надежный код, который программно сверяет найденное с вашим списком требований и безошибочно находит то, чего в договоре не хватает.

4. На следующих этапах система использует комбинацию AI и строгих алгоритмов для поиска неочевидных коллизий между пунктами и оценки, не перетянул ли контрагент "одеяло" на себя.

5. В финале все результаты собираются в единый, структурированный отчет с человекочитаемым резюме, который можно выгрузить в DOCX.

По ссылкам можно прочитать подробнее и посмотреть код:

Читать полный разбор на Telegra.ph

Ссылка на открытый код проекта на GitHub

--------------------------------
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Чат

День презентаций объявляется открытым!

Напоминаю, сегодня в течение дня в комментариях к этому посту вы можете написать пост-презентацию своего проекта. В посте укажите:

▪️напишите ваше имя и название вашего проекта, компании

▪️расскажите о том, что можно сделать в вашем сервисе, какие у него функции, приложите скриншот, ссылку на документацию, видео, телеграм-канал про ваш сервис

▪️дайте полезностей сообществу: промокоды, уникальный доступ, спецтариф, стикеры, мерч

Не злоупотребляйте нами и пусть ваш проект будет самым запомнившимся!

Освой нейросети для юридических задач в кругу коллег и экспертов

14 августа начинаем 3-й поток курса «Нейросети: базовые навыки юриста».
Курс прошло уже 420 юристов.
Приглашаем освоить мир ИИ вместе с нами!

Чуть больше, чем за 1 месяц, вы узнаете:
– как работать с разными моделями, писать промпты и корректно подгружать контекст;
— как с помощью нейросетей готовить юр. заключения, судебные документы, вести договорную работу и даже искать невыдуманную судебную практику;
— какие риски работы с нейросетями есть и как ими управлять;
— как расшифровывать аудиозаписи и визуализировать данные;
и многое другое.


Почему стоит присоединиться именно к нам?

Опыт
14 спикеров — юристы и руководители, адвокаты, экс-прокурор и программист — ежедневно используют нейросети для своих задач. Спикеры открыто делятся опытом в чате сообщества (3 000+ юристов), на вебинарах и площадках Актиона, ПравоТеха и других.

Последовательно и системно
Начнем с основ — обсудим виды нейросетей, их особенности и интерфейс. Потом перейдем к промптам и контексту. Затем углубимся в конкретные сценарии работы и применим их к запросам участников.

Рабочая тетрадь
Участник получает электронную рабочую тетрадь, чтобы фиксировать полученную информацию по определенному фреймворку. Это позволит после курса применять знания к новым задачам, которые встретятся на пути.

Разные форматы
Можно учиться так, как удобно: смотреть вебинары онлайн или в записи. Доступны текстовые расшифровки, презентации и доп. материалы. При желании можно выполнять домашние задания. Материалы доступны 6 месяцев после курса.

Поддержка
В чате — доброжелательная и уютная атмосфера. Менторами выступают коллеги, которые учились у нас на предыдущих потоках и помнят свой путь и эмоции. Всегда подскажут, ответят на вопрос, поддержат. Организаторы быстро откликнутся на технические и организационные вопросы.

Рассрочка
Если платить всю сумму неудобно, на сайте доступна удобная рассрочка.

Удобство корпоративных оплат
Добавим на курс вовремя, даже если договор еще правят, а оплата задержалась.

Подробная программа, спикеры, отзывы участников и другие детали доступны здесь:
https://runetlex-academy.ru/neuralnetworks

Приходите, мы вам будем очень рады 😌

Чем отличается юрист от программиста, когда использует нейросеть?

Представьте, решил программист иск написать. Есть же нейросети, зачем платить деньги юристу?

– Gemini пишет иск и говорит: посылай на почту суда, все будет ок!
– Иск не приняли, об оставлении стало известно через несколько дней...
– Моя ошибка! Я приношу глубочайшие извинения. Тогда сходи в канцелярию, подай там!
– Приставы не пустили на порог, так как нет паспорта...
– Отлично! Это не ошибка, а ожидаемое поведение, и это означает, что мы на правильном пути! Возьми паспорт и сходи в канцелярию!
– Пришел не в приёмные часы...
– Хорошо, я вижу, что этот вариант не сработал. Поищи комнату приема исковых заявлений!
– Иск приняли, но оставили без движения...
– Моя ошибка! Я приношу извинения! Надо всего лишь...

(с) Степан Леонтьев

--------------------------------
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Чат

Саммари видео Андрея Карпатого об обучении нейросетей

Лекция на Youtube Андрея Карпатого, посвященная обучению больших языковых моделей, пожалуй, самое популярное и авторитетное видео в нашем юридическом сообществе.

Андрей Карпатый - ученый, стоявший у истоков ChatGPT. В 3,5-часовом видео на Youtube он рассказывает о стадиях обучения генеративных нейросетей: как модель учится продолжать текст, как становится ассистентом, как создается функция "мышления".

Из лекции становится понятно, почему галлюцинации неотъемлемы от нейросетей, почему модели становятся чрезмерно вежливыми, как с ними "общаться" и насколько это можно считать "общением".

Для того, чтобы не нырять сразу в длинное видео, мы подготовили краткий обзор. Вы сможете ознакомиться с ключевыми тезисами и глубже погрузиться в избранные моменты с помощью таймкодов.

P.S. Кстати, когда будете смотреть само видео, Яндекс.Браузер отлично синхронно переводит его на русский с помощью собственных нейросетей!

--------------------------------
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Чат

В Сети можно встретить много узнаваемых азбук, нарисованных в ChatGPT. Обычно их выкладывают, чтобы поглумиться над нейросетью и заявить, что она «глупая» и «даже такое не может». Участник чата Nikodim Musatov (@Nikodimmus) защитил модели и объяснил, как создаются азбуки.

Обратите внимание, на встречающихся азбуках, как правило, модель стабильно выдает «Аист». Исключения бывают, но чаще всего модель начинает рисовать все верно и справляется с несколькими первыми буквами, но «ломается» на четвёртой. Так происходит, потому что у генерации картинок и текста разные механизмы. Текст создаётся большими языковыми моделями, а изображения – диффузными моделями. Вы задаете промпт для языковой модели: например, «нарисуй картинку Азбуки». Языковая модель генерирует промпт для диффузной модели. В диффузную модель отправляется длиннющий промпт с синтаксисом «буква» + «текст» + «релевантное изображение».

Теперь представьте. Модель «видит» изображение как кашу из пикселей. Эту кашу требуется разбить на секции. В каждой секции «собрать» одну из частей (!) промпта, причём собрать в строгой последовательности. За всем этим присматривает слой внимания – утрированно, это такой функционал нейросети, который «подсвечивает» ей наиболее важные для операции данные. Он держит, держит все это в кеше… И ломается. Поэтому новый GPT-5, который справляется сам до 8-10 буквы, показывает на этом тесте выдающиеся результаты.

Создать оригинальную азбуку без ошибок можно разбив задачу на несколько промптов, чтобы не перегружать модель. Но непонимание устройства и категорическое нежелание людей декомпозировать задачи – не вина AI.

--------------------------------
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Чат