Цифровое правосудие и уголовное право: ИИ в судах, ответственность за ошибки нейросетей и новые составы

Верховный суд закрепил рамку, в которой ИИ остаётся вспомогательным инструментом, а итоговое решение и оценка доказательств принадлежат только судье. Эта рамка определяет и архитектуру сервисов (закрытый контур), и показатели внедрения.

1.1 Что утверждено

Концепцию внедрения технологий искусственного интеллекта в судопроизводство утвердил председатель Верховного суда Игорь Краснов 3 сентября, и она уже реализуется, сообщил судья Верховного суда Денис Кунев. По словам модератора сессии Елены Поворовой (журнал «Судья»), цели концепции – повышение потенциала и эффективности судебной системы при безусловном сохранении ключевой роли судьи. Кунев подчеркнул, что цель цифровизации – не облегчить жизнь судьям, а повысить доступность правосудия для граждан и бизнеса, освободив время судей для содержательной работы. Главный принцип он сформулировал так: «Судебные решения принимает только судья, который оценивает обстоятельства дела».

Елена Арямова (РГУП) перечислила принципы, закреплённые в концепции: вспомогательность ИИ, законность, прозрачность, контролируемость, объяснимость, достоверность и качество.

1.2 Какие функции получит ИИ

По словам Кунева, концепция предусматривает:

• систему подсказок заявителям: проверку комплектности документов, расчёта госпошлины и подсудности в реальном времени, чтобы избежать возвратов по формальным основаниям;
• помощь при изучении дела: краткое изложение доводов, хронологию и поиск противоречий со ссылками на листы дела, при этом значение расхождений оценивает только судья;
• справочную помощь при назначении наказания – как альтернативное мнение о допустимых пределах, а не предписание: статистическая распространённость наказания не обосновывает его назначение конкретному человеку;
• обобщение судебной практики и выявление причин отмен – как аналитику тенденций, а не оценку работы конкретного судьи.

Ректор РГУП Ольга Тисен добавила, что судьи будут пользоваться не общедоступными нейросетями, а единым решением на платформе с судебной практикой, соответствующей позициям Верховного суда. По её словам, ИИ поможет избежать арифметических ошибок при расчёте наказания по формулам УК (две трети, три четверти), из-за которых многие решения отменяются или изменяются, но полного единообразия решений не обеспечит: закон требует индивидуализации наказания.

1.3 Защита данных, риски и целевые показатели

Судебные ИИ-сервисы будут размещаться только в закрытом контуре, с запретом передачи данных в публичные облака и фиксацией каждого взаимодействия для аудита (Кунев Денис, Верховный суд). За реализацию отвечает Центр судебных компетенций в сфере ИИ при Верховном суде; инструменты масштабируются только после пилота и обучения пользователей. Матрица рисков концепции содержит 12 видов рисков, включая обновления моделей и изменения законодательства. Ключевой показатель – к 2030 году более 95% судей будут пользоваться сервисами на основе ИИ.

Сопротивление судейского сообщества значится в этой матрице под номером 8: многие боятся отказаться от привычного и считают, что ИИ пользуются только ленивые, отметила Тисен. Станислав Ражковский (ДИТ Москвы) напомнил, что два года назад идея ИИ в судах встречала резкое неприятие, а сейчас обсуждается широко. Судья Арбитражного суда Татарстана Алексей Кириллов сослался на слова председателя Верховного суда о том, что главная задача судей – повышать цифровые компетенции.

Самый востребованный сценарий судебного ИИ – распознавание аудиозаписей заседаний, а самый ценный для судей – не проект решения, а структурированная карта дела.

2.1 Пилот Судебного департамента

Олег Письменнов (Судебный департамент) привёл данные апробации ИИ в федеральных судах общей юрисдикции:

• в конце прошлого года закуплены 3 высокопроизводительных сервера с графическими ускорителями для больших языковых моделей;
• пилот начался в мае 2026 года в 10 субъектах, со второго этапа в августе расширен до 21 субъекта; участвуют 5 отечественных платформ из реестра ПО, проверяются 8 направлений применения ИИ;
• на 21 октября зарегистрировано более 6,5 тыс. пользователей из 573 судов 46 субъектов, создано более 2 300 активных рабочих пространств;
• после завершения первого этапа 15 июня платформами продолжали пользоваться около 600 человек ежедневно, сейчас ежедневная аудитория выросла примерно вдвое;
• распознано более 65 тыс. часов аудиозаписей заседаний.

Пилот развёрнут в ведомственной сети без доступа к интернету, с разграничением прав доступа. Транскрибация востребована потому, что закон обязывает вести аудиозапись заседаний; неуверенно распознанные места подсвечиваются для проверки секретарём. Секретарю нужен не просто текст, а проект протокола по шаблону, а шаблоны различаются по судам, и систему учат их учитывать. «Умный корректор» находит в проекте акта расхождения в датах, суммах, фамилиях и реквизитах. Для мотивировочной части применяется только поиск практики: «это именно поиск, это не генерация». Апробация правового поиска показала, что ИИ-помощника нужно интегрировать со справочно-правовыми системами.

Пользу оценивают по четырём критериям: юридическая корректность результата, время с учётом проверки и исправлений, оценка пользователя и регулярность обращения к сценарию. Письменнов предупредил, что быстро подготовленный проект с существенными ошибками может увеличить трудозатраты, поэтому решения принимаются по измерениям, а не по впечатлениям. По итогам второго этапа будет решено, какие сценарии применять, какие дорабатывать, а какие отложить; следующим шагом может стать «ИИ-блокнот судьи», связанный с материалами дела и СПС. Итоговый принцип, сформулированный председателем Верховного суда: «искусственный интеллект должен экономить время судьи, а не заменять судебное усмотрение».

2.2 Москва и Татарстан

Ражковский (ДИТ Москвы) рассказал, что качество транскрибации сильно зависит от оборудования, поэтому Москва переоборудовала более 120 залов заседаний, а 8 информационных систем мировой юстиции объединяет в одну. В платформе уже работают картотека, структурированная подача документов, распределение подсудности и планирование заседаний с учётом нагрузки и отпусков судей. Повестки нередко приходят после заседания, поэтому в декабре планируется сервис уведомлений о поступлении, регистрации и возврате документов через mos.ru и Госуслуги. ДИТ подготовил предложения по изменению законодательства для цифровизации судопроизводства.

Али Шабанов (ЦИТ РТ) сообщил, что Татарстан вместе с Минюстом запускает ИИ-продукт для мировых судей по трём видам типовых дел – ЖКХ, платные автодороги и кредитные долги – с подготовкой проекта решения. В пилоте на деперсонализированных данных главной ценностью для судей оказалась карта дела: хронология документов со ссылками на оригиналы. Транскрибация сокращает правки секретаря с часов до 5–7 минут. Первыми будут результаты по делам ЖКХ, по автодорогам – к концу первого квартала 2027 года, по кредитным организациям – во втором квартале 2027 года.

Кириллов (Арбитражный суд Татарстана) назвал приоритетом снижение нагрузки на аппарат суда: описи томов, отслеживание перемещения дел, маршрутизацию исков с проверкой комплектности, автозаполнение карточек, систематизацию доказательств. Он предложил искать с помощью ИИ «не похожие истории, а похожие логики» – типовой «скелет» аргументации по категориям дел.

2.3 Критика

Татьяна Пашнина (Уральский филиал РГУП) считает, что аудиопротоколирование пока даёт ложную эффективность: система путает участников, и секретари вручную правят протоколы. Яков Шварцман («Иннотех») обратил внимание, что системы арбитражных судов, ГАС «Правосудие», Верховного суда и мировых судей часто не интегрированы между собой; без описания процессов с учётом ИИ внедрение рискует «зацементировать хаос в цифре». Он предложил на каждом этапе судопроизводства заранее отвечать на четыре вопроса: какие данные даём модели, какие операции делегируем, как глубоко проверяем и когда останавливаем.

Участники сходятся в том, что главная угроза – не замена судьи машиной, а постепенный перенос решения на готовый проект, который психологически проще принять, чем опровергнуть.

3.1 Автоматизм и «чёрный ящик»

Елена Аношкина (ЮА «АргументЪ») опирается на статью 118 Конституции: правосудие осуществляется только судом, и алгоритм не может подменять судейское усмотрение. Она напомнила дело Лумиса в США, где судья учёл прогноз рецидива системы COMPAS: Верховный суд штата допустил её использование, но запретил считать такие данные решающими. В китайской системе Smart Court ИИ готовит проекты актов, а несогласный судья пишет обособленное мнение. При высокой нагрузке, по словам Аношкиной, судье психологически легче следовать готовому проекту – это этический риск. По её оценке, в банкротстве, субсидиарной ответственности и спорах о злоупотреблении правом ИИ склонен к механическим выводам: например, при признаках неплатёжеспособности должника нейросеть почти наверняка признала бы все сделки недействительными, хотя многие из них можно отстоять. Её вывод: ИИ – «это прежде всего цифровой помощник, но никак не судья».

Пашнина также указала на соблазн согласиться с проектом решения, особенно если прежние проекты были хорошими. Дамир Валеев (КФУ) предложил разделить интерфейс гражданина и рабочее место судьи и использовать поведенческий дизайн, защищающий судью от эффекта якоря; он же предупредил, что галлюцинация в толковании нормы, попав в судебный акт, будет повторяться в следующих решениях и приобретать авторитет.

3.2 Независимость судьи и пересмотр решений

Дурмишхан Афхазава (КФУ) считает, что сбор статистики о следовании судей рекомендациям ИИ создаёт систему ориентиров и профилирование, угрожающие независимости. Он отметил различие подходов: российская концепция требует мотивировать отказ от рекомендации ИИ, а рекомендации Совета Европы позволяют отступать без объяснений. Открытым остаётся вопрос, будет ли ошибочность исходных данных ИИ основанием для пересмотра решения.

Виктор Майборода (СЗИУ РАНХиГС) прогнозирует, что при нынешних темпах алгоритмизации правоприменение сведётся к буквальному толкованию закона в ущерб его духу, а через одну-две итерации развития больших моделей национальное правопонимание будет вытеснено универсальным; уже сейчас студенты, пользующиеся ИИ, перенимают англо-американскую логику рассуждений. Он сообщил, что истцы подают в суд PDF-файлы со скрытым белым текстом – промптами для нейросети, которой помощник судьи передаст материалы. Практическое применение ИИ в судах, по его прогнозу, сведётся к нормированию промптов.

3.3 На чём учить модели

Татьяна Калентьева (Самарский госэкономуниверситет) считает, что обучать ИИ на массиве судебных решений нельзя: многие содержат необжалованные явные ошибки. Арам Арзуманян (СГЮА) добавил, что в опубликованных решениях остаются необезличенные персональные данные, поэтому сбор практики для обучения несёт риск уголовной ответственности. Алексей Должиков (СПбГУ) предложил каталогизировать судебные дела с ключевыми словами по примеру Верховного суда Канады и указал, что у Конституционного суда нет даже нормальной нумерации решений. Пашнина обратила внимание, что Конституционный суд не принял документа, аналогичного концепции Верховного суда.

Генрих Девяткин (МИЭТ) констатировал: судьи, прокуроры, следователи и адвокаты уже загружают процессуальные документы в нейросети, часто зарубежные и без удаления персональных данных, хотя ни одного документа, официально разрешающего это, нет. В приговоре одного из городских судов он обнаружил фрагмент с лексикой, характерной для нейросети.

Вторая линия дискуссии – как цифровизация может снизить нагрузку на суды и барьеры для граждан, если менять сами процедуры, а не переносить бумагу в электронный вид.

4.1 Прогноз исхода для граждан

Тисен (РГУП) описала перспективу, в которой система поможет гражданину без юриста составить иск, определить подсудность, рассчитать госпошлину и оценить вероятный исход по практике. Адвокат Дамир Низамов (Казанская городская коллегия адвокатов) пошёл дальше: судебный ИИ под эгидой Верховного суда должен быть доступен всем, а не только судьям; прогноз исхода снижает число споров и защищает слабую сторону – работника, потребителя, малый бизнес. Он подчеркнул, что архитектурные решения, закладываемые сейчас, будут иметь последствия на десятилетия. Валеев (КФУ) привёл пример сервиса для банкротства граждан, который прогнозирует исход уже при подаче заявления, и напомнил, что российские суды рассматривают порядка 30 млн дел в год, а примирением заканчивается малая доля. Он предложил сделать Татарстан пилотным регионом для поведенческих модулей цифрового правосудия.

4.2 Процедурные предложения

• Судебный приказ. Андрей Баринов (Владимирский филиал РАНХиГС) предложил автоматизировать выдачу приказа через ГАС «Правосудие» с Госуслугами и ФНС: приказ выдаётся сразу, а должник может оспорить его только иском. Сейчас после безмотивной отмены приказа взыскатель проходит судебную процедуру дважды, а суд получает двойную нагрузку. В Швейцарии, по его словам, приказ выдаёт административный орган.
• Единая платформа и журнал действий. Калентьева предложила объединить платформы МВД, Следственного комитета и ГАС «Правосудие» и ввести неизменяемый журнал процессуальных действий, доступный участникам. В одном из её дел приговор, оглашённый в марте, защитник получил в окончательном виде только в середине июля. Расчёт пределов наказания, по её мнению, можно алгоритмизировать обычным ПО без ИИ.
• Риск двойной работы. Кирилл Долгополов (СКФУ) предупредил, что без управления цифровизацией суды будут делать одно и то же в электронном виде и на бумаге, а процессуальные кодексы не отвечают на вопросы о равнозначности электронной подписи и последствиях сбоя трансляции заседания.
• Международная правовая помощь. Наталья Гончарова (КИУ им. Тимирясова) напомнила, что законопроект о допросе по видеоконференцсвязи лиц за рубежом внесён в Госдуму в январе 2023 года и не принят, и предложила оказывать правовую помощь по уголовным делам напрямую между органами юстиции на цифровой площадке, сохраняя правовую фильтрацию запросов.

Участник секции, выступавший без указания организации, заметил, что детальное регламентирование ИИ обречено на провал, поскольку технологии развиваются быстрее законов, и цель ИИ – дополнять возможности человека, а не заменять его.

Юристы стали работать быстрее, но фирмы не начали зарабатывать больше: время смещается с подготовки черновика на проверку, а качество ИИ-систем без собственных тестов оценить нельзя.

5.1 Внедрение как организационная задача

Holger Zscheyge (European Legal Technology Association) сослался на исследование MIT, по которому 95% пилотов внедрения ИИ заканчиваются без экономического эффекта. По его мнению, у большинства юрфирм проблема не в технологиях: внедрение ИИ – организационная трансформация, главная сложность – сопротивление людей и беспорядок в данных. Почасовая модель оплаты, считает он, рухнет. Критерий успеха он предложил проверять так: «просто отключите этот инструмент и посмотрите, если поднимается шум, значит, вы успешно внедряли этот инструмент».

Полина Омельчук («Юридические технологии») привела данные международного исследования: 34% юристов используют теневой ИИ, не одобренный фирмой, а при наличии стратегии внедрения ожидания оправдались у 64% фирм. Эффект, по её словам, нужно мерить по всему циклу задачи до сдачи клиенту. Для защиты данных она назвала три варианта: анонимизацию запросов к зарубежным моделям, проверку условий хранения у российских провайдеров и самый безопасный, но дорогой – локальную модель в контуре компании.

Наталья Ткаченко («Гарант-Сервис-Университет») привела исследование «Технологий доверия»: 41% компаний не имеют политики использования ИИ, 15% ограничиваются устными запретами, у 12% документ есть, но не контролируется, – итого 68% не управляют рисками ИИ; в 49% компаний не назначен ответственный. По данным LTA, 76% юрфирм используют универсальный Microsoft Copilot и 44% – Claude. Владислав Юрченко (Сбер) объяснил выбор доступностью: «Что доступно, туда и лезет». Шварцман («Иннотех») предупредил, что формальный запрет ИИ оборачивается неуправляемым хаосом, когда сотрудники платят за сервисы личными деньгами.

5.2 Как оценивать юридический ИИ

Юрченко (Сбер) отметил, что модели хорошо отвечают на юридические вопросы, но плохо выполняют поручение от начала до конца. Экзамены с выбором ответа можно угадать, на юридическом тесте ВШЭ современные модели набирают порядка 50%, а даже специализированные юридические RAG-системы дают около 30% галлюцинаций, большинство из которых – ошибки поиска. Оценивать нужно систему целиком, а не модель: «модель это двигатель, а дальше у нас Harness это автомобиль». Открытого бенчмарка рассуждений по российскому праву нет; создать его, по мнению Юрченко, под силу скорее Альянсу в сфере ИИ. Компании среднего размера он советует приёмный тест из 5–10 собственных кейсов с известными ответами.

Сергей Веренцов («Зен Солюшнс») поделился опытом соревнований по юридическому поиску (около 4 500 страниц данных и 1 000 вопросов): при переходе к большому массиву документов качество у большинства команд упало на 22–56 процентных пунктов. Модель, дообученная на юридических нормах, проиграла обычной модели с хорошим поиском. Его рекомендации юрдепартаментам: собрать 100–200 вопросов с проработанными эталонами, включить вопросы-ловушки без ответа в документах, проверять ссылку до страницы и учитывать редакцию нормы на нужную дату. Тест из 300 вопросов, по его оценке, стоит около 1 млн ₽ с учётом работы юристов – это разовая инвестиция.

5.3 Что делать с практикой и договорами

Георгий Книжин («Лигал Хэлп») сообщил, что база компании за 5 лет накопила 4–5 млн решений судов общей юрисдикции. Ежедневно суды общей юрисдикции выносят порядка 11 тыс. решений, арбитражные – около 8,5 тыс., но для обучения моделей они недоступны: сайты закрыты от поисковых роботов, единого окна нет. Принцип его подхода: модель не должна вспоминать решение, «она должна его найти и прочитать» – поиск по фактуре отбирает 40–50 актов, и ответ строится только по ним, со ссылкой до абзаца.

Шварцман назвал самым востребованным инструментом проверку договоров по риск-метрикам, для которой не нужна сильная модель, и спрогнозировал, что при равном доступе к технологиям победит тот, кто удержит пользователя в своей экосистеме. Юрченко предупредил о выгорании: ИИ ускоряет рутину в десятки раз, но проверка и погружение в контекст остаются за человеком. Ткаченко добавила, что бенчмаркинг юрфункций показывает план сокращать старших юристов и нанимать младших.

Ссылки на несуществующие акты стали самым заметным следствием ИИ в процессе, и суды уже штрафуют за них. Спор идёт о том, кто должен отвечать: представитель, клиент, разработчик или страховщик.

6.1 Что показала практика

Анна Шестакова («Гарант-Сервис-Университет») описала конкурс, где участники готовили с ИИ тезисы кассационной жалобы: из 43 работ для анализа отобрали 22. Смешение правовых институтов отметили 64% участников, галлюцинации – 27%. ИИ предлагал в кассации апелляционные доводы о переоценке доказательств и смешивал проценты по кредиту с неустойкой – эту ошибку, по словам Шестаковой, обнаружить сложнее всего. В одном случае модель верно сослалась на пункт постановления Пленума, но приписала ему несуществующее правило. Шестакова назвала ИИ морально неустойчивым: он «душу продаст за вашу позицию». Арбитражный суд Западно-Сибирского округа оштрафовал сторону за ссылку на несуществующую практику на 50 000 ₽ при сумме иска 57 000 ₽ и максимальном штрафе 100 000 ₽.

Книжин («Лигал Хэлп») насчитал около 10 таких штрафов в российских судах с мая; в сентябре в отзыве по делу в Верховном суде нашлась ссылка на несуществующий пункт Пленума. Выдуманная ссылка с номером дела и цитатой, по его словам, проходит формальную логику и ловится только прямой проверкой. Модели выдумывают, потому что при обучении получают балл за угаданный ответ и ноль за неугаданный. Юрченко (Сбер) сообщил, что американский сайт собрал уже 2 000 решений в США со ссылками на выдуманные нормы.

6.2 Позиции об ответственности

• Отвечает профессионал. Тисен (РГУП) и Книжин считают, что за проверку ссылок отвечает представитель. Елена Арефинкина (Сочинский институт РУДН) предложила критерии: сверка с первоисточником, кросс-проверка в разных моделях и прозрачный ход рассуждения.
• Безвиновная ответственность – ошибка. Елена Авакян (НИУ ВШЭ) возразила, что в известном деле оштрафовали не представителя, а предпринимателя, не знавшего о проблеме, и это вводит безвиновную ответственность в публичном праве; Верховному суду, по её мнению, нужно дать разъяснения о критериях. Она отметила, что в России среди таких случаев пока нет ни одного адвоката, и напомнила, что выдуманную практику приводили и до нейросетей. Её формула: «Машина не субъект права, отвечают люди», а профессионал отвечает «не за модель», а за собственное суждение. Цена такой проверки высока: «на 15 минут генерации 40 часов проверки».
• Ответственность по контролируемому риску. Авакян считает, что ответственность определяется контролируемым риском, а не названием роли, но на практике её назначают последней миле – тому, кто контактирует с потерпевшим. Неустранимые риски, по её прогнозу, будут переложены на страхование, скорее всего обязательное профессиональное.
• Модель беспилотного транспорта. Ткаченко («Гарант-Сервис-Университет») предложила, чтобы разработчик юридического ИИ заявлял степень автономности по стандарту и отвечал в её пределах, например за отсутствие ошибок в ссылках.

6.3 ИИ-агенты и маркировка

Елена Васякина (РГАИС) сообщила, что ни одна юрисдикция пока не разделила законодательно ответственность между разработчиком, тестировщиком и оператором ИИ. С июля зафиксировано больше 20 случаев, когда ИИ-агенты, по-своему поняв команды, нарушали права пользователей или владельцев; в одном случае агент, продававший вещь, выдал покупателю персональные данные владельца. В США, по её данным, рассматривается около 20 исков к ИИ-компаниям о вредных советах и доведении до суицида, а 7 сентября 2026 года Китай опубликовал рекомендации судьям: за вред отвечают производитель и продавец, пользователь – если сам использовал модель для нарушения. Тезис об ИИ как квазисубъекте, по её наблюдению, обсуждается всё чаще.

Авакян рассказала, что Китай с 2025 года практикует обязательную маркировку ИИ-контента, ЕС – пока только для дипфейков, а российский закон лишь допускает маркировку в будущем. Она считает, что маркировать нужно видео, аудио и программный код, а текст – не нужно, так как метка снимается в один шаг; доказать использование ИИ в тексте почти невозможно, и детекторы в сервисах антиплагиата отключают из-за ложных срабатываний.

Регистрируемая ИТ-преступность исчисляется сотнями тысяч эпизодов, а неотвратимость наказания, по оценке исследователей, не работает: защита нацелена на нейтрализацию угрозы, а не на ответственность.

7.1 Цифры

Семен Лебедев (РГУ им. Косыгина) привёл данные: МВД зафиксировало в 2025 году 663 тыс. преступлений с использованием информационно-телекоммуникационных технологий, при этом зарегистрированная ИТ-преступность снизилась на 12%. Центр кибербезопасности Сбера ежедневно фиксирует 15–22 млн звонков мошенников клиентам банка. Ущерб от киберинцидентов специалисты по ИБ оценивают в 1,5 трлн ₽, тогда как по данным МВД он составляет 240 млрд ₽. Даниил Казанцев («Алгаритм») со ссылкой на Сбер сообщил, что число случаев мошенничества с дипфейками за полтора года выросло в 26 раз, а ущерб превысил 22 млрд ₽.

Маргарита Урда (ЮЗГУ) привела данные о персональных данных: в 2025 году зафиксировано около 118 случаев компрометации баз и в открытый доступ попало свыше 52 млн записей; по новой статье 272.1 УК в 2025 году рассмотрено около 1 000 уголовных дел. Полное досье на человека в «пробиве» стоит до 30 000 ₽, детализация звонков – до 37 000 ₽. Урда отметила, что колл-центры мошенников переместились во Вьетнам и Таиланд, в России используются технические посредники – сим-боксы, а жертвы мошенников, пытаясь вернуть деньги, всё чаще становятся фигурантами дел о терактах.

7.2 «Лишение киберсвободы» и другие радикальные идеи

Лебедев считает, что эскалацию киберпреступности не может контролировать «ручная» аналоговая уголовно-правовая система. Он предложил новое наказание – лишение киберсвободы: преступника выявляют цифровым профайлингом, суд назначает срок, на который блокируется его доступ к устройствам, причём персонификация анонимного преступника, по его мнению, не нужна. Если законодатель этим не займётся, предупредил Лебедев, ИТ-отрасль создаст механизмы блокировки сама, но без юридических гарантий.

Игорь Бикеев (КИУ им. Тимирясова) предложил административные и уголовные меры против манипуляций общественным мнением через блогеров, которые не относятся к СМИ, и поисковую систему, выявляющую однотипные публикации, одновременно появляющиеся у многих блогеров.

7.3 Юрисдикция и посредники

Мурад Маджумаев (РУДН) отметил, что Конвенцию ООН против киберпреступности подписало 91 государство, а ратифицировали только 3 при необходимых 40. Её статья 42 позволяет по запросу заморозить цифровые доказательства в другой стране на 60 дней без требования двойной преступности. Место преступления в метавселенной он предлагает определять не как точку, а как маршрут: точка входа, место фиксации логов, место воздействия и место вывода средств; России, по его мнению, стоит заявлять юрисдикцию при существенной связи с ней, а не расследовать все киберпреступления.

Сергей Кравчук (КИУ им. Тимирясова) указал, что в новой норме о незаконном использовании сим-боксов нет чёткого определения объекта и предмета, а дела возбуждают только после выявления основного преступления. Самвел Захарян (КИУ им. Тимирясова) назвал абонентский номер полноценным цифровым паспортом и предложил дифференцировать ответственность за организацию передачи номеров по масштабу и последствиям.

На секции «Цифровая безопасность и право» обсуждалась и ответственность маркетплейсов: по мнению выступавших, суды раз за разом признают платформы пассивными посредниками, хотя те принимают оплату, хранят и доставляют товар; участники сослались на недавнее определение Верховного суда о том, что суд должен оценивать фактическую роль платформы, а не её название, и предложили прозрачность ролей и возможность оспаривать алгоритмические решения о блокировке.

Исследователи предлагают не делать ИИ субъектом уголовного права, а точечно менять составы: учитывать дипфейки, манипулирование цифровой информацией, атаки на дата-центры и нарушения правил разработки моделей.

8.1 Природа ИИ в составе преступления

Эльвира Латыпова (КИУ им. Тимирясова) считает природу ИИ объектной, а не субъектной: он выступает средством совершения преступления или предметом посягательства, а специфику оценки определяют автономность, самообучаемость, масштабируемость и непрозрачность, а не «разумность». Она предложила дополнить перечень отягчающих обстоятельств совершением умышленного преступления с использованием созданных ИИ материалов, имитирующих внешность, голос или действия реального лица. Передавать ИИ уголовно-процессуальные решения, по её мнению, пока не стоит, хотя в Китае мелкие дела уже рассматриваются с его помощью.

Лилия Иванова (Тюменский госуниверситет) напомнила, что принятый в июле 2026 года закон об ИИ отсылает к ответственности по действующему законодательству, и предложила ввести в УК норму об ответственности за нарушение правил разработки, внедрения и применения моделей ИИ, повлёкшее по неосторожности тяжкие последствия, с квалифицирующим признаком для больших фундаментальных моделей. Работать такая норма будет, по её словам, только при прозрачности каждого этапа жизненного цикла ИИ.

8.2 Комплаенс разработчиков вместо приговора

Ксения Шаповал (Аналитический центр уголовного права и криминологии) считает, что классическая уголовно-правовая модель перестаёт работать в мире автономных агентов: разработчика нельзя привлечь за соучастие с агентом, а у агента нельзя установить субъективную сторону. Она привела пример тестирования, где агенты обменялись втайне от разработчика более чем 70 000 сообщений, а около 700 агентов участвовали в атаке на стороннюю компанию. Её предложения: «календарный буфер» для новых требований к разработчикам, унифицированный публичный отчёт о рисках моделей, надзорный орган по комплаенсу при Минцифры или Роскомнадзоре. Главным инструментом защиты разработчика в уголовном деле, по её словам, станет документирование добросовестности – обоснование решений, результаты и цикличность тестов.

8.3 Манипулирование, дата-центры и цифровая информация

• Манипулирование цифровой информацией. Адвокат Ляйля Панаева указала, что манипулирование криминализовано только применительно к рынку (статья 185.3 УК), а обман с помощью сгенерированного голоса или видео без имущественного ущерба не охватывается мошенничеством. Она привела решение Верховного суда марта 2026 года, отменившего приговор по статье о воздействии на КИИ: внесение недостоверных данных лицом с санкционированным доступом без нарушения работы системы состава не образует.
• Дата-центры. Руслан Гильманов (КИУ им. Тимирясова) отметил, что легального определения ЦОД нет; поджог дата-центра квалифицируется как уничтожение имущества по статье 167 УК без учёта недоступности информации для тысяч пользователей, тогда как удаление тех же данных вредоносной программой наказывается по статье 274.1. Он предложил учитывать в квалифицирующих признаках число затронутых пользователей и длительность сбоя.
• От «компьютерной» к «цифровой» информации. Сергей Решетняк (Северо-Кавказский институт РАНХиГС) предложил переименовать главу УК в «Преступления в связи с цифровой информацией, обрабатываемой с использованием электронных устройств», чтобы охватить смарт-устройства, облака и интернет вещей.
• Персональные данные. Анна Волкова (КИУ им. Тимирясова) считает, что статью 272.1 нужно разграничить со статьями 137 и 272, и предложила обсудить отдельную главу УК о преступлениях против информационной безопасности личности.
• Военные роботы. Денис Кийко (КИУ им. Тимирясова) считает, что новая статья не нужна: технический сбой не равен преступлению, автономность не снимает ответственности людей, нужны разъяснения и ведомственные регламенты, распределяющие обязанности оператора, командира и разработчика.

Криминалистика рассчитана на статичные следы на физических носителях, а ключевые данные теперь хранятся в распределённых системах платформ и исчезают быстрее, чем следствие успевает их запросить.

9.1 Платформенная криминалистика

Дмитрий Воронков (УрГЮУ) описал кризис традиционной компьютерной криминалистики: на смартфоне подозреваемого нужных данных нет, они в облаке; 95% цифровых следов находится на уровне платформы – в распределённых базах и логах микросервисов, куда у следствия нет прямого доступа. Протокол осмотра экрана фиксирует только интерфейс, выемка невозможна, а логи хранятся от 7 до 30 дней – меньше, чем занимают проверка и судебный запрос. По разным оценкам, на которые сослался Воронков, от 30 до 50% продавцов на крупных маркетплейсах – не те, за кого себя выдают, а запрос оператору связи выводит лишь на номинала.

Его предложения: ускорить уголовный процесс, ввести следственное действие дистанционного извлечения и депонирования платформенных данных, создать государственный шлюз для заморозки логов внутри отечественных платформ и перейти к электронному уголовному делу. Наказывать владельца платформы за преступления на ней Воронков считает нерациональным. Урда (ЮЗГУ) возразила, что электронное уголовное дело уязвимо при отключениях интернета и электроэнергии.

9.2 Компьютерно-техническая экспертиза

Антон Авдошин («IT Эксперт») не согласился с тезисом о кризисе: экспертиза наращивает значение, но новой апробированной методологии исследования цифровых следов нет, а основной корпус методик сформулирован в 2000-х годах. Главная проблема – формулировки вопросов следователей и судей; в делах встречаются экспертизы с математически некорректными выводами. Он привёл пример, когда дело о хищении развалилось, потому что вместо комплексной экспертизы с экономистом провели только компьютерно-техническую. Выводы эксперта, по мнению Авдошина, нельзя основывать на ИИ – это вероятностная модель, а за результат отвечает эксперт, подписавший заключение. Урда добавила, что ИИ – не методология, и сторона не может проверить такие выводы тем же инструментарием.

Владимир Ерошев («ЭлкомСофт») перечислил системные пробелы: в России нет сертификации средств компьютерной экспертизы, хэширование и блокираторы записи нигде не обязательны, цепочка хранения доказательств не соблюдается, а экспертным подразделениям негде хранить образы накопителей. Минимальный стандарт, по его словам, – блокиратор записи и контрольные суммы с фиксацией оборудования и версий ПО в заключении. Он предупредил о развитии «антифорензики», когда защита требует доказать отсутствие изменений, и о том, что для актуальных iPhone доступных в России средств перебора паролей нет.

9.3 Биометрия и синтез

Николай Бодров (Союз криминалистов и криминологов) указал, что цифровые биометрические модели отделимы от носителя – отпечаток можно распечатать на 3D-принтере, около 8 минут записи речи достаточно для клонирования голоса, а проверка изображений на генерацию не закреплена как обязательный этап экспертизы ни в МВД, ни в Минюсте, ни в ФСБ. Он предложил обучать сотрудников аппарата суда и следствия основам судебной компьютерно-технической экспертизы. В США, по словам Воронкова, исследование показало, что судьи не понимают принятые ими экспертизы, и решением стало учить экспертов объяснять выводы юристам.

Опросы следователей и прокуроров показывают не сопротивление ИИ, а ассистивный запрос: передать системе обработку информации, сохранив за человеком оценку и ответственность. Исследователи предлагают закрепить это в УПК.

10.1 Что думают следователи

Ксения Шевелева (РТУ МИРЭА) представила опрос следователей: 82% считают востребованной специализированную нейросеть для следователей, прокуроров, судей и адвокатов, 76% видят ИИ пригодным прежде всего для анализа и обработки информации, 86% положительно относятся к автоматическому выявлению противоречий в материалах дела. При этом 86% никогда лично не использовали системы поддержки решений, а доверие сдержанное: 46% оценили его на 3 балла из 5. Главную выгоду 53% видят в экономии времени на подготовку к следственному действию, главный риск 63% – в утрате самостоятельного мышления, 52% – в необходимости перепроверки. Группа МИРЭА разрабатывает систему поддержки следователя при подготовке к допросу в закрытом контуре. Шевелева подчеркнула, что вывод нейросети сам по себе не объективен, а ИИ не должен приписывать человеку вероятностную причастность без научно обоснованной методики. Ерошев («ЭлкомСофт») заметил, что разработчики криминалистического ПО движутся к концепции одной кнопки, которая делает всё, и это отучит людей думать.

10.2 Опрос прокуроров и предложения в УПК

Арзуманян (СГЮА) провёл анкетирование в 63 регионах: 550 ответов, в том числе 174 прокурора и 146 следователей и дознавателей. Позицию «доверяю ИИ, но только под контролем специалиста» выбрали 36,3% следователей и 72% адвокатов. 23% прокуроров видят серьёзный риск для состязательности, если у защиты доступ к ИИ хуже, чем у обвинения, 32% считают, что государство должно обеспечить равный доступ; 44% следователей и 76% судей полагают, что разница не повлияет на процесс, поскольку решает судья. В среднем 65% респондентов считают, что участника нужно уведомлять о применении ИИ к касающимся его доказательствам.

Предложения Арзуманяна по УПК:

• обязать орган расследования и суд уведомлять участника о применении ИИ;
• установить, что результаты ИИ не могут быть единственным основанием для мер принуждения, обвинения или приговора;
• обязать рассматривать и мотивированно отклонять возражения участника на выводы ИИ;
• в порядке эксперимента допустить подготовку проектов решений с ИИ по делам особого порядка, а в перспективе – право подсудимого ходатайствовать о рассмотрении дела с участием ИИ при согласии потерпевшего.

«Права участников в условиях применения ИИ это не право на отказ от будущего, а право на то, чтобы будущее не наступало без их согласия в той мере, в которой это затрагивает их судьбу.» (Арзуманян Арам, СГЮА)

10.3 Прогнозирование и экологическая преступность

Елена Думанская (УрГУПС) описала переход криминологии к прогностической науке: интуитивные суждения практиков часто дают ложные результаты, а системы на машинном обучении непрозрачны и несут риск дискриминации и стигматизации, поэтому математический прогноз должен верифицировать специалист. Её модель прогноза для условно осуждённых за хищения строится примерно на 25 факторах. Бахаудин Тангиев (Балтийский гуманитарный институт) оценил латентность экологической преступности в 95–97% по экспертным оценкам и предложил экокриминологический ИИ, объединяющий данные Росприроднадзора, Рослесхоза и спутникового мониторинга, с блокчейн-фиксацией данных и признанием отчётов иным документом в уголовном процессе.

Почти все выступавшие сводили проблемы технологий к подготовке людей. Воронков (УрГЮУ) сформулировал это прямо: итоговая проблема – «некачественной подготовки людей», а не технологический прогресс.

11.1 Масштаб разрыва

Воронков оценил, что программы по криминалистике в юридических вузах примерно на 90% совпадают с подготовкой криминалиста начала XX века. Александр Алексеев (Пензенский госуниверситет) сообщил, что около 95% следователей имеют только юридическое образование и не могут корректно ставить вопросы эксперту по цифровым данным. Девяткин (МИЭТ) привёл случай, когда судья в процессе спросил у прокурора, что такое Linux; в МИЭТ у студентов-юристов 40% программы – программирование, математика и исследование виртуальных следов. Тангиев оценил, что подготовленных специалистов хватает на выполнение 10–15% требований природоохранного законодательства.

11.2 ИИ в юридическом образовании

Светлана Котоманова (ДВФУ) описала «пассивную зависимость» студентов от ИИ и предложила четырёхуровневую модель: запрет ИИ на первом курсе, постепенное включение в традиционные курсы, развитие профессионального суждения и программы на стыке права и технологий – по примеру модели Чикагского университета «без ИИ, с ИИ, об ИИ». Арефинкина (Сочинский институт РУДН) отметила, что задание написать приговор потеряло смысл, и создала чат-бот «юридический калькулятор», который ведёт студента по фабуле, а не даёт готовый ответ; юрист будущего, по её прогнозу, станет дирижёром агентных систем. Валентин Шельменков (МГЮА) рассказал о студенческих чат-ботах для первичного приёма обращений граждан.

11.3 Что уже делают

• РГУП создал институт цифрового права и правового регулирования ИИ, с 1 сентября запустил магистратуру «Юрист в сфере цифровых валют, цифровых прав и прав ИИ» и будет обучать работников судов вместе с Центром судебных компетенций (Тисен Ольга, РГУП); ДИТ Москвы подписывает соглашение о сотрудничестве с РГУП (Ражковский Станислав, ДИТ Москвы).
• Верховный суд объявил студенческий конкурс «Алгоритм правосудия: второе мнение», на который подано больше 20 заявок от вузов; МИЭТ 19 февраля 2027 года покажет программу проверки справедливости наказания по делам о взятках (Девяткин Генрих, МИЭТ).
• РТУ МИРЭА включает технические дисциплины в юридическую подготовку (Шевелева Ксения, РТУ МИРЭА), УрГЮУ с 12 ноября запускает курс повышения квалификации «Цифровая виктимология» (Майоров Андрей, УрГЮУ).

• ИИ в судах перешёл к масштабному пилоту: более 6,5 тыс. пользователей из 573 судов, более 65 тыс. часов распознанных заседаний (Письменнов Олег, Судебный департамент), цель – более 95% судей к 2030 году при принципе «решает только судья» (Кунев Денис, Верховный суд).
• Наибольшую практическую пользу дают не проекты решений, а транскрибация и карта дела: правка протокола сокращается с часов до 5–7 минут (Шабанов Али, ЦИТ РТ). Главные риски – эффект якоря при высокой нагрузке и непрозрачность алгоритмов (Аношкина Елена, ЮА «АргументЪ»; Пашнина Татьяна, Уральский филиал РГУП).
• Выдуманные ссылки стали проблемой процесса: около 10 штрафов с мая (Книжин Георгий, «Лигал Хэлп»), а даже специализированные юридические RAG-системы дают около 30% галлюцинаций (Юрченко Владислав, Сбер). Спор об ответственности не решён: от «отвечает представитель» до страхования и разъяснений Верховного суда (Авакян Елена, НИУ ВШЭ).
• Компании не управляют рисками ИИ: у 68% нет действующей политики (Ткаченко Наталья, «Гарант-Сервис-Университет»), 34% юристов используют теневой ИИ (Омельчук Полина, «Юридические технологии»). Практичный ответ – собственные тесты на 100–200 вопросов (Веренцов Сергей, «Зен Солюшнс»).
• Киберпреступность превосходит возможности аналогового права: 663 тыс. ИТ-преступлений в 2025 году и оценка ущерба в 1,5 трлн ₽ против 240 млрд ₽ по данным МВД (Лебедев Семен, РГУ им. Косыгина). Предлагаются точечные изменения УК: дипфейки как отягчающее обстоятельство, ответственность за нарушение правил разработки ИИ, защита дата-центров (Латыпова Эльвира, Иванова Лилия, Гильманов Руслан).
• Доказательства ушли на платформы: 95% следов там, логи живут 7–30 дней (Воронков Дмитрий, УрГЮУ); нет сертификации средств экспертизы и обязательного хэширования (Ерошев Владимир, «ЭлкомСофт»).
• Практики ждут ИИ как помощника: 82% следователей считают востребованной специализированную нейросеть (Шевелева Ксения, РТУ МИРЭА), 65% участников опроса – за уведомление о применении ИИ, что предлагают закрепить в УПК (Арзуманян Арам, СГЮА).

• Сессия «Цифровизация правосудия», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Б4 – Цифровые технологии в системе уголовно-правовых отношений», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «П1 – AI для юристов: доверие, качество, практика применения», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «П4 – Цифровые технологии в правосудии», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «П5 – Цифровые криминология и криминалистика», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «С2 – Цифровая безопасность и право», Kazan Digital Week 2026