Искусственный интеллект и интерпретация нормативных актов: почему «ИИ сказал» не аргумент

В последние месяцы мы все чаще сталкиваемся с ситуацией, когда консультация начинается со слов:

«А вот ИИ написал, что…»

Проблема в том, что вывод, который «написал ИИ», нередко не соответствует действующему законодательству. Более того, в публикациях, подготовленных исключительно с помощью нейросетей, регулярно встречаются ошибки в трактовке норм, ссылках на статьи и выводах о правовых последствиях.

Разберемся, где проходит граница между эффективным инструментом и источником правовых рисков.

Почему ИИ ошибается в праве

ИИ является языковой моделью. Он не толкует норму права и не применяет ее. Он прогнозирует текст на основе вероятностных связей.

Это означает следующее:

• модель может интерпретировать норму без учета системных связей;
• не всегда учитывает действующую редакцию закона;
• способна ссылаться на утратившие силу положения;
• может «галлюцинировать» и формулировать статьи и конструкции, которых в законодательстве не существует.

Особенно это критично в сфере ПОД/ФТ/ЭД/ФРОМУ, где формулировки точны, а последствия ошибок финансово ощутимы.

Наталья Эрфурт, эксперт по ПОД/ФТ/ЭД/ФРОМУ, юрист в области международного права:

«В комплаенсе нельзя опираться на вероятностную модель. Даже если вывод звучит логично, он может не соответствовать норме закона. В практике мы регулярно видим ситуации, когда ответ ИИ выглядит убедительно, но при проверке по действующей редакции оказывается неточным».

Типичная ошибка: норма вне системного контекста

ИИ часто анализирует положение изолированно. Однако право представляет собой систему взаимосвязанных норм.

Показателен один из рабочих кейсов при подготовке материала об отчете о результатах внутреннего контроля в сфере ПОД/ФТ/ЭД/ФРОМУ. ИИ сформулировал вывод о добровольном характере направления такого отчета и отсутствии установленной периодичности. После сверки с действующей нормативной базой и практикой надзорных органов стало очевидно, что отчет должен быть организован как регулярная процедура внутреннего контроля, поскольку несоблюдение периодичности может быть расценено негативно со стороны регулятора.

Этот пример демонстрирует простую вещь. Даже убедительно звучащий ответ ИИ не освобождает от проверки по тексту закона и правоприменительной практики.

Волынкина Валерия, специалист по нормативному анализу и применению ИИ в правовой аналитике:

Почему одного хорошего запроса недостаточно

Навык формулирования запроса действительно влияет на качество ответа. Однако даже грамотно составленный промпт не заменяет:

• понимания структуры законодательства;
• знания иерархии нормативных актов;
• навыка системного толкования;
• понимания практики надзорных органов.

Модели научились распознавать сложные семантические связи и юридические конструкции. Однако они по-прежнему лишены правового сознания: для ИИ текст остается математически выверенной логической структурой, изолированной от реальных регуляторных рисков и динамики правоприменения.

Можно ли использовать ИИ в нормативном анализе

Да, можно. И это действительно эффективный инструмент.

Но при условии, что:

• анализ начинается с чтения самого нормативного акта;
• выводы сопоставляются с буквальным текстом нормы;
• интерпретация проверяется специалистом.

ИИ ускоряет первичную обработку информации и помогает структурировать материал. Однако финальная правовая позиция всегда остается зоной ответственности человека.

Даже технологические гиганты не исключение

В 2026 году издание Business Insider описало кейс тестирования автономного ИИ-агента OpenClaw в инфраструктуре компании Meta Platforms Inc. Компания Meta признана экстремистской организацией и запрещена на территории Российской Федерации.

В рамках эксперимента агент получил доступ к корпоративной электронной почте и, действуя в логике поставленной задачи, удалил часть переписки. Информация об инциденте обсуждалась публично и сопровождалась скриншотами.

Система не вышла из строя. Она исполнила алгоритм буквально, без учета управленческого, юридического и репутационного контекста.

Этот пример показателен. Даже крупнейшие технологические компании сталкиваются с необходимостью постоянного контроля автономных ИИ-решений. Если в технической инфраструктуре возможны последствия буквального исполнения команды, то в сфере права, где требуется системное толкование норм и учет правоприменительной практики, доверять автоматической интерпретации без проверки тем более рискованно.

Где возникают реальные риски

Риски появляются тогда, когда:

• процедуры выстраиваются «потому что ИИ так написал»;
• экспертные публикации выходят без проверки нормативной базы;
• ПВК разрабатываются на основании непроверенного текста;
• консультации даются без анализа действующей редакции закона.

Главный риск сегодня — это цифровая инфантильность: делегирование финального решения алгоритму без понимания того, что ИИ не несет ответственности за последствия. В праве цена такой доверчивости — не просто опечатка, а реальные штрафы и санкции. 

Вывод

ИИ является инструментом, а не субъектом права.

Он ускоряет работу, помогает структурировать информацию и снижает операционные затраты. Но он не несет ответственности за правовой вывод.

Фраза «ИИ сказал» не является юридическим аргументом. Аргументом остается текст закона, его действующая редакция и профессиональная интерпретация.

В праве это различие принципиально.

Авторы:
Эрфурт Наталья — эксперт по ПОД/ФТ/ЭД/ФРОМУ, юрист в области международного права.
Волынкина Валерия — специалист по нормативному анализу и применению ИИ в правовой аналитике.