Искусственный интеллект в работе адвоката и его роль в развитии зарубежной адвокатуры

• ГРУДЦЫНА Людмила Юрьевнадоктор юридических наук, профессор, декан факультета профессиональной переподготовки Московского института профессионального образования им. К.Д. Ушинского (https://mipo.online), профессор кафедры конституционного и международного права ФГБОУ ВО «Всероссийский государственный университет юстиции (РПА Минюста России)», Почетный адвокат России, эксперт РАН, ORCID 0000-0001-7731-724Xludmilagr@mail.ru

В статье автором систематизированы двадцать зарубежных научных публикаций 2022–2026 гг., посвященных влиянию искусственного интеллекта, прежде всего генеративных языковых моделей, на адвокатскую деятельность, профессиональную этику, рынок юридических услуг и институциональную трансформацию зарубежной адвокатуры. В центре внимания находятся США, страны Европейского союза и Китай, поскольку именно эти юрисдикционные блоки демонстрируют три различные модели внедрения ИИ: прецедентно-этическую и судебно-дисциплинарную модель США; нормативно-риск-ориентированную модель ЕС, основанную на защите данных, профессиональной тайне и AI governance; государственно-инфраструктурную модель Китая, где ИИ развивается в связке с «умными судами», публичными юридическими сервисами и национальными правовыми языковыми моделями. Обзор показывает, что ИИ не отменяет адвокатскую профессию, но радикально меняет структуру адвокатского труда: рутинные операции переходят в режим автоматизированной подготовки, а ключевой ценностью адвоката становятся проверка, стратегическое суждение, ответственность, конфиденциальность, объяснимость и способность управлять цифровыми рисками.

Ключевые слова: искусственный интеллект, генеративный ИИ, адвокатура, юридическая профессия, legal tech, профессиональная этика, конфиденциальность, юридические услуги, США, Европейский союз, Китай

Появление массовых генеративных систем искусственного интеллекта после 2022 г. стало для юридической профессии не очередным этапом автоматизации, а институциональным вызовом. Предыдущие волны legal tech были преимущественно инструментальными: электронный документооборот, системы поиска судебной практики, технологии анализа договоров, e-discovery, электронные кабинеты судов. Новая волна отличается тем, что ИИ вмешивается в ядро адвокатской работы - языковое производство, аргументацию, юридическое письмо, первичную квалификацию фактов, подготовку правовой позиции и коммуникацию с доверителем.

Для адвокатуры этот вызов особенно чувствителен. Адвокатская деятельность построена не только на эффективности, но и на доверии, тайне, независимости, лояльности доверителю, профессиональном суждении и процессуальной добросовестности. Если ИИ ускоряет поиск, черновое письмо и анализ больших массивов данных, то он одновременно создает новые риски: фиктивные ссылки на судебные решения, раскрытие конфиденциальных сведений, неосознанное делегирование профессионального суждения, стандартизацию индивидуального правового совета, снижение навыков молодых юристов и зависимость адвокатских образований от крупных технологических поставщиков.

На наш взгляд, научная литература 2022-2026 гг. уже позволяет говорить о переходе от вопроса «может ли адвокат использовать ИИ?» к более сложному вопросу: «при каких условиях использование ИИ становится профессионально допустимым, экономически оправданным и этически ответственным?». В США этот вопрос обсуждается через призму Model Rules of Professional Conduct, судебных санкций и обязанности технологической компетентности. В ЕС он встраивается в комплекс GDPR, профессиональной тайны, риск-ориентированного регулирования и будущего применения AI Act. В Китае он приобретает иной масштаб: ИИ становится частью публичной инфраструктуры правовой помощи и судебной цифровизации.

В зарубежной литературе 2022–2026 гг. заметен переход от понятия legal tech к понятию augmented lawyering - усиленной адвокатской работы, в которой машина выполняет часть информационно-языковых операций, но юридически значимое суждение остается за адвокатом. Эта формула принципиальна: она не сводит адвоката к оператору ИИ, но и не сохраняет иллюзию прежней профессии, не затронутой цифровой инфраструктурой.

Классический legal tech автоматизировал главным образом внешние или вспомогательные процессы: хранение документов, поиск, календарь, учет времени, e-discovery, контрактные шаблоны. Генеративный ИИ автоматизирует языковую форму юридического мышления. Он способен подготовить проект письма доверителю, резюме судебной практики, черновик меморандума, проект договора, перечень рисков, вопросы для интервью, стратегическую карту спора. Поэтому современная дискуссия выходит за пределы «удобного инструмента» и затрагивает статус профессионального знания.

ИИ прежде всего через профессиональную ответственность адвоката. Здесь центральны обязанности компетентности, конфиденциальности, надзора, независимого суждения, добросовестности перед судом и разумности гонорара. Вторая группа - Terzidou, Ballesteros, Deffains и Marty, Varkonyi - помещает ИИ в европейскую рамку управления рисками, защиты данных и институциональной ответственности юридической организации. Третья группа - Dai, Papagianneas и Junius, Zhou et al. - показывает, что в Китае ИИ развивается не только как инструмент частного адвоката, но как элемент публичной правовой инфраструктуры. Наиболее сильная общая позиция литературы: ИИ не является самостоятельным субъектом профессиональной обязанности. Ответственным остается адвокат, адвокатское образование или юридическая фирма. Даже когда ИИ производит текст, именно адвокат вводит его в правовой оборот, подписывает процессуальный документ, сообщает доверителю совет или выбирает стратегию.

Это означает, что ИИ не снижает стандарт ответственности, а меняет предмет контроля: нужно проверять не только правовую норму, но и технологическую среду ее машинной обработки.

Вторая сквозная позиция состоит в том, что ИИ создает асимметричные выгоды. Крупные юридические фирмы могут строить закрытые модели, корпоративные песочницы, internal knowledge bases, системы prompt management и комплаенс-контуры. Малые практики получают доступ к массовым инструментам, но несут более высокие риски утечки данных и зависимости от внешних поставщиков. Поэтому развитие ИИ в адвокатуре может не только демократизировать услуги, но и усилить структурное неравенство между участниками рынка.

Третья позиция - изменение навыковой модели профессии. Адвокат будущего должен уметь не только писать и искать, но и формулировать запросы, задавать границы допустимого использования ИИ, проверять результат, понимать источники данных, оценивать риски обработки персональных и конфиденциальных сведений, объяснять доверителю роль ИИ в работе. Это не техническая специализация в узком смысле, а новая часть профессиональной грамотности.

Американская литература особенно показательна потому, что первое публичное осмысление генеративного ИИ в адвокатуре прошло через судебные ошибки и дисциплинарные последствия.

Дело Mata v. Avianca стало символом проблемы: адвокаты представили суду материалы с несу - ществующими прецедентами, сгенерированными ChatGPT. Однако научная дискуссия быстро ушла от морализаторского вывода «ИИ опасен» к более точному вопросу: какие профессиональные процедуры должны сопровождать использование ИИ?

Например, Andrew M. Perlman формулирует умеренно технологически-оптимистическую позицию. Его основной тезис: Model Rules сами по себе не запрещают адвокату использовать генеративный ИИ. Напротив, при наличии safeguards and procedures ИИ может использоваться в рамках действующих обязанностей компетентности, конфиденциальности, коммуникации и надзора [1]. Важнейший элемент позиции Perlman — прогноз о том, что duty of competence со временем может не только разрешать, но и требовать использования ИИ в некоторых видах юридической работы. Это сильное утверждение: отказ от ИИ может стать аналогом отказа от электронной почты или онлайн-правовых баз. John G. Browning исходит из противоположного эмпирического материала — случаев неправильного использования ChatGPT адвокатами. Его статья демонстрирует, что опасность состоит не только в фиктивных судебных ссылках. Ошибки затрагивают уголовные жалобы, массовые выселения, заключительные речи и другие сферы, где результат ИИ может повлиять на судьбу человека [2]. Browning показывает, что генеративный ИИ одновременно затрагивает несколько этических обязанностей: технологическую компетентность, конфиденциальность, надзор за помощниками и независимое профессиональное суждение.

Michael Legg и Vicki McNamara развивают тему fake law в сравнительном ключе. Они анализируют кейсы США и Канады и показывают, что проблема фиктивных ссылок не решается простым запретом ИИ [3]. Запреты могут быть непропорциональны, поскольку ИИ уже встроен в поисковые системы, офисные пакеты и инструменты правового анализа. Более реалистичен режим верификации: адвокат обязан проверять все правовые утверждения, ссылки и цитаты, независимо от того, созданы они человеком, младшим юристом, поисковой системой или LLM.

Jessica R. Gunder проверяет, достаточно ли Rule 11 Федеральных правил гражданского процесса для ответа на ИИ-галлюцинации. Ее вывод критичен: Rule 11 может санкционировать недостаточную проверку, но не является специально приспособленным инструментом для новой технологической проблемы [4]. Поэтому суды начинают вводить standing orders о раскрытии использования ИИ. Gunder при этом не поддерживает автоматическое расширение таких приказов: они могут оказаться избыточными, неясными и стимулировать формальное раскрытие без реального контроля качества.

Amy Cyphert расширяет поле обсуждения за пределы hallucinations. Она ставит вопросы плагиата и copyright infringement в юридических документах [5]. Для адвокатской практики это важно по двум причинам. Во-первых, юридический текст исторически допускает шаблоны, boilerplate и заимствование типовых форм. Во-вторых, генеративная модель может воспроизвести охраняемый текст или создать продукт, происхождение которого трудно установить. Поэтому адвокатская проверка должна включать не только «существует ли дело», но и «не нарушает ли подготовленный текст права третьих лиц».

Benjamin Syroka доводит американскую логику компетентности до нормативного предела. Его статья строится на утверждении, что ИИ уже меняет профессию, а адвокаты, которые научатся использовать технологию ответственно, получат преимущество [6]. Практическое значение этого вывода для адвокатских образований состоит в необходимости внутренних политик: какие инструменты допустимы; какие данные нельзя вводить; кто проверяет результат; когда нужно уведомлять доверителя; как учитывать время, сэкономленное ИИ, при выставлении счета.

Американский подход в целом можно назвать моделью ex post professional accountability. Он не строит единой публично-правовой схемы предварительной сертификации всех ИИ-инструментов для адвокатов. Он исходит из того, что адвокат может применять технологию, но несет ответственность за результат. Именно поэтому ABA Formal Opinion 512 стала важной профессиональной вехой: она сформулировала рамку компетентности, конфиденциальности, коммуникации с клиентом, надзора, candor toward tribunal и разумного гонорара.

Для зарубежной адвокатуры американский опыт полезен, во-первых, тем, что генеративный ИИ нельзя внедрять без письменной политики проверки, во-вторых, дисциплинарная система будет оценивать не сам факт использования ИИ, а качество адвокатского контроля над ним. ИИ не является оправданием ошибки; напротив, использование ИИ создает дополнительный вопрос о том, какие меры контроля были приняты.

Европейская литература рассматривает ИИ не только как инструмент эффективности, но как объект нормативного управления. Здесь на первый план выходят конфиденциальность, профессиональная тайна, защита персональных данных, законность трансграничной передачи данных, классификация ИИ-систем по рискам, human oversight и институциональная ответственность юридической организации. Например, Kalliopi Terzidou анализирует влияние генеративного ИИ на обязанности competence и confidentiality на материале Люксембурга [7]. Особенность ее работы состоит в соединении доктринального анализа с эмпирическим исследованием юридической практики.

Терзidou показывает, что ИИ может повышать качество legal services — ускорять коммуникации, черновое письмо, поиск и подготовку документов, — но только если адвокатская организация спо- собна управлять конфиденциальной информацией и не передает клиентские данные в неконтролируемые внешние системы.

В статье María Concepción Rayón Ballesteros испанская адвокатская практика помещается в прикладной: генеративный ИИ допустим не как свободный эксперимент, а как элемент формализованного AI governance. Испанским фирмам нужны внутренние политики, договоры с поставщиками, протоколы human-in-the-loop, запрет на ввод конфиденциальных данных в публичные модели без надлежащего правового основания и обучение персонала.

Deffains и Marty рассматривают ИИ с позиций экономики права [9]. Их вклад важен потому, что адвокатура меняется не только этически, но и экономически. Генеративный ИИ способен подорвать классическую модель billable hour: если документ, который раньше готовился несколько часов, создается за минуты, клиент будет ожидать иного ценообразования. Одновременно появляются новые расходы — лицензии, защищенная инфраструктура, обучение, аудит, кибербезопасность, страхование, контроль качества. Поэтому экономия времени не всегда равна снижению себестоимости.

Европейская проблема усиливается зависимостью юридических фирм от крупных технологических экосистем. Deffains и Marty показывают риск vertical dependence: юридические организации могут стать зависимыми от поставщиков облаков, моделей, данных и интегрированных приложений. Для адвокатуры это не только коммерческий, но и профессиональный риск. Если ключевая инфраструктура юридического знания контролируется внешним поставщиком, возникает вопрос об автономии адвокатской профессии.

Joshua Yuvaraj предлагает нормативную критику, которую можно применить и к европейскому контексту. Его verification-value paradox означает: чем серьезнее правовой результат, тем выше обязанность проверки; чем выше обязанность проверки, тем меньше чистая экономия от ИИ [10].

Этот парадокс особенно важен для судебной адвокатуры. Черновик иска или апелляционной жалобы, созданный ИИ, может сэкономить время на первом этапе, но потребовать полного ручного аудита фактов, норм, цитат, правовой логики и процессуальных последствий.

Julian Webb переводит дискуссию на уровень профессиональной добродетели и практической мудрости [11]. Его аргумент состоит не в том, что ИИ бесполезен, а в том, что ИИ не обладает phronesis - способностью соотносить право, интерес доверителя, моральный риск, институциональный контекст и долгосрочные последствия.

В адвокатской практике это означает: ИИ может предложить формулировку, но не может быть носителем верности доверителю, независимости и профессиональной совести.

и уверенным выглядит ответ LLM, тем выше риск автоматизационного доверия. Для адвоката это опасно: убедительность текста не равна юридической достоверности. Европейская модель, основанная на фундаментальных правах и объяснимости, требует не только технической точности, но и возможности реконструировать, почему был сделан тот или иной вывод.

Эмпирическое исследование Harašta, Novotná и Šavelka показывает психологическое измерение проблемы [13]. Участники исследования — юристы и студенты-юристы - предпочитали документы, которые считали созданными человеком, даже если объективное качество документа не обязательно было ниже. Это означает, что развитие ИИ в адвокатуре будет зависеть не только от точности моделей, но и от доверия профессионального сообщества, клиентов и судов к AI-assisted work product. Европейский подход можно назвать моделью ex ante and ongoing governance. В отличие от американского акцента на последующей ответственности адвоката, Европа стремится заранее определить режимы риска, обработку данных, ответственность поставщика, обязанности пользователя и организационные меры. Для адвокатуры это означает, что внедрение ИИ должно начинаться не с покупки подписки, а с правового аудита процессов.

Китайская литература показывает иной путь влияния ИИ на юридическую профессию. Если США обсуждают ИИ через профессиональную ответственность адвоката, а ЕС - через управление рисками и защиту данных, то Китай связывает ИИ с государственно организованной цифровой инфраструктурой правосудия и публичных юридических услуг. Это не означает отсутствия рынка частных юридических сервисов, но общий вектор задается публичными платформами, smart courts, доступом к правовой информации и национальными моделями.

Xin Dai в статье о китайских AI chatbots в публичных юридических сервисах показывает, что сектор public legal services может стать пространством быстрого распространения robo-lawyer решений [18]. Китайское государство заинтересовано в масштабировании базовой правовой помощи, а LLM-чатботы способны закрывать массовый спрос на первичную правовую информацию. Для адвокатуры это двойственный процесс: с одной стороны, часть простых консультаций может уходить в автоматизированные каналы; с другой — возрастает потребность в адвокатах, способных работать с более сложными случаями, проверять машинные ответы и представлять интересы в конфликтах, где ИИ дал ошибочный совет.

Papagianneas и Junius анализируют smart courts как часть судебной реформы Китая [19]. Они показывают, что автоматизация обосновывается в официальном дискурсе через fairness and justice, но ее функция двойственна: она повышает процедурную согласованность, видимость, внутреннюю отчетность и удобство пользователей, одновременно сохраняя каналы контроля. Для адвоката это означает работу в среде, где судебная процедура все более стандартизируется и datafies — превращается в данные, поддающиеся машинной обработке.

Техническое исследование Zhou et al. о LawGPT демонстрирует, почему универсальные модели недостаточны для национальной правовой практики [20]. Авторы указывают две проблемы: закрытые proprietary models не гарантируют privacy для чувствительных юридических кейсов, а открытые универсальные модели обладают недостаточным правовым знанием. LawGPT строится как специализированная китайская legal LLM на базе правовых документов и supervised fine-tuning. Для адвокатуры это предвосхищает будущее, где конкурентоспособность будет зависеть от доступа к юрисдикционно обученным моделям, а не только от общих чат-ботов. Китайский подход демонстрирует, что ИИ может стать не только инструментом индивидуального адвоката, но и средой, в которой адвокат действует. Если суд, госорганы, публичные юридические сервисы и базы данных интегрируют ИИ, то адвокат не может оставаться вне этой инфраструктуры. Он должен понимать логику цифрового процесса, уметь оспаривать машинно подготовленные выводы, выявлять ошибки автоматизированной классификации, защищать тайну доверителя и переводить технологические риски в юридические аргументы.

Особенно важна проблема access to justice. В китайской модели ИИ может снизить барьеры к базовой правовой информации для граждан. Однако базовая информация не равна полноценной адвокатской помощи. Чем шире распространение ИИ-чатботов, тем важнее разграничивать: информационное сопровождение, юридическая консультация, представительство, стратегическая защита и ответственность за результат. Для адвокатуры это может открыть новую функцию - аудит, исправление и сопровождение автоматизированных правовых советов.

В сравнительном плане Китай показывает более коллективистскую и инфраструктурную траекторию развития ИИ в праве. Она менее ориентирована на автономию отдельного адвоката и более — на платформенную организацию правовой помощи. Поэтому ее нельзя механически переносить на адвокатуры континентальной Европы или США, где независимость профессии и тайна доверителя имеют иную институциональную конструкцию. Но китайский опыт важен как индикатор будущего: правовая профессия будет работать в условиях, где ИИ встроен не только в офис адвоката, но и в систему правосудия.

Сравнение литературы позволяет выделить несколько сквозных проблем, которые повторяются в разных правопорядках. Первая — hallucinations. Для обычного пользователя ложный ответ чат-бота может быть бытовой ошибкой; для адвоката ложная ссылка, неверная норма или вымышленная судебная практика становятся профессиональным нарушением. Именно поэтому американские авторы Вторая проблема - confidentiality. Адвокатская тайна не совместима с неосознанной передачей материалов дела в публичную модель, если неизвестны условия хранения, обучения, доступа третьих лиц и трансграничной передачи данных. В ЕС это дополнительно осложняется GDPR, режимом processor/controller, special categories of data и международными transfer mechanisms. В США вопрос формулируется через Rule 1.6 и informed consent. В Китае privacy рассматривается также через национальную инфраструктуру и контроль над данными.

Третья проблема - automation bias. Чем более профессионально звучит ответ ИИ, тем легче поверить ему без проверки. Это особенно опасно для молодых юристов и для загруженных адвокатов, которые используют ИИ как средство ускорения. В литературе возникает новая профессиональная добродетель — disciplined skepticism. Адвокат должен использовать ИИ не как авторитет, а как черновой инструмент, подлежащий проверке.

Четвертая проблема - обучение молодых юристов. Если ИИ автоматизирует задания, на которых традиционно учились junior lawyers — поиск практики, первый draft, due diligence, summary, — возникает дефицит профессионального взросления.

Robb et al. называют это «5-year problem»: откуда появятся опытные юристы, если начальные навыки будут переданы машине [15]? Для адвокатуры это особенно важно, потому что профессия воспроизводится через практику, наставничество и постепенное усложнение задач.

Пятая проблема - рынок и стоимость юридической услуги. Генеративный ИИ может снизить стоимость рутинных операций и расширить доступ к правовой помощи. Но одновременно он может усилить монополизацию рынка крупными фирмами и платформами, поскольку безопасное внедрение требует ресурсов. Малые адвокатские образования получают шанс повысить производительность, но сталкиваются с дефицитом кибербезопасности, юридико-технической экспертизы и bargaining power перед поставщиками.

Шестая проблема - граница между юридической информацией и юридической помощью. ИИ может массово предоставлять общие сведения о праве, шаблоны документов и предварительные ответы. Но адвокатская помощь включает анализ конкретных фактов, конфликт интересов, доказательственную стратегию, процессуальный риск, психологическую коммуникацию с доверителем и ответственность. Поэтому правопорядки будут вынуждены Седьмая проблема - explainability. Адвокат должен не только получить правильный ответ, но и объяснить доверителю и суду основание правовой позиции. Если ИИ не раскрывает источники, строит вероятностную фразу без проверки и смешивает юрисдикции, адвокат обязан восстановить юридическую аргументацию самостоятельно. Иначе профессия превращается в посредника непрозрачного машинного вывода, что несовместимо с правовым государством.

Восьмая проблема - профессиональная идентичность. Литература 2022–2026 гг. не подтверждает тезис о скорой смерти адвокатуры.

Напротив, она показывает, что ценность адвоката смещается к более высоким функциям: проверка, выбор стратегии, этическая оценка, переговоры, судебное выступление, доверительная коммуникация, институциональное сопротивление ошибочной автоматизации. ИИ убирает часть ремесла, но увеличивает значение ответственности.

Сравнительно-правовой анализ позволяет нам представить три модели влияния ИИ на адвокатуру.

Первая - американская модель профессиональной ответственности. Она допускает технологический эксперимент, но строго спрашивает с адвоката за результат. Ее сильная сторона - гибкость и способность быстро приспосабливаться к новым инструментам. Ее слабая сторона - реактивность: нормы часто формируются после громких ошибок и санкций.

Вторая - европейская модель управляемого риска. Она требует заранее выстроить governance: определить допустимые use cases, провести DPIA или аналогичный риск-аудит, ограничить ввод конфиденциальных данных, настроить договоры с поставщиками, обеспечить human oversight, обучить сотрудников и документировать использование. Ее сильная сторона — защита доверителя и фундаментальных прав. Ее слабая сторона — возможная тяжесть compliance для малых адвокатских практик.

Третья - китайская инфраструктурная модель.

В ней ИИ развивается через связку государства, судов, публичных юридических сервисов и национальных моделей. Ее сильная сторона - масштабирование доступа к базовой правовой информации и быстрая интеграция в административно-судебную инфраструктуру. Ее слабая сторона - риск подмены независимой адвокатской оценки платформенной логикой управления и сохранение каналов контроля.

Для развития зарубежной адвокатуры эти модели означают, что профессия входит в период нормативной дифференциации. Уже нельзя говорить об «ИИ для юристов» в общем виде. ИИ для судебного адвоката, корпоративного юриста, консультанта по compliance, адвоката по семейным делам, legal aid lawyer и международного арбитражника будет иметь разные риски. Следовательно, регулирование должно быть не только общим, но и use-case specific.

На уровне адвокатских образований формируется новая организационная архитектура. Минимальный набор должен включать: реестр используемых ИИ-инструментов; классификацию допустимых и запрещенных задач; правила обработки конфиденциальных данных; политику проверки AI output; требования к раскрытию использования ИИ доверителю; порядок учета времени и гонорара; обучение адвокатов и помощников; журнал инцидентов; процедуру реагирования на ошибку; ответственность партнера или руководителя практики за AI governance.

На уровне профессиональной этики возникает новый стандарт разумного адвоката. Разумный адвокат 2026 г. не обязан быть инженером машинного обучения. Но он обязан понимать, что LLM генерирует вероятностный текст, может галлюцинировать, не гарантирует актуальность права, может смешивать юрисдикции, может раскрывать данные поставщику, может воспроизводить чужой текст и может усиливать bias. Незнание этих свойств постепенно перестает быть простительным.

На уровне доступа к правосудию ИИ создает противоречие. Он способен удешевить первичную правовую помощь и дать гражданам возможность лучше понимать свои права. Одновременно он может перегрузить суды плохо подготовленными, но внешне убедительными документами; усилить поток pro se litigation; создать иллюзию квалифицированной помощи; ухудшить положение уязвимых граждан, если они доверятся ошибочной автоматике. Поэтому доступ к правосудию через ИИ должен сопровождаться механизмами проверки и перенаправления к профессиональной помощи.

В долгосрочной перспективе адвокатура может развиваться в сторону hybrid professional service. В такой модели адвокатская услуга включает не только правовой совет, но и управление цифровой инфраструктурой доверителя: аудит договоров через ИИ, мониторинг регуляторных изменений, автоматизированное выявление рисков, подготовку документов, сопровождение споров, проверку цифровых доказательств. Адвокат становится не менее важным, но его труд становится более технологически организованным.

Список литературы

1. Perlman A. M. The Legal Ethics of Generative AI. Suffolk University Law School Research Paper No. 24-17 // Suffolk University Law Review, forthcoming. 2024. URL: https://ssrn.com/abstract=4735389 (дата обращения: 07.07.2026).
2. Browning J. G. Robot Lawyers Don’t Have Disciplinary Hearings—Real Lawyers Do: The Ethical Risks and Responses in Using Generative Artificial Intelligence // Georgia State University Law Review. 2024. Vol. 40. Iss. 4. URL: https://readingroom. law.gsu.edu/gsulr/vol40/iss4/9/ (дата обращения: 07.07.2026).
3. Legg M., McNamara V. Generative AI, Fake Law and Professional Guidance. // UNSW Law Research No. 24-34. 2024. URL: https://ssrn.com/ abstract=5005967 (дата обращения: 07.07.2026).
4. Gunder J. R. Rule 11 Is No Match for Generative AI. // Stanford Technology Law Review, forthcoming. 2024. URL: https://ssrn.com/abstract=4769448 (дата обращения: 07.07.2026).
5. Cyphert A. Generative AI, Plagiarism, and Copyright Infringement in Legal Documents // Minnesota Journal of Law, Science and Technology. 2024. Vol. 25. URL: https://ssrn.com/abstract=4938701 (дата обращения: 07.07.2026).
6. Syroka B. You Just Can’t Beat the Machine: A Lawyer’s Duty to Adapt in the Age of Artificial Intelligence // University of Toledo Law Review. 2025. Vol. 56. No. 2. URL: https://ssrn.com/abstract=5211160 (дата обращения: 07.07.2026).
7. Terzidou K. Generative AI Systems in Legal Practice Offering Quality Legal Services while Upholding Legal Ethics // International Journal of Law in Context. 2025. P. 1–22. URL: https://ssrn.com/ abstract=5197274 (дата обращения: 07.07.2026).
8. Rayón Ballesteros M. C. Generative AI for Lawyers in Spain: A balanced approach to the legal framework, technical foundations and best practices, combining technological innovation with professional responsibility // Law and Business. 2025. Vol. 5. P. 12–20. DOI: 10.2478/law-2025-0003.
9. Deffains B., Marty F. Generative Artificial Intelligence and Revolution of Market for Legal Services. // GREDEG Working Paper No. 2025-01. 2025. URL: https://laweconcenter.org/wp-content/ uploads/2025/01/GREDEG-WP-2025-01.pdf (дата обращения: 07.07.2026).
10. Yuvaraj J. The Verification-Value Paradox: A Normative Critique of Gen AI in Legal Practice. 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2510.20109 (дата обращения: 07.07.2026).
11. Webb J. Generative Artificial Intelligence in Legal Practice: Epistemic Expertise, Unethical AI, and the Role of Virtue // Minds and Machines. 2026. Vol. 36. Article 19. DOI: 10.1007/s11023-026-09771-2.
12. Varkonyi G. G. Why Avoid Generative Legal AI Systems? Hallucination, Overreliance, and their Impact on Explainability. 2026. URL: https://arxiv.org/ abs/2603.15937 (дата обращения: 07.07.2026).
13. Harašta J., Novotná T., Šavelka J. It Cannot Be Right If It Was Written by AI: On Lawyers’ Preferences of Documents Perceived as Authored by an LLM vs a Human. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2407.06798 (дата обращения: 07.07.2026).
14. Peoples L. F. Artificial Intelligence and Legal Analysis: Implications for Legal Education and the Profession. 2025. URL: https://arxiv.org/ abs/2502.03487 (дата обращения: 07.07.2026).
15. Robb L., Hews R., Deane F., Guihot M., Farry J., Kennedy A. “It’s the End of the World as We Know It”: Generative AI and the Changing Landscape of Legal Practice and Education. 2025. URL: https://ssrn.com/ abstract=5311507 (дата обращения: 07.07.2026).
16. Kieslich K., Helberger N., Diakopoulos N. “Make It Sound Like a Lawyer Wrote It”: Scenarios of Potential Impacts of Generative AI for Legal Conflict Resolution. 2026. URL: https://arxiv.org/abs/2602.24130 (дата обращения: 07.07.2026).
17. Mansi G., Riedl M. Recognizing Lawyers as AI Creators and Intermediaries in Contestability. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2409.17626 (дата обращения: 07.07.2026).
18. Dai X. Who Wants a Robo-Lawyer Now?: On AI Chatbots in China’s Public Legal Services Sector // Yale Journal of Law & Technology. 2024. Vol. 26. Iss. 3. URL: https://yjolt.org/sites/default/files/dai_26yalejltech527. pdf (дата обращения: 07.07.2026).
19. Papagianneas S., Junius N. Fairness and justice through automation in China’s smart courts // Computer Law & Security Review. 2023. Vol. 51. Article 105897. DOI: 10.1016/j.clsr.2023.105897.
20. Zhou Z., Shi J.-X., Song P.-X., Yang X.-W., Jin Y.-X., Guo L.-Z., Li Y.-F. LawGPT: A Chinese Legal Knowledge-Enhanced Large Language Model. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2406.04614 (дата обращения: 07.07.2026).
21. American Bar Association. ABA issues first ethics guidance on a lawyer’s use of AI tools. 29 July 2024. URL: https://www.americanbar.org/news/ abanews/aba-news-archives/2024/07/aba-issuesfirst-ethics-guidance-ai-tools/ (дата обращения: 07.07.2026).
22. Council of Bars and Law Societies of Europe (CCBE). Guide on the use of generative AI by lawyers. 2 October 2025. URL: https://www.ccbe.eu/ (дата обращения: 07.07.2026).
23. The Law Society of England and Wales. Generative AI: the essentials. Updated 1 October 2025. URL: https://www.lawsociety.org.uk/topics/aiand-lawtech/generative-ai-the-essentials (дата обращения: 07.07.2026).
24. International Bar Association. The Future is Now: Artificial Intelligence and the Legal Profession. September 2024. URL: https://www.ibanet.org/ document?id=The-future-is+now-AI-and-the-legalprofession-report (дата обращения: 07.07.2026).

Скачать