Ольга Юрьевна ФОМИНА, старший преподаватель кафедры гражданского и административного судопроизводства, кандидат юридических наук
125993, г. Москва, ул. Садовая-Кудринская, д. 9
Olga Yu. FOMINA, Senior lecturer of the Shakaryan Department of Civil and Administrative Procedure of the, Cand. Sci. (Law)
9, ul. Sadovaya-Kudrinskaya, Moscow, 125993
В статье рассматриваются перспективы и ограничения применения искусственного интеллекта (ИИ) в российском гражданском судопроизводстве. Автором проводится разграничение прогнозирования вероятного исхода дела и моделирования долгосрочных последствий принятых судебных решений. Особое внимание уделяется спорам, затрагивающим интересы будущих поколений (напри мер, экологическим и градостроительным), в которых моделирование способно дать более полную картину потенциальных рисков. Несмотря на отсутствие единого сервиса, способного создать для судьи подобные модели, в настоящее время существуют и продолжают активно развиваться все необходимые для этого технологии: машинного обучения, deep learning (глубокого обучения), анализа больших данных (Big Data), интеграции с геоинформационными системами (GIS) и др. В статье также показан зарубежный опыт применения ИИ при осуществлении правосудия по гражданским делам и альтернативном разрешении споров. Делается вывод о практической пользе предлагаемого механизма моделирования, при котором суд, сохраняя независимость и беспристрастность, имел бы дополнительные инструменты для всесторонней оценки значимых для настоящего и будущего поколений обстоятельств.
In this article, the author examines the prospects and limitations of applying artificial intelligence (AI) in Russian civil proceedings, drawing a distinction between “forecasting” a likely case outcome and “modeling” the long-term consequences of judicial decisions. Particular attention is devoted to disputes affecting the interests of future generations (e.g., environmental or urban planning cases), where modeling can offer a more comprehensive view of potential risks. Despite the absence of a unified service capable of creat ing such models for judges, all necessary technologies—machine learning, deep learning, big data analytics, and integration with geographic information systems (GIS), among others—are currently available and evolving rapidly. The article also highlights foreign experience in using AI in civil justice and alternative dispute resolution. The author concludes that the proposed model ing mechanism is of practical value, providing courts with additional tools for thoroughly assessing circumstances that are significant for both present and future generations, while preserving judicial independence and impartiality.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.