«социальные и гуманитарные науки: отечественная и зарубежная литература»

Красиков Д.В.
 
128 
Эффективным тестом для оценки потенциала ИИ в качестве 
инструмента разрешения споров является проверка возможностей 
существующих технологий по прогнозированию исхода арбит-
ражных и судебных разбирательств. М.
Шерер
в своей второй ста-
тье «Искусственный интеллект и принятие юридических решений: 
Широкие возможности? Исследование международного арбитра-
жа» [2] обращается к имеющемуся опыту в этой сфере и, изучив 
методологию и результаты исследований, посвященных прогнози-
рованию результатов принятия решений Европейским
судом по 
правам человека (проведено группой исследователей Шеффилдско-
го
университета (
University of Sheffield
) (Соединенное Королев-
ство) в 201
6 
г.) и Верховным судом США (проведено группой 
американских ученых в 201
7 
г.), приходит к выводу о том, что ряд 
сложностей препятствует широкому внедрению ИИ в практику 
международного коммерческого арбитража [2, 
p. 572–573]. 
Во-первых, хотя существующие исследования, посвященные 
возможностям прогнозирования результатов судебных разбира-
тельств, демонстрируют впечатляющие показатели точности прогно-
зов (70
–
80%), они позволяют выявить и существенную ограничен-
ность таких возможностей: анализ используемых исследователями
методологии и допущений ставит под сомнение возможность этих 
моделей служить механизмом 
ex ante
прогнозирования будущих 
решений, а потенциальная эффективность их применения в делах, 
рассматриваемых нижестоящими судами, находится под вопросом.
Во-вторых, технические особенности ИИ предполагают со-
блюдение определенных требований для его использования при 
принятии судебных решений, включая наличие достаточного ко-
личества открытых данных о рассмотренных делах (что проблема-
тично в сфере международного арбитража) и повторяющихся ком-
бинаций фактов, а также получение результата с использованием 
двоичной классификации
(например, вывода о наличии или отсут-
ствии нарушения). Учитывая, что модели ИИ, как правило, осно-
ваны на информации, извлеченной из входных данных, даже при 
усовершенствовании машинных алгоритмов они, вероятно, будут 
следовать «консервативным» подходам и могут оказаться неадап-
тированными для принятия решений в условиях важных полити-
ческих изменений, происходящих с течением времени. Кроме того, 
неуместно слепо верить в алгоритмическую объективность и непо-

---