Искусственный интеллект как помощник судьи при избрании меры пресечения: разработка алгоритма обучения искусственного интеллекта составлению проектов постановлений суда об избрании мер пресечения и их проверке

This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0. license

Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г.1 в нашей стране была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, определяющая такие категории, как «большие генеративные модели», «доверенные технологии искусственного интеллекта», «искусственный интеллект», «модель искусственного интеллекта», «набор данных», «разметка данных». В 2021 г. ведущие технологические компании России разработали и приняли Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта (ИИ) – документ, который устанавливает общие этические принципы и стандарты поведения для всех, кто связан с созданием, развитием и применением ИИ. Банк России также руководствуется Кодексом этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке, который не считается нормативным актом и носит рекомендательный харак-тер2. Банк России рекомендует обмениваться опытом и совместно вырабатывать лучшие практики соблюдения Кодекса.

На совещании судей по итогам 2025 г. Председатель Верховного Суда РФ И. В. Краснов объявил, что цифровизация судебной системы переходит из стадии обсуждения в фазу реализации. Он поручил подготовить план поэтапного внедрения технологий ИИ и расширения электронного взаимодействия с гражданами. Как подчеркнул И. В. Краснов, современные технологии позволяют быстро обрабатывать большие массивы данных, генерировать документы и решать прикладные задачи, которые раньше занимали много времени. Цифровые доказательства способны стать материалом для аналитики нейронных сетей, а формируемое таким образом электронное дело сократит все виды судебных издержек3.

При этом очевидно, что при использовании ИИ необходим человеческий контроль, поскольку излишнее доверие к нему может привести к ошибкам в принятии процессуальных решений, влекущим за собой незаконные и необоснованные случаи ограничения прав и свобод граждан. Поэтому необходим баланс между внедрением ИИ и задействованием человеческих ресурсов, которые могут эффек-

тивно взаимодействовать, для чего необходимо наличие специалистов с определенным образованием и навыками во всех структурах, где используется ИИ [Архиереев, 2024].

Сегодня во всем мире нейросеть активно внедряется в производственные процессы, в том числе в юридическую сферу. Так, Китай – одна из первых стран в мире, разрабатывающих законодательное регулирование ИИ [Реховский, 2021]. Известны случаи, когда ИИ использовался при разрешении простых дел: в Бразилии применяется компьютерная программа «Электронный судья», представляющая собой экспертную систему, куда вносятся и где анализируются показания свидетелей и вещественные доказательства, на которых впоследствии основывается приговор суда. В январе 2023 г. в Колумбии судья использовал чат GPT для разрешения спора о выплате страховых сумм ребенку, страдавшему аутизмом. Окончательное решение выносил сам судья, однако перед этим он задал чату ряд вопросов, используя его в качестве секретаря [Архиереев, 2024: 10]. Следует заметить, что чат GPT способен выдумывать регулирование, судебную практику, потому вряд ли можно на него полагаться. ИИ способен осуществить анализ и сопоставление имеющихся в деле доказательств, предложить вариант разрешения дела. Но последнее слово остается за судьей, должна оставаться возможность для судейского усмотрения. Для успешной интеграции нейросети потребуется учитывать этические аспекты, а также обучать специалистов, способных работать с новыми технологиями [Галлямов, Жукова, 2025]. Быстрый поиск информации с использованием ИИ способен превратить нейросеть в надежного ассистента для проверки проектов судебных актов при избрании меры пресечения на предмет их законности и обоснованности, автоматически искать спорные положения, выявлять расхождения в проекте постановления суда, логические ошибки, слабые места в судебных актах.

Основная часть

В нашей стране отдельные ученые-процессуалисты выступают за применение ИИ в уголовном процессе [Арзуманян, 2025]. Однако в целом исследователи ограничиваются вопросами внедрения цифровых технологий в деятельность судов, указывая, что «в течение последнего десятилетия обозначилось несколько направлений исследования возможностей применения цифровых технологий в уголовном судопроизводстве. К наиболее продуктивному и разработанному направлению можно отнести использование средств, позволяющих автоматизировать часть рутинных процедур, например протоколирование, более широкое использование электронных документов и образов электронных документов, а также сервисов, позволяющих участвовать дистанционно в судебном разбирательстве, например видео-конференц-связи» [Качалов, Качалова, Марковичева, 2022: 223].

Этому вопросу уделяет особое внимание Московский городской суд применительно к мировой юстиции столицы. Цифровые решения в мировой юстиции заключаются в создании Программного комплекса по формированию проектов судебных актов. Мировой судья имеет возможность на основе ранее вынесенных постановлений через инструмент «Конструктор» сформировать индивидуальный проект с учетом своих персональных требований. «Конструктор» позволяет создавать неограниченное количество проектов по любым категориям дел, делиться ими с другими судебными участками, редактировать при необходимости [Жеребцов, 2024].

Система цифрового правосудия несет существенные риски, поэтому необходимы обеспечение информационной безопасности и предоставление бесперебойного доступа к разному типу данных. На законодательном уровне при формировании

требований к электронному правосудию в центре внимания должно быть желание не максимально их упростить, а подготовить качественные и сбалансированные условия, способствующие безопасному использованию электронных сервисов судопроизводства. Требования по защите информации должны быть оправданными с учетом вида процесса и конкретных обстоятельств дела [Шестаков, 2024].

В нашей стране ИИ пока не нашел законодательного применения в судебной деятельности. Это обусловлено объективными сложностями, стоящими на пути его внедрения. Работа судьи предполагает не только использование нормативного регулирования, сопоставление его с обстоятельствами дела и принятие на основании этого решения. Самое важное в работе судьи - человеческий фактор. С самого начала деятельности правоприменителя все его решения предопределены внутренним миром, системой ценностей, жизненным опытом. При этом для судьи такие философско-этические категории, как «истина», «добро» и «справедливость», - это только то, что соответствует предписаниям закона и подтверждено надлежащими доказательствами. Однако следует признать, что внутреннее убеждение, которое возникает у правоприменителя вследствие оценки им доказательств, – явление также психологическое. В работе судьи большое значение имеет социальный жизненный опыт, закон устанавливает для занятия должности судьи возрастной ценз. Следует констатировать, что ИИ неподвластны оценочные категории: справедливость, добросовестность, мораль. Ученые единодушны во мнении, что справедливость – категория общая как для морали, так и для права. Г. В. Мальцев отмечает, что нет и не может быть никакой отдельной юридической, политической или какой-либо иной справедливости. Есть только нравственная ценность справедливости, воздействующая через нравственное сознание на различные сферы социальной регуляции, привносящая в них тональность и элементы гармонии [Мальцев, 2008: 107– 108; Колоколов, 2008].

Судья Вологодского областного суда О. Н. Горбунов, исследуя на базе областного суда аспекты применения ИИ на задачах по общей части уголовного права, пришел к выводу о необходимости осторожного использования этой технологии юристами с обязательной перепроверкой данных и недопустимости слепой интеграции в судебную деятельность. Это обусловлено вероятностной природой работы нейросети, что может подорвать правовую точность в таких критических областях, как вопросы назначения наказания. Как показали результаты исследования, ни одна из моделей, в том числе специализированные юридические, обращающиеся при ответах на запросы к своим векторным юридическим базам, не смогла ответить на все поставленные вопросы, зачастую возникающие у судьи при назначении наказания [Горбунов, 2026: 48–53].

На наш взгляд, вопросы назначения наказания в значительной мере неподвластны ИИ, поскольку категория справедливости является этической категорией. Справедливость – одна из самых сложных этических категорий, затрагивающая широкую сферу человеческих отношений. Содержание этого понятия отражает экономические, политические и правовые условия жизни общества и тенденции их развития. Нормы морали влияют на выбор наказания. При этом право и мораль не могут подменять друг друга. Мораль влияет на внутренний выбор, а право регулирует внешние действия. Следует согласиться с учеными и практиками в том, что применение ИИ в судебной деятельности на предмет оценки доказательств с точки зрения относимости, достоверности, а в совокупности достаточности для разрешения уголовного дела не правоприменителем, не соотносится с понятием этики [Головко, 2019; Долгих, 2024].

Бесспорно, что у ИИ не может быть усмотрения, как у судьи. На настоящий момент развития процессуального права судебное усмотрение является неотъемлемой константой, полностью исключить которую из процесса принятия судебных решений нельзя [Женетль, Иваненко, 2024]. Судья в рамках уголовно-процессуальной формы применяет норму права к спорным правоотношениям, опираясь на внутреннее убеждение. Судья должен обладать высоким уровнем правосознания и правовой культуры, а также высокими нравственными качествами. Как отмечает Е. В. Михайлова, отсутствие судебного усмотрения делает полную цифровизацию правосудия невозможной. Автоматическое применение одной и той же правовой нормы ко всем конфликтам, возникающим из реализации одних и тех же норм, приведет к попранию принципа справедливости, уравняет людей, оказавшихся в совершенно разных жизненных ситуациях [Михайлова, 2023]. При этом ИИ может помочь судье в проверке арифметических правил назначения наказания. Использование усмотрения дает судье возможность учесть все особенности конкретных ситуаций, а ИИ позволит обеспечить единообразие судебной практики и учет правовых позиций Верховного Суда РФ.

Сегодня очевидно, что, во-первых, нейросеть не может заменить правоприменителя, во-вторых, результаты работы данной технологии не влекут юридически значимых последствий и не могут без соответствующей проверки использоваться при производстве по уголовному делу. Другими словами, ИИ в настоящей момент может выступать только в роли помощника, а не субъекта, осуществляющего уголовно-процессуальную деятельность.

Вместе с тем технический прогресс и бурное развитие нейросетей, в том числе наличие возможности обучения ИИ обусловливают необходимость его использования в уголовном производстве для оптимизации, ускорения, упрощения отдельных процессуальных действий и, как следствие, повышения качества уголовно-процессуальной деятельности.

Среди всего многообразия принимаемых решений по уголовному делу для эксперимента по обучению ИИ мы выбрали одно – постановление судьи о применении меры пресечения в порядке ст. 108 УПК РФ. Этот выбор обусловлен рядом факторов. Во-первых, это одно из самых распространенных решений суда, принимаемых в ходе предварительного расследования. Во-вторых, в отличие от приговора, здесь нет оценки доказательств, не устанавливается виновность лица и не назначается ему наказание. В-третьих, данное решение небольшое по объему и потому хорошо поддается фрагментации, т. е. разделению на отдельные блоки. В-четвертых, на кафедре судебной деятельности и уголовного процесса имени П. М. Давыдова Уральского государственного юридического университета имени В. Ф. Яковлева (далее – кафедра) имеются научные и учебно-методические исследования по данному вопросу, специалисты в этой области, в частности профессор В. Н. Курченко – судья в почетной отставке, много лет возглавлявший судебную коллегию по уголовным делам Свердловского областного суда. Наконец, в-пятых, есть заинтересованность со стороны органов судейского сообщества в практическом применении ИИ как помощника судьи при избрании меры пресечения.

Вопросы избрания и продления меры пресечения в виде заключения под стражу очень актуальны в судебной деятельности. Один из приоритетов в этой сфере – обеспечение единства судебной практики, устранение различных подходов правоприменения при избрании мер пресечения, формирование четких и понятных ал-

горитмов применения ст. 108–109 УПК РФ. Верховным Судом РФ 19 декабря 2013 г. принято постановление Пленума № 41 4 .

Об использовании информационных технологий при избрании судом меры пресечения пишет Е. В. Марковичева, выделяя следующие аспекты: 1) использование дистанционных технологий при проведении судебных заседаний, связанных с избранием меры пресечения; 2) электронный формат уголовного дела, оптимизирующий процесс поступления соответствующего ходатайства в суд; 3) использование интеллектуальных систем поддержки принятия судом решения по мере пресечения; 4) электронный контроль за лицом, в отношении которого избирается мера пресечения [Марковичева, 2026: 78]. Однако автор не предлагает конкретные пути применения ИИ в этом вопросе.

Как известно, нейросети представляют собой программные системы, моделирующие процессы обработки информации. При этом они являются исключительно математическими конструкциями, которые обрабатывают информацию и формируют закономерности на основе своих данных, имитируя, но не заменяя физиологические функции мозга [Горбунов, 2026: 48].

Поэтому одним из наиболее перспективных направлений применения ИИ выступает анализ юридических текстов, проектов судебных постановлений о применении меры пресечения в виде заключения под стражу. Данная технология может автоматически обрабатывать большие объемы данных, извлекать характеристики объектов и сопоставлять другие типы информации для автоматической генерации проектов процессуальных решений на основе шаблонов и данных конкретного дела.

В юриспруденции используются типовые юридические конструкции, которые можно адаптировать для автоматизации задач с помощью нейросети. Такие типовые юридические конструкции помогают ИИ выявлять закономерности, автоматизировать рутинную работу. Алгоритм анализирует структуру законодательства о применении мер процессуального принуждения. При вынесении постановлений о заключении под стражу должен быть прописан четкий порядок действий, предусмотренный ст. 108–109 УПК РФ, для суда.

Вместе с тем использование ИИ предоставляет судье значительные возможности для оптимизации рабочих процессов при определении алгоритмов производства при избрании судом меры процессуального принуждения. Действительно, заключение под стражу отличается сложностью, законодатель свел его регулирование к ст. 97, 98, 99, 100, 108 УПК РФ. Однако меры процессуального принуждения имеют в своей основе нормативный характер, он может быть формализован для анализа с использованием нейросети.

Создание ИИ-помощника судьи. Разработка теоретической модели. Обучение нейросети – это сложный технологический процесс, в ходе которого программа приобретает способность выявлять и использовать закономерности расположения слов в предложениях и текстах.

Несовершенство отечественной электронной судебной системы заключается в том, что она носит разрозненный характер и не имеет объединенной базы данных рассмотрения дел судами всех уровней. Судьи обращают внимание на необходимость создания единой электронной судебной системы с целью формирования действительно объединенного информационного пространства судов общей юрисдикции всех уровней и территорий РФ [Таскаев, 2024]. Это не только один из спосо-

4 Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 19 декабря 2013 г. № 41 (ред. от 27 мая 2025 г.) «О практике применения судами законодательства о мерах пресечения в виде заключения под стражу, домашнего ареста, залога и запрета определенных действий».

бов улучшения качества правосудия, но и создание в судебной системе собственной базы знаний для обучения ИИ. При этом решения, принимаемые судом в порядке ст. 108–109 УПК РФ, как правило, не публикуются.

Поэтому на начальном этапе на кафедре готовится к изданию научно-практический курс под названием: «Обучение ИИ практике применения мер пресечения, избираемых по решению суда». В учебном пособии приведено краткое нормативное обоснование избрания и продления меры пресечения в виде заключения под стражу. Даны методические рекомендации с указанием аспектов, на которые следует обращать внимание при применении меры пресечения в виде заключения под стражу. Проанализирована складывающаяся судебно-следственная практика, выявлен ряд типичных ошибок, предложены способы их предотвращения. Представлены рекомендации по составлению необходимых документов, приведены образцы процессуальных документов. Специальный раздел посвящен структуре постановления суда об избрании меры пресечения в виде заключения под стражу. Анализируется подсудность рассмотрения ходатайств об избрании меры пресечения; требования ко вводной, описательно-мотивировочной и резолютивной частям постановления. Сформулированы положения об обоснованности подозрения как критерии оценки законности содержания под стражей в контексте судебной практики. Обоснованность подозрения в причастности к преступлению (ч. 1 ст. 108 УПК РФ) - материально-правовое основание для заключения под стражу. При рассмотрении ходатайства суд обязан проверить, содержит ли оно и приобщенные материалы конкретные сведения, указывающие на причастность лица к преступлению.

Выработка и принятие решения судьей всегда определяются соответствующим уровнем знаний. В свою очередь, качество процессуальных решений обусловлено достоверностью знаний, лежащих в их основе. Решение о заключении подозреваемого, обвиняемого под стражу, будучи по своей природе информационным документом (актом), принимается в результате разнообразной и сложной оценки судьями достоверности различных видов информации, правовых и этических знаний о конкретных обстоятельствах исследуемого события предполагаемого преступления [Колоколов, 2007].

Разметка постановления суда об избрании меры пресечения как обязательный элемент обучения нейросети. Уголовно-процессуальный закон не содержит указаний относительно того, что должна содержать описательно-мотивировочная часть постановления суда о заключении обвиняемого под стражу, какие элементы должны быть отражены в судебном постановлении. На основе анализа судебной практики исследованы подходы судов при мотивировке обоснованности подозрения лица в причастности к преступлению.

Поэтому необходимо разбиение на блоки (датасеты) постановления суда об избрании меры пресечения, чтобы обучить нейросеть. Подробно описав порядок вынесения постановления о применении меры пресечения, алгоритм сможет сигнализировать о возможном пробеле в постановлении суда о заключении под стражу. Работа аналитика – находить закономерности в данных. С неопределенными и неструктурированными данными делать это невозможно: они не подчиняются инструментам анализа и не позволяют обучать нейросети. Поэтому для работы аналитикам нужны уже подготовленные однозначные данные - датасеты. Дата-сет (англ. dataset ) – это обработанный и структурированный массив данных. В нем у каждого объекта есть конкретные свойства: признаки, связи между объектами или определенное место в выборке данных. Его используют, чтобы строить на основе данных гипотезы, делать выводы и обучать нейросети. Датасет состоит из двух

основных компонентов: объект и характеристика объекта. Характеристика объекта включает конкретные признаки, связи с другими элементами постановления суда об избрании меры пресечения. Чем больше в датасете объектов, тем лучше он отражает реальность и тем более достоверной получается аналитика и обучение с ее помощью нейросети.

Кафедра занимается подготовкой датасета, используя типовые юридические конструкции. Сравнив структуру описания датасета, конкретные судебные постановления по избранию судом меры пресечения, ИИ-помощник сможет выделить недостатки (правовые лакуны) постановления суда о заключении под стражу.

Типовая юридическая конструкция постановления суда о заключении под стражу позволила раскрыть соотношение оценки обоснованности подозрения и запрета на обсуждение виновности в постановлении суда, оснований и условий для избрания заключения под стражу. На основе анализа судебной практики подготовлены предписания по формулировке резолютивной части постановления.

В разметке постановления суда об избрании меры пресечения особо выделена описательно-мотивировочная часть. Описательная часть разметки разделена на ключевые компоненты - механизм самовнимания, который позволяет модели взвешивать важность каждого слова в контексте всей последовательности. Например, в разметке указано, что конкретно в мотивировочной части необходимо оценить и указать. Важным аспектом является обоснование в постановлении судьи невозможности избрания более мягкой меры пресечения. Исходный текст разбивается на минимальные единицы - токены (слова, отдельные предложения). На начальном этапе нейросеть обрабатывает массив научно-практического курса, законодательные акты и постановления Пленума Верховного Суда РФ, касающиеся избрания мер пресечения.

В связи с внесением изменений в уголовно-процессуальное законодательство и вопросами, возникающими у судов при применении мер пресечения в виде заключения под стражу, домашнего ареста, залога и запрета определенных действий, а также с учетом правовых позиций Конституционного Суда РФ, Пленума Верховного Суда РФ для обучения нейросети готовится выборка конкретных судебных постановлений до 1000 судебных актов. На данном этапе модель будет изучать все знания по применению мер процессуального принуждения. Этот процесс требует определенных усилий со стороны правоприменителей.

После создания датасета, типовых юридических конструкций проводится настройка в закрытом контуре нейросети, адаптирующая модель к специфическим задачам. Система анализирует судебную практику, чтобы посмотреть, как суды трактовали те или иные векторные контексты.

Заключение

Не может существовать цифрового судьи-ИИ, который рассматривает дела и выносит решения. Нейросеть - это лишь рекомендательная система, которая автоматически ищет возможные нарушения, а не принимает решения. Данная технология осуществляет помощь судье в принятии решений при избрании меры пресечения, обеспечивает интеллектуальный поиск и дает рекомендации по применению релевантных норм права. Дает ссылки на законодательство, судебную практику и научную литературу.

Использование нейросетей в сфере правосудия требует строгих мер по обеспечению безопасности данных; следует уделять особое внимание защите персональных

данных на этапе обучения ИИ, защите авторских прав, выявлению недостоверной информации, прозрачности и безопасности сервисов.

Данные, используемые для обучения нейросети, должны быть корректными. Создание рабочих пространств позволяет осуществить калибровку нейросети на релевантных данных, чтобы системы ИИ не «унаследовали» предвзятость из данных, на основе которых они обучались. Следует приложить значительные усилия, чтобы создать правовую базу для обучения нейросети и предоставления услуг, связанных с ИИ. Поэтому процесс предоставления услуг, связанных с ИИ, как и процесс обучения ИИ, должны быть законодательно урегулированы.

Нейросеть может осуществлять генерацию проектов процессуальных решений на основе шаблонов и данных дела. Но техническое развитие моделей не достигло тех параметров, которые бы дали возможность полностью полагаться на их ответы без дополнительной перепроверки. ИИ – это лишь ассистент судьи, который осуществляет помощь судье при избрании меры пресечения: ИИ в режиме реального времени предоставляет судье релевантные нормы права, судебную практику и сведения о ключевых обстоятельствах дела. Суды получат возможность существенно автоматизировать свою работу. Поэтому использование технологий ИИ может стать важным дополнением как для судей, так и для прокуроров и защитников.