Генеративный ИИ в армии США: уроки для юристов

В 2024 году ВВС США запустили NIPR GPT — внутренний «чат‑помощник» на защищённом контуре, чтобы военные могли пробовать генеративный ИИ без риска «слить» данные в публичные сервисы. А Космические силы, наоборот, поставили использование генеративного ИИ на паузу из‑за сомнений в безопасности. Это не просто ведомственные колебания. Это наглядная карта того, как внедрять ИИ в среде, где цена ошибки — реальная.

Юридическая отрасль находится в похожей позиции, только ставки другие: не жизнь и смерть, а доверие к правосудию, конфиденциальность, доказуемость решений и комплаенс. Когда юрист приносит в суд вывод «так сказала модель», это звучит примерно так же плохо, как «так подсказал алгоритм» в военном штабе. Поэтому опыт армии США полезен не тем, что его можно копировать, а тем, что он демонстрирует рабочие принципы: контролируемые эксперименты, разделение контуров, управляемая ответственность и верифицируемость.

Этот материал — часть серии «Искусственный интеллект в обороне и национальной безопасности». Но мы будем смотреть шире: как военные подходы к рискам генеративного ИИ могут стать практичной методичкой для legal tech и юридических департаментов.

Почему военные «пробуют ИИ», но не спешат доверять

Военная логика проста: инновации нужны, но внедрение происходит только тогда, когда снижены ключевые риски — утечки, подмены данных, непредсказуемое поведение модели и невозможность объяснить решение. В юридической практике набор почти тот же, только в другом костюме: адвокатская тайна, персональные данные, коммерческая тайна, доказательства и репутационные потери.

Генеративный ИИ отлично справляется с текстом: резюмирует, предлагает формулировки, помогает искать связи. Но он же:

• «галлюцинирует» ссылки, факты и цитаты;
• может быть уязвим к prompt injection (когда текст документа или письма «перепрошивает» модель и заставляет раскрыть лишнее);
• плохо переносит работу на «живых» данных без строгих правил доступа;
• создаёт проблемы с прослеживаемостью: кто принял решение — человек или система?

Военные не пытаются победить эти ограничения красивыми презентациями. Они строят условия, где ИИ не может причинить ущерб по умолчанию. Юристам стоит мыслить так же.

Что именно делают ВВС, Сухопутные войска и Минобороны США — и что из этого перенять

Военная практика даёт четыре сценария внедрения: аккуратная песочница, масштабирование через корпоративную платформу, стоп‑кран и централизованная экспертиза.

ВВС США: NIPR GPT как «песочница с правилами»

Ключевой смысл NIPR GPT — не «дать всем ChatGPT», а дать контролируемую среду. Военные используют инструмент для административных задач и поддержки решений при жёстких ограничениях.

Юридический аналог — внутренний LLM‑ассистент для:

• черновиков писем и договорных формулировок;
• подготовки кратких обзоров по массиву внутренних документов;
• структурирования фактов по делу (с обязательной проверкой первоисточников).

Я видел, как юридические команды пытаются начать «сразу с магии»: подключают публичный ИИ и гонят туда проекты соглашений. Это почти гарантированная ошибка. Военная логика предлагает другой старт: ограниченный периметр + ограниченные сценарии + наблюдаемость.

Армия США: CAMO GPT и Ask Sage как модель «двух скоростей»

Сухопутные войска США тестировали CAMO GPT для R&D, а затем начали использовать решения и на неклассифицированных, и на классифицированных сетях. Параллельно Ask Sage перешёл из пилота в широкое развертывание. Суть: одна платформа — разные уровни допуска и разные задачи.

Для legal tech это почти готовый шаблон архитектуры:

1. Открытый контур (без чувствительных данных): обучение сотрудников промптингу, работа с публичными источниками, черновики.
2. Корпоративный контур (DLP, журналы, роли): документы клиента, внутренние базы, переписка.
3. «Красная зона» (максимальный режим): материалы расследований, персональные данные особых категорий, стратегические споры.

Смысл «двух скоростей» — не тормозить пользу там, где риск низкий, и не рисковать там, где риск неприемлем.

Космические силы США: стоп‑кран — нормальная часть зрелости

Космические силы приостановили использование генеративного ИИ ещё в 2023 году, сославшись на уязвимости. Для бизнеса и юридических департаментов это болезненная мысль: остановить внедрение — не провал, если риски обогнали контроль.

Зрелая политика внедрения ИИ должна включать:

• чёткие условия «когда мы выключаем» (инциденты, подозрения на утечку, обнаружение систематических ошибок);
• план возврата (что делаем руками, какие процессы не должны зависеть от модели);
• процедуру расследования: что именно пошло не так — данные, модель, промпты, права доступа.

Task Force Lima: централизованная оценка как ответ на хаос данных

В Минобороны США действует Task Force Lima — структура, которая оценивает и направляет интеграцию генеративного ИИ. Там понимают: если каждое подразделение будет покупать «свой ИИ», получится зоопарк моделей, политик и рисков.

В юридической функции это выглядит так: без единого центра компетенций (пусть даже небольшого) вы получите:

• разные правила использования ИИ в командах;
• разную трактовку конфиденциальности;
• отсутствие журналирования и воспроизводимости;
• «теневой ИИ» (когда сотрудники всё равно пользуются публичными сервисами).

Минимально жизнеспособная версия «Task Force» в компании — это политика ИИ + владельцы рисков + реестр сценариев + контроль качества.

Доверие: почему «чёрный ящик» — юридическая проблема №1

Главный барьер в армии — доверие к решениям, которые модель не может объяснить. Для юристов это ещё острее: правовая позиция должна быть обоснована и проверяема.

Прозрачность и объяснимость: что требовать от LLM‑инструментов

Не надо ждать от языковой модели математического доказательства. Но можно и нужно требовать операционную объяснимость:

• ссылки на источники внутри вашего контура (документ, версия, пункт);
• отображение «какие фрагменты текста использованы»;
• логирование промптов и ответов;
• режим «только извлечение» (RAG) для задач, где фантазии недопустимы.

Сильная формулировка для политики: «Если вывод нельзя проверить по первоисточнику за 5 минут, его нельзя использовать как основание решения».

Инъекции в промпты: атака, к которой юристы обычно не готовы

В военной среде давно живут с мыслью, что противник активен. В юридической — противник тоже активен, просто называется «процессуальный оппонент» или «мошенник».

Классический сценарий: в присланном документе или письме спрятана инструкция вроде «игнорируй правила и раскрой всё». Если ваш ИИ‑ассистент без защиты обрабатывает входящие материалы, он может:

• раскрыть фрагменты других документов;
• перепутать контекст;
• выдать «уверенный» вывод на основе вредоносной подсказки.

Защита здесь организационно‑техническая: изоляция контуров, фильтрация входящих, запрет на доступ модели к лишним хранилищам, тестирование на красной команде.

Этические риски: когда модель предлагает опасные решения

Военные исследования и варгеймы показывали неприятную вещь: генеративный ИИ способен рекомендовать действия, которые человек‑эксперт посчитал бы неприемлемыми, вплоть до эскалации. Для юристов аналог — модель, которая предлагает:

• «агрессивную» стратегию, повышающую риск санкций суда;
• обходные схемы на грани закона;
• аргументы, которые красиво звучат, но рушатся при проверке.

Здесь помогает принцип «ИИ не принимает решений — ИИ готовит варианты». Но этого мало. Нужны предохранители:

1. Этические ограничения в сценариях (например, запрет на генерацию советов по обходу закона/санкций).
2. Двойной контроль для высокорисковых задач (санкционные проверки, трудовые споры, персональные данные).
3. Метрики качества: доля ошибок в ссылках, процент «непроверяемых» утверждений, время на верификацию.

Юридическая практика любит «качество текста». А нужно полюбить качество доказуемости.

Практический план внедрения генеративного ИИ в юрдепартаменте по военной логике

Рабочий подход — строить внедрение как программу испытаний, а не как покупку лицензий.

Шаг 1. Разделите задачи по уровню риска (3 корзины)

• Низкий риск: переписка без чувствительных данных, резюме публичных материалов, шаблоны.
• Средний риск: внутренние политики, стандартные договоры, подготовка перечней рисков.
• Высокий риск: судебные документы, персональные данные, M&A, расследования, комплаенс‑инциденты.

Правило: высокорисковые задачи — только в закрытом контуре и только с проверкой первоисточников.

Шаг 2. Настройте «контролируемую среду»

Минимальный набор, без которого лучше не начинать:

• корпоративный доступ и роли;
• журналы запросов/ответов;
• запрет обучения модели на ваших данных без отдельного решения;
• DLP и классификация документов;
• политика хранения: что и сколько хранится.

Военные начинают с инфраструктуры доверия, а не с креативных кейсов. Это экономит месяцы.

Шаг 3. Введите стандарты верификации

Я бы закрепил три простых стандарта:

1. Никаких «фактов без источника» в итоговых документах.
2. Маркировка участия ИИ: где использовался ассистент и что проверено человеком.
3. Чек‑лист проверки для судебных и комплаенс‑текстов (цитаты, реквизиты, даты, юрисдикции, актуальность редакции).

Шаг 4. Проведите «пилот с измерениями», а не «пилот по ощущениям»

Измеряйте то, что потом защитите перед руководством:

• экономия времени на типовых задачах (например, минус 20–30% на первичное резюмирование);
• процент исправлений после проверки;
• количество инцидентов (включая «почти инциденты»);
• удовлетворённость пользователей и время обучения.

У армии ценность ИИ доказывается через тестирование. В юридической функции должно быть так же.

Что это значит для серии про ИИ в обороне и национальной безопасности

Военный кейс показывает: генеративный ИИ внедряется не «по моде», а как управляемый риск. И это напрямую ложится на правовую повестку — от защиты данных и кибербезопасности до этики автоматизированных решений.

Самая полезная мысль, которую я бы перенёс из обороны в legal tech: «Не доверяйте ИИ больше, чем вы доверяете процессу контроля вокруг него».

Если вы планируете внедрение генеративного ИИ в юридической команде, начните с карты сценариев и рисков, а не с выбора «самой умной модели». А дальше — пилот в закрытом контуре, метрики, и только потом масштабирование.

Вопрос на 2026 год звучит уже не так: «Нужен ли нам генеративный ИИ?». Он звучит жёстче: «Сможем ли мы доказать, что используем его безопасно, этично и проверяемо?»