Юрриски генеративного ИИ: ответственность бизнеса

Большинство компаний ошибаются в одном простом месте: они считают, что если генеративный ИИ “накосячил”, отвечать будет разработчик. На практике в 2025 году это опасная иллюзия — и для бизнеса, и для юристов, которые его сопровождают. Логика регуляторов и судов в разных юрисдикциях всё чаще сводится к очевидному: вы внедрили инструмент в процесс — вы отвечаете за результат процесса.

Этот сдвиг особенно заметен там, где ставка высокая: найм, кредитование, комплаенс, работа с персональными данными, клиентская тайна, маркетинг и публичные коммуникации. Генеративный ИИ ускоряет рутину, но одновременно создаёт новые “точки входа” для рисков: от утечек до дискриминации и недостоверных документов.

Пост входит в серию «Искусственный интеллект в праве и юридических технологиях» и фокусируется на практическом: где именно возникает ответственность при использовании генеративного ИИ и как юридической функции выстроить управление риском так, чтобы ИИ помогал, а не подставлял.

Почему ответственность за ИИ почти всегда ложится на пользователя

Ключевая мысль, которую пора закрепить в корпоративной памяти: генеративный ИИ — не “автономный виновник”, а инструмент в цепочке принятия решений. А значит, к нему применяются те же правовые режимы, что и к “ручным” процессам.

Если отдел продаж отправил клиенту неверные условия договора, никого не интересует, писал ли текст стажёр или чат-бот. Если HR использовал подсказки модели и в итоге допустил дискриминацию — компания будет объясняться с инспекцией и судами. Если юрист загрузил в публичный ИИ фрагменты соглашения с NDA — риск утечки и нарушение режима конфиденциальности остаются на стороне юрфирмы/клиента.

Миф «отвечает разработчик» — почему он не работает

Да, у поставщика модели могут быть свои обязательства: гарантии, SLA, ограничения, заявления о безопасности. Но в реальной претензии истец чаще идёт по самому короткому маршруту:

• к работодателю, который принял решение о найме/увольнении;
• к банку/МФО, который отказал в продукте;
• к арендодателю/платформе, которая “отфильтровала” пользователя;
• к компании, которая допустила утечку или распространила ложные сведения.

Одна фраза, которую стоит повторять бизнесу: “Мы использовали ИИ” — это не оправдание, а признание того, что контроль был нужен, но его не было.

Где генеративный ИИ создаёт риски: 4 зоны, которые «стреляют» чаще всего

Ниже — четыре зоны, где генеративный ИИ чаще всего превращается из помощника в источник юридических проблем. Хорошая новость: это управляемо, если не закрывать глаза.

1) Конфиденциальность и персональные данные

Самый частый сценарий неприятностей — не злой умысел, а удобство. Сотрудник копирует в чат-бот письмо клиента, кусок договора, паспортные данные, медицинскую информацию, коммерческие условия. Дальше возможны три проблемы:

1. Передача данных третьему лицу (поставщику ИИ) без оснований.
2. Нарушение требований локализации/хранения (в зависимости от страны и отрасли).
3. Потеря контроля над режимом тайны (адвокатская/коммерческая тайна).

Для юридической практики это критично: доверие клиента можно потерять один раз.

2) Дискриминация и смещение (bias)

Генеративные модели воспроизводят паттерны из обучающих данных и контекста. Риск возникает не только в “скоринге”, но и в мягких решениях:

• формулировки вакансий;
• отбор резюме по “идеальному профилю”;
• рекомендации по зарплатной вилке;
• шаблоны отказов клиентам.

Даже если финальное решение “утверждает человек”, у регулятора логичный вопрос: а кто контролировал, что ИИ не подсказал дискриминационный критерий?

3) Недостоверные тексты и «галлюцинации» в документах

Генеративный ИИ уверенно пишет то, чего не было: ссылки на нормы, вымышленные судебные акты, “точные” цифры без источников. В юридической работе это превращается в:

• ошибки в договорах и политиках;
• неправильные консультации клиентам;
• репутационные потери из-за публичных материалов.

Практическое правило: если текст ИИ содержит норму, срок, санкцию или ссылку на практику — это не знание, а гипотеза, пока вы не проверили.

4) «Теневая» (неавторизованная) эксплуатация ИИ внутри компании

Один из самых недооценённых рисков — сотрудники используют бесплатные или личные аккаунты инструментов, потому что так быстрее. В декабре 2025 года это стало почти бытовой привычкой: “я только черновик сделал”.

Проблема в том, что такая “самодеятельность” обычно означает:

• отсутствие договорных гарантий и корпоративных настроек приватности;
• неконтролируемые интеграции (расширения в браузере, плагины);
• невозможность провести аудит: что загружали, куда и кто.

Юридически это выглядит как отсутствие должной осмотрительности в управлении риском.

Какие вопросы должен задать юрист перед внедрением генеративного ИИ

Сильная юридическая функция отличается тем, что задаёт неудобные вопросы до инцидента. Вот набор, который я считаю минимальным для любого проекта (и для любой юрфирмы, которая внедряет ИИ в работу).

Вопросы по данным и конфиденциальности

1. Какие категории данных будут обрабатываться (персональные, чувствительные, коммерческая тайна, адвокатская тайна)?
2. Где физически и логически происходит обработка и хранение?
3. Используются ли данные клиента/компании для дообучения модели? Если да — на каких условиях?
4. Есть ли журналирование запросов и возможность удаления/ретенции?

Вопросы по качеству и валидации результата

1. В каких задачах допускается черновик, а где нужен “двойной контроль”?
2. Какие метрики качества применяем: точность, полнота, уровень ошибок, риск-скор?
3. Как устроен процесс эскалации, если ИИ дал сомнительный ответ?

Вопросы по ответственности и договорам

1. Что написано в договоре с вендором про ответственность, ограничения, безопасность, субподрядчиков?
2. Кто внутри компании владелец риска: IT, безопасность, комплаенс, юристы, бизнес?
3. Как фиксируется факт, что решение принимал человек (если это важно для режима регулирования)?

Практика управления риском: политика, обучение, аудит — и немного дисциплины

Управление юридическими рисками генеративного ИИ не сводится к одному документу. Работает связка: правила + обучение + контроль + нормальные инструменты.

1) Политика использования ИИ: короткая и исполнимая

Политика должна отвечать на два вопроса: что можно и что нельзя. Я бы включил минимум:

• перечень разрешённых инструментов и сценариев;
• запрет на загрузку определённых категорий данных;
• требования к проверке фактов/ссылок;
• правила маркировки: где нужно указывать, что использовался ИИ;
• ответственность за нарушение (без этого документ декоративный).

Лучше одна страница, которую реально читают, чем регламент на 40 страниц, который никто не открывал.

2) Обучение сотрудников: не “лекция про будущее”, а тренировка навыков

Хорошее обучение — это разбор ситуаций:

• как обезличивать данные перед запросом;
• как формулировать промпты без раскрытия тайны;
• как распознавать галлюцинации;
• как оформлять результат в документе.

Особенно полезны 30-минутные сессии для функций риска: HR, финансы, продажи, юристы.

3) Аудит и мониторинг: где ИИ реально используется

Если у вас нет видимости, у вас нет управления. Минимальный контур контроля:

• инвентаризация инструментов (включая расширения и “помощники”);
• логирование корпоративных запросов (с учётом privacy);
• выборочная проверка результатов по риск-сценариям;
• регулярный пересмотр разрешённых кейсов раз в квартал.

В 2025 году “мы доверяем сотрудникам” без мониторинга — это не культура, а самоуспокоение.

4) Технические меры, которые сильно снижают юридический риск

Юристы не обязаны выбирать модели, но обязаны требовать контролей. Обычно хорошо работает:

• корпоративный контур (SSO, роли, управление доступом);
• DLP/контент-фильтры для предотвращения утечек;
• шаблоны промптов и ограничение копирования чувствительных данных;
• “human-in-the-loop” для решений с правовыми последствиями;
• отдельная среда для тестов, чтобы эксперимент не шёл на прод.

Мини-кейс: как одна “безобидная” автоматизация превращается в претензию

Представим типичную ситуацию для малого и среднего бизнеса.

Компания автоматизировала первичную обработку обращений: генеративный ИИ формирует черновик ответа клиенту и предлагает “следующий шаг”. Сотрудник поддержки копирует в запрос переписку, где есть ФИО, телефон и детали заказа. Через месяц клиент жалуется: ему пришло письмо с неверным расчётом компенсации и упоминанием данных, которые он не предоставлял.

Что происходит дальше:

• проверка показывает, что сотрудник использовал личный аккаунт внешнего чат-бота;
• нет логов, нельзя восстановить, какие данные отправлялись;
• в шаблон ответа попали “типовые” условия, не соответствующие оферте.

Юридический итог неприятный даже без суда: претензия, риск штрафов за обработку данных, репутационный ущерб, а внутри — срочное “закручивание гаек”. И всё это из-за отсутствия базовой политики и корпоративного инструмента.

Что делать бизнесу и юристам уже сейчас (чек-лист на 30 дней)

Если вы хотите снизить юридическую ответственность при использовании генеративного ИИ без остановки проектов, действуйте по шагам.

1. Зафиксируйте разрешённые кейсы: где ИИ допустим как черновик, а где запрещён.
2. Выберите корпоративные инструменты вместо “кто чем пользуется”.
3. Запретите загрузку чувствительных данных в публичные модели и объясните “почему” простым языком.
4. Внедрите правило валидации: любые ссылки на нормы/практику/сроки проверяются по первоисточнику.
5. Проведите инвентаризацию теневого использования (опрос + IT-скан расширений/сервисов).
6. Назначьте владельца риска и процесс инцидент-менеджмента.
7. Сделайте короткое обучение для ключевых подразделений.

Этот чек-лист хорошо ложится на более широкую задачу нашей серии: использовать ИИ в праве не как модную игрушку, а как управляемую юридическую технологию.

Что будет дальше: ИИ-комплаенс станет частью “нормальной” юрработы

К 2026 году компании, которые выстроят ИИ-комплаенс сейчас, окажутся в выгодной позиции: меньше инцидентов, быстрее согласования, понятная ответственность, спокойнее аудит. Остальные будут тушить пожары — и часто уже после первого письма от регулятора или крупного клиента.

Генеративный ИИ не отменяет ответственность. Он просто делает её менее очевидной для тех, кто не привык смотреть на процессы как юрист. Если вы хотите внедрять ИИ и при этом спать спокойно, начните с простой установки: контроль важнее энтузиазма.

Если вам нужно — могу помочь оценить ваши сценарии использования генеративного ИИ, собрать карту рисков и подготовить понятные правила для команды. С какого процесса у вас началось внедрение: документы, поддержка, HR или комплаенс?