смогут автоматизировать процесс проверки законопроектов, анализируя существующие законы, соответствующие судебные дела и другие юридические тексты, и тем самым предоставлять законодателям ценные рекомендации на этапе подготовки законопроектов.

Таким образом, можно выделить следующие преимущества использования нейронных сетей при экспертизе законопроектов:

1. Нейронные сети могут автоматизировать анализ законов, позволяя обрабатывать большие объемы правовых текстов и сокращая время и усилия, необходимые для интерпретации и правовых исследований;

2. В отличие от человеческого анализа, нейронные сети могут обеспечить более объективную и последовательную интерпретацию юридических документов, минимизируя влияние личных предубеждений;

3. Теоретически нейронные сети смогут улавливать сложные юридические понятия, понимать их взаимосвязь и выявлять тонкие нюансы юридического языка, способствуя более полному анализу.

Хотя нейронные сети открывают многообещающие перспективы в области законодательной экспертизы, необходимо решить ряд проблем. К ним относятся ограниченная доступность обучающих данных, прозрачность принятия решений нейронными сетями и обеспечение подотчетности автоматизированных систем. Прозрачность, особенно сложных решений, принимаемых нейронными сетями, является, на мой взгляд, одной из самых серьезных проблем в этом списке. Интерпретируемость их решений необходима для обоснования результатов перед заинтересованными сторонами. Для разработки надежных и справедливых систем анализа законопроектов требуется тщательный учет качества обучающих данных, предвзятости. Исследования должны быть направлены на разработку нейросетевых моделей, дающих интерпретируемые объяснения своих решений, что повышает прозрачность и позволяет практикам понимать и оспаривать результаты. Кроме того, следует учитывать тот факт, что законы меняются с течением времени, а юридическая интерпретация — это процесс с множеством нюансов. Нейронные сети могут испытывать трудности с быстрой адаптацией к изменениям в законодательной базе или улавливанием контекстно-зависимой природы юридического анализа. Юридический язык часто имеет множество нюансов и зависит от контекста, что затрудняет его точное понимание и абстрагирование нейронными сетями. Кроме того, интерпретация законов включает в себя нематериальные аспекты, такие как социальные и моральные ценности, которые трудно перевести в количественные представления для нейронных сетей.

Нейронные сети обладают значительным потенциалом для улучшения анализа законодательства юристами, исследователями и государственными органами. Эти передовые технологии дают множество преимуществ, таких как повышение эффективности и точность анализа. Несмотря на их потенциал, при использовании нейронных сетей для анализа законодательства остаются некоторые проблемы. Решив проблемы, перечисленные в данной научной статье, нейронные сети помогут законодателям выявить возможные недостатки, несоответствия и непредвиденные последствия предлагаемых законопроектов. Такая аналитическая поддержка поможет разработать более эффективное законодательство, минимизировать непредвиденные последствия и повысить общее качество законов. Для реализации всего потенциала нейронных сетей в законодательной сфере необходимы дальнейшие исследования и сотрудничество между специалистами в области права и искусственного интеллекта.

Автор работы — Петров Николай Владиславович, студент магистратуры Российской академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ.

E-mail: petrov.nikolai@me.com

Telegram: t.me/nicolaspetrov

Источники:

1. AWS. What Is A Neural Network? [Электронный ресурс]. URL: https://aws.amazon.com/what-is/neural-network/?nc1=h_ls;

2. Chegg. Building the following network: [Электронный ресурс]. URL: https://www.chegg.com/homework-help/questions-and-answers/handwritten- digit-recognition-project-using-popular-mnist-database-collection-70000- handwr-q75864522;

3. Daily Mail. China uses AI to 'improve' courts — with computers 'correcting perceived human errors in a verdict' and JUDGES forced to submit a written explanation to the MACHINE if they disagree [Электронный ресурс]. URL: https://www.dailymail.co.uk/news/article-11010077/Chinese-courts-allow-AI- make-rulings-charge-people-carry-punishments.html;

4. PeerJ Computer Science. Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective [Электронный ресурс]. URL: https://peerj.com/articles/cs-93/;

5. Demystifying Luminance’s unsupervised machine learning [Электронный ресурс]. URL: https://www.luminance.com/news/blogs/20210409_luke_taylorsubjectmatt erexpertluminance.html.