Коллега прислал ссылку на статью с заголовком «Нейросеть теперь пишет решения российских судов» и спросил, стоит ли учитывать это в стратегии по делу, которое как раз идёт в апелляции. Прежде чем отвечать, стоит разобраться, что именно тестируют суды, — потому что заголовок и содержание здесь расходятся сильнее обычного.
Искусственный интеллект в судопроизводстве России — не выдумка. Тестирование идёт, и оно реальное. Но оно идёт в двух конкретных местах, и ни одно из них не про то, что нейросеть готовит текст решения по спорному делу.
Судебные приказы: где ИИ уже участвует
Первый сюжет — автоматическое формирование судебных приказов. Приказное производство — упрощённая процедура: она не разрешает спор между сторонами и не требует полного исследования доказательств, как обычный процесс. Именно поэтому здесь оказалось возможным подключить автоматизацию — там, где риск ошибки касается бесспорного требования, а не вопроса по существу спора.
Эксперимент проверяли на практике: сначала в судах Белгородской области — в 2021 году, затем в Амурской области — в 2023-м. Это не пилот из презентации, а работа, которая уже шла в конкретных судах.
6 марта 2025 года Совет судей РФ пошёл дальше и предложил распространить приказное производство с использованием ИИ на всю страну — поправками в процессуальные кодексы. Формулировка предложения важна: речь о приказном производстве, а не о расширении на споры, где требуется исследование доказательств.
Бесплатная диагностика — результат за 5 минут
Разобраться самостоятельно: ИИ как инструмент мышления
Расшифровка заседаний: масштаб уже больше
Второй сюжет — расшифровка аудиопротоколов судебных заседаний. Здесь задача другая: не сформировать документ по существу, а перевести звук в текст. С 26 мая 2026 года Судебный департамент при Верховном Суде тестирует такое преобразование в защищённом контуре ГАС «Правосудие» — во внутренней системе, а не во внешнем сервисе.
Масштаб тестирования растёт быстро: начали в десяти субъектах, а к августу 2026 года расшифровку проверяли уже в двадцати одном регионе. По охвату это самый заметный сегодня проект ИИ в российских судах — просто он не о принятии решений, а о том, что происходит после заседания: перевод записи в текст, который затем оформляется в протокол.
Похожая логика — у ИИ-помощников внутри крупных справочных правовых систем: они умеют находить и называть нужный документ по запросу юриста. Открывает и проверяет документ по-прежнему юрист — помощник не заменяет это звено, а сокращает время на поиск.
Как рождаются такие заголовки: история одной правки
Стоит показать, как утверждение «ИИ готовит решения» вообще появляется, — потому что это ровно тот механизм, который стоит держать в голове при чтении любого текста про право и технологии.
В ранней версии одного учебного материала стояло утверждение: «инструменты для подготовки проектов решений тестируются в российских судах». Формулировка выглядела нейтрально и не привлекала внимания — пока её не сверили с источником.
Утверждение тянулось из более ранней редакции того же текста. Там называлась конкретика — конкретный проект в конкретном суде. Проверка показала: этот проект не готовит проекты решений. Он распознаёт бумажные постановления об административных правонарушениях и переводит их в машиночитаемый текст — задача про оцифровку документооборота, а не про подготовку решения по делу. Речь о Благовещенском городском суде, публикация о запуске датирована 3 сентября 2024 года.
При редактировании конкретное название проекта из фразы убрали — вероятно, чтобы сократить текст или снять привязку к одному суду. Но общее и уже неверное по смыслу утверждение осталось: «тестируются инструменты для подготовки решений». Именно эта обобщённая формулировка и дожила до проверки фактов, хотя источник, из которого она когда-то возникла, говорил совсем о другом.
Дело здесь не в том, что кто-то что-то выдумал. Ошибка возникла на стадии правки: когда убрали конкретный пример, но не перечитали заново, что теперь означает оставшаяся фраза. Уберите конкретику из точного утверждения — и оно может стать неточным, оставаясь при этом гладким и правдоподобным на вид.
Это именно то, что происходит с текстами, которые собирают или редактируют с помощью ИИ: правки накапливаются, формулировки сглаживаются, а смысл, оставшийся после третьей правки, никто не сверяет заново с источником. Поэтому проверять стоит не только новые тезисы, которые выглядят подозрительно, — но и старые, которые пережили несколько редакций и потому кажутся надёжными по умолчанию.