Титульная страница Программные системы: теория и приложения  English version
ISSN 2079-3316 Двуязычный электронный научный Электронный научный журнал Института программных систем имени А. К. Айламазяна ИПС им. А. К. Айламазяна ИПС Российской Академии Наук РАН 12+ 
Том 17 (2026) .– Выпуск 1 (70) .– Статья № 2 (503)

Искусственный интеллект и машинное обучение

Научная статья
УДКУниверсальная десятичная классификация 004.89: 343.15УДК 004: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем УДК 004.89: Прикладные системы искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы, обладающие знаниями УДК 343: Уголовное право. Уголовное судопроизводство. Криминология. Криминалистика УДК 343.15: Приговор и обжалование. Судебное убеждение и свободная оценка доказательств
ББКБиблиотечно-библиографическая классификация 32.813.5: 67.5ББК 32: Радиоэлектроника ББК 32.813: Искусственный интеллект ББК 32.813.5: Системы искусственного интеллекта ББК 67: Право. Юридические науки ББК 67.5: Отрасли знаний, примыкающие к юриспруденции
ГРНТИГосударственный рубрикатор научно-технической информации 10.01.29ГРНТИ 10: ГОСУДАРСТВО И ПРАВО. ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ ГРНТИ 10.01: Общие вопросы ГРНТИ 10.01.29: Информационная деятельность в юридических науках. Правовая информация
DOIЦифровой идентификатор интернет-объекта 10.25209/2079-3316-2026-17-1-21-56

Анализ судебных решений с помощью больших языковых моделей

Юрий Петрович Сердюк1Переписывавшийся автор, Наталья Александровна Власова2, Седа Рубеновна Момот3, Елена Анатольевна Сулейманова4

1-4Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия
1 Юрий Петрович Сердюк — Переписывавшийся автор Yuri@serdyuk.botik.ru

Аннотация. В статье рассматривается использование больших языковых моделей последнего поколения (таких как ChatGPT, Grok, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT) для анализа судебных решений. В анализе использовались дела гражданской, административной и уголовной категорий.

Составлен датасет текстов судебных решений, взятых из базы судебных и нормативных актов РФ, с официального портала судов общей юрисдикции г. Москвы, с сайта Российского агентства правовой и судебной информации.

Предложено и реализовано несколько видов тестов больших моделей, сформулированы принципы выбора эталонных ответов, а также тексты запросов (промпты). Проверялись возможности больших моделей в прогнозировании апелляционных решений, квалификации преступных деяний, оценке решений нескольких видов инстанций по одному делу. Также проверялась способность моделей к вынесению собственных последовательных решений.

Результаты тестирования показали, что точность прогнозирования судебных решений на реальных случаях с помощью больших языковых моделей лишь в отдельных случаях превышает 50%. Приведен обзор статей по использованию ИИ в юридической практике.

Ключевые слова: большие языковые модели, БЯМ, судебные решения, датасет, промпт, ИИ в юриспруденции, large language models, LLM, LegalAI

Для цитирования: Сердюк Ю. П., Власова Н. А., Момот С. Р., Сулейманова Е. А. Анализ судебных решений с помощью больших языковых моделей // Программные системы: теория и приложения. 2026. Т. 17. № 1. С. 21–56. https://psta.psiras.ru/2026/1_21-56.

Полный текст статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2026_1_21-56.pdf.

Статья поступила в редакцию 24.12.2025; одобрена после рецензирования 03.02.2026; принята к публикации 17.02.2026; опубликована онлайн 23.02.2026.

© Сердюк Ю. П., Власова Н. А., Момот С. Р., Сулейманова Е. А.
2026
Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4а, Институт программных систем имени А. К. Айламазяна РАН;   Сетевой адрес издания:  http://psta.psiras.ru  Тел: +7(4852) 695-228 ;  E-mail: info@psta.psiras.ru ;  Лицензия: CC-BY-4.0Текст лицензии на сайте Creative Commons 
© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем имени А. К. Айламазяна Российской академии наук (дизайн сайта) 2010–2026