В России началась практика финансового наказания за неосторожное использование нейросетей при составлении процессуальных документов. Об этом сообщил юрист Алексей Шмуль в интервью Сиб.фм.
Специальные условия размещения в сети Monavista.
Событием, послужившим основой для этой инициативы, стало определение Арбитражного суда Западно-Сибирского округа от 14 мая 2026 года. В этом деле компания, которая подала кассационную жалобу по спору о долге в размере 57 644 рублей, была оштрафована на 50 000 рублей. Причиной штрафа стали ссылки в жалобе на акты Верховного и Высшего арбитражного суда, которые в картотеке арбитражных дел не значились, а остальные цитаты относились к делам, не имеющим отношения к рассматриваемому спору.
«Ответственность за достоверность сгенерированного текста несёт лицо, участвующее в деле. В данном случае достаточно было бы одного простого шага — открыть картотеку и проверить хотя бы номера дел. Штраф был наложен на общество, а юрист, который готовил жалобу, не понёс никаких санкций. Аргумент "пожалели денег на юриста" здесь неуместен, так как юрист действительно был задействован. Проблема заключается в экономии на приёмке документов», — уточнил Шмуль.
По данным исследователя HEC Paris Дамьена Шарлотэна, на 11 августа 2026 года в мире зафиксировано 1870 случаев из 41 юрисдикции, когда суд выявил вымышленную ссылку, созданную нейросетью. Большинство из этих дел касаются участников, не имеющих профессионального представителя.
«Приёмка документа, созданного с помощью нейросетей, включает в себя четыре простых механических действия: найти каждое упомянутое дело в картотеке, сверить реквизиты, ознакомиться с предметом спора и найти процитированную фразу в тексте акта. Для выполнения этих действий не требуется юридического образования», — добавил юрист.
С мая 2026 года Пленум Верховного суда России обязал стороны информировать суд о применении искусственного интеллекта при подготовке сведений о фактах. Это нововведение нацелено на повышение ответственности за использование технологий в правовой сфере и минимизацию рисков, связанных с недостоверной информацией.