CC BY
16DOI: 10.24412/2076-1503-2023-8-155-161 NIION: 2018-0076-8/23-602 MOSURED: 77/27-023-2023-8-602
КОМИН Алексей Владимирович,
аспирант кафедры информационного права и цифровых технологий, Московский государственный юридический университет имени О.Е. Кутафина (МГЮА), г. Москва, e-mail: comin.alexej@yandex.ru
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СИСТЕМ ПОИСКА ОШИБОК В ЮРИДИЧЕСКИХ ДОКУМЕНТАХ В РОССИИ И ЗА РУБЕЖОМ
Аннотация. В работе исследуется проблема проверки юридических документов как неотъемлемой части юридической работы. Автор характеризует препятствия, стоящие на пути к автоматизации этого вида деятельности в России, включая трудности технического характера, особенности профессионального мышления юристов-практиков и положение русского языка и российского права на глобальном рынке LegalTech-решений. Работа также содержит сравнительный анализ некоторых информационных систем, используемых для обнаружения ошибок правового характера по всему миру и в отдельности — в России. Автором выделяются ключевые различия в отечественном и иностранном подходах к автоматизации проверки правовых документов, а также делается вывод о необходимости разработки программного обеспечения, предназначенного для проверки судебных актов и нормативных правовых актов.
Ключевые слова: проверка юридических документов, пруфридинг, LegalTech, автоматизация, именованные сущности, ChatGPT, эвристика.
KOMIN Alexey Vladimirovich,
Post-Graduate Student of Information Law and digital technologies department, Kutafin Mocsow State Law University (MSAL), Moscow
COMPARATIVE ANALYSIS OF SYSTEMS FOR SEARCHING FOR ERRORS IN LEGAL DOCUMENTS IN RUSSIA AND ABROAD
Annotation. This paper examines the problem of verifying legal documents as an integral part of legal work. The author characterizes the obstacles that stand in the way of automating this type of activity in Russia, including technical difficulties, the peculiarities of professional thinking of practicing lawyers, and the position of the Russian language and Russian law in the global LegalTech market. The paper also contains a comparative analysis of some information systems used to detect legal errors worldwide and specifically in Russia. The author highlights key differences between domestic and foreign approaches to automating legal document verification and concludes that there is a need to develop software for checking judicial acts and regulatory legal acts.
Key words: legal document verification, proofreading, LegalTech, automation, named entities, ChatGPT, heuristic.
Проверка юридических документов на предмет наличия в них правовых ошибок представляет собой одну из типичных задач любого юриста, работает ли он в юридической компании, является сотрудником юридического отдела производственного предприятия или состоит на государственной службе. Если на наличие опечаток или неправильную пунктуацию современные текстовые редакторы способны указать, то с более сложными и одновременно более
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
важными задачами (например, соответствует ли положение договора действующему законодательству) юристам приходится справляться вручную.
Работа, которую специалист в области права делает своими руками, является по-настоящему желанной целью для автоматизации. Ускорив поиск правовых ошибок в юридических документах, юрист получит возможность заниматься более интересными задачами, а его работодатель
— затрачивать на решение таких задач меньшее количество ресурсов. Однако почему на сегодняшний день такая аналитическая работа по поиску и оценке информации в юридических документах не автоматизирована повсеместно? Существует три основные причины столь незначительного проникновения технологий в эту сферу.
Во-первых, анализирование текстов вообще, а, в особенности, юридических текстов является нетривиальной даже на нынешнем уровне развития информационных технологий. Обычный поиск по ключевым словам или даже поиск с использованием регулярных выражений1 с применением простейший эвристики в виде правил (ЕСЛИ <условие>, ТОГДА <действие1>, ИНАЧЕ <дей-ствие2>) способен решать наиболее простые задачи. Регулярное выражение представляет собой строку символов, описывающую некоторый шаблон поиска, который может быть использован для поиска и/или замены текста[Error: Reference source not found].
Вместе с тем, круг решаемых подобным образом задач естественным образом ограничен: каждое из условий проверки необходимо формулировать вручную, итогом чего становится непрерывно растущая база таких условий, которая требует регулярной актуализации и настройки. Технологии же машинного обучения для распознавания именованных сущностей («сторона договора», «цена договора», «адрес», «закон») и правовой их оценки («соответствует закону/договору» и «не соответствует закону/договору») существуют уже несколько лет, применяются в юриспруденции, но пока не играют значимой роли в работе абсолютного большинства правоведов.
Во-вторых, идея автоматизации изучения правовых документов иногда наталкивается на избыточный консерватизм представителей юридической профессии, не доверяющих компьютерным программам, механизм работы которых для них представляется «черным ящиком». Сторонники неизменности подходов в юридической работе на сегодняшний день активно пользуются офисным ПО, справочными правовыми системами и даже конструкторами документов, однако упомянутые выше инструменты на базе машинного обучения вызывают у юристов-консерваторов сомнения в их эффективности или удобстве применения. Подобный скептицизм тесно связан у недостатком цифровых компетенций у конкретных специалистов, что позволяет создать достаточно простую формулу его решения: доверие к технологии и начало ее использования через знание об ее устройстве.
В-третьих, русский язык несмотря на большое распространение в мире (258 млн. носите-лей[2.]) не является целевым для абсолютного
большинства создателей программного обеспечения для юристов — усилия разработчиков сосредоточены на английском как на самом интернациональном языке. Подобная позиция вряд ли может заслуживать осуждения, так сама суть рыночной экономики подталкивает LegalTech-компании к максимизации прибыли за счет увеличения количество пользователей своих инструменты.
Любопытно, что в схожем положении находится и российское право, контрастируя с глоба-листским прецедентным правом, которое ввиду широкого распространения делает заточенные под него информационные системы легко переиспользуемыми в десятках стран мира (преимущественно бывших колониях Британской империи). Таким образом, позволить избежать отставания российской юриспруденции в цифровом развитии способны лишь российские же разработчики, создающие инструменты для работы с русскоязычными документами по российскому праву.
Описанный выше комплекс препятствий на пути автоматизции работы с правовыми документами в России, несмотря на всю серьезность таких препятствий, находится в динамике, отдельные проблемы внутри него уже решаются. Для более детального анализа ландшафта сферы цифрови-зации аналитической функции юриста следует взглянуть на действительность глазами юриста-практика.
Преодолев собственное предубеждение, эксперт в области права, готовый автоматизировать значимую часть своей работы и располагающий необходимыми ресурсами, задается вопросом о том, какие инструменты ему доступны и какие именно из них следует выбрать. В этой связи правильным видится дать общую характеристику существующим на рынке LegalTech продуктам, которые предназначены для поиска ошибок юридического характера в правовых документах.
В 2022 году разделение глобального и локального российского рынка LegalTech, существовавшего и раньше, стало более заметным, поэтому далее в работе будет предпринята попытка охарактеризовать конкретные программные инструменты при делении на две группы: иностранные и отечественные. Это является целесообразным, как минимум, ввиду возникших объективных трудностей в приобретении лицензии на некоторые иностранные продукты, а также вследствие ужесточения правового регулирования в сфере обработки персональных данных в последние несколько лет[3.].
Начать исследование было бы правильным с иностранного ПО, предназначенного для анализа юридических документов, так как глобаль-
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
ный рынок в силу своего размера и разнообразия представленных компаний и их решений может быть и поставщиком готовых инструментов под нужды российских правоведов, и источником идей
для их последующей адаптации в России. Ниже представлена таблица, содержащая характеристику 16 различных экземпляров такого ПО, представленного на мировом рынке LegalTech.
Таблица 1. ПО для анализа юридических документов на мировом рынке LegalTech
Название Создатель Страна Данные Виды обнаруживаемых ошибок1
Contract / Litigation Companion[4.] Litera США договоры перекрестные ссылки, термины2, нумерация, имена/даты, незаполненные поля шаблона
Kira[5.] Litera США юридич. документы в ходе due diligence отсутствие обязательных условий (например, условия об уступке прав по договору)
Drafting Assistant[6.] Thompos Reuters Канада договоры перекрестные ссылки, термины, нумерация, пунктуация
Lexis Create[7.] Lexis Nexis Великобритания юридич. документы перекрестные ссылки, термины
TermLynx[8.] TermLynx Канада юридич. документы перекрестные ссылки, термины
Contract tools[9.] Paper Software США договоры перекрестные ссылки, термины
PerfectIt[10.] Intelligent Editing Великобритания юридич. документы лексические юридические ошибки по наборам правил («австралийскому», «американскому», «британскому» и тд.)
Definely Proof[11.] Definely Великобритания юридич. документы перекрестные ссылки, термины
Lawrify[12.] Яндекс и Nextons Армения/ Россия юридич. документы перекрестные ссылки, термины, двусмысленные формулировки, отсутствующие обязательные положения, незаконные, неисполнимые или противоречащие правилам компании положения
Loio[13.] Lawrina США договоры перекрестные ссылки, термины, пунктуация, отсутствие обязательных положений или наличие их дубликатов
eBrevia[14.] Donnelley Financial Solutions США договоры нестандартные условия
Contract Review Automation[15.] LawGeex Израиль договоры противоречащие правилам компании положения (система также предлагает необходимые изменения3)
Luminance[16.] Luminance Diligence США/ Великобритания договоры противоречащие правилам компании положения, нестандартные условия (например, ограничение ответственности)
DocJuris[17.] DocJuris США договоры термины, противоречащие правилам компании положения, отсутствие стандартных условий (о конфиденциальности, оплате, неконкуренции)
LexCheck[18.] LexCheck США договоры положения, невыгодные для позиции компании или требующие внимания юриста
Docusieve[19.] MikeLegal Индия договоры перекрестные ссылки, термины, нумерация, имена/даты, денежные суммы, незаполненные поля шаблона
1 Под «умным поиском ошибок» в таблице понимается поиск по именованным сущностям и/или целым предложениям и выявление в них ошибок.
2 Отсутствие определение термина в соответствующем разделе документа, но его использование в других частях документа; определение термина без его использования в документе в дальнейшем и тд.
3 Изменения предлагаются на основе заранее заданных эвристических правил типа «ЕСЛИ срок письменного уведомления неприемлем (> 14 дней), ТО сделай его равным 14 дням».
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
Важно заметить, что на момент публикации работы какие-либо из описанных программ могут уже не поддерживаться своими создателями. Кроме того, 81,25% изученных программ в качестве компании-разработчика имеют резидентов таких стран, как США, Великобритания и Канада, что в условия нынешней международной напряженности делает затруднительным использование большинства таких программ российскими организациями или органами власти.
Правоведу, как ранее уже было отмечено, критически важно понимать внутреннее устройство LegalTech-продуктов на базовом уровне, поэтому для целей статьи имеет смысл остановиться на способах работы описываемых систем. Все изученные информационные системы в своей основе используют нейронные сети, а разработчики некоторых особенно подчеркивают, что их ПО не использует поиск по ключевым словам. Поиск по ключевым словам эффективен для решения небольшого количества конкретных задач, однако по мере роста их количества недостаточная универсальность такого поиска делает невозможным программе автоматизировано строить сколько-нибудь сложные суждения относительно юридического документа.
Создатели одной системы (Spellbook) отдельно указывают на своем веб-сайте, что применяют ChatGPT-4, один из наиболее продвинутых представителей генеративных ИИ. Создатели другой системы (Lawrify) подчеркивают, что пользуются похожей на
ChatGPT-3 моделью собственной разработки. Генеративный ИИ, коими являются ChatGPT-3 и ChatGPT-4, представляется особый интерес с точки зрения автоматизации поиска юридических ошибок в документах, так как, во-первых, предлагает особенно удобный интерфейс взаимодействия — через естественный язык, а не стандартные кнопки, и, во-вторых, изначально заточен под обработку любых текстов, не исключая и юридические.
Тем не менее, абсолютное большинство изученных систем выделяют правовые риски в ходе поиска определенного перечня именованных сущностей (дат, названий, сумм, ссылок на законодательство, целых положений документа) с последующими применением к полученным сущностям набора эвристических правил (например, вида «ЕСЛИ в договоре ЕСТЬ арбитражная оговора, ТО подсветить как риск»). Популярность именно такой общей архитектуры решений может говорить о достаточности ее для решения круга распространенных задач юристов.
Наборы правил нередко формируются юристами еще до автоматизации работы: стандартизация как обязательный перед автоматизацией
этап подталкивает юристов формировать т.н. «гайдлайны» или руководства по работе с правовыми документами, содержащие предъявляемые к таким документам правила. Простое создание такого руководства, содержащего «лучшие практики» договорной работы в виде императивных правил, уже способно повысить качество юридических документов и работы юристов в целом.
Любопытном наблюдением стало то, что среди приведенных информационных систем 62,5% декларируют свой цель как проверку именно договоров, а не юридических документов вообще. Это может объясняться тем, что договоры являются подвидом юридических документов, с которым чаще всего сталкиваются юристы, а также тем, что за счет типового характера большинства договоров их автоматизированный анализ представляется более простой задачей, например, в сравнении с анализом исковых заявлений или судебных актов.
Наиболее распространенной формой визуализации проблем правового характера, связанных с юридическим документом, является риск-светофор. Риск-светофор обычно представляет собой систему обозначений рисков (в контексте LegalTech — правовых), где наиболее серьезным проблемам присваивается красный цвет (например, допустимость одностороннего изменения договора), средней опасности проблемам — оранжевый цвет (например, значительный размер штрафной неустойки), а наименее опасным — зеленый цвет (к примеру, незначительное географическое изменение договорной подсудности). Иногда на подобной шкале из нескольких цветов размещают не только риски, но конкретные недостатки оформления документа, подобные неверной нумерации пунктов договора или несистемное использование терминов.
За рубежом наиболее популярной формой распространения ПО для поиска юридических ошибок является плагин для MS Word, представляющий собой устанавливаемую через данный текстовый редактор дополнительную панель с интерфейсом программы. В России же такие LegalTech-решения чаще поставляются в виде веб-приложений, что в условия санкционного режима стало особенно оправдано: иностранные разработчики самых популярных сегодня текстовых редакторов в таком случае неспособны каким-либо образом заблокироваться отечественное ПО.
Российский рынок LegalTech по объективным причинам значительно меньше мирового, однако ПО для поиска ошибок в юридических документах на нем все же присутствует. Ниже представлена таблица с четырьмя примерами российского ПО, предназначенного для анализа юридических документов и поиска в них ошибок:
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
Таблица 2. ПО для анализа юридических документов на российском рынке LegalTech
Название Создатель Данные Виды обнаруживаемых ошибок
Naumen Legal Tech[20.] Naumen договоры имена/даты, денежные суммы, контрагенты, должностные лица, гарантийные обязательства с последующим выявлением рисков из них, отсутствующие обязательные положения или их дубликаты, противоречия между документами
Contract[21.] Embedika юридич. документы противоречащие правилам компании положения (например, наличие арбитражной оговорки, неограниченный размер возмещаемых убытков, запрет на передачу прав)
Проверка договоров^.] Embedika и Siemens юридич. документы условия о гражданско-правовой ответственности (неустойки, штрафы, возмещение ущерба, убытки, возмещение потерь), положения, устанавливающие неограниченную ответственность
-[23.] Digital Design юридич. документы нестандартные положения, отсутствующие обязательные положения (реквизиты, объекты, субъекты и тд.)
Следует отметить, что еще одним важным ограничением настоящего исследования является изучение исключительно готового ПО для анализа юридических документов. Особенностью же России в данном контексте является тот факт, что ряд отечественных компаний (например, Сбер[24.], nlogic[25.], Megaputer[26.]) обладают собственными технологиями извлечения именованных сущностей правового характера из документов, однако не предоставляют системы их анализа.
Характерным атрибутом описанных выше российских программ для поиска ошибок в юридических документах является то, что все они нацелены на решение задач более сложных, нежели чем их зарубежные аналоги: обнаружение в договоре условия, отклоняющегося от стандартных, требует более продвинутого технического решения, нежели чем простая констатация отсутствия в договоре пункта, на который указывает перекрестная ссылка. Это, в свою очередь, демонстрирует, как минимум, отсутствие отставания от других стран этой подотрасли LegalTech в России.
Наконец, создатели отечественных систем обладают большей открытостью об устройстве своих программ, иногда размещая в публичном доступе руководство пользователя31 или подробное описание механизма работы своего ПО в ином виде[23.]. Все исследованные иностранные системы поиска юридических ошибок ограничиваются лишь короткими демонстрационными видеороликами маркетингового характера.
Согласно прогнозам аналитиков инвестиционного банка Goldman Sachs в США с помощью ИИ будет автоматизировано 44% работы, которую сегодня выполняют юристы[28.]. Безотносительно
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
степени точности такой оценки можно заключить, что работа по проверке юридических документов на предмет наличия в них ошибок, во-первых, является в большинстве случаев рутинной и, во-вторых, имеет потенциал к почти полной автоматизации. Даже частичная автоматизация анализа правовых документов способна высвободить время юриста для выполнения более творческих задач, что влечет за собой общее повышение качества юридической работы, а это, в свою очередь, является одним из условий реализация принципа законности в обществе.
Набор же существующих инструментов для поиска ошибок в правовых документах можно назвать разнообразным, но неполным. Больше половины изученных образцов ПО предназначены для анализа договоров, тогда как сфера анализа судебных актов или иных связанных с судопроизводством документов практически не имеет своих средств автоматизации. В этой связи видится необходимым направить усилия как юридического научного сообщества, так и разработчиков ПО на создание программных инструментов для автоматического изучения документов, не являющихся договорами. К таковым можно отнести не только упомянутые связанные с деятельностью суда акты, но и документы нормативного характера — от уровня федеральных законов и до уровня подзаконные нормативных актов муниципалитетов.
Государство как единственный правоприменитель и законодатель в своей деятельности оперирует сотнями тысяч нормативных правовых актов, что также подчеркивает важность качественной их проверки на предмет наличия ошибок. Непротиворечивые, исчерпывающе регулиру-
ющие свою сферу общественных отношений законы могут стать еще одним результатом развития технологий машинного анализа юридических текстов.
Список литературы:
[1] Фридл, Джеффри Э. Ф., Освоение регулярных выражений. Севастополь, Калифорния: O'Reilly Media, 2009. 544 с.
[2] Этнолог: языки мира, двадцать четвертое издание. / под ред. Льюиса М.П., Саймонса Г.Ф., Феннига Ч.Д. - Даллас, Техас, 2021 [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/ publication/352064261_Ethnologue_Languages_of_ the_World_24th_Edition (дата обращения: 15.04.2023).
[3] Пелевин, А.М. В помощь юристам: как развивается рынок LegalTech и что ему мешает [Электронный ресурс], 2021. URL: https://rb.ru/ opinion/legaltech-growth/ (дата обращения: 15.04.2023).
[4] Litera. Судебный помощник [Электронный ресурс]. https://www.litera.com/products/legal/ litigation-companion (дата обращения: 02.05.2023).
[5] Kira Systems. Лидер в области проверки и анализа контрактов машинного обучения [Электронный ресурс]. https://kirasystems.com (дата обращения: 02.05.2023).
[6] Thomson Reuters Legal Solutions. Помощник по подготовке договоров [Электронный ресурс]. https://legalsolutions.thomsonreuters.co.uk/ en/products-services/drafting-assistant.html (дата обращения: 02.05.2023).
[7] LexisNexis. Lexis Create [Электронный ресурс]. https://www.lexisnexis.co.uk/products/lexis-create.html (дата обращения: 02.05.2023).
[8] TermLynx. Ваше руководство по управлению терминологией в соответствии с GDPR [Электронный ресурс]. https://www.termlynx.com (дата обращения: 02.05.2023).
[9] Paper Software. Contract Intelligence [Электронный ресурс]. https://papersoftware.com (дата обращения: 02.05.2023).
[10] Intelligent Editing. Совершенствуя документы [Электронный ресурс]. https://legal. intelligentediting.com (дата обращения: 02.05.2023).
[11] Definely. Automating Legal Compliance [Электронный ресурс]. https://www.definely.com (дата обращения: 02.05.2023).
[12] Lawrify. Новое слово в юридических услугах [Электронный ресурс]. https://lawrify.io (дата обращения: 02.05.2023).
[13] Lawrina. Legal Information Online [Электронный ресурс]. https://lawrina.com/loio/ (дата обращения: 02.05.2023).
[14] DFIN. Программное обеспечение E-Discovery для юридических фирм и корпораций
[Электронный ресурс]. https://www.dfinsolutions. com/products/ebrevia (дата обращения: 02.05.2023).
[15] LawGeex. Автоматизируйте проверку и утверждение повседневных деловых контрактов [Электронный ресурс]. https://www.lawgeex.com (дата обращения: 02.05.2023).
[16] Luminance. Юридический ИИ для юристов и всех, кто работает в корпорациях [Электронный ресурс]. https://www.luminance.com (дата обращения: 02.05.2023).
[17] DocJuris. Автоматизация процессов управления контрактами [Электронный ресурс]. https://www.docjuris.com (дата обращения: 02.05.2023).
[18] LexCheck. Юридические решения на базе искусственного интеллекта и проверки контрактов [Электронный ресурс]. https://www. lexcheck.com/solutions/legal (дата обращения: 02.05.2023).
[19] Mike Legal. Docusieve [Электронный ресурс]. https://mikelegal.com/Docusieve (дата обращения: 02.05.2023).
[20] Naumen. Юридический портал [Электронный ресурс]. URL: https://www.naumen.ru/ products/legal_tech/ (дата обращения: 01.05.2023).
[21] Embedika. Контракт [Электронный ресурс]. URL: https://embedika.ru/products/contract/ (дата обращения: 01.05.2023).
[22] Embedika [Электронный ресурс]. URL: https://contract.embedika.ru/ (дата обращения: 01.05.2023).
[23] Digdes.ru. Кейс: поиск аномалий в договорах [Электронный ресурс]. URL: https://digdes. ru/nlab/kejs-poisk-anomalij-v-dogovorah (дата обращения: 01.05.2023).
[24] СберПраво. LegalTech [Электронный ресурс]. URL: https://sberpravo.ru/legal-tech/ (дата обращения: 01.05.2023).
[25] NLogic. XLogic [Электронный ресурс]. URL: https://nlogic.ru/product-xlogic/ (дата обращения: 01.05.2023).
[26] MegaPuter. PolyAnalyst [Электронный ресурс]. URL: https://www.megaputer.com/ru/ polyanalyst/ (дата обращения: 01.05.2023)
[27] Naumen. Руководство пользователя платформы NLT [Электронный ресурс]. URL: https://www.naumen.ru/upload/medialibrary/ff2/ Platform_NLT_User_guide.pdf (дата обращения: 01.05.2023).
[28] Бриггс К., Коднани П., Аналитик глобальной экономики: влияние искусственного интеллекта на экономический рост [Электронный ресурс]. 2023. URL: https://www.key4biz.it/ wp-content/uploads/2023/03/Global-Economics-Analyst_-The-Potentially-Large-Effects-of-Artificial-Intelligence-on-Economic-Growth-Briggs_Kodnani. pdf (дата обращения: 01.05.2023).
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
Spisok literatury:
[1] Fridl, Dzheffri E. F., Osvoenie regulyarnyh vyrazhenij. Sevastopol', Kaliforniya: O'Reilly Media, 2009. 544 s.
[2] Etnolog: yazyki mira, dvadcat' chetvertoe izdanie. / pod red. L'yuisa M.P., Sajmonsa G.F., Fen-niga CH.D. - Dallas, Tekhas, 2021 [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.researchgate.net/publica-tion/352064261_Ethnologue_Languages_of_the_ World_24th_Edition (data obrashcheniya: 15.04.2023).
[3] Pelevin, A.M. V pomoshch' yuristam: kak razvivaetsya rynok LegalTech i chto emu meshaet [Elektronnyj resurs], 2021. URL: https://rb.ru/opinion/ legaltech-growth/ (data obrashcheniya: 15.04.2023).
[4] Litera. Sudebnyj pomoshchnik [Elektronnyj resurs]. https://www.litera.com/products/legal/litiga-tion-companion (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[5] Kira Systems. Lider v oblasti proverki i analiza kontraktov mashinnogo obucheniya [Elektronnyj resurs]. https://kirasystems.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[6] Thomson Reuters Legal Solutions. Pomoshchnik po podgotovke dogovorov [Elektronnyj resurs]. https://legalsolutions.thomsonreuters.co.uk/ en/products-services/drafting-assistant.html (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[7] LexisNexis. Lexis Create [Elektronnyj resurs]. https://www.lexisnexis.co.uk/products/lex-is-create.html (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[8] TermLynx. Vashe rukovodstvo po uprav-leniyu terminologiej v sootvetstvii s GDPR [Elektronnyj resurs]. https://www.termlynx.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[9] Paper Software. Contract Intelligence [Elektronnyj resurs]. https://papersoftware.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[10] Intelligent Editing. Sovershenstvuya doku-menty [Elektronnyj resurs]. https://legal.intelligente-diting.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[11] Definely. Automating Legal Compliance [Elektronnyj resurs]. https://www.definely.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[12] Lawrify. Novoe slovo v yuridicheskih uslugah [Elektronnyj resurs]. https://lawrify.io (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[13] Lawrina. Legal Information Online [Elektronnyj resurs]. https://lawrina.com/loio/ (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[14] DFIN. Programmnoe obespechenie E-Dis-covery dlya yuridicheskih firm i korporacij [Elektronnyj resurs]. https://www.dfinsolutions.com/products/ ebrevia (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[15] LawGeex. Avtomatizirujte proverku i utver-zhdenie povsednevnyh delovyh kontraktov [Elektronnyj resurs]. https://www.lawgeex.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[16] Luminance. YUridicheskij II dlya yuristov i vsekh, kto rabotaet v korporaciyah [Elektronnyj resurs]. https://www.luminance.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[17] DocJuris. Avtomatizaciya processov uprav-leniya kontraktami [Elektronnyj resurs]. https://www. docjuris.com (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[18] LexCheck. YUridicheskie resheniya na baze iskusstvennogo intellekta i proverki kontraktov [Elektronnyj resurs]. https://www.lexcheck.com/solu-tions/legal (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[19] Mike Legal. Docusieve [Elektronnyj resurs]. https://mikelegal.com/Docusieve (data obrashcheniya: 02.05.2023).
[20] Naumen. YUridicheskij portal [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.naumen.ru/products/legal_ tech/ (data obrashcheniya: 01.05.2023).
[21] Embedika. Kontrakt [Elektronnyj resurs]. URL: https://embedika.ru/products/contract/ (data obrashcheniya: 01.05.2023).
[22] Embedika [Elektronnyj resurs]. URL: https://contract.embedika.ru/ (data obrashcheniya: 01.05.2023).
[23] Digdes.ru. Kejs: poisk anomalij v dogovo-rah [Elektronnyj resurs]. URL: https://digdes.ru/nlab/ kejs-poisk-anomalij-v-dogovorah (data obrash-cheniya: 01.05.2023).
[24] SberPravo. LegalTech [Elektronnyj resurs]. URL: https://sberpravo.ru/legal-tech/ (data obrashcheniya: 01.05.2023).
[25] NLogic. XLogic [Elektronnyj resurs]. URL: https://nlogic.ru/product-xlogic/ (data obrashcheniya: 01.05.2023).
[26] MegaPuter. PolyAnalyst [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.megaputer.com/ru/polyan-alyst/ (data obrashcheniya: 01.05.2023)
[27] Naumen. Rukovodstvo pol'zovatelya plat-formy NLT [Elektronnyj resurs]. URL: https://www. naumen.ru/upload/medialibrary/ff2/Platform_NLT_ User_guide.pdf (data obrashcheniya: 01.05.2023).
[28] Briggs K., Kodnani P., Analitik global'noj ekonomiki: vliyanie iskusstvennogo intellekta na eko-nomicheskij rost [Elektronnyj resurs]. 2023. URL: https://www.key4biz.it/wp-content/uploads/2023/03/ Global-Economics-Analyst_-The-Potential-ly-Large-Effects-of-Artificial-Intelligence-on-Econom-ic-Growth-Briggs_Kodnani.pdf (data obrashcheniya: 01.05.2023).
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 8 • 2023
