Главное из ЛигалТех-каналов | неделя 23
Эксперименты и практика
➡️[Свой проект]
Автор выпустил расширение для браузера, которое автоматически обезличивает данные в документах перед загрузкой
— Diakoff in Law Life
Автор разработал и опубликовал расширение для Chrome, которое локально на компьютере пользователя находит и заменяет 17 категорий персональных и юридических данных в документах перед их отправкой в интернет. Юрист может использовать этот инструмент для безопасного обмена черновиками договоров или иными документами, не опасаясь утечки конфиденциальной информации.
➡️[Тестирование агентов]
Автоматизация рутинной правки договоров займа с помощью AI-агента
— ИИ для юриста🤖
Автор использовал AI-агента (Claude Code/Codex) для автоматической обработки 32 похожих договоров займа: исправления ошибки на первых страницах и создания 24 дополнительных соглашений по условиям. Это позволило выполнить многочасовую рутинную работу за 20 минут, исключив риск человеческой ошибки от монотонности.
➡️[Свой проект]
Смена модели ИИ в сервисе Стриж: DeepSeek заменён на Gemini для ускорения ответов
— Стриж о legal tech
Разработчики сервиса Стриж заменили модель ИИ по умолчанию с DeepSeek v4 Flash на Gemini 3 Flash из-за жалоб пользователей на долгое время ответа. Это пример оперативного реагирования на обратную связь и настройки сервиса под реальные потребности юристов.
➡️[Свой проект]
Автоматический поиск судебных дел об искусственном интеллекте
— Draft AI | Иван Кундиль
Автор автоматизировал поиск арбитражных дел, где фигурирует искусственный интеллект, с помощью специального парсера. Юристы могут получать регулярные обзоры таких дел для анализа правовых позиций и практических кейсов.
Полезные разборы
➡️[Разбор инструмента, Авторское право]
Разбор технических меток C2PA и SynthID для защиты авторских прав на изображения
— Евдокия | Legal AI
Авторы провели исследование поведения технических меток на AI-изображениях при редактировании и их роли в доказательствах по спорам об авторском праве в ЕС. Практический вывод: метки уже можно считывать и использовать в претензиях, договорах и внутренних политиках для защиты от заимствования чужих работ.
➡️[AI-агенты, Безопасность]
Анализ уязвимостей протокола MCP и рекомендации по безопасности для юридических AI-инструментов
— Дамасские чернила | AI и M&A
NSA выпустило документ по кибербезопасности протокола MCP (стандарт подключения AI-агентов к данным), который, по умолчанию, не гарантирует защиту данных. Это критично для юристов, использующих ИИ для работы с конфиденциальной информацией. Автор, основываясь на докладе и советах ИИ, приводит конкретные рекомендации по проверке вендоров и организации доступа для минимизации рисков.
➡️[Судебная практика, ИИ]
Суд не принял ответ нейросети как мнение потребителя в споре о товарном знаке
— Право и инновации
Арбитражный суд Архангельской области рассмотрел спор о нарушении товарного знака, где ответчик пытался использовать ответ нейросети «Алиса» (идентифицировавшей изображение как собаку) для доказательства отсутствия сходства. Суд указал, что результат работы ИИ не может расцениваться как позиция рядового потребителя, и взыскал компенсацию в пользу правообладателя. Это решение показывает, что суды пока не готовы принимать выводы ИИ как самостоятельное доказательство в спорах о смешении знаков, требуя оценки с позиции обычного человека.
Эксперименты и практика
➡️[Свой проект]
Автор выпустил расширение для браузера, которое автоматически обезличивает данные в документах перед загрузкой
— Diakoff in Law Life
Автор разработал и опубликовал расширение для Chrome, которое локально на компьютере пользователя находит и заменяет 17 категорий персональных и юридических данных в документах перед их отправкой в интернет. Юрист может использовать этот инструмент для безопасного обмена черновиками договоров или иными документами, не опасаясь утечки конфиденциальной информации.
➡️[Тестирование агентов]
Автоматизация рутинной правки договоров займа с помощью AI-агента
— ИИ для юриста🤖
Автор использовал AI-агента (Claude Code/Codex) для автоматической обработки 32 похожих договоров займа: исправления ошибки на первых страницах и создания 24 дополнительных соглашений по условиям. Это позволило выполнить многочасовую рутинную работу за 20 минут, исключив риск человеческой ошибки от монотонности.
➡️[Свой проект]
Смена модели ИИ в сервисе Стриж: DeepSeek заменён на Gemini для ускорения ответов
— Стриж о legal tech
Разработчики сервиса Стриж заменили модель ИИ по умолчанию с DeepSeek v4 Flash на Gemini 3 Flash из-за жалоб пользователей на долгое время ответа. Это пример оперативного реагирования на обратную связь и настройки сервиса под реальные потребности юристов.
➡️[Свой проект]
Автоматический поиск судебных дел об искусственном интеллекте
— Draft AI | Иван Кундиль
Автор автоматизировал поиск арбитражных дел, где фигурирует искусственный интеллект, с помощью специального парсера. Юристы могут получать регулярные обзоры таких дел для анализа правовых позиций и практических кейсов.
Полезные разборы
➡️[Разбор инструмента, Авторское право]
Разбор технических меток C2PA и SynthID для защиты авторских прав на изображения
— Евдокия | Legal AI
Авторы провели исследование поведения технических меток на AI-изображениях при редактировании и их роли в доказательствах по спорам об авторском праве в ЕС. Практический вывод: метки уже можно считывать и использовать в претензиях, договорах и внутренних политиках для защиты от заимствования чужих работ.
➡️[AI-агенты, Безопасность]
Анализ уязвимостей протокола MCP и рекомендации по безопасности для юридических AI-инструментов
— Дамасские чернила | AI и M&A
NSA выпустило документ по кибербезопасности протокола MCP (стандарт подключения AI-агентов к данным), который, по умолчанию, не гарантирует защиту данных. Это критично для юристов, использующих ИИ для работы с конфиденциальной информацией. Автор, основываясь на докладе и советах ИИ, приводит конкретные рекомендации по проверке вендоров и организации доступа для минимизации рисков.
➡️[Судебная практика, ИИ]
Суд не принял ответ нейросети как мнение потребителя в споре о товарном знаке
— Право и инновации
Арбитражный суд Архангельской области рассмотрел спор о нарушении товарного знака, где ответчик пытался использовать ответ нейросети «Алиса» (идентифицировавшей изображение как собаку) для доказательства отсутствия сходства. Суд указал, что результат работы ИИ не может расцениваться как позиция рядового потребителя, и взыскал компенсацию в пользу правообладателя. Это решение показывает, что суды пока не готовы принимать выводы ИИ как самостоятельное доказательство в спорах о смешении знаков, требуя оценки с позиции обычного человека.