Диалоговые интеллектуальные системы в юридических клиниках ФСИН России: преимущества и правовые пределы применения

• ЦАРЬКОВА Евгения Геннадьевнаведущий научный сотрудник ФКУ НИИ ФСИН России, кандидат физико-математических наукuniversity69@mail.ru

В статье анализируется потенциал юридических клиник образовательных организаций ФСИН России как инструмента повышения доступности бесплатной юридической помощи для осужденных, их родственников, сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации (УИС) и членов их семей. Юридические клиники ведомственных вузов позволяют сочетать практическую подготовку студентов-клиницистов с решением задач правовой защиты социально уязвимых групп, разгружая при этом кадрово ограниченные подразделения ФСИН России. Диалоговые интеллектуальные системы в формате чат-ботов с искусственным интеллектом (ИИ) радикально увеличивают пропускную способность таких клиник, они способны обеспечить круглосуточный первичный прием обращений, автоматизировать сбор исходных данных и маршрутизацию запросов, сокращают время реагирования на типовые вопросы. Интеграция диалоговых ИИ-систем в работу клиник позволяет выравнивать качество консультирования в учреждениях независимо от их территориального расположения, поддерживать единый уровень информирования обращающихся о правах и процедурах, а также концентрировать усилия преподавателей и студентов на нестандартных и сложных кейсах. В статье показано, что при соблюдении пределов применения диалоговые интеллектуальные системы не подменяют живое консультирование, а служат инструментом роста возможностей ведомственных юридических клиник, усиливая их социальный эффект. Ключевые слова: искусственный интеллект, уголовно-исполнительная система Российской Федерации, искусственный интеллект, диалоговая интеллектуальная система, юридическая клиника, бесплатная юридическая помощь, алгоритмическая прозрачность. TSARKOVA Evgeniya Gennadievna, Senior Researcher of the Research Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia, Candidate of Physico-mathematical Sciences INTELLIGENT DIALOGUE SYSTEMS IN THE LEGAL CLINICS OF THE RUSSIAN FEDERAL PENITENTIARY SERVICE: ADVANTAGES AND LEGAL LIMITS OF APPLICATION Annotation. The article examines the potential of legal clinics operating within the educational institutions of the Federal Penitentiary Service of Russia as a tool for improving access to free legal assistance for convicts, their relatives, employees of the Russian Penal System, and members of their families. The legal clinics of departmental universities make it possible to combine the practical training of student clinicians with the provision of legal protection to socially vulnerable groups, while simultaneously alleviating the burden on the staffing-constrained units of the Penal System. Dialogue-based intelligent systems in the format of AI-powered chatbots dramatically increase the throughput of such clinics: they can provide round-the-clock primary intake of appeals, automate the collection of initial data and query routing, and reduce response times to standard inquiries. The integration of dialogue-based AI systems into the workflow of these clinics helps to standardize the quality of legal advice across institutions regardless of their geographical location, maintain a consistent level of informing applicants about their rights and procedures, and allow faculty and students to focus their efforts on atypical and complex cases. The article shows that, provided certain legal principles are observed, dialogue-based intelligent systems do not replace live consultation but rather serve as a tool for expanding the capabilities of departmental legal clinics, thereby amplifying their social impact Key words: artificial intelligence, Penal System of the Russian Federation, dialogue-based intelligent system, legal clinic, free legal assistance, algorithmic transparency. Юридические клиники образовательных организаций ФСИН России в последние годы являются одним из инструментов, которые одновременно поддерживают кадровый потенциал УИС и расширяют реальный доступ к бесплатной юридической помощи для осужденных, их родственников, а также сотрудников. Для ФСИН России это не вспомогательный проект, а способ компенсировать дефицит квалифицированных кадров и перераспределить нагрузку между учебными подразделениями, территориальными органами и учреждениями, не увеличивая штат традиционных юридических служб. Практика показывает, что через клиники проходят сотни обращений в год, а основную нагрузку несут студенты-клиницисты и кураторы, совмещающие образовательные задачи с разбором реальных дел [1, С.11]. Диалоговые интеллектуальные системы способны усилить этот потенциал за счет ряда эффектов. Прежде всего, чат-боты могут взять на себя круглосуточный первичный прием обращений, устраняя «узкое горло» в виде ограниченного времени очного приема и телефонных консультаций. Кроме того, автоматизированная маршрутизация и сбор исходных данных сокращают время, которое кураторы тратят на уточнение деталей, и позволяют сосредоточиться на содержательной правовой оценке. При этом единый диалоговый интерфейс выравнивает базовый уровень информирования по типовым вопросам (порядок подачи жалобы, сроки обжалования, перечень необходимых документов и др.), что минимизирует расхождения между территориальными практиками. Для уголовно-исполнительной системы Российской Федерации применение диалоговых ИИ-систем в деятельности юридических клиник обеспечивает ряд организационных преимуществ, связанных, прежде всего, со снижением нагрузки на подразделения, отвечающие за обращения граждан и сотрудников [2, С.242]. Если часть запросов сразу отсеивается как справочная и обрабатывается автоматически, количество обращений, требующих детальной проверки и ответа в установленный срок, сокращается. Это особенно заметно при решении вопросов, связанных с графиками свиданий, общими сведениями о порядке подачи жалоб, особенностями условно-досрочного освобождения и применением поощрений. Применение ИИ-чат-ботов служит также инструментом выравнивания практики консультирования. Так, единый диалоговый модуль, связанный с актуальной нормативной базой, позволит избежать ситуации, когда разные учреждения или разные курсанты дают заявителям принципиально различающиеся ответы по типовым вопросам. Это важно для ФСИН России, поскольку единообразие практики исполнения наказаний и применения мер поощрения и взыскания напрямую связано с уровнем конфликтности и количеством обоснованных жалоб. Еще одним преимуществом является повышение управляемости образовательного процесса. Логи диалогов с системой позволяют выявлять типичные ошибки и пробелы студентов-клиницистов: по каким темам они чаще всего просят помощь системы, на каких этапах формулируют неполные вопросы, какие блоки нормативного материала игнорируют. Это дает сотрудникам образовательной организации конкретный инструмент для корректировки учебных планов и тематических занятий, а не только интуитивную оценку компетенций. И, наконец, усиление каналов обратной связи. Обращения, проходящие через диалоговую систему, можно агрегировать и анализировать с точки зрения повторяемости проблем, территориального распределения вопросов и типов нарушений, о которых сообщают осужденные или сотрудники. Для ФСИН России это дополнительное средство мониторинга «болевых точек», не требующее отдельного опроса или проверки. Вместе с тем, несмотря на организационные и образовательные преимущества, описанные выше, внедрение диалоговых интеллектуальных систем в ведомственные юридические клиники ставит перед ФСИН России набор правовых задач. С одной стороны, стратегические документы уровня Национальной стратегии развития искусственного интеллекта и Концепции развития уголовно-исполнительной системы на период до 2030 года фиксируют ориентир на цифровую трансформацию и использование доверенных технологий ИИ. С другой стороны, именно в сегменте бесплатной юридической помощи осужденным и сотрудникам любая ошибка алгоритма непосредственно затрагивает конституционные права обращающихся и может трансформироваться в реальный процессуальный ущерб. Отсюда возникает центральное противоречие: диалоговые системы максимально полезны именно там, где юридические риски максимальны. Для образовательных учреждений ФСИН России это означает, что без четко очерченных пределов применения ИИ любая попытка внедрения либо блокируется из‑за страха ответственности, либо развивается в форме практики, где формально помощь оказывает человек, а фактически ключевой вывод формирует алгоритм. Юридическая клиника в ведомственном вузе ФСИН функционирует на стыке трех режимов: образовательного, правозащитного и информационно-технологического. В образовательном измерении она выступает площадкой подготовки курсантов и студентов-клиницистов, в социальном измерении обеспечивает доступ к бесплатной юридической помощи, в цифровом измерении работает с электронными обращениями, базами нормативных материалов и персональными данными. Именно эта тройственная природа делает невозможным копирование гражданско-правовых моделей «AI-ассистента юриста» из коммерческого сектора в ведомственную правовую клинику без самостоятельной регуляторной конструкции [3, 329]. Университетская среда уже движется к автоматизации первичного взаимодействия с заявителем. Так, в ВВГУ в 2026 году представлен чат-бот бесплатной юридической помощи «Фемида», позволяющий переводить помощь студенческой юридической клиники в onlineформат и расширять ее доступность. В 2025 году ЮФУ сообщил о запуске DoctorLaw, разработанного совместно с кафедрой финансового права и партнерской юридической организацией для бесплатных консультаций по налоговому законодательству. Указанные примеры показывают не единый стандарт, а разнородный набор практик: разные предметные области, разные организационные модели и отсутствие общедоступной информации о единых требованиях к прозрачности алгоритма, режиму хранения диалогов и процедуре передачи вопроса человеку. В связи с этим возникает правовая неопределенность, связанная с отсутствием отраслевого режима для юридической помощи в образовательной организации и необходимостью определения пределов автоматизации правового консультирования. Внедрение введенных в рассмотрение ИИ-систем является технологически возможным, но параметры их допустимости институционально не определены [4, С.184]. Правовая неопределенность в рассматриваемом контексте проявляется и на функциональном уровне. Чат-бот может выполнять набор различных задач: маршрутизацию обращения, информирование о порядке получения помощи, сбор первичных фактов, предварительную классификацию проблемы, поиск релевантных нормативных актов и поддержку обучения курсанта-клинициста, но эти функции имеют разную юридическую природу. Так, организационно-справочная функция почти не затрагивает существо права на помощь, первичная юридическая диагностика уже влияет на траекторию защиты прав. Формирование текста консультации или проекта жалобы способно предрешить позицию по делу. Отсутствие функционального деления может приводить к ложному убеждению, что любой «чат-бот юридической клиники» является одной и той же технологией. Отдельного внимания заслуживают также вопросы ответственности. В коммерческом секторе ошибка чат-бота часто поглощается договорной оговоркой о «справочном характере информации». Для бесплатной юридической помощи в ведомственном вузе такая оговорка не решает проблему. Если заявитель ориентировался на автоматически сформулированный ответ и пропустил, например, срок обращения, нарушено не только ожидание качества сервиса, но и доступ к юридической защите. Следовательно, разграничение ответственности должно зависеть от степени автономности алгоритма, характера задействованных данных и того, был ли человеческий контроль реальным либо формальным. Поэтому предмет регулирования важно описывать через понятие диалоговой интеллектуальной системы, а не через обобщенный термин «чат-бот». Для целей настоящей статьи диалоговая интеллектуальная система рассматривается как программный продукт, использующий технологии обработки естественного языка и машинного обучения для ведения диалога с пользователем, предоставления информации, сбора данных и первичной юридической диагностики. Это определение позволяет отделить простые сценарные сервисы для предоставления справок на часто задаваемые вопросы от моделей, способных перестраивать ответ под конкретную фактическую ситуацию. При этом юридические риски второй категории несопоставимо выше. Для юридических клиник образовательных организаций ФСИН России перспективны три направления внедрения диалоговых систем, совместимых с вышеизложенными ограничениями. Это приемно-навигационный контур (запись, маршрутизация, проверка комплектности документов, уведомление о стадиях рассмотрения обращения), учебно-аналитический контур (интеллектуальные образовательные системы для подготовки студентов-клиницистов, в том числе с персонализацией обучения по типовым дефицитам) и справочно-поисковый контур (подбор нормативных материалов и судебных позиций для внутренней работы клиники с обязательной верификацией человеком). Направление, которое пока не должно признаваться допустимым в отсутствие специального регулирования, – автономное консультирование по конкретному делу с формированием индивидуального вывода, затрагивающего права и законные интересы заявителя. Представленный анализ показывает, что юридические клиники образовательных организаций ФСИН России уже сегодня выполняют для уголовно‑исполнительной системы двойную функцию: поддерживают кадровый резерв за счет практико‑ориентированной подготовки студентов и одновременно расширяют доступ к бесплатной юридической помощи для осужденных, их родственников и сотрудников. Диалоговые интеллектуальные системы встраиваются в эту модель как инструмент масштабирования существующей практики без пропорционального увеличения штатов, позволяя перераспределить нагрузку между приемом обращений, их маршрутизацией и содержательной правовой оценкой. Эффекты внедрения чат‑ботов проявляются в сокращении числа обращений, требующих полного цикла рассмотрения, выравнивании стандартов консультирования по типовым вопросам и повышении управляемости образовательного процесса в ведомственных вузах. Для пенитенциарного ведомства эти эффекты означают не только снижение нагрузки на подразделения, работающие с обращениями граждан, но и появление дополнительного канала мониторинга проблемных зон в учреждениях, основанного на агрегированных данных юридических клиник [5, С.377]. Вместе с тем, использование таких систем приводит к возникновению юридических рисков, поскольку ошибки в консультировании прямо затрагивают конституционные права и процессуальные возможности обращающихся. С учетом вышеизложенного важен переход от стихийного использования технологий к определению контуров допустимого применения диалоговых интеллектуальных систем: приемно‑навигационного, учебно‑аналитического и справочно‑поискового. Автономное консультирование по конкретным делам, затрагивающим права и законные интересы заявителей, в условиях отсутствия специального отраслевого регулирования должно оставаться за пределами допустимого, для сохранения баланса между преимуществами цифровизации и требованиями пенитенциарного права. Системная реализация изложенных подходов служит трансформации диалоговых интеллектуальных систем из экспериментального инструмента в устойчивый элемент правоприменительной и образовательной деятельности ФСИН России. Список литературы: [1] Akimbekova S.A., Moroz S.P. Юридическая клиника как фактор повышения качества высшего юридического образования // Научные труды Əділет. 2025. № 2. P. 9-17. [2] Ковалев С.Д. Перспективы использования искусственного интеллекта в исправительных учреждениях ФСИН России // Аграрное и земельное право. 2025, № 1. С. 241- 243. [3] Пекарева В.В., Фроловская Ю.И. Искусственный интеллект в уголовно-исполнительной системе // Право и государство: теория и практика. 2024, № 10. С. 329-331. [4] Забайкалов А.П. О регламенте Европейского Союза об искусственном интеллекте // Духовно-нравственные ценности как основа технологического суверенитета России: Материалы XVIII Всероссийской научно-практической конференции, Липецк, 24 апреля 2024 г. – Воронеж: Наука-Юнипресс, 2024. С. 181-185. [5] Царькова Е.Г., Бодров Е.Н. К вопросу формирования цифровой культуры в процессе профессиональной подготовки сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации // Евразийский юридический журнал. 2023. № 3(178). С. 377-379. References: [1] Akimbekova S.A., Moroz S.P. Law Clinic as a factor in improving the quality of higher legal education//Scientific works Ə years. 2025. № 2. P. 9-17. [2] Kovalev S.D. Prospects for the use of artificial intelligence in correctional institutions of the Federal Penitentiary Service of Russia//Agrarian and land law. 2025, № 1. S. 241-243. [3] Pekareva V.V., Frolovskaya Yu.I. Artificial intelligence in the penal system//Law and the state: theory and practice. 2024, № 10. S. 329-331. [4] Zabaykalov A.P. On the regulations of the European Union on artificial intelligence//Spiritual and moral values as the basis of the technological sovereignty of Russia: Materials of the XVIII All- Russian Scientific and Practical Conference, Lipetsk, April 24, 2024 - Voronezh: Nauka-Unipress, 2024. S. 181-185. [5] Tsarkova E.G., Bodrov E.N. On the formation of digital culture in the process of training employees of the penitentiary system of the Russian Federation//Eurasian Legal Journal. 2023. № 3(178). S. 377-379.

Ключевые слова: искусственный интеллект, уголовно-исполнительная система Российской Федерации, искусственный интеллект, диалоговая интеллектуальная система, юридическая клиника, бесплатная юридическая помощь, алгоритмическая прозрачность. Юридические клиники образовательных организаций ФСИН России в последние годы являются одним из инструментов, которые одновременно поддерживают кадровый потенциал УИС и расширяют реальный доступ к бесплатной юридической помощи для осужденных, их родственников, а также сотрудников. Для ФСИН России это не вспомогательный проект, а способ компенсировать дефицит квалифицированных кадров и перераспределить нагрузку между учебными подразделениями, территориальными органами и учреждениями, не увеличивая штат традиционных юридических служб. Практика показывает, что через клиники проходят сотни обращений в год, а основную нагрузку несут студенты-клиницисты и кураторы, совмещающие образовательные задачи с разбором реальных дел [1, С.11].

Диалоговые интеллектуальные системы способны усилить этот потенциал за счет ряда эффектов. Прежде всего, чат-боты могут взять на себя круглосуточный первичный прием обращений, устраняя «узкое горло» в виде ограниченного времени очного приема и телефонных консультаций. Кроме того, автоматизированная маршрутизация и сбор исходных данных сокращают время, которое кураторы тратят на уточнение деталей, и позволяют сосредоточиться на содержательной правовой оценке. При этом единый диалоговый интерфейс выравнивает базовый уровень информирования по типовым вопросам (порядок подачи жалобы, сроки обжалования, перечень необходимых документов и др.), что минимизирует расхождения между территориальными практиками.

Для уголовно-исполнительной системы Российской Федерации применение диалоговых ИИ-систем в деятельности юридических клиник обеспечивает ряд организационных преимуществ, связанных, прежде всего, со снижением нагрузки на подразделения, отвечающие за обращения граждан и сотрудников [2, С.242]. Если часть запросов сразу отсеивается как справочная и обрабатывается автоматически, количество обращений, требующих детальной проверки и ответа в установленный срок, сокращается. Это особенно заметно при решении вопросов, связанных с графиками свиданий, общими сведениями о порядке подачи жалоб, особенностями условно-досрочного освобождения и применением поощрений.

Применение ИИ-чат-ботов служит также инструментом выравнивания практики консультирования. Так, единый диалоговый модуль, связанный с актуальной нормативной базой, позволит избежать ситуации, когда разные учреждения или разные курсанты дают заявителям принципиально различающиеся ответы по типовым вопросам. Это важно для ФСИН России, поскольку единообразие практики исполнения наказаний и применения мер поощрения и взыскания напрямую связано с уровнем конфликтности и количеством обоснованных жалоб.

Еще одним преимуществом является повышение управляемости образовательного процесса. Логи диалогов с системой позволяют выявлять типичные ошибки и пробелы студентов-клиницистов: по каким темам они чаще всего просят помощь системы, на каких этапах формулируют неполные вопросы, какие блоки нормативного материала игнорируют. Это дает сотрудникам образовательной организации конкретный инструмент для корректировки учебных планов и тематических занятий, а не только интуитивную оценку компетенций.

И, наконец, усиление каналов обратной связи. Обращения, проходящие через диалоговую систему, можно агрегировать и анализировать с точки зрения повторяемости проблем, территориального распределения вопросов и типов нарушений, о которых сообщают осужденные или сотрудники. Для ФСИН России это дополнительное средство мониторинга «болевых точек», не требующее отдельного опроса или проверки.

Вместе с тем, несмотря на организационные и образовательные преимущества, описанные выше, внедрение диалоговых интеллектуальных систем в ведомственные юридические клиники ставит перед ФСИН России набор правовых задач. С одной стороны, стратегические документы уровня Национальной стратегии развития искусственного интеллекта и Концепции развития уголовно-исполнительной системы на период до 2030 года фиксируют ориентир на цифровую трансформацию и использование доверенных технологий ИИ. С другой стороны, именно в сегменте бесплатной юридической помощи осужденным и сотрудникам любая ошибка алгоритма непосредственно затрагивает конституционные права обращающихся и может трансформироваться в реальный процессуальный ущерб.

Отсюда возникает центральное противоречие: диалоговые системы максимально полезны именно там, где юридические риски максимальны. Для образовательных учреждений ФСИН России это означает, что без четко очерченных пределов применения ИИ любая попытка внедрения либо блокируется из‑за страха ответственности, либо развивается в форме практики, где формально помощь оказывает человек, а фактически ключевой вывод формирует алгоритм.

Юридическая клиника в ведомственном вузе ФСИН функционирует на стыке трех режимов: образовательного, правозащитного и информационно-технологического. В образовательном измерении она выступает площадкой подготовки курсантов и студентов-клиницистов, в социальном измерении обеспечивает доступ к бесплатной юридической помощи, в цифровом измерении работает с электронными обращениями, базами нормативных материалов и персональными данными. Именно эта тройственная природа делает невозможным копирование гражданско-правовых моделей «AI-ассистента юриста» из коммерческого сектора в ведомственную правовую клинику без самостоятельной регуляторной конструкции [3, 329].

Университетская среда уже движется к автоматизации первичного взаимодействия с заявителем. Так, в ВВГУ в 2026 году представлен чат-бот бесплатной юридической помощи «Фемида», позволяющий переводить помощь студенческой юридической клиники в onlineформат и расширять ее доступность. В 2025 году ЮФУ сообщил о запуске DoctorLaw, разработанного совместно с кафедрой финансового права и партнерской юридической организацией для бесплатных консультаций по налоговому законодательству. Указанные примеры показывают не единый стандарт, а разнородный набор практик: разные предметные области, разные организационные модели и отсутствие общедоступной информации о единых требованиях к прозрачности алгоритма, режиму хранения диалогов и процедуре передачи вопроса человеку. В связи с этим возникает правовая неопределенность, связанная с отсутствием отраслевого режима для юридической помощи в образовательной организации и необходимостью определения пределов автоматизации правового консультирования. Внедрение введенных в рассмотрение ИИ-систем является технологически возможным, но параметры их допустимости институционально не определены [4, С.184].

Правовая неопределенность в рассматриваемом контексте проявляется и на функциональном уровне. Чат-бот может выполнять набор различных задач:

маршрутизацию обращения, информирование о порядке получения помощи, сбор первичных фактов, предварительную классификацию проблемы, поиск релевантных нормативных актов и поддержку обучения курсанта-клинициста, но эти функции имеют разную юридическую природу. Так, организационно-справочная функция почти не затрагивает существо права на помощь, первичная юридическая диагностика уже влияет на траекторию защиты прав. Формирование текста консультации или проекта жалобы способно предрешить позицию по делу. Отсутствие функционального деления может приводить к ложному убеждению, что любой «чат-бот юридической клиники» является одной и той же технологией.

Отдельного внимания заслуживают также вопросы ответственности. В коммерческом секторе ошибка чат-бота часто поглощается договорной оговоркой о «справочном характере информации». Для бесплатной юридической помощи в ведомственном вузе такая оговорка не решает проблему. Если заявитель ориентировался на автоматически сформулированный ответ и пропустил, например, срок обращения, нарушено не только ожидание качества сервиса, но и доступ к юридической защите. Следовательно, разграничение ответственности должно зависеть от степени автономности алгоритма, характера задействованных данных и того, был ли человеческий контроль реальным либо формальным.

Поэтому предмет регулирования важно описывать через понятие диалоговой интеллектуальной системы, а не через обобщенный термин «чат-бот». Для целей настоящей статьи диалоговая интеллектуальная система рассматривается как программный продукт, использующий технологии обработки естественного языка и машинного обучения для ведения диалога с пользователем, предоставления информации, сбора данных и первичной юридической диагностики. Это определение позволяет отделить простые сценарные сервисы для предоставления справок на часто задаваемые вопросы от моделей, способных перестраивать ответ под конкретную фактическую ситуацию. При этом юридические риски второй категории несопоставимо выше. Для юридических клиник образовательных организаций ФСИН России перспективны три направления внедрения диалоговых систем, совместимых с вышеизложенными ограничениями. Это приемно-навигационный контур (запись, маршрутизация, проверка комплектности документов, уведомление о стадиях рассмотрения обращения), учебно-аналитический контур (интеллектуальные образовательные системы для подготовки студентов-клиницистов, в том числе с персонализацией обучения по типовым дефицитам) и справочно-поисковый контур (подбор нормативных материалов и судебных позиций для внутренней работы клиники с обязательной верификацией человеком). Направление, которое пока не должно признаваться допустимым в отсутствие специального регулирования, – автономное консультирование по конкретному делу с формированием индивидуального вывода, затрагивающего права и законные интересы заявителя.

Представленный анализ показывает, что юридические клиники образовательных организаций ФСИН России уже сегодня выполняют для уголовно‑исполнительной системы двойную функцию: поддерживают кадровый резерв за счет практико‑ориентированной подготовки студентов и одновременно расширяют доступ к бесплатной юридической помощи для осужденных, их родственников и сотрудников. Диалоговые интеллектуальные системы встраиваются в эту модель как инструмент масштабирования существующей практики без пропорционального увеличения штатов, позволяя перераспределить нагрузку между приемом обращений, их маршрутизацией и содержательной правовой оценкой. Эффекты внедрения чат‑ботов проявляются в сокращении числа обращений, требующих полного цикла рассмотрения, выравнивании стандартов консультирования по типовым вопросам и повышении управляемости образовательного процесса в ведомственных вузах. Для пенитенциарного ведомства эти эффекты означают не только снижение нагрузки на подразделения, работающие с обращениями граждан, но и появление дополнительного канала мониторинга проблемных зон в учреждениях, основанного на агрегированных данных юридических клиник [5, С.377].

Вместе с тем, использование таких систем приводит к возникновению юридических рисков, поскольку ошибки в консультировании прямо затрагивают конституционные права и процессуальные возможности обращающихся. С учетом вышеизложенного важен переход от стихийного использования технологий к определению контуров допустимого применения диалоговых интеллектуальных систем: приемно‑навигационного, учебно‑аналитического и справочно‑поискового. Автономное консультирование по конкретным делам, затрагивающим права и законные интересы заявителей, в условиях отсутствия специального отраслевого регулирования должно оставаться за пределами допустимого, для сохранения баланса между преимуществами цифровизации и требованиями пенитенциарного права. Системная реализация изложенных подходов служит трансформации диалоговых интеллектуальных систем из экспериментального инструмента в устойчивый элемент правоприменительной и образовательной деятельности ФСИН России.

Список литературы

1. Akimbekova S.A., Moroz S.P. Юридическая клиника как фактор повышения качества высшего юридического образования // Научные труды Əділет. 2025. № 2. P. 9-17.
2. Ковалев С.Д. Перспективы использования искусственного интеллекта в исправительных учреждениях ФСИН России // Аграрное и земельное право. 2025, № 1. С. 241- 243.
3. Пекарева В.В., Фроловская Ю.И. Искусственный интеллект в уголовно-исполнительной системе // Право и государство: теория и практика. 2024, № 10. С. 329-331.
4. Забайкалов А.П. О регламенте Европейского Союза об искусственном интеллекте // Духовно-нравственные ценности как основа технологического суверенитета России: Материалы XVIII Всероссийской научно-практической конференции, Липецк, 24 апреля 2024 г. – Воронеж: Наука-Юнипресс, 2024. С. 181-185.
5. Царькова Е.Г., Бодров Е.Н. К вопросу формирования цифровой культуры в процессе профессиональной подготовки сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации // Евразийский юридический журнал. 2023. № 3(178). С. 377-379.

Скачать