Институциональные модели внедрения диалоговых интеллектуальных систем в юридических клиниках образовательных организаций ФСИН России

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

Статья посвящена выработке институциональных моделей внедрения диалоговых интеллектуальных систем в деятельность юридических клиник образовательных организаций ФСИН России. Актуальность исследования определяется сочетанием рядом факторов, включая рост значения бесплатной юридической помощи для осужденных, их родственников и сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации (УИС), расширение практик применения диалоговых систем искусственного интеллекта в юридической сфере, отсутствие отраслевого ведомственного режима, определяющего допустимые организационные формы их использования в юридических клиниках. Практическая значимость темы состоит в том, что именно юридические клиники ведомственных вузов способны соединить задачи правовой помощи, профессиональной подготовки курсантов-клиницистов и цифровой модернизации процессов первичного консультирования. Предложенная в статье типология показывает, что наиболее приемлемыми для ведомственных вузов являются учебно-симуляционная, приемно-навигационная и справочно-поисковая модели, а также гибридная модель при условии строгого разграничения функций, локализации данных и обязательной проверки результатов человеком, позволяющие исключить неконтролируемое обращение чувствительных данных и предусматривающие распределенную ответственность разработчиков, операторов, курсантов-клиницистов и преподавателей-кураторов. Делается вывод о необходимости перехода от точечных цифровых экспериментов к типовым институциональным моделям, закрепленным в ведомственных и локальных актах. 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 INSTITUTIONAL MODELS FOR THE IMPLEMENTATIONOF DIALOGUE-BASED INTELLIGENT SYSTEMS IN THE LEGAL CLINICS OF EDUCATIONAL INSTITUTIONS OF THE FEDERAL PENITENTIARY SERVICE OF RUSSIA Annotation. The article is devoted to developing institutional models for the implementation of dialogue-based intelligent systems in the activities of legal clinics operating within the educational institutions of the Federal Penitentiary Service of Russia. The relevance of the study is determined by a combination of several factors, including the growing importance of free legal assistance for convicts, their relatives, and employees of the Russian Penal System; the expanding use of AI-driven dialogue systems in the legal sphere; and the absence of a sectoral departmental framework defining the permissible organizational forms for their use in legal clinics. The practical significance of the topic lies in the fact that it is precisely the legal clinics of departmental universities that are able to combine the tasks of legal aid, professional training of cadet clinicians, and digital modernization of primary consultation processes. The typology proposed in the article shows that the most suitable models for departmental universities are the educational‑simulation, intake‑navigation, and reference‑search models, as well as a hybrid model, provided that functions are strictly delineated, data is localized, and mandatory human verification of results is ensured. These approaches make it possible to prevent uncontrolled processing of sensitive data and provide for distributed responsibility among developers, operators, cadet clinicians, and supervising faculty members. The article concludes that it is necessary to move from piecemeal digital experiments to standard institutional models enshrined in departmental and local regulations. 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 занимают в современной уголовно-исполнительной системе Российской Федерации (УИС) особое место, поскольку совмещают образовательную функцию, механизм оказания бесплатной юридической помощи и элемент институциональной обратной связи по проблемам правоприменения. Этот институт позволяет использовать ресурс ведомственного юридического образования не только для подготовки обучающихся, но и для консультирования осужденных, их родственников, сотрудников УИС и членов их семей [1, С.10]. По этой причине разговор о цифровизации юридических клиник в ведомственных вузах не может сводиться к обсуждению очередного технологического новшества. Речь идет о трансформации одного из каналов реализации права на юридическую помощь в среде, где цена ошибки выше, чем в обычном пользовательском сервисе. Практический запрос на такую трансформацию уже сложился. Концепция развития уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на период до 2030 года определяет совершенствование правового регулирования, цифровую трансформацию и развитие электронного взаимодействия в числе основных направлений модернизации системы. Для ведомственных вузов ФСИН России нормативный фон означает, что вопрос о применении диалоговых интеллектуальных систем в юридических клиниках уже не может трактоваться как факультативный эксперимент отдельных энтузиастов. Он становится частью более широкой логики цифровой трансформации публичного управления и ведомственного образования [2, С.241; 3, С.330]. При этом фактическая динамика опережает правовую институционализацию. В российской университетской среде уже реализуются проекты чат-ботов бесплатной юридической помощи. Так, во ВВГУ в 2026 году представлен чат-бот «Фемида», задача которого обозначена как обеспечение бесплатной и доступной юридической помощи в удаленном формате. В 2025 году сообщалось о запуске в ЮФУ DoctorLaw для бесплатных консультаций по налоговому законодательству. Эти примеры демонстрируют не только технологическую возможность, но и институциональную потребность в автоматизации первичного юридического взаимодействия. Однако они не образуют единой модели, пригодной для прямого перенесения в систему ФСИН России, поскольку в открытых материалах отсутствуют сведения о типовых требованиях к маршрутизации чувствительных обращений, режиму хранения диалогов, локализации данных и обязательности участия человека в подготовке конечного ответа. Отсутствие такой модели создает двойной риск. С одной стороны, образовательная организация может отказаться от полезной цифровой технологии из-за неопределенности ответственности и опасения нарушить права заявителей. С другой стороны, та же организация способна начать скрытое фактическое внедрение алгоритма без достаточной регламентации, когда система формально используется как «справочный модуль», а реально влияет на юридический вывод и траекторию дела. Именно поэтому предмет настоящего исследования составляет не столько допустимость диалоговых систем как таковых, сколько институциональные модели их внедрения, то есть устойчивые организационно-правовые формы, в которых технология включается в деятельность юридической клиники и подчиняется ведомственной логике правовой помощи, обучения и защиты данных. Под институциональной моделью внедрения в настоящей статье понимается совокупность организационных, процедурных, технических и нормативных решений, определяющих место диалоговой интеллектуальной системы в структуре юридической клиники, объем ее функций, порядок взаимодействия с человеком, режим обращения с данными и конфигурацию ответственности участников процесса. Такое понимание позволяет уйти от упрощенной дихотомии «разрешить или запретить ИИ» и перейти к вопросу о том, в каких именно формах применение диалоговых систем способно приносить практическую пользу без разрушения гарантий прав осужденных, родственников и сотрудников. В ведомственной среде этот переход особенно важен, поскольку сама клиника находится на стыке образовательного, правозащитного и информационно-технологического режимов. Первая модель, которая представляется допустимой и наименее рискованной для образовательных организаций ФСИН России, – учебно-симуляционная. В этой конфигурации диалоговая интеллектуальная система функционирует исключительно как часть внутренней образовательной среды: генерирует типовые кейсы, имитирует поведение заявителя, задает студенту-клиницисту уточняющие вопросы, предлагает массив нормативного материала для анализа и оценивает полноту первичного интервью. С точки зрения правового режима эта модель наиболее безопасна, поскольку не предполагает прямого контакта алгоритма с реальными заявителями и не создает непосредственного риска искажения права на юридическую помощь [4, С.182]. Ее значение для ведомственных вузов состоит в том, что она позволяет отрабатывать навыки общения с осужденными, родственниками и сотрудниками в условиях, максимально приближенных к реальной клинической практике, но без перенесения возможной ошибки в сферу внешних последствий. Учебно-симуляционная модель особенно ценна для персонализации подготовки курсантов-клиницистов [5, С.378]. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта фиксирует рост образовательных программ и мер по подготовке кадров в области искусственного интеллекта (ИИ). В юридической клинике эта логика может быть использована адресно: система выявляет темы, в которых обучающийся чаще всего допускает пробелы, например, порядок обжалования дисциплинарных взысканий, обращения по поводу условий содержания, типовые ошибки при составлении жалоб или ходатайств. На основе этих данных можно корректировать учебные траектории и тематику кураторских разборов. Но именно институциональная замкнутость такой модели составляет ее юридическое условие: симулятор не должен без изменения регламента незаметно превращаться в канал внешнего консультирования. Вторая модель – приемно-навигационная. Она ориентирована на работу с реальными обращениями, но ограничена организационносправочными функциями. Диалоговая система в этом случае обеспечивает круглосуточный первичный прием обращений, помогает выбрать категорию вопроса, формирует перечень необходимых документов, информирует о порядке обращения в клинику, о сроках ответа, об адресате и о стадиях рассмотрения заявления. Именно такая модель дает юридическим клиникам наибольший практический эффект при минимальном уровне риска: часть рутинной нагрузки снимается с курсантов и кураторов, а доступ к помощи становится менее зависимым от режима очного приема. Приемно-навигационная модель особенно востребована в условиях пенитенциарной системы, где значительная часть заявителей сталкивается с ограниченными каналами коммуникации, дефицитом информации и сложностью маршрутизации даже по элементарным процедурным вопросам. Если диалоговая система помогает заявителю понять, может ли вопрос рассматриваться в юридической клинике, какие документы нужно подготовить, к какой категории относится обращение, то она уже повышает доступность помощи без вторжения в зону собственно юридического вывода. Именно в таком качестве чат-боты рассматриваются и в более широких проектах государственной бесплатной юридической помощи, где предполагается использование текстовых и голосовых модулей для первичного консультирования и поиска нормативных актов. Но для ФСИН России этого недостаточно: в приемно-навигационной модели должны быть заранее закреплены стоп-сигналы, при которых система обязана прервать автоматическую коммуникацию и передать обращение человеку, если пользователь сообщает о нарушении сроков, об угрозе здоровью, о дисциплинарном взыскании, об ограничении свиданий или иных обстоятельствах повышенного риска. Третья модель – справочно-поисковая. Ее задача состоит не в общении с заявителем ради результата, а в интеллектуальной поддержке внутренней работы юридической клиники. Система подбирает нормативные акты, судебные позиции, разъяснения органов власти, локальные регламенты и иные источники, которые затем анализируются курсантом и куратором. Эта модель выглядит особенно перспективной для ведомственных образовательных организаций, поскольку клиническая работа в ФСИН России требует обращения не только к общему законодательству, но и к специальным уголовно-исполнительным, административным и ведомственным источникам. При грамотной настройке такая система сокращает время на поиск материалов и повышает единообразие подготовки консультаций. Вместе с тем именно справочно-поисковая модель содержит риск скрытого перехода к «квазиконсультированию». Если курсант и куратор начинают механически полагаться на выводы системы, не проверяя полноту и актуальность подобранной правовой базы, поисковый инструмент фактически превращается в непрозрачного соавтора юридического заключения. Поэтому институциональная допустимость этой модели зависит от строгого правила верификации человеком: любой подобранный системой массив норм и позиций должен проходить профессиональную проверку перед включением в ответ заявителю. Иначе эффект ускорения достигается ценой снижения качества и ответственности. Четвертая модель – гибридная. Она объединяет приемно-навигационный, справочно-поисковый и учебно-аналитический режимы в рамках одной системы, но сохраняет внутреннее функциональное разграничение. Для ведомственных вузов такая модель в перспективе выглядит наиболее реалистичной, поскольку клинике неудобно поддерживать изолированные цифровые инструменты для записи, обучения, поиска норм и внутреннего документооборота. Вместе с тем гибридная модель является и наиболее сложной с юридической точки зрения, поскольку в ней особенно велик риск размывания границ между справочной автоматизацией, подготовкой черновиков и фактическим вынесением алгоритмического суждения по делу. Следовательно, в такой модели должен быть предельно четко закреплен механизм постоянного участия человека в процессе подготовки ответа и обязательной проверки результата до его использования. Применительно к юридическим клиникам образовательных организаций ФСИН России требование постоянного участия человека в процессе подготовки ответа не может быть символической формулой. Институционально это означает, что человек включен в процесс не постфактум, а в тех точках, где автоматическая обработка способна повлиять на права и законные интересы заявителя. Если обращение касается сроков обжалования, дисциплинарной ответственности, условий содержания, медицинской помощи, перевода, свиданий, условно-досрочного освобождения или иных вопросов, где неверный ответ меняет процессуальное положение лица, система не должна выдавать законченный правовой вывод. Она должна ограничиться сбором фактов и передачей дела курсанту-клиницисту и куратору. Такая конструкция развивает подход, согласно которому диалоговая интеллектуальная система сохраняет субсидиарную функцию и не подменяет квалифицированную юридическую помощь. Вопрос о допустимой институциональной модели напрямую связан с архитектурой обработки данных. Для образовательных организаций ФСИН России этот аспект имеет повышенную значимость из-за состава обращений. В юридической клинике могут фигурировать сведения о содержании под стражей, порядке исполнения наказания, дисциплинарных мерах, состоянии здоровья, служебном положении сотрудников, семейных обстоятельствах и иных чувствительных фактах. Следовательно, институциональная модель внедрения не может строиться на предположении, что внешняя облачная языковая модель является нейтральным техническим посредником. Чем выше чувствительность данных, тем сильнее аргумент в пользу локального или контурного развертывания решений, исключающего неконтролируемую передачу информации третьим лицам. Подобная логика прослеживается и в более широкой юридической практике, где при обсуждении использования ИИ в адвокатуре отдельный акцент делается на локальных моделях как альтернативе облачным сервисам при работе с конфиденциальной информацией [5, С.379]. Из этого следует, что для ведомственных юридических клиник институционально приемлемы не любые, а лишь технологически суверенные модели внедрения. Если система построена на внешнем сервисе с неопределенной юрисдикцией хранения и обработки данных, клиника фактически теряет контроль над главным правовым активом – конфиденциальностью обращения. В такой ситуации даже формально корректная маршрутизация не компенсирует утрату доверия и рост правовых рисков. Поэтому ведомственная институциональная модель должна включать не только описание функций чат-бота, но и требования к месту обработки данных, режиму журналирования, порядку доступа к логам и запрету вторичного использования массива обращений для обучения внешних моделей без специального нормативного разрешения. Не меньшую роль играет аспект распределения ответственности. При внедрении диалоговой системы в юридическую клинику ошибка может возникнуть на разных этапах: в архитектуре модели, в логике маршрутизации, в дефекте базы знаний, в действиях курсанта-клинициста, в отсутствии надлежащего кураторского контроля или в организационном просчете оператора. Именно поэтому институциональная модель должна исходно задавать матрицу ответственности, а не оставлять этот вопрос для последующего разрешения в конфликтной ситуации. Разработчик отвечает за корректность работы системы в пределах заявленных функций, отсутствие заведомо дискриминационных решений и наличие механизмов ограничения генерации. Оператор клиники отвечает за то, чтобы система применялась только в разрешенных режимах и сопровождалась локальными актами, описывающими порядок ее использования. Курсант отвечает за содержательную переработку материалов, а куратор – за итоговую правовую позицию по делу. Такая схема согласуется с более общей установкой на разграничение ответственности по степени автономности алгоритма. Институциональная модель внедрения должна включать также режим аудита. Диалоговая система в юридической клинике не может функционировать как «черный ящик», результаты которого принимаются на доверии. Каждое существенное действие, например, прием обращения, присвоение категории, формирование чернового ответа, передача обращения человеку, изменение статуса дела, должно фиксироваться в логе, доступном для последующего анализа. Это обеспечивает возможность внутренней проверки качества работы курсантов и кураторов, выявления типичных сбоев системы и, при необходимости, восстановления причинно-следственной цепочки в случае претензии заявителя. Для ФСИН России такой подход имеет дополнительное значение, поскольку логирование обращений превращается в инструмент институциональной диагностики: клиника получает возможность видеть повторяемость проблем, динамику типовых жалоб и уязвимые точки практики исполнения наказаний. На этой основе возможно сформулировать критерии выбора модели внедрения. Учебно-симуляционный режим допустим как базовый и не требует внешнего правового риска, если используется только во внутреннем образовательном контуре. Приемно-навигационный режим допустим при условии, что система не выходит за пределы организационносправочной функции и содержит обязательные триггеры передачи обращения человеку. Справочно-поисковый режим допустим лишь при обязательной верификации результатов человеком до доведения информации до заявителя. Гибридный режим допустим в тех организациях, где разработаны локальные акты, обеспечивающие разграничение функций, обработку чувствительных данных в защищенном контуре, распределенную ответственность и полноценный аудит. Автономное консультирование по конкретному делу с выдачей индивидуального правового вывода без участия человека в итоговом решении для образовательных организаций ФСИН России не должно признаваться допустимой институциональной моделью при современном состоянии правового регулирования. Практическая значимость предложенной типологии состоит в том, что она переводит обсуждение цифровизации юридических клиник из плоскости абстрактной «полезности ИИ» в плоскость управляемых организационных решений. Сама по себе технология чат-бота с искусственным интеллектом не обладает ни положительным, ни отрицательным юридическим качеством. Правовое значение возникает лишь тогда, когда определено, какую функцию система выполняет, где заканчивается ее компетенция, кто проверяет результат, как хранится информация и кто несет ответственность за ошибку. В ведомственных вузах ФСИН России это особенно существенно, поскольку здесь ценность цифровизации определяется не скоростью ответа как таковой, а тем, удается ли с ее помощью одновременно повысить доступность правовой помощи, сохранить гарантии конфиденциальности и поддержать образовательную миссию клиники. Разработка типовых институциональных моделей имеет и нормотворческое значение. Концепция развития УИС на период до 2030 года предусматривает совершенствование нормативной базы и развитие электронного взаимодействия. Следующим логическим шагом для ФСИН России может стать создание ведомственного регламента применения диалоговых интеллектуальных систем в юридических клиниках образовательных организаций. Такой акт способен закрепить перечень допустимых режимов внедрения, минимальные требования к локализации данных, обязательность участия человека в подготовке итогового решения, формы информирования заявителей, порядок аудита и типовую матрицу ответственности. Пока этого не сделано, каждая клиника вынуждена конструировать собственную модель на свой страх и риск. Юридические клиники образовательных организаций ФСИН России выступают тем сегментом ведомственной инфраструктуры, где цифровизация способна дать одновременно образовательный, организационный и правозащитный эффект. Диалоговые интеллектуальные системы уже доказали пригодность для автоматизации первичного приема, маршрутизации и поиска правовой информации, однако их включение в работу клиник требует не стихийного, а институционально оформленного подхода. Предложенная в статье типология показывает, что наиболее приемлемыми для ведомственных вузов являются учебно-симуляционная, приемно-навигационная и справочно-поисковая модели, а также гибридная модель при условии строгого разграничения функций, локализации данных и обязательного участия человека. Автономное консультирование по индивидуальным делам без проверки человеком пока не может рассматриваться как допустимый режим для юридических клиник ФСИН России. Перевод обсуждения от общей идеи «внедрения ИИ» к институциональным моделям позволяет сформировать основу для будущего ведомственного регулирования, в котором цифровая эффективность будет согласована с гарантиями прав заявителей и задачами профессиональной подготовки курсантов-клиницистов. 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 занимают в современной уголовно-исполнительной системе Российской Федерации (УИС) особое место, поскольку совмещают образовательную функцию, механизм оказания бесплатной юридической помощи и элемент институциональной обратной связи по проблемам правоприменения. Этот институт позволяет использовать ресурс ведомственного юридического образования не только для подготовки обучающихся, но и для консультирования осужденных, их родственников, сотрудников УИС и членов их семей [1, С.10]. По этой причине разговор о цифровизации юридических клиник в ведомственных вузах не может сводиться к обсуждению очередного технологического новшества. Речь идет о трансформации одного из каналов реализации права на юридическую помощь в среде, где цена ошибки выше, чем в обычном пользовательском сервисе.

Практический запрос на такую трансформацию уже сложился. Концепция развития уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на период до 2030 года определяет совершенствование правового регулирования, цифровую трансформацию и развитие электронного взаимодействия в числе основных направлений модернизации системы. Для ведомственных вузов ФСИН России нормативный фон означает, что вопрос о применении диалоговых интеллектуальных систем в юридических клиниках уже не может трактоваться как факультативный эксперимент отдельных энтузиастов. Он становится частью более широкой логики цифровой трансформации публичного управления и ведомственного образования [2, С.241; 3, С.330].

При этом фактическая динамика опережает правовую институционализацию.

В российской университетской среде уже реализуются проекты чат-ботов бесплатной юридической помощи. Так, во ВВГУ в 2026 году представлен чат-бот «Фемида», задача которого обозначена как обеспечение бесплатной и доступной юридической помощи в удаленном формате. В 2025 году сообщалось о запуске в ЮФУ DoctorLaw для бесплатных консультаций по налоговому законодательству. Эти примеры демонстрируют не только технологическую возможность, но и институциональную потребность в автоматизации первичного юридического взаимодействия. Однако они не образуют единой модели, пригодной для прямого перенесения в систему ФСИН России, поскольку в открытых материалах отсутствуют сведения о типовых требованиях к маршрутизации чувствительных обращений, режиму хранения диалогов, локализации данных и обязательности участия человека в подготовке конечного ответа. Отсутствие такой модели создает двойной риск. С одной стороны, образовательная организация может отказаться от полезной цифровой технологии из-за неопределенности ответственности и опасения нарушить права заявителей. С другой стороны, та же организация способна начать скрытое фактическое внедрение алгоритма без достаточной регламентации, когда система формально используется как «справочный модуль», а реально влияет на юридический вывод и траекторию дела. Именно поэтому предмет настоящего исследования составляет не столько допустимость диалоговых систем как таковых, сколько институциональные модели их внедрения, то есть устойчивые организационно-правовые формы, в которых технология включается в деятельность юридической клиники и подчиняется ведомственной логике правовой помощи, обучения и защиты данных.

Под институциональной моделью внедрения в настоящей статье понимается совокупность организационных, процедурных, технических и нормативных решений, определяющих место диалоговой интеллектуальной системы в структуре юридической клиники, объем ее функций, порядок взаимодействия с человеком, режим обращения с данными и конфигурацию ответственности участников процесса. Такое понимание позволяет уйти от упрощенной дихотомии «разрешить или запретить ИИ» и перейти к вопросу о том, в каких именно формах применение диалоговых систем способно приносить практическую пользу без разрушения гарантий прав осужденных, родственников и сотрудников. В ведомственной среде этот переход особенно важен, поскольку сама клиника находится на стыке образовательного, правозащитного и информационно-технологического режимов.

Первая модель, которая представляется допустимой и наименее рискованной для образовательных организаций ФСИН России, – учебно-симуляционная. В этой конфигурации диалоговая интеллектуальная система функционирует исключительно как часть внутренней образовательной среды: генерирует типовые кейсы, имитирует поведение заявителя, задает студенту-клиницисту уточняющие вопросы, предлагает массив нормативного материала для анализа и оценивает полноту первичного интервью. С точки зрения правового режима эта модель наиболее безопасна, поскольку не предполагает прямого контакта алгоритма с реальными заявителями и не создает непосредственного риска искажения права на юридическую помощь [4, С.182]. Ее значение для ведомственных вузов состоит в том, что она позволяет отрабатывать навыки общения с осужденными, родственниками и сотрудниками в условиях, максимально приближенных к реальной клинической практике, но без перенесения возможной ошибки в сферу внешних последствий.

Учебно-симуляционная модель особенно ценна для персонализации подготовки курсантов-клиницистов [5, С.378]. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта фиксирует рост образовательных программ и мер по подготовке кадров в области искусственного интеллекта (ИИ). В юридической клинике эта логика может быть использована адресно:

система выявляет темы, в которых обучающийся чаще всего допускает пробелы, например, порядок обжалования дисциплинарных взысканий, обращения по поводу условий содержания, типовые ошибки при составлении жалоб или ходатайств. На основе этих данных можно корректировать учебные траектории и тематику кураторских разборов. Но именно институциональная замкнутость такой модели составляет ее юридическое условие: симулятор не должен без изменения регламента незаметно превращаться в канал внешнего консультирования.

Вторая модель – приемно-навигационная.

Она ориентирована на работу с реальными обращениями, но ограничена организационносправочными функциями. Диалоговая система в этом случае обеспечивает круглосуточный первичный прием обращений, помогает выбрать категорию вопроса, формирует перечень необходимых документов, информирует о порядке обращения в клинику, о сроках ответа, об адресате и о стадиях рассмотрения заявления. Именно такая модель дает юридическим клиникам наибольший практический эффект при минимальном уровне риска: часть рутинной нагрузки снимается с курсантов и кураторов, а доступ к помощи становится менее зависимым от режима очного приема.

Приемно-навигационная модель особенно востребована в условиях пенитенциарной системы, где значительная часть заявителей сталкивается с ограниченными каналами коммуникации, дефицитом информации и сложностью маршрутизации даже по элементарным процедурным вопросам. Если диалоговая система помогает заявителю понять, может ли вопрос рассматриваться в юридической клинике, какие документы нужно подготовить, к какой категории относится обращение, то она уже повышает доступность помощи без вторжения в зону собственно юридического вывода. Именно в таком качестве чат-боты рассматриваются и в более широких проектах государственной бесплатной юридической помощи, где предполагается использование текстовых и голосовых модулей для первичного консультирования и поиска нормативных актов. Но для ФСИН России этого недостаточно: в приемно-навигационной модели должны быть заранее закреплены стоп-сигналы, при которых система обязана прервать автоматическую коммуникацию и передать обращение человеку, если пользователь сообщает о нарушении сроков, об угрозе здоровью, о дисциплинарном взыскании, об ограничении свиданий или иных обстоятельствах повышенного риска.

Третья модель – справочно-поисковая. Ее задача состоит не в общении с заявителем ради результата, а в интеллектуальной поддержке внутренней работы юридической клиники.

Система подбирает нормативные акты, судебные позиции, разъяснения органов власти, локальные регламенты и иные источники, которые затем анализируются курсантом и куратором. Эта модель выглядит особенно перспективной для ведомственных образовательных организаций, поскольку клиническая работа в ФСИН России требует обращения не только к общему законодательству, но и к специальным уголовно-исполнительным, административным и ведомственным источникам. При грамотной настройке такая система сокращает время на поиск материалов и повышает единообразие подготовки консультаций.

Вместе с тем именно справочно-поисковая модель содержит риск скрытого перехода к «квазиконсультированию». Если курсант и куратор начинают механически полагаться на выводы системы, не проверяя полноту и актуальность подобранной правовой базы, поисковый инструмент фактически превращается в непрозрачного соавтора юридического заключения. Поэтому институциональная допустимость этой модели зависит от строгого правила верификации человеком: любой подобранный системой массив норм и позиций должен проходить профессиональную проверку перед включением в ответ заявителю. Иначе эффект ускорения достигается ценой снижения качества и ответственности.

Четвертая модель – гибридная.

Она объединяет приемно-навигационный, справочно-поисковый и учебно-аналитический режимы в рамках одной системы, но сохраняет внутреннее функциональное разграничение. Для ведомственных вузов такая модель в перспективе выглядит наиболее реалистичной, поскольку клинике неудобно поддерживать изолированные цифровые инструменты для записи, обучения, поиска норм и внутреннего документооборота. Вместе с тем гибридная модель является и наиболее сложной с юридической точки зрения, поскольку в ней особенно велик риск размывания границ между справочной автоматизацией, подготовкой черновиков и фактическим вынесением алгоритмического суждения по делу. Следовательно, в такой модели должен быть предельно четко закреплен механизм постоянного участия человека в процессе подготовки ответа и обязательной проверки результата до его использования.

Применительно к юридическим клиникам образовательных организаций ФСИН России требование постоянного участия человека в процессе подготовки ответа не может быть символической формулой. Институционально это означает, что человек включен в процесс не постфактум, а в тех точках, где автоматическая обработка способна повлиять на права и законные интересы заявителя. Если обращение касается сроков обжалования, дисциплинарной ответственности, условий содержания, медицинской помощи, перевода, свиданий, условно-досрочного освобождения или иных вопросов, где неверный ответ меняет процессуальное положение лица, система не должна выдавать законченный правовой вывод. Она должна ограничиться сбором фактов и передачей дела курсанту-клиницисту и куратору. Такая конструкция развивает подход, согласно которому диалоговая интеллектуальная система сохраняет субсидиарную функцию и не подменяет квалифицированную юридическую помощь.

Вопрос о допустимой институциональной модели напрямую связан с архитектурой обработки данных. Для образовательных организаций ФСИН России этот аспект имеет повышенную значимость из-за состава обращений. В юридической клинике могут фигурировать сведения о содержании под стражей, порядке исполнения наказания, дисциплинарных мерах, состоянии здоровья, служебном положении сотрудников, семейных обстоятельствах и иных чувствительных фактах. Следовательно, институциональная модель внедрения не может строиться на предположении, что внешняя облачная языковая модель является нейтральным техническим посредником. Чем выше чувствительность данных, тем сильнее аргумент в пользу локального или контурного развертывания решений, исключающего неконтролируемую передачу информации третьим лицам. Подобная логика прослеживается и в более широкой юридической практике, где при обсуждении использования ИИ в адвокатуре отдельный акцент делается на локальных моделях как альтернативе облачным сервисам при работе с конфиденциальной информацией [5, С.379]. Из этого следует, что для ведомственных юридических клиник институционально приемлемы не любые, а лишь технологически суверенные модели внедрения. Если система построена на внешнем сервисе с неопределенной юрисдикцией хранения и обработки данных, клиника фактически теряет контроль над главным правовым активом – конфиденциальностью обращения. В такой ситуации даже формально корректная маршрутизация не компенсирует утрату доверия и рост правовых рисков. Поэтому ведомственная институциональная модель должна включать не только описание функций чат-бота, но и требования к месту обработки данных, режиму журналирования, порядку доступа к логам и запрету вторичного использования массива обращений для обучения внешних моделей без специального нормативного разрешения.

Не меньшую роль играет аспект распределения ответственности. При внедрении диалоговой системы в юридическую клинику ошибка может возникнуть на разных этапах: в архитектуре модели, в логике маршрутизации, в дефекте базы знаний, в действиях курсанта-клинициста, в отсутствии надлежащего кураторского контроля или в организационном просчете оператора. Именно поэтому институциональная модель должна исходно задавать матрицу ответственности, а не оставлять этот вопрос для последующего разрешения в конфликтной ситуации.

Разработчик отвечает за корректность работы системы в пределах заявленных функций, отсутствие заведомо дискриминационных решений и наличие механизмов ограничения генерации. Оператор клиники отвечает за то, чтобы система применялась только в разрешенных режимах и сопровождалась локальными актами, описывающими порядок ее использования. Курсант отвечает за содержательную переработку материалов, а куратор – за итоговую правовую позицию по делу. Такая схема согласуется с более общей установкой на разграничение ответственности по степени автономности алгоритма.

Институциональная модель внедрения должна включать также режим аудита.

Диалоговая система в юридической клинике не может функционировать как «черный ящик», результаты которого принимаются на доверии. Каждое существенное действие, например, прием обращения, присвоение категории, формирование чернового ответа, передача обращения человеку, изменение статуса дела, должно фиксироваться в логе, доступном для последующего анализа. Это обеспечивает возможность внутренней проверки качества работы курсантов и кураторов, выявления типичных сбоев системы и, при необходимости, восстановления причинно-следственной цепочки в случае претензии заявителя. Для ФСИН России такой подход имеет дополнительное значение, поскольку логирование обращений превращается в инструмент институциональной диагностики: клиника получает возможность видеть повторяемость проблем, динамику типовых жалоб и уязвимые точки практики исполнения наказаний.

На этой основе возможно

сформулировать критерии выбора модели внедрения. Учебно-симуляционный режим допустим как базовый и не требует внешнего правового риска, если используется только во внутреннем образовательном контуре. Приемно-навигационный режим допустим при условии, что система не выходит за пределы организационносправочной функции и содержит обязательные триггеры передачи обращения человеку.

Справочно-поисковый режим допустим лишь при обязательной верификации результатов человеком до доведения информации до заявителя. Гибридный режим допустим в тех организациях, где разработаны локальные акты, обеспечивающие разграничение функций, обработку чувствительных данных в защищенном контуре, распределенную ответственность и полноценный аудит.

Автономное консультирование по конкретному делу с выдачей индивидуального правового вывода без участия человека в итоговом решении для образовательных организаций ФСИН России не должно признаваться допустимой институциональной моделью при современном состоянии правового регулирования.

Практическая значимость предложенной типологии состоит в том, что она переводит обсуждение цифровизации юридических клиник из плоскости абстрактной «полезности ИИ» в плоскость управляемых организационных решений. Сама по себе технология чат-бота с искусственным интеллектом не обладает ни положительным, ни отрицательным юридическим качеством. Правовое значение возникает лишь тогда, когда определено, какую функцию система выполняет, где заканчивается ее компетенция, кто проверяет результат, как хранится информация и кто несет ответственность за ошибку. В ведомственных вузах ФСИН России это особенно существенно, поскольку здесь ценность цифровизации определяется не скоростью ответа как таковой, а тем, удается ли с ее помощью одновременно повысить доступность правовой помощи, сохранить гарантии конфиденциальности и поддержать образовательную миссию клиники.

Разработка типовых институциональных моделей имеет и нормотворческое значение. Концепция развития УИС на период до 2030 года предусматривает совершенствование нормативной базы и развитие электронного взаимодействия. Следующим логическим шагом для ФСИН России может стать создание ведомственного регламента применения диалоговых интеллектуальных систем в юридических клиниках образовательных организаций. Такой акт способен закрепить перечень допустимых режимов внедрения, минимальные требования к локализации данных, обязательность участия человека в подготовке итогового решения, формы информирования заявителей, порядок аудита и типовую матрицу ответственности. Пока этого не сделано, каждая клиника вынуждена конструировать собственную модель на свой страх и риск. Юридические клиники образовательных организаций ФСИН России выступают тем сегментом ведомственной инфраструктуры, где цифровизация способна дать одновременно образовательный, организационный и правозащитный эффект. Диалоговые интеллектуальные системы уже доказали пригодность для автоматизации первичного приема, маршрутизации и поиска правовой информации, однако их включение в работу клиник требует не стихийного, а институционально оформленного подхода. Предложенная в статье типология показывает, что наиболее приемлемыми для ведомственных вузов являются учебно-симуляционная, приемно-навигационная и справочно-поисковая модели, а также гибридная модель при условии строгого разграничения функций, локализации данных и обязательного участия человека. Автономное консультирование по индивидуальным делам без проверки человеком пока не может рассматриваться как допустимый режим для юридических клиник ФСИН России. Перевод обсуждения от общей идеи «внедрения ИИ» к институциональным моделям позволяет сформировать основу для будущего ведомственного регулирования, в котором цифровая эффективность будет согласована с гарантиями прав заявителей и задачами профессиональной подготовки курсантов-клиницистов.

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