ProIT Fest в Петербурге: ИИ провалился на работе с российским законодательством

Ключевой полезный контент из источника: секция архитекторов, где обсуждались нефункциональные требования (НФТ), регуляторные требования, и прозвучала мысль, что ИИ плохо работает с отечественным законодательством. Спикеры — Ф. Дельгядо и Д. Подольский. Идея DDD по регуляторным требованиям. Идея с персональными ключами шифрования.

Заголовок H1 дан: «ProIT Fest 2026, главная конференция по ИИ». Источник не говорит «2026» и не называет конференцию «главной по ИИ». Я не могу менять H1, но в теле я не должен подтверждать ложные утверждения. Буду писать о конференции ProIT как есть, без подтверждения статуса «главная по ИИ» и без года «2026», которого нет в источнике.

Конференция ProIT в Санкт-Петербурге 11 июля собрала архитекторов, разработчиков и бизнес-практиков, и одна из дискуссий обнажила проблему, которая касается каждого, кто пытается автоматизировать работу с документами в России: нейросети пока не справляются с отечественным законодательством.

В чём суть?

Конференция ProIT прошла в Санкт-Петербурге, в пространстве Seno. Программа включала несколько треков: от обсуждений архитектуры до бизнес-клуба.

Центральной для темы ИИ стала секция архитекторов, где выступали спикеры Ф. Дельгядо и Д. Подольский, знакомые аудитории конференций JPoint и Highload. Тема секции: сбор нефункциональных требований (НФТ), то есть требований к системе, которые описывают не «что делает», а «как должна работать»: скорость, безопасность, соответствие законам.

Спикеры сделали упор на регуляторных требованиях, то есть на соблюдении законов при проектировании IT-систем. В финтехе (финансовых технологиях) это работа с персональными данными, банковской тайной и требованиями Центробанка. Именно здесь прозвучал ключевой тезис: даже ИИ «не такой уж интеллектуальный» при работе с отечественными законами, а специальных моделей для этого в открытом доступе нет.

Аргументы за: почему ИИ хочется использовать для работы с законодательством?

• Объём юридических документов огромен. Архитектору нужно понимать, какие именно законы и постановления регулируют его систему. Собрать этот набор вручную долго, а юристы не всегда доступны на старте проекта.

• НФТ часто игнорируют. Как отметили спикеры, в небанковской сфере на нефункциональные требования нередко «экономят ресурсы», а цифры берут приблизительно. ИИ мог бы помочь хотя бы сформировать черновик требований.

• Регуляторные ошибки дорого обходятся. На секции обсуждали риски для бизнеса при несоблюдении требований. Логично, что автоматизация проверки снизила бы эти риски.

Аргументы против: почему ИИ пока не справляется?

• Нет специализированных моделей. Спикеры ProIT прямо указали: в широком доступе нет моделей, обученных на российском законодательстве с достаточным качеством. Галлюцинация (когда ИИ уверенно выдаёт несуществующую норму закона) в юридическом контексте опаснее, чем в любом другом.

• Российское законодательство сложнее для ИИ, чем кажется. Постоянные изменения, подзаконные акты, разъяснения ЦБ, региональная специфика. Даже крупные языковые модели, обученные преимущественно на англоязычных правовых базах, не покрывают этот массив.

• Архитектор не может проверить результат. Если специалист не юрист, он не способен отличить корректную ссылку на закон от выдуманной. А значит, ИИ не снижает нагрузку, а создаёт ложное чувство безопасности.

На секции была высказана практическая идея, которая частично обходит проблему: использовать подход DDD (Domain-Driven Design, проектирование на основе предметной области) не по бизнес-процессу, а по регуляторным требованиям. Работаете с платежами? Один сервис отвечает за требования PCI DSS (стандарт безопасности платёжных данных) и делает только ту работу, которая попадает под эти требования. Другой сервис работает с анкетой клиента и отвечает за то, чтобы персональные данные не попадали в логи. Остальные сервисы свободны от жёстких ограничений.

Филипп Дельгядо предложил ещё один приём: шифровать персональные данные клиентов персональными ключами. Если ключ удалён, информация фактически уничтожена без физического стирания. Это решает задачу, которая в реальности бывает почти невыполнимой: найти и стереть конкретные персональные данные в системе мониторинга с ELK (набор инструментов для хранения и поиска логов), где данные плохо структурированы.

Собрать набор юридических документов архитектору без помощи юристов может быть очень непросто, и даже искусственный интеллект не такой уж интеллектуальный при работе с отечественными законами. : Из дискуссии спикеров на секции архитекторов ProIT

Что с этого вам?

Автору Дзена. Если вы используете нейросети для подготовки материалов, связанных с законодательством (налоги, авторское право, маркировка рекламы), перепроверяйте каждую ссылку на закон вручную или с юристом. Ни YandexGPT, ни GigaChat, ни зарубежные модели пока не гарантируют точность в российском правовом поле.

Маркетологу. Автоматизация комплаенса (проверки на соответствие закону) звучит привлекательно, но пока это задача для людей. Если вендор обещает «ИИ-юриста для российского рынка», спросите, на каких данных обучена модель и кто несёт ответственность за ошибку.

Предпринимателю и архитектору в РФ. Подход DDD по регуляторным требованиям, озвученный на ProIT, стоит рассмотреть: он изолирует зоны с жёсткими ограничениями и упрощает поддержку. Но проектировать эти зоны нужно с юристом, а не с чат-ботом.

Пока в открытом доступе не появятся модели, дообученные (дообучение, обучение модели на специализированных данных под узкую задачу) на актуальной базе российского законодательства с регулярным обновлением, архитекторам и предпринимателям придётся держать юриста рядом с клавиатурой, а не заменять его нейросетью. Конференция ProIT показала, что практики это уже поняли, осталось, чтобы это поняли те, кто продаёт «ИИ-решения для всего».