Нехватка юридического образования приводит к переходу от «предоставления ответов» к «оценке ответов».
В лекционном зале юридического факультета наиболее часто обсуждаемыми являются легенды о сократовском методе вопросов. Долгое время ядром юридического образования считалось искусство, основанное на человеческом опыте: поиск границ в неоднозначности, взвешивание противоположных аргументов и развитие способности к суждению в вопросах, где, казалось бы, нет единственно правильного ответа.
Но недавнее эмпирическое исследование Стэнфордской школы права приостанавливает эту иллюзию.
Это исследование не направлено на то, чтобы заставить ИИ сдавать экзамены в юридическом колледже или писать полные юридические заключения. Оно изучает более конкретную и более близкую к повседневному преподаванию ситуацию: будут ли краткие ответы ИИ, предоставленные студентам-первокурсникам после занятий по договорному праву или во время консультаций, пользоваться большей симпатией у коллег-профессоров, чем ответы, написанные профессорами юридических наук?
Ответ довольно резкий.
1. 75,33% побед: ИИ получил больше предпочтений профессоров в анонимном слепом тестировании
Исследование под названием «Law Professors Prefer AI Over Peer Answers», продвигаемое профессором Стэнфордской школы права Джулианом Ньярко и его Laboratorией правовых инноваций с использованием передовых технологий (liftlab), включает авторов из Йельского, Нью-Йоркского и Чикагского университетов и других учебных заведений.
Исследовательская группа пригласила 16 профессоров американского права контрактов, чтобы разработать 40 репрезентативных вопросов, основанных на вопросах, которые студенты часто задают во время консультаций в рамках курса контрактного права для первокурсников. Затем как человеческие профессора, так и крупные языковые модели дали ответы, после чего профессора анонимно сравнили ответы, не зная их источник.
Результаты показали, что в 2 918 анонимных слепых сравнениях средний процент побед ответов крупных языковых моделей составил 75,33%. Доля ответов, признанных обладающими обучающим вводящим в заблуждение характером, составила у человеческих преподавателей 12,06%, а у ИИ — 3,53%.
Эти данные оказали сильное воздействие не потому, что ИИ правильно ответил на несколько вопросов по правовым понятиям. Ранее многие оценки ИИ фокусировались на четких, однозначных знаниях: правильно или неправильно. Но самая сложная часть правового образования заключается не в запоминании правил, а в том, как интерпретировать правила, как применять их и как анализировать два кажущихся убедительными аргумента. Этот эксперимент проверяет, способен ли он соответствовать скрытым и строгим профессиональным стандартам, по которым юристы оценивают качество аргументации.
Второй: Борьба в серой зоне: ИИ побеждает благодаря ясности, структуре и обучающему подходу
Эти вопросы требуют от ответчика понимания конкретных фактов, выявления трудностей студентов, применения абстрактных правовых норм к новым ситуациям и объяснения их способом, подходящим для преподавания.
Это именно то человеческое преимущество, которое долгое время подчеркивалось в юридическом образовании: не предоставление стандартных ответов, а направление студентов к формированию аналитических подходов. Таким образом, победа ИИ в таких сценариях имеет немалое значение.
Исследовательская команда при разработке эксперимента намеренно контролировала длину, формат и структуру ответов, чтобы избежать предвзятости рецензентов, которые могли бы отдавать предпочтение ответам ИИ только из-за их большей длины, более аккуратного оформления или стиля, напоминающего «машинно-сгенерированный текст». На этапе слепой оценки людьми исследование в основном сравнивало Gemini 2.5 Pro и Google NotebookLM на основе соответствующих casebook. В статье также было проведено расширенное сравнение с использованием метода LLM-as-judge для дополнительных моделей.
Преимущества ИИ заключаются не только в «большом объеме информации» или «быстрой записи». В этом конкретном эксперименте он лучше всего соответствует нескольким критериям, которые предпочитают профессора юриспруденции при кратких консультациях: четкая структура, логичные рассуждения, прямой ответ на вопрос и стабильный учебный тон.
Юридические профессора, конечно, обладают более богатым опытом и способностью к суждению в повседневном преподавании, но в сценарии ответа на вопрос, сжатом до нескольких сотен слов, спонтанные ответы человека не всегда являются оптимальными. ИИ, напротив, отлично справляется с разбиением вопроса на несколько уровней и выводом ответа четко, повторно используемо и с низким уровнем эмоциональной нагрузки.
Три: не заменять профессоров, а изменить акцент их работы
Of course, interpreting this study as "AI can replace law professors" is still an overinterpretation.
Границы исследования четко определены: оно оценивает краткие ответы на вопросы студентов в формате консультаций в офисные часы на курсе по договорному праву, а не полные лекции, не руководство по написанию диссертаций, не сбор фактов, не оценку профессиональной этики и не способность представлять реальных клиентов.
Отличные результаты ИИ в анонимном слепом оценивании не означают, что он обладает всеми навыками юридического образования. Он все еще может создавать иллюзии, проявлять чрезмерную самоуверенность или вводить студентов в заблуждение при отсутствии контекста. Более того, цель юридического образования заключается не только в том, чтобы студенты «получали хороший ответ», а в том, чтобы научить их сомневаться в ответах, разбирать их и воссоздавать заново.
Это именно то место, где профессор по-прежнему незаменим.
Однако это исследование также напоминает юридическим факультетам, что больше нельзя просто использовать «закон слишком сложен, ИИ не может делать суждения» в качестве зоны комфорта. По крайней мере, в некоторых повседневных обучающих сценариях ИИ уже способен генерировать объяснения, достаточно ясные, структурированные и даже более любимые профессорами-коллегами.
Ключевой вопрос будущего, возможно, больше не будет «может ли ИИ ответить на вопрос», а будет «как юридическим факультетам интегрировать ИИ в учебный дизайн». Он может стать первым интерпретатором для предварительного изучения материала студентами, вспомогательным инструментом для ответов на вопросы после занятий и средством для обучения студентов анализу различий между различными ответами. По-настоящему ценные занятия могут перейти от «преподаватель предоставляет ответы» к «преподаватель ведет студентов через оценку ответов».
Четвертый: рвы правового образования смещаются от ответов к суждениям
Самое интересное в этом исследовании — то, что оно выявило, что некоторые навыки, ранее считавшиеся дефицитными в юридическом образовании — интерпретация норм права, аналогия дел, первоначальные аргументы, ответы на вопросы на лекциях — теперь переоцениваются. Раньше эти навыки сильно зависели от личного опыта преподавателей. Сегодня ИИ способен стабильно генерировать достаточно качественные версии этих навыков в определенных сценариях.
Ценность преподавателя не исчезнет, но будет вынуждена сместиться вверх: от предоставления ответов к формулированию вопросов; от объяснения правил к развитию способности к суждению; от исправления ошибок к помощи студентам в выявлении аргументов, «кажущихся правильными, но всё же подозрительных».
Это, возможно, не является плохой новостью для юридического образования. Напротив, это может вынудить юридические факультеты вновь обратить внимание на долгое время игнорируемую проблему: если ИИ может предоставить четкое первоначальное объяснение, то что именно заслуживает внимания человеческих преподавателей в классе? Ответом, возможно, будут более сложные факты, более реальные конфликты, более трудные для стандартизации оценки ценностей и более строгая критическая подготовка.
И то, что ИИ победил профессора в ответах на вопросы по договорному праву, не означает, что профессор утратил смысл. Это означает, что редкость юридического образования смещается: от «кто может назвать ответ» к «кто может определить, насколько ответ достаточен».
Справочные материалы
Аш, С. (2026, 1 июня). ИИ превзошел профессоров права в исследовании Стэнфордской школы права. Стэнфордская школа права.
Салинас, А., Фридерс, К., Гуфа, Н., Ма, С., Санга, С., Ньярко, Дж. и др. Преподаватели права отдают предпочтение ИИ ответам коллег. Школа права Стэнфорда / liftlab, 2026.