О роли искусственного интеллекта в научных исследованиях (на примере использования текстогенеративных возможностей нейросетей в сфере юрислингвистики) | Вестник Томского государственного университета. 2025. № 518. DOI: 10.17223/15617793/518/2

О роли искусственного интеллекта в научных исследованиях (на примере использования текстогенеративных возможностей нейросетей в сфере юрислингвистики)

Рассматривается вопрос применения искусственного интеллекта (ИИ) в юрислингвистике. Авторы оценивают возможности ИИ в решении задач, связанных с оценкой сложности, понятности и доступности законов. Эмпирическое исследование подтверждает потенциал ИИ как исследовательского инструмента, но подчеркивает необходимость верификации результатов и учета этико-правовых ограничений. Делается вывод, что дальнейшие исследования должны быть направлены на уточнение критериев оценки и разработку методик, обеспечивающих надежность применения ИИ в науке. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Ключевые слова

сложность текста, текст закона, понятность текста, искусственный интеллект, юрислингвистика

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Голев Николай Данилович	Кемеровский государственный университет	д-р филол. наук, профессор кафедры русского языка и литературы	ngolevd@mail.ru
Мельникова Виктория Сергеевна	Кемеровский государственный университет	аспирант кафедры русского языка и литературы ИФИЯМ	melnikovavika2017@yandex.ru

Всего: 2

Ссылки

Озюменко В.И., Ларина Т.В. Искусственный интеллект в переводе: сильные и слабые стороны // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2. Языкознание. 2025. Т. 24, 1. С. 117-130. doi: 10.15688/jvolsu2.2025.1.10.

Шамигов Ф.Ф., Резанова З.И. Автоматическая генерация новостных заголовков при помощи нейронной сети RuGPT-3 (влияние обучающего датасета на результативность модели) // Виртуальная коммуникация и социальные сети. 2025. Т. 4, 1. С. 62-70. doi: 10.21603/2782-4799-2025-4-1 -62-70.

Wiener N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. 2nd ed. Paris : Hermann & Cie, Camb. Mass. (MIT Press), 1961. 212 p.

Bellman R. An Introduction to Artificial Intelligence: Can Computer Think? San Francisco : Boyd and Fraster Publishing Company, 1978. 146 p.

Turing A.Computing machinery and intelligence // Mind. 1950.№ 59. P. 433-460.

Jurafsky D., Martin J.H. Speech and Language Processing: AI Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. 3rd ed. 2025. URL: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3.

Г олев Н.Д. Источниковый потенциал обратного машинного перевода // Вестник Кыргызско-Российското Славянского университета. 2018. Т. 18, № 1. С. 36-45.

Голев Н.Д. Сложность vs доступность и понятность языка закона как теоретическая и экспертная проблема // Вопросы русского языка в юридических делах и процедурах, Санкт-Петербурт, 18 мая 2021 года. СПб. : Первый класс, 2021. С. 160-176.

Голев Н.Д. Транслятивная лингвистика (аспектуализированный обзор исходных положений). Ч. 1: Гносеология перевода // Вестник Кемеровского государственного университета. 2022. Т. 24, 6 (94). С. 717-734. doi: 10.21603/2078-8975-2022-24-6-717-734.

Мельникова В.С. Измерение степени понятности текста с помощью обратного машинного перевода (на материале центрального стихотворения сборника «Пейзаж с наводнением» (1993) И.А. Бродского) // Инновационный конвент «Кузбасс: образование, наука, инновации». Кемерово : КемГУ, 2024. С. 513-517.

Голев Н.Д., Мельникова В. С. Обратный машинный перевод на службе юридической лингвистики // Инновационные, информационные и коммуникационные технологии : сборник трудов XVII Междунар. науч.-практ. конф., Сочи, 01-10 октября 2020 года / под ред. С.У. Увайсов. М. : Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. профессора Н.Е. Жуковского, 2020. С. 8-11.

Мельникова В.С. Измерение степени сложности текста закона с помощью компьютерных программ: к постановке проблемы // Филология, иностранные языки и медиакоммуникации. Кемерово : КемГУ, 2021. Т. 22. С. 31-33.

Г олев Н.Д., Иркова А.В., Лебедева Н.Б., Печенкина Е.А. Компьютерные программы (машинный перевод, сравнение текстов на схожесть, поисковые системы) в практике преподавания филолотических дисциплин в вузе: исходные положения // Социальные сети. Кемерово : Кемеровский тос. ун-т, 2024. С. 89-127.

Мельникова В.С. Исследование сложности, понятности и переводимости русского текста традиционными методами и методом обратного машинного перевода // Виртуальная коммуникация и социальные сети. 2025. Т. 4, 1 (13). С. 23-33. doi: 10.21603/2782-4799-2025-4-1- 23-33.

Мельникова В.С. Метод обратного машинного перевода как зеркало соотнесенности линтвокотнитивных категорий понятности и переводимости (на материале стихотворения А.С. Пушкина «Клеветникам России») // Пушкинская традиция в русской культуре: язык, литература, медиадискурс : сб. науч. ст. Национ. науч. конф. Кемерово : Кемеровский тос. ун-т, 2025. С. 61-64.

Melnikova V.S., Napreenko G.V. Role of reverse machine translation in studyin variability and interpretation of Russian texts // Joint innovation -joint development : Themed collection of papers from Foreign international scientific conference, Harbin (China), 27 февраля 2025 тода. S. Petersburg : Частное научно-образовательное учреждение доп. проф. образования Гум. национ. исслед. ин-т «НАЦРАЗВИТИЕ», 2025. P. 140-143. doi: 10.37539/250227.2025.22.13.017.

Г олев Н.Д., Иркова А.В. Смысловая диффузия как семасиолотическая, конфликтолотическая и линтвоюридическая катетория в цифровом измерении // Вестник Волтотрадското тосударственното университета. Серия 2. Языкознание. 2025. Т. 24, 1. С. 5-14. doi: 10.15688/jvolsu2.2025.1.1.

Березина Е.А. Использование искусственното интеллекта в юридической деятельности // Актуальные проблемы российското права. 2022. T. 17, № 12. С. 25-38. doi: 10.17803/1994-1471.2022.145.12.025-038.

ИИ-технолотии в юриспруденции: как повысить качество и скорость работы (данные исследования) // Zakon.ru. 2025. URL: https://zakon.ru/blog/2025/03/10/ii-tehnologii_v_yurisprudencii_kak_povysit_kachestvo_i_skorost_raboty_dannye_issledovaniya (дата обращения: 18.03.2025).

Трофимова Г.Н. Алторитмы и возможности использования тенеративных нейросетей в производстве линтвистических экспертиз // Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы : сб. докл. Науч.-практ. конф. Н. Новтород : НИУ ННГУ, 2024. С. 372-378.

Шемилева М.С.А., Кудусова М.И. Применение искусственното интеллекта в научных исследованиях // Тенденции развития науки и образования. 2022. № 92-11. С. 48-50. doi: 10.18411/trnio-12-2022-522.

Корнеев К.С., Клеев Д.И., Бронвальд Л.А. Использование искусственното интеллекта в современной линтвистике // Тенденции развития науки и образования. 2024. 107-8. С. 161-164. doi: 10.18411/trnio-03-2024-436.

Павлов А.А. Созданные с использованием искусственното интеллекта «научные» тексты: текущее состояние и перспективы развития // Методолотические проблемы цивилистических исследований. 2024. 6. С. 111-127. doi: 10.33397/2619-0559-2024-6-6-111-127.

Какую пользу юридическая отрасль извлекает из использования искусственното интеллекта для удовлетворения своих языковых потребностей? // Lengoo. 2021. URL: https://www.lengoo.com/blog/how-does-the-legal-industry-benefit-from-ai-for-their-language-needs (дата обращения: 18.03.2025).

УК РФ Статья 148. Нарушение права на свободу совести и вероисповеданий // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/3f061fb01a04145dc7e07fe39a97509bd2da705f/.

Хотел смутить DeepSeek // Александр Рудяков : персональная страница в социальной сети «ВКонтакте». 13.02.2025. URL: https://vk.com/wan277368477_1309 (дата обращения: 12.02.2025).

Стальнов А.Д., Г риторьев А.В. Способы адаптации нейросетевых технолотий под пользовательские задачи // Информатика и кибернетика. 2023. № 3 (33). С. 19-28.

Сложность российских законов. Опыт синтаксическото анализа / А.В. Кнутов, С.М. Плаксин и др. М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2020. 311 с. URL: https://id.hse.ru/data/2020/06/02/1603992329/Сложность_российских_законов_сайт.pdf.

Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU. URL: https://elibrary.ru/.

Нейросетевая модель DeepSeek. URL: https://chat.deepseek.com.