Світова судова система перебуває на порозі цифрової революції. Штучний інтелект (ШІ) дедалі частіше застосовується у судах різних країн для прискорення розгляду справ, підтримки прийняття рішень та забезпечення більшої об’єктивності. Водночас виникають питання щодо етичності та законності такого використання: як гарантувати, що алгоритми не порушують прав людей, не упереджені та підконтрольні? У цьому огляді проаналізовано приклади використання ШІ в правосудді різних держав, приділяючи особливу увагу:

• ШІ у кримінальних справах медичного характеру – тобто випадки, де йдеться про медичні правопорушення: лікарські помилки, недбалість, шахрайство у медичній сфері тощо.
• Ширше застосування ШІ задля справедливості та ефективності – алгоритми для оцінки ризиків, прогнозування рецидиву, класифікації справ, автоматизації рутинних процедур.
• Етичні та правові механізми контролю – як різні країни регулюють використання ШІ, щоб забезпечити прозорість, пояснюваність рішень і недопущення дискримінації.

Огляд містить конкретні проєкти та ініціативи по країнах, типи використовуваних систем ШІ, їхні переваги і виклики (у тому числі ризики упередженості), а також заходи, спрямовані на підтримку справедливості та верховенства права.

Однією з важливих сфер, де ШІ знайшов застосування, є боротьба зі злочинами у медичній галузі – зокрема шахрайством у сфері охорони здоров’я. Сполучені Штати Америки демонструють потужний приклад: Міністерство юстиції (DOJ) та Міністерство охорони здоров’я (HHS) активно використовують машинне навчання та аналіз великих даних для виявлення підозрілих схем у медичних рахунках і страхових вимогах. Після пандемії COVID-19 уряд США різко розширив цю практику, залучивши команди аналітиків і агентів ФБР, щоб за допомогою ШІ “виловлювати” випадки шахрайства, розкрадань і зловживань у охороні здоров’я. Результати вражають: за даними самого Мін’юсту, кожен вкладений долар у такі аналітичні системи приносить понад 4 долари повернутих коштів. ШІ вишукує аномальні патерни – наприклад, лікарів, які призначають надзвично багато опіоїдів чи підозріло часто виписують дорогі тести. Це допомагає спрямувати слідство на найбільш масштабних шахраїв та повернути державі мільярди.

Втім, такий підхід має і зворотний бік. Алгоритми, які позначають “статистичних аутсайдерів”, можуть помилково вказувати на добросовісних лікарів або клініки тільки через те, що їхня практика відрізняється від середньостатистичної. Бувало, що цілком невинні медпрацівники потрапляли під федеральне розслідування лише тому, що їх показники вибивалися з загальної картини. Представники відділу боротьби з шахрайством визнають цю проблему: дані самі по собі не є істиною, вони лише вказують напрямок, а кінцеве рішення має прийматися після ретельної перевірки людьми. Тому ШІ-інструменти слугують “ситом” для первинного аналізу, але кожен випадок потребує подальшого розслідування, щоб уникнути хибних обвинувачень.

Окрім урядових ініціатив, ШІ допомагає і юридичним фахівцям опрацьовувати величезні масиви медичної документації у складних справах – наприклад, у справах про лікарську помилку чи страхове шахрайство. Сучасні програми на зразок BastionGPT можуть проаналізувати тисячі сторінок історій хвороби, виписок, рахунків і за лічені секунди видати стислий хронологічний огляд ключових подій. Юристи отримують інструмент для швидкого виявлення можливих фактів недбалості: ШІ здатен підсвітити нестиковки в записах (наприклад, якщо в одній частині медичної карти зазначено, що пацієнту дали ліки X, а в іншій – що в нього алергія на X) або відзначити відсутність важливих документів (скажімо, відсутність форми згоди на операцію). У справах про страховe шахрайство адвокат може навіть доручити ШІ підсумувати кожен спірний випадок виставлення рахунку: які процедури були заявлені, на яку суму, скільки оплатив страховик і з якої причини відмовив у покритті. Такий “розумний помічник” допомагає не втратити важливі деталі і готує ґрунт для більш ефективної роботи юристів з доказами. Водночас рішення про винуватість чи відповідальність у медичних кримінальних справах, як і раніше, приймають люди – ШІ виконує допоміжну аналітичну роль.

Одним із перших впроваджень ШІ в кримінальному судочинстві стала оцінка ризику повторного правопорушення. В низці країн використовуються алгоритми, що аналізують дані про підсудного і видають бал ризику – ймовірність того, що людина знову скоїть злочин або не з’явиться до суду. Ідея полягає в тому, щоб допомогти суддям ухвалювати більш обґрунтовані рішення щодо запобіжного заходу чи призначення покарання, зменшивши суб’єктивність.

Найвідоміший приклад – американська система COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), яку використовували суди у кількох штатах. Цей алгоритм на основі анкети та даних про попередні правопорушення оцінює “ризиковість” підсудного. Так, у справі State v. Loomis (штат Вісконсин, 2016) підсудному при винесенні вироку врахували високий ризик рецидиву за оцінкою COMPAS, і це частково призвело до суворішого покарання – 6 років ув’язнення. Loomis оскаржив рішення, стверджуючи, що покладатися на закритий алгоритм при призначенні вироку – порушення його права на справедливий суд. Верховний суд Вісконсина у прецедентному рішенні дозволив використання таких оцінок, але застеріг: алгоритмічний бал ризику не може бути єдиною підставою вироку і має застосовуватися обмежено . Суд зобов’язав суддів попереджувати про обмеження і можливу похибку системи та враховувати, що COMPAS створений для вирішення питань виправного нагляду, а не визначення строку ув’язнення. Інакше кажучи, ШІ-рейтинг – лише допоміжний орієнтир, що не замінює суддівського розсуду.

Досвід із COMPAS висвітлив серйозну проблему упередженості алгоритмів. Розслідування журналістів ProPublica (2016) показало, що COMPAS схильний видавати завищені бали ризику для афроамериканців і занижені – для білих підсудних, тобто містить расовий перекіс. У справі Loomis також зверталася увага, що система враховує фактори (напряму чи опосередковано), які корелюють із расою і соціальним становищем, а сам алгоритм є комерційною таємницею. Відповідно ні підсудний, ні суд не можуть перевірити, як саме модель розрахувала бал і чи не була вона упередженою. Це породжує ризик дискримінації – «алгоритмічної упередженості», коли історичні дані з нерівністю закладають несправедливість у рішення ШІ. Щоб пом’якшити ці ризики, деякі юрисдикції запровадили додаткові механізми: періодичні незалежні аудити точності та справедливості таких програм, перегляд моделей з урахуванням нових даних (re-norming), а також право сторони захисту оспорити результат алгоритму в суді. В цілому, практика показала, що прогнозні системи можуть бути корисними (науковці підрахували, що оптимальне використання ШІ при ухваленні рішень про заставу здатне знизити рівень злочинності до 25% без збільшення тюремного населення), але лише за умов прозорості і контролю з боку людини.

Аналогічні інструменти оцінки ризиків випробовувалися і в інших країнах. Великобританія, наприклад, тестувала систему HART для поліції графства Дарем – алгоритм, що прогнозував імовірність нового злочину затриманого, допомагаючи вирішити, чи варто залишати його під вартою. У Нідерландах суди застосовують статистичні моделі для оцінки ризику рецидиву при умовно-достроковому звільненні. Однак усюди наголошується: кінцеве рішення – за суддею, який має розглядати ШІ-висновок лише як один із факторів і бути свідомим можливих похибок.

Інший напрям застосування ШІ – прискорення розгляду справ і зменшення навантаження на суддівську систему. Судочинство багатьох країн потерпає від перевантаженості: тисячі нерозглянутих справ, що роками чекають своєї черги. Штучний інтелект використовується для сортування справ, аналізу документів та підготовки проектів рішень, щоб судді могли зосередитися на найскладнішому – оцінці фактів і права.

Німеччина є яскравим прикладом успішного впровадження таких технологій. У Земельному суді Франкфурта стикнулися з валом однотипних позовів (наприклад, справи щодо компенсації пасажирам авіарейсів) – їх надходить від 10 до 15 тисяч на рік. Судді витрачали колосальний час на те, щоб вручну вибирати з позовних матеріалів деталі рейсу, тривалості затримки тощо, і складати майже ідентичні рішення по суті. Для розв’язання проблеми був створений ШІ-асистент “Frauke” (скорочено від Frankfurt Judgment Configurator Electronic). Ця програма автоматично витягає з матеріалів справи індивідуальні дані (номер рейсу, час затримки, інші потрібні факти) і на основі заздалегідь заготовлених шаблонів готує чернетку рішення з урахуванням вердикту, до якого дійшов суддя. Тобто суддя після розгляду справи просто вводить у систему свій висновок (наприклад, що позов задовольнити частково – компенсувати X євро), а ШІ сам підставляє усі фактичні деталі в типовий текст рішення. За підрахунками, це скорочує час підготовки повного рішення у таких справах на значну величину, зменшуючи рутинне навантаження на суддів.

Інший німецький проєкт – “OLGA”, впроваджений у федеральній землі Баден-Вюртемберг для допомоги з величезним напливом однотипних позовів (згадується понад 10 тисяч пов’язаних справ, що викликали «завал» у судах). OLGA використовує методи Natural Language Understanding, аби категоризувати справи за типами, витягати метадані і швидко знаходити потрібну інформацію в електронних матеріалах справи. Система забезпечує суддям зручний огляд усіх релевантних даних, дозволяючи шукати по ключових словах серед сотень сторінок, та навіть показує контекст – де саме у документах знаходиться ця інформація. Важливо, що OLGA спроектована з урахуванням вимог прозорості та безпечності: алгоритм працює в захищеному середовищі і зберігає всю історію обробки справи, щоб користувач міг простежити, звідки взято ту чи іншу інформацію. За оцінками, впровадження цього ШІ-асистента може скоротити час обробки деяких категорій справ більш ніж на 50%. Судді відзначають, що позбувшись рутинної роботи (читання однотипних документів), вони можуть приділити більше уваги суті правового спору.

Бразилія також активно експериментує з штучним інтелектом у судах, щоб впоратися з величезним навантаженням (у країні накопичилося близько 80 мільйонів нерозглянутих справ). У Верховному суді Бразилії діє система “VICTOR”, розроблена спільно з Університетом Бразиліа. VICTOR займається фільтрацією касаційних скарг – вона за лічені секунди проглядає текст скарги і визначає, чи підпадає вона під одну з типових підстав, з яких суд вже висловився раніше. Фактично ШІ відсіює або групує схожі скарги, значно прискорюючи роботу клерків. Завдання, на яке людина витрачала ~40 хвилин, для ШІ стало питанням кількох секунд. На рівні штатів Бразилії теж є успіхи: за даними ЮНЕСКО, суд штату Сан-Паулу завдяки впровадженню ШІ-інструментів скоротив середній час розгляду справ майже на 87%. Це колосальне підвищення ефективності, яке потенційно звільняє суддівський час для складніших справ та зменшує судові черги.

Не можна не згадати і Китай, де масштаб програми “розумних судів” не має рівних у світі. Починаючи з 2016 року, Верховний народний суд КНР впроваджує всеосяжну систему “Smart Court”, яка інтегрована в робоче місце практично кожного судді країни. Ця система поєднує функції правового дослідника, редактора і контролера якості рішень. Зокрема, ШІ-ассистент може сканувати матеріали справи у пошуках згадок потрібних фактів чи прецедентів, пропонувати судді релевантні норми права та аналогічні випадки з судової практики. Більше того, він генерує чернетки процесуальних документів, а також автоматично перевіряє проекти вироків і рішень на наявність помилок або невідповідностей (наприклад, чи правильно зазначені статті закону, чи узгоджені всі дані). Офіційні особи в Китаї заявляють про величезний ефект: завдяки ШІ навантаження на середнього суддю скоротилося більш ніж на третину, економія для системи правосуддя за два роки сягнула $45 млрд, а громадянам зекономлено 1,7 мільярда годин робочого часу (за рахунок швидшого вирішення їхніх питань). Втім, китайська модель має і унікальний механізм контролю: якщо суддя не погоджується з рекомендацією, яку видала ШІ-система, він зобов’язаний надати письмове обґрунтування, чому він відходить від поради комп’ютера. Таким чином, формально останнє слово лишається за людиною, але фактично суддя мусить звітувати, чому “не так” вирішив справу. Прихильники цього підходу кажуть, що він забезпечує єдність судової практики – схожі справи вирішуються більш однаково, – а скептики застерігають, що це може тиснути на суддю, змушуючи йти за алгоритмом навіть там, де випадок нетиповий.

Окремо варто згадати використання автоматизованих систем (інколи з елементами ШІ) для розгляду нескладних справ або врегулювання спорів у досудовому порядку. Онлайн-вирішення спорів (ODR) – це платформи, де сторони можуть у електронній формі подати свою позицію, додати докази, а спеціальна програма допоможе знайти компроміс або передасть справу на розгляд онлайн-судді. Подібні системи впроваджені у кількох країнах Європи. Зокрема, у Великобританії діє онлайн-сервіс для дрібних позовів (Traffic Penalty Tribunal, спори щодо штрафів тощо), в Нідерландах та Латвії також реалізовані ODR-платформи для певних категорій спорів. Хоча вони більше базуються на бізнес-логіці та простих правилах, а не складному ШІ, цей тренд демонструє прагнення автоматизувати рутинні процеси правосуддя.

Амбітний, але повчальний приклад – Естонія, про яку у 2019 році з’явились гучні новини, ніби там планують запровадити “робота-суддю” для розгляду малих позовів до €7000. Насправді ж, естонський уряд спростував інформацію про розробку повноцінного “AI judge, проте підтвердив курс на глибоку цифровізацію. Естонія автоматизує процесуальні кроки там, де це можливо, аби зменшити паперову тяганину і прискорити ухвалення нескладних рішень. Наприклад, впроваджується система автоматичного наказного провадження: у справах про стягнення боргів, де боржник не заперечує, наказ про стягнення може виноситися без участі судді – достатньо, щоб комп’ютер перевірив формальні критерії і згенерував рішення. Людям залишається право оскаржити такий автоматичний наказ, тоді справа піде у звичайний (людський) суд. Такий підхід економить час суддів на простих, ніким не оскаржуваних справах, водночас не порушуючи права сторін на судовий захист у разі незгоди.

Швидкий розвиток ШІ в судах поставив перед суспільством і законодавцями завдання: не допустити, щоб алгоритми порушували базові принципи правосуддя. Виникає питання: хто “судить” – машина чи людина? Як переконатися, що комп’ютерна програма не привносить нових упереджень або помилок? Різні країни та міжнародні організації напрацювали принципи і правила, покликані зробити використання ШІ етичним, прозорим і підконтрольним.

На європейському рівні однією з перших ініціатив став Європейський етичний кодекс щодо ШІ в судових системах, ухвалений Комісією з ефективності правосуддя (CEPEJ) при Раді Європи (грудень 2018). У ньому сформульовано п’ять фундаментальних принципів застосування ШІ в сфері правосуддя:

• Повага до основних прав: будь-які ШІ-рішення мають узгоджуватися з правами людини та законом.
• Недискримінація: потрібно запобігати, щоб алгоритми посилювали дискримінацію або упереджено ставилися до окремих груп.
• Якість і безпека даних: для навчання моделей слід використовувати достовірні, якісні дані, забезпечувати кібербезпеку систем.
• Прозорість, неупередженість і справедливість: алгоритми повинні бути “прозорими” – зрозумілими настільки, наскільки це можливо. Методи обробки даних мають бути відкриті для аудиту сторонніми експертами dataethics.eu. Користувач (суддя, сторона) повинен розуміти природу рекомендації ШІ.
• Підконтрольність людині (“під контролем користувача”): рішення, що впливають на долі людей, не можуть повністю автоматично нав’язуватися – остаточне слово залишається за людиною, яка усвідомлено використовує або не використовує поради ШІ.

Ці принципи стали орієнтиром для багатьох країн Європи. Наприклад, Франція після експериментів із “предиктивним правосуддям” (коли приватні компанії створювали алгоритми для прогнозування рішень суддів на основі масиву судових рішень) дійшла висновку про необхідність обмежень. У 2019 році Франція прийняла резонансну норму (стаття 33 Закону про реформу правосуддя), яка забороняє публікацію аналітики по окремих суддях – фактично, заборонено відкрито моделювати чи оцінювати стиль винесення рішень конкретними суддями на основі даних про їхні рішення. Порушення карається дуже суворо – аж до 5 років ув’язнення. Ця безпрецедентна заборона мала на меті захистити незалежність і репутацію суддів: щоб їх не “ранжували” за суворістю чи не підлаштовували під них тактику ведення справ, використовуючи ШІ. Хоча дехто критикував закон за перешкоджання відкритості даних, він підкреслює баланс, якого прагне держава: технології не повинні підривати довіру до правосуддя та принцип рівності всіх перед законом.

Сполучені Штати не мають єдиного федерального акта щодо ШІ в судах, але поступово формуються судові прецеденти та професійні стандарти. Після справи Loomis (згаданої вище) суди стали уважніше ставитися до обґрунтування рішень, де задіяні алгоритми. Деякі штати зобов’язали розробників ризик-оціночних систем ділитися з незалежними експертами інформацією про роботу алгоритму для перевірки на упередженість. Судді висувають вимоги, щоб їм роз’яснювали принцип дії моделей, особливо якщо ті закриті. У 2023 році, з появою нових генеративних ШІ (як-от ChatGPT) у юридичній практиці, Державна колегія адвокатів Мічигану навіть опублікувала етичну думку щодо використання ШІ в судах: суддям рекомендується підтримувати достатній рівень компетентності в технологіях і розуміти, як використання ШІ може вплинути на судові рішення.

Буквально за останній рік відбувся безпрецедентний випадок: адвокат у Нью-Йорку подав суду підготовлений ШІ-моделью меморандум, в якому “були” посилання на неіснуючі судові прецеденти. Після цього кілька суддів у США постановили, що якщо адвокат або суддя використовує генеративний ШІ для підготовки документів, це має бути явно розкрито. Деякі суди вимагають від адвокатів окремої заяви, що вони перевірили всі факти і що ШІ не вигадав конфіденційної інформації чи фейкових цитат. Таким чином, прозорість використання ШІ стає частиною етичних стандартів: сторонам і суду повинно бути відомо, що певний текст чи аналіз згенеровано машиною, щоб можна було критично це оцінити.

Колумбія стала першою країною, яка офіційно адаптувала для своєї судової системи міжнародні настанови з етики ШІ. У 2024 році Вища рада правосуддя Колумбії разом з ЮНЕСКО розробила “Керівництво з відповідального та безпечного використання ШІ в судовій владі”, після кількох місяців консультацій з експертами і громадськістю. Цей документ не лише декларує принципи (рівність, прозорість, захист даних, пояснюваність рішень), а й дає конкретні рекомендації для різних ситуацій. Наприклад, він розрізняє застосування ШІ за рівнем ризику: рутинні задачі, як-то генерація чернеток листів чи організація електронної черги справ – це низький ризик і прийнятно автоматизувати майже повністю. Натомість серйозні речі – як-от пошук і аналіз судової практики для ухвалення рішення – потребують суворого нагляду і перевірки людиною. Керівництво Колумбії також встановлює обов’язок: якщо при підготовці рішення використовувався ШІ, це має бути чітко зазначено в тексті (або в матеріалах справи), щоб зберегти довіру до правосуддя. За впровадженням інновацій та оцінкою їхнього впливу у Колумбії стежить спеціальний підрозділ – Управління цифрової трансформації, яке має проводити регулярні оцінки ризиків (для конфіденційності, прав людей, технологічної залежності тощо). Цікаво, що поштовхом до цих змін стало рішення Конституційного суду Колумбії, який у 2023 році застеріг, що використання суддями генеративного ШІ без правил може порушити право на справедливий суд. Суд тоді наголосив: ШІ не може замінити суддівське мислення, але правильно застосований здатен підсилити ефективність правосуддя – і це важливо, враховуючи, що у Колумбії накопичилося понад 2,2 мільйона нерозглянутих справ.

Взагалі, забезпечення справедливості і невпередженості – головний пріоритет у всіх обговореннях про ШІ та суди. Міжнародні організації (ООН, Рада Європи, ЄС) сходяться на думці, що потрібні запобіжники: аудити алгоритмів на предмет дискримінації, залучення експертів з прав людини при розробці таких систем, навчання суддів розуміти висновки ШІ та вчасно помічати потенційні помилки. Сучасні підходи до “надійного ШІ” (trustworthy AI) включають вимогу пояснюваності: навіть якщо модель складна, повинна бути можливість простежити логіку її рекомендацій. Приміром, якщо нейромережа класифікує тисячі позовів на групи, система має зберігати критерії, за якими зроблено класифікацію, і давати користувачу інструменти пошуку та валідації (що ми бачили в німецькому проекті OLGA). Пояснюваність і прозорість також важливі для довіри суспільства: громадяни повинні знати, що “алгоритмічне правосуддя” не є чорним ящиком, закритим від зовнішнього контролю.

Нарешті, якщо ШІ-система порушує права – суди здатні зупинити її використання. Прецедент створив суд Гааги у Нідерландах, коли розглядав систему SyRI (System Risk Indicator) – урядову платформу для виявлення соціального шахрайства (незадекларовані доходи, зловживання соціальними виплатами) за допомогою обробки даних про мешканців бідних кварталів. У 2020 році суд постановив негайно припинити використання SyRI, визнавши, що ця система порушує право на приватність і не містить достатніх гарантій проти дискримінації. Фактично, уряд не зміг довести, що втручання в життя громадян за допомогою непрозорого алгоритму є пропорційним і необхідним. Правозахисники вітали рішення як історичне: уперше суд прямо заборонив державі застосовувати ШІ через порушення прав людини. Цей випадок підкреслює: верховенство права означає, що навіть найсучасніша технологія повинна підкорятися вимогам закону та поваги до людської гідності. Якщо алгоритм “збивається зі шляху” – його зупинять люди в мантіях.

Порівняльна таблиця: ШІ в судовій системі різних країн

Країна	Приклад                      застосування ШІ	Призначення / тип системи	Результати та переваги	Виклики і запобіжні заходи
США	COMPAS (алгоритм оцінки ризику рецидиву) в кримінальних судах; Аналітика Medicare/Medicaid для виявлення медичного шахрайства.	- Прогнозування ризику повторного злочину при ухваленні вироків чи рішень про заставу. - Пошук підозрілих патернів у медичних рахунках і страховій звітності.	- Об’єктивізація рішень про запобіжні заходи, можливе зниження рівня злочинності за рахунок точнішого відбору кого тримати під варто. - Повернення сотень млн доларів через виявлення шахрайських медичних схем; підвищення ефективності розслідувань (ШІ опрацьовує масиви даних швидше людини).	- Зафіксовані випадки упередженості: расовий дисбаланс у COMPAS; ризик хибних спрацьовувань проти невинних лікарів (алгоритм бачить “аномалію”). - Прозорість: алгоритми власницькі, їх формула закрита – утруднений захист у суді. - Заходи: обмежене використання за рішенням судів (COMPAS – лише допоміжно); вимоги про розкриття використання ШІ у судових документах; право оскарження і аудит моделей на дискримінацію.
Китай	“Smart Court” AI System (національна судова платформа ШІ).	Комплексний асистент судді: автоматичний пошук прецедентів і норм, підказки щодо закону, перевірка чернеток рішень, генерація типових документів.	- Значне прискорення розгляду справ: зменшення навантаження на суддів ~на 30%. - Єдність судової практики і стандартизація рішень (ШІ пропонує однакові підходи в подібних справах). - Величезна економія часу громадян (за даними КНР, сотні мільйонів годин) і коштів (економія ~$45 млрд за 2 роки).	- Тиск на суддівську незалежність? Якщо суддя не погоджується з рекомендацією ШІ, мусить пояснювати причини письмово, що може стимулювати “автоматичне” слідування алгоритму. - Нестача прозорості: внутрішні алгоритми мало відомі зовнішнім спостерігачам, складно оцінити можливі упередження. - Заходи: формально людина ухвалює рішення, ШІ лише інструмент; держава декларує відповідність системи закону. Однак незалежного аудиту на відповідність правам людини не повідомлялося (є ризики з точки зору демократичних стандартів).
Німеччина	OLGA (пілот у землі Баден-Вюртемберг); Frauke (суд Франкфурта).	- NLU-асистент для класифікації справ та швидкого пошуку інформації в матеріалах (для масових однотипних проваджень). - Шаблонна генерація судових рішень у справах про права пасажирів: автозаповнення деталей рішення на основі вердикту судді.	- Скорочення строків розгляду: прогноз >50% пришвидшення обробки справ завдяки OLGA; різке зменшення ручної рутинної роботи суддів (замість перечитувати сотні сторінок, суддя отримує релевантні витяги). - Підвищення точності і послідовності: менше ризику людської помилки при заповненні стандартних рішень (Frauke усуває описки, неточності).	- Якість даних: необхідно забезпечити, щоб електронні матеріали були повними і структурованими; якщо дані неструктуровані або з помилками, ШІ може пропустити важливе. - Прозорість і прийнятність: системи розроблено у співпраці з суддями, акцент на тому, щоб алгоритми були зрозумілі користувачам і відслідковували свої дії (напр., журнал пошуку, звідки що взято). - Заходи: суворо визначені межі застосування – ШІ не ухвалює самостійно рішення по суті, лише технічно допомагає; дані зберігаються в захищеному середовищі; судді проходять навчання роботі з новими інструментами.
Бразилія	VICTOR (Верховний федеральний суд); Ініціативи штатів (Сан-Паулу та ін.).	- Класифікація та фільтрація звернень до Верховного суду: ШІ визначає, чи піднято у скарзі питання, що вже вирішене судом (фільтр питань загального значення). - Аналіз масових справ на рівні судів штатів: напр., групування однотипних позовів, перевірка виконання формальних критеріїв, чат-боти для інформування сторін.	- Різке підвищення продуктивності: VICTOR аналізує скаргу за секунди (людина витрачала ~40 хв), отже тисячі справ можуть пройти первинний відбір набагато швидше. - Скорочення завалів: впровадження ШІ в судах Сан-Паулу дозволило зменшити час розгляду справ майже на 87%. - Доступність: з’явились чат-боти-консультанти (напр. “Віктор” і “Рафа” в Бразильському ВС), що допомагають громадянам відстежувати стан справи тощо.	- Відповідність закону: виклики у тому, щоб алгоритми відповідали суворим процесуальним вимогам (не пропустили скаргу, яка не підпадає під жодну категорію, але може бути обґрунтованою). - Прозорість для сторін: важливо, щоб учасники процесу розуміли, чому їхню скаргу могли автоматично відхилити або відфільтрувати. У судах Бразилії рішення ШІ формально перевіряються людиною: якщо VICTOR визначив скаргу як повторну, це переглядає суддя або клерк перед остаточним відмовленням у прийнятті. - Заходи: Бразилія розробила етичні керівництва для використання ШІ в судах; проводяться навчання персоналу; система постійно вдосконалюється спільно з науковцями (наприклад, співпраця з університетами для поліпшення алгоритмів).
Колумбія	Керівництво з використання ШІ в судах (2024); Пілотні впровадження ШІ для аналізу справ.	- Нормативно-етичний рамковий документ, який регулює всі аспекти впровадження ШІ: від класифікації застосувань за ризиком до розподілу відповідальності між розробниками, суддями і персоналом. - Початкові проекти з впровадження AI для автоматизації простих задач (чернетки листів, розклад судових засідань) та пошуку у законодавстві і судовій практиці (під контролем людини).	- Перший у світі всеосяжний набір етичних правил, адаптованих до національної системи правосуддя: гарантує, що права людей не постраждають від впровадження нових технологій. - Підвищення довіри суспільства: прозора політика, залучення громадськості до обговорення (через публічні консультації) формує в громадян розуміння, як і навіщо суди застосовують ШІ. - Підвищення ефективності: очікується, що після запровадження рекомендацій керівництва суди зможуть скоротити час розгляду типових справ і ліквідувати частину “вузьких місць” (а це критично при мільйонах нерозглянутих справ).	- Практична реалізація: виклик попереду – втілити принципи в конкретні ІТ-рішення та навчити ~усіх суддів користуватися ними. Регулювання є, але потрібні технічні системи. - Дотримання та оновлення: технології швидко розвиваються (насамперед генеративний ШІ) – керівництво визначено як “живий документ”, який потрібно оновлювати. Необхідно стежити, щоб норми не лишалися на папері. - Заходи: створено робочу групу з впровадження ШІ, визначено відповідальних у кожному суді; чітко прописано обов’язок звітувати про використання ШІ у рішеннях; заплановано етапи навчання та оцінки впливу з можливістю коригувати підходи.

 

Штучний інтелект вже сьогодні впливає на роботу судів у всьому світі – від допомоги у виявленні медичних шахраїв в США до автоматизації рутинних судових рішень у Німеччині та “розумних” судів Китаю. Переваги очевидні: швидше правосуддя, розвантажені судді, більш «дані-орієнтовані» рішення та потенціал для усунення людського фактору в деяких процесах. Однак ці здобутки можливі лише за умови збереження ключових принципів: справедливості, рівності перед законом і права на суд. Випадки упередженості алгоритмів нагадують, що технологія не позбавлена недоліків. Тому країни запроваджують механізми контролю – від міжнародних етичних хартій  до національних заборон на певні види аналітики та вимог прозорості для користувачів ШІ Загальний підхід зводиться до формули: «ШІ – це інструмент на службі у людини, а не навпаки». Саме людина – суддя, прокурор, адвокат – повинна приймати остаточне рішення, беручи до уваги підказки ШІ, але критично їх оцінюючи і несучи відповідальність за результат. Тільки тоді інновації штучного інтелекту справді зміцнюватимуть верховенство права, а не загрожуватимуть йому.