Защита персональных данных при использовании нейросетей: правовые барьеры и этические стандарты

Abstract

Статья посвящена трансформации юридической деятельности под влиянием ИИ и LegalTech. Автор анализирует внедрение нейросетей в аналитику, контрактный менеджмент и прогнозирование судебных исходов, выявляя конфликт между Big Data и защитой персональных данных. Исследованы барьеры: сложность реализации «права на забвение», уязвимость обезличивания и непрозрачность «черного ящика». Обоснованы риски нарушения профессиональной тайны при использовании публичных моделей. Для решения проблем предложены методы дифференциальной приватности, этические кодексы для LegalOps-специалистов и законодательное закрепление интерпретируемости алгоритмов. Автор настаивает на архитектурном встраивании правовых ограничений в код ИИ для безопасной цифровизации правовой системы РФ.

The article is devoted to the transformation of legal activity under the influence of AI and LegalTech. The author analyzes the implementation of neural networks in analytics, contract management and forecasting of court outcomes, revealing the conflict between Big Data and personal data protection. The barriers are investigated: the complexity of the implementation of the "right to oblivion", the vulnerability of depersonalization and the opacity of the "black box". The risks of violating professional secrecy when using public models are substantiated. To solve the problems, methods of differential privacy, ethical codes for LegalOps specialists, and legislative consolidation of the interpretability of algorithms are proposed. The author insists on the architectural embedding of legal restrictions in the AI code for the secure digitalization of the legal system of the Russian Federation.