GPT-5 признает, что языковые модели не достигнут юридической точности 99.9% самостоятельно

Оглавление

• Ограничения автономных моделей
• Гибридный подход как решение
• Дорожная карта развития

Текущие языковые модели демонстрируют около 90% точности в юридических задачах, но для профессионального использования юристам требуется 99.9% надежности. Сам GPT-5 в ходе диалога с изданием признал, что даже будущие версии моделей не достигнут этого показателя в автономном режиме.

Ограничения автономных моделей

По словам GPT-5, фундаментальная проблема заключается в природе языковых моделей как предиктивных систем. Даже масштабирование до GPT-6 и GPT-7 не устранит полностью проблему галлюцинаций — генерации ложной или непроверенной информации.

Переход с 90% до 95% точности возможен за счет масштабирования, но достижение 99.9% требует качественного скачка — на порядки больше надежности.

Гибридный подход как решение

Вместо чисто масштабного подхода GPT-5 предложил архитектуру гибридных систем, которые смогут достичь требуемой надежности:

• Retrieval-augmented generation (RAG) — привязка ответов к проверенным базам данных (Westlaw, Lexis)
• Формальная верификация — проверка выводов с помощью логических движков
• Кросс-проверка несколькими агентами — независимая валидация разными моделями
• Системы цитирования — предоставление источников для каждой утверждения

Дорожная карта развития

GPT-5 также предоставил прогноз по времени выхода будущих моделей, основанный на текущем темпе развития OpenAI:

• GPT-6 — 2026/2027 годы, заметные улучшения, но недостаточно для доверия в суде
• GPT-7 — 2028/2029 годы, возможен переход к «юридическому доверию» с интегрированными системами проверки

Примечательно, что сама модель так трезво оценивает собственные ограничения. Это редкий случай, когда ИИ демонстрирует metacognition — понимание границ своих возможностей. Юридическое сообщество получило важный сигнал: вместо ожидания чуда от следующих версий GPT стоит инвестировать в разработку гибридных систем с многоуровневой верификацией.

Ключевой вывод: базовые модели вероятно достигнут потолка ниже 99.9%, но системы, построенные вокруг них с проверочными слоями и человеческим контролем, смогут удовлетворить требования юридической профессии, сообщает Artificial Lawyer.