Молодые патентные юристы готовили более сильные патентные формулы с помощью ИИ, но теряли преимущество после отключения помощника, тогда как опытные коллеги сохраняли устойчивый выигрыш. Трехмесячный рандомизированный эксперимент с участием 133 юристов из одиннадцати американских фирм в сфере интеллектуальной собственности показал рост оценок черновиков на 10-й и 90-й день, и для бизнеса это важно потому, что мгновенная продуктивность не превратилась у новичков в самостоятельное профессиональное суждение.
Как устроен трехмесячный эксперимент с InFlow
Рабочий документ выпущен National Bureau of Economic Research, некоммерческой американской организацией экономических исследований, и описывает рандомизированный контролируемый эксперимент в реальной практике. Две трети участников получили доступ к InFlow, невыпущенному ИИ-помощнику от Google Labs, в исследовании при финансировании Google, а треть работала без ИИ. Схема разделяла assisted-результат и усвоенный навык: сначала составление документов с ИИ, затем проверка без него.
Участники выполнили два задания по составлению патентных формул, где InFlow был доступен только экспериментальной группе, а также третье задание по redlining, которое все выполняли без ИИ. В redlining юристам нужно было критически проверить готовый черновик патента, то есть выполнить рутинную работу, которую обычно делают без инструментов. Все результаты оценивали вслепую патентные юристы из независимой фирмы по пяти критериям: enforceability, technical accuracy, strategic ambiguity, completeness и clarity.
В составлении документов группа с ИИ превзошла контрольную группу на обеих контрольных точках и по всем пяти критериям оценки. Рост произошел в основном за счет сокращения низких оценок и увеличения числа средних оценок, тогда как высшие оценки почти не изменились. Выигрыш оказался заметно больше у юристов с опытом менее семи лет, чем у старших коллег, и исследователи связывают это с прежними наблюдениями в письменной работе, клиентском сервисе и разработке ПО, где ИИ сокращает разрыв между уровнями опыта.
Что это меняет для компаний, внедряющих ИИ
Проверка redlining дала обратную картину. Экспериментальная группа в целом набрала больше баллов, но все преимущество обеспечили только опытные юристы, а у новичков пользы не оказалось, несмотря на сильный прирост в черновиках с ИИ. Оценки молодых специалистов поляризовались: средних результатов стало меньше, плохих и хороших стало больше, а роста на верхнем уровне не произошло. Авторы трактуют это так: одним новичкам ИИ ускорил обучение, у других заменил практику, причем те, кто выиграл больше всего сразу, сохранили меньше всего устойчивых навыков.
Анализ текстов указывает на различие в методе работы, а не только в усилиях. Опытные юристы чаще перестраивали дефектный черновик и обосновывали правки правовыми принципами, тогда как новички нередко замечали серьезные недостатки, но не исправляли их, оставляя пометки в виде поручений ИИ-помощнику. Поскольку такое поведение встречалось и в контрольной группе, авторы считают его исходным дефицитом младшего уровня, который использование ИИ не устранило, и делают вывод, что базовая экспертиза помогает превращать работу с ИИ в прочный навык.
У выводов есть ограничения, которые стоит учесть покупателям юридического ИИ перед изменением обучения и найма. Авторы называют малый размер выборки из-за высоких биллинговых ставок ведущих юристов, нерепрезентативность участвующих фирм для всех профессиональных услуг, отсутствие замера навыков на старте и трехмесячное окно, короткое на фоне лет формирования патентной экспертизы. Похожие сигналы есть в других сферах: в исследовании Anthropic молодые разработчики после обучения с ИИ набрали на 17 процентов меньше в контрольном тесте, лаборатория MIT Media Lab фиксировала признаки когнитивного долга при передаче мышления, в исследовании BCG 2023 года слабые консультанты выиграли от GPT-4 больше сильных, а доля младших инженеров в Anthropic упала с 21 процента до 14 процентов с начала 2025 года.
Проверочным признаком станет сохранение задач на самостоятельное суждение: live-правка черновиков, встречи с клиентами и судебные заседания, где помощник в реальном времени недоступен. Если наем новичков сократится, а обучение полностью перейдет на составление черновиков с ИИ, профессия может нарастить выпуск документов при ослаблении независимой проверки. Устойчивое преимущество получат фирмы, которые измеряют и качество черновиков с ИИ, и качество самостоятельной правки.
