Читать книгу - "Юридический дизайн. Как делать понятные договоры - Павел Андреевич Мищенко"

закономерности: какие формулировки чаще всего вызывают вопросы, какие условия остаются непонятыми, где читатели спотыкаются.

Вместо того чтобы вручную читать десятки однотипных реплик, можно загрузить массив ответов в модель и в диалоге задавать прямые вопросы: «Какие пункты упоминаются как наиболее сложные?», «Какие проблемы повторяются у разных респондентов?», «Какую среднюю оценку поставили документу?»

После этого можно загрузить исходный договор и запросить нейросеть, какие изменения на основании обратной связи тут можно предложить. Не стоит рассчитывать на какой-то продвинутый итог, но это может послужить хорошей пищей для размышлений.

Удаление лишнего

Во второй главе мы говорили о том, что договор со временем неизбежно обрастает лишними условиями. Они не только замедляют чтение, но и создают почву для противоречий. Здесь нейросеть может выступить в роли напарника, который просканирует текст и подсветит потенциально лишние пункты.

Можно попросить нейросеть найти три типа потенциально «лишних» формулировок – очевидности, цитаты, охранные заклинания. Не забывайте, что нужно описать, что мы подразумеваем под этими терминами. Например вот так:

Очевидности – положения, которые и так действуют по умолчанию в силу закона (например, «работа должна быть выполнена качественно» или «оплата производится в рублях»).

Цитаты – дословные пересказы норм законодательства без адаптации к контексту договора.

Охранные заклинания – формулировки, не имеющие юридической силы, но создающие иллюзию защиты («договор не является договором присоединения», «стороны обязуются действовать добросовестно» и т. п.).

Как и в случае с формулировками – будет правильным дать примеры таких формулировок, чтобы нейросеть лучше их распознавала.

В зависимости от размера договора его можно загружать поэтапно или целиком. Результаты можно запрашивать в виде таблицы: номер пункта, категория и краткое пояснение, почему он может считаться избыточным. Юрист вручную просматривает этот список и принимает решение по каждому пункту: оставить без изменений, переформулировать с уточнением или удалить.

Помимо поиска лишних условий, мы также можем искать дублирования и противоречия. Чтобы не перегружать нейросеть задачами, я бы делал это в рамках отдельного запроса.

Проанализируй документы на предмет смыслового дублирования и прямых противоречий между пунктами. Ищи условия, которые регулируют один и тот же вопрос (например, сроки оплаты, порядок уведомлений, условия приемки).

Выпиши пары или группы пунктов, которые дублируют друг друга или содержат противоречивую информацию (разные сроки, суммы, порядок действий). Для каждой найденной пары укажи, в чем именно заключается проблема.

Ценность этого приема особенно высока для больших документов, где условия по одной теме могут быть разнесены по разным разделам и даже документам. Для качественной реализации требуется ряд нюансов:

• хорошая современная «думающая» модель нейросети;

• эффективное контекстное окно, которое вместит в себя файлы 200 000+ токенов;

• загрузка файлов в наиболее «экономном» формате TXT.

Создание структуры

Как мы помним из главы о структуре, хороший документ – это не просто набор правильных пунктов, а логичная и взаимосвязанная система. Однако на практике условия по одной теме часто оказываются разбросанными по всему договору. Читателю приходится собирать этот «пазл» в уме, что требует тех самых сверхусилий, которых мы стремимся избежать.

Особенно яркий пример – раздел «права и обязанности сторон», который часто превращается в свалку совершенно разнородных условий. Нейросеть может выступить в роли Архитектора, который поможет нам навести порядок в этом хаосе.

Первый и самый важный шаг – собрать вместе все, что относится к одной теме. Если в разделе «права и обязанности» смешаны условия про оплату, приемку, конфиденциальность и отчетность, наша задача – попросить нейросеть рассортировать их.

Команда для нейросети будет примерно следующей:

Проанализируй этот раздел договора. Твоя задача – сгруппировать все пункты по тематическим блокам. Например: «Порядок оплаты», «Сдача-приемка работ», «Конфиденциальность», «Предоставление материалов».

Не переписывай текст пунктов, просто представь результат в виде списка, где под каждым тематическим заголовком будут идти номера соответствующих пунктов из оригинала.

В результате мы получаем четкую карту раздела. Мы сразу видим, какие пункты относятся к одной теме, и можем перенести их в профильные разделы или создать из них логичные блоки внутри одного раздела.

Если договор небольшой или модель обладает большим контекстным окном, то так можно сделать не только для раздела, но сразу и для всего договора.

После сбора пунктов можно дать нейросети задачу по группировке в определенном порядке:

Вот список пунктов, описывающих процесс сдачи-приемки работ. Расположи их в хронологическом порядке – от первого действия (например, направление акта) до последнего (например, оплата после подписания).

Хорошая структура завершается хорошими заголовками. Они работают как система навигации по документу. Вместо того чтобы придумывать заголовок самому, можно попросить нейросеть сгенерировать несколько вариантов, чтобы выбрать лучший:

Проанализируй этот смысловой блок, который мы создали, и предложи 3 варианта информативных заголовков для него. Заголовки должны быть емкими и точно отражать суть раздела.

Внедрение

Создать понятный документ – это лишь половина дела. Рассмотрим несколько приемов, где нейросеть может помочь при внедрении документа.

Чтобы снять сопротивление и показать пользу нового документа, нам нужно подготовить краткую и понятную сводку ключевых изменений. Делать это вручную долго и утомительно. Можно поручить это нейросети, загрузив документы и поставив задачу сформировать таблицу «было» и «стало», которая будет демонстрировать отличия.

Также на основе нового текста договора можно составить наиболее вероятные вопросы, которые могут возникнуть у бухгалтера или менеджера, и дать на них краткие, понятные ответы со ссылками на соответствующие пункты.

Если есть время, можно сделать «проект», который будет помогать с поиском информации пользователям. Получится интерактив.

Даже текст для письма или сообщения в корпоративном чате с анонсом о новом договоре можно поручить нейросети. Это позволяет не только сэкономить несколько минут, но и сформулировать мысль максимально четко и позитивно, что особенно важно на этапе внедрения изменений:

Напиши короткое и дружелюбное сообщение для коллег о том, что мы обновили шаблон договора оказания услуг. Укажи, что он стал понятнее и удобнее для работы с клиентами. Приложи ссылку на сам документ и на подготовленный нами FAQ.

Используя нейросеть для этих, казалось бы, мелких задач, мы освобождаем свое время и силы для главного – живого общения с коллегами, ответов на сложные вопросы и отработки возражений. В конце еще раз напомню базовое правило. Никогда не копируйте результат работы нейросети вслепую. Ваша задача – внимательно проверить документ и выпустить финальную версию.

Нейросети очень быстро меняются. Не знаю, в какой части советы из этой главы останутся актуальными через год после выпуска книги. Но надеюсь, что пока они уместные, тысячи коллег смогут сразу после прочтения начать эксперименты и выполнять