Інтеграція штучного інтелекту у валідацію законодавчих актів України: європейський досвід та алгоритмічні підходи

Анотація

Вступ. У сучасних умовах стрімкої цифровізації правової сфери дедалі очевиднішою стає необхідність впровадження інноваційних інформаційних технологій у процеси законотворення та експертизи нормативних актів. Штучний інтелект (ШІ) демонструє високий потенціал для автоматизованої обробки об’ємних текстових масивів, зокрема виявлення колізій, неповноти чи невідповідностей із базовими нормами права. Особливо актуальним це питання постає в контексті євроінтеграційних прагнень України, оскільки національні законодавчі ініціативи мають відповідати як Конституції України, так і праву Європейського Союзу та міжнародним договорам. Водночас традиційні експертні методи перевірки законопроєктів часто є ресурсомісткими та повільними, що підсилює ризик затримок у прийнятті важливих рішень. Тому розробка комплексного підходу на основі ШІ для валідації законодавчих актів є ключовим завданням сучасної юридичної інформатики. Мета. Метою цього дослідження є створення й обґрунтування методичної моделі автоматизованої валідації законодавчих актів України з використанням алгоритмів обробки природної мови (NLP) і машинного навчання. Завданнями роботи є: формулювання правових критеріїв валідації (конституційність, відповідність праву ЄС, дотримання міжнародних зобов’язань, юридична техніка, принципи пропорційності та субсидіарності); розроблення алгоритмічного ядра для розпізнавання ризикових фрагментів тексту; побудова модулю прогнозування соціально-економічних і екологічних наслідків; апробація системи на вибіркових проєктах нормативно-правових актів. Матеріали і методи. У межах дослідження було проаналізовано два масиви документів: 50 законопроєктів Верховної Ради України та 30 проєктів постанов Кабінету Міністрів, розглянутих протягом останніх двох років. Як базові інструменти використано методи токенізації й лематизації тексту, частинно-мовного аналізу та pattern matching для виявлення потенційно проблемних ключових термінів і конструкцій. Класичний лінгвістичний аналіз доповнено глибинною нейронною мережею на основі архітектури BERT, навченим для класифікації фрагментів на відповідність обраним правовим критеріям. Для моделювання соціально-економічного та екологічного впливу законодавчих ініціатив застосовано регресійні моделі, побудовані на історичних даних із офіційних джерел. Вагові коефіцієнти для інтегрального показника відповідності обчислювалися через узгодження експертних оцінок та результатів машинного навчання. Результати. При тестуванні системи на зазначених документах виявлено, що найбільш поширеними проблемами є недоліки юридичної техніки (20–23 % актів) та невідповідність положень праву ЄС (12 % законопроєктів і 13,3 % постанов). Середній інтегральний показник відповідності становив 0,88 для законопроєктів і 0,87 для постанов, що свідчить про достатню точність запропонованого підходу. Алгоритмічні рішення дозволили автоматизовано виділяти «ризикові» фрагменти тексту та формувати рекомендації щодо доопрацювання конкретних статей і пунктів. Прогнозний модуль продемонстрував можливість оцінювати потенційний вплив ініціатив на бюджетні показники та екологічні індикатори з середньою похибкою не більше 8 %. Порівняльний аналіз із традиційними експертними системами показав п’ятиразове прискорення часу аналізу при збереженні високого рівня виявлення колізій із судовою практикою Європейського Союзу. Перспективи. Подальший розвиток системи передбачає розширення мовної підтримки, зокрема для роботи з оригінальними англомовними й французькомовними текстами ЄС, а також інтеграцію з державними порталами електронного урядування для безшовного обміну даними. Додатковою задачею є забезпечення безпеки даних і конфіденційності документів під час їх обробки, що потребує впровадження механізмів кіберзахисту й шифрування. Регулярне перенавчання моделей на актуальних джерелах права дозволить зберегти відповідність системи змінам у законодавчому полі. Також важливим кроком є розробка модулю залучення громадянського суспільства до обговорення проєктів актів через інтерактивні інтерфейси, що сприятиме підвищенню прозорості та легітимності законотворчого процесу.

Ключові слова: штучний інтелект; обробка природної мови; машинне навчання; валідація законодавчих актів; конституційність; сумісність із правом ЄС; семантичний аналіз; регресійне моделювання

Як цитувати

@article{internauka10892,
  author   = {Прокопович-Ткаченко, Дмитро Ігорович and Костенко, Олексій Володимирович and Деркач, Віталій Григорович and Руденко, Євгеній Генійович},
  title    = {Інтеграція штучного інтелекту у валідацію законодавчих актів України: європейський досвід та алгоритмічні підходи},
  journal  = {Науковий журнал «Сучасна доктрина права»},
  year     = {2025},
  number   = {4},
  doi      = {10.25313/2520-2308-2025-4-10892},
  url      = {https://www.inter-nauka.com/issues/law2025/4/10892}
}

TY  - JOUR
AU  - Прокопович-Ткаченко, Дмитро Ігорович
AU  - Костенко, Олексій Володимирович
AU  - Деркач, Віталій Григорович
AU  - Руденко, Євгеній Генійович
TI  - Інтеграція штучного інтелекту у валідацію законодавчих актів України: європейський досвід та алгоритмічні підходи
JO  - Науковий журнал «Сучасна доктрина права»
PY  - 2025
IS  - 4
SN  - 2520-2308
DO  - 10.25313/2520-2308-2025-4-10892
UR  - https://www.inter-nauka.com/issues/law2025/4/10892
LA  - uk
ER  -