В Ивано-Франковске учитель технологий школы «Кайзен» Андрей Черников вместе с учеником 10 класса Ярославом Мельниковичем разработали телеграм-бота на основе искусственного интеллекта, который анализируе т законопроекты Верховной Рады Украины. Инструмент позволяет быстро получить краткое содержание документа, выделить потенциальные риски и возможные последствия, делая законотворческий процесс более понятным и доступным для граждан, пишет yes-frankivsk.com.ua.
Образование без имитации: когда проект должен быть настоящим
Эта история выросла из подхода к образованию, в котором обучение не сводится к формальным заданиям или воспроизведению готовых знаний. Андрей Черников — не только школьный учитель, но и практик: он сотрудничает с EPAM Ukraine как старший .NET-инженер. Именно этот опыт — сочетание индустрии и педагогики — определяет подход к преподаванию технологий в частной школе «Кайзен» в Ивано-Франковске.
В центре такого подхода — прикладные навыки, которые имеют реальную ценность для учеников за пределами школы. Речь идет об умении планировать работу, работать в команде, выстраивать коммуникацию, презентовать идеи, мыслить системно, понимать базовые экономические процессы. Это компетенции, которые позволяют не просто выполнять задания, а брать ответственность за результат и осознавать последствия собственных решений.
Отдельное место в этой системе координат занял искусственный интеллект. По словам Андрея Черникова, ИИ — это вещь, которая с нами надолго, если не навсегда, а значит, его понимание становится базовым навыком современного человека.
Именно поэтому принципиальным условием проекта было использование искусственного интеллекта не как вспомогательного инструмента, а как полноценного ядра продукта. Ученик должен был не просто воспользоваться готовыми решениями, а понять логику их работы, научиться формулировать корректные запросы и критически оценивать результаты. Проект должен был быть настоящим — таким, который может работать за пределами классной комнаты.
Команда рассматривала несколько возможных направлений — от образовательных сервисов до аналитических платформ. Однако в итоге остановилась на теме, лежащей на пересечении технологий, гражданского сознания и реального общественного влияния, — анализе законопроектов Верховной Рады.
Это решение было одновременно смелым и рискованным. Юридические тексты — одни из самых сложных для автоматизированного анализа: они перегружены специальной терминологией, отсылками, многоуровневыми нормами и сложными формулировками. Но именно в этой сложности и заключался смысл вызова.
Законопроекты как «копна сена»
Украинское законодательство — это тысячи страниц текстов, которые ежегодно проходят через парламент. Для большинства граждан они остаются почти недоступными для понимания уже с первых абзацев. Сложный язык, многозначные формулировки, постоянные отсылки к другим нормативным актам создают идеальные условия для сокрытия противоречивых или потенциально коррупционных норм.
Именно эту проблему и пытались осмыслить разработчики бота. Как объясняет Андрей Черников, законопроекты часто превращаются в своеобразную «копну сена», в которой легко спрятать иголку. Название документа может звучать нейтрально или даже привлекательно, тогда как ключевые риски скрываются в деталях.
В такой ситуации общественный контроль проигрывает профессиональному лоббизму не из-за недостатка активности, а из-за нехватки инструментов.
Как ИИ учился читать сложные юридические тексты
Отправной точкой для проверки возможностей искусственного интеллекта стал не абстрактный документ, а реальный политический конфликт вокруг антикоррупционной системы. Речь идет о законопроекте, предложенном президентом Владимиром Зеленским после волны общественных протестов, который должен был заменить скандальный закон №12414. Именно этот предыдущий документ вызвал широкий резонанс, поскольку существенно ограничивал полномочия Специализированной антикоррупционной прокуратуры и Национального антикоррупционного бюро Украины. Среди наиболее дискуссионных норм — положение, которое позволяло генеральному прокурору забирать дела у НАБУ и передавать их другим правоохранительным органам.
Именно на анализе этих формулировок команда проверяла, способен ли ИИ не только кратко пересказывать содержание законопроекта, но и подсвечивать скрытые риски, которые могут иметь далеко идущие последствия для системы антикоррупционного контроля.
Эксперимент заключался в загрузке полного текста законопроекта и формулировании четких запросов:
— о чем документ на самом деле;
— какие положительные последствия он декларирует;
— какие риски может содержать;
— какие нормы способны вызвать общественный резонанс.
Результаты показали: даже на базовом уровне ИИ способен структурировать сложный текст, выделять ключевые изменения и обращать внимание на потенциально опасные места. Именно тогда стало понятно, что идею стоит развивать дальше.
От прототипа к телеграм-боту
Следующим логичным шагом стала адаптация наработок в формат телеграм-бота. Это решение было прагматичным: Telegram уже давно стал одной из главных платформ потребления новостей и аналитики в Украине, а бот — удобным инструментом для быстрого взаимодействия.
Пользователь может загрузить текст законопроекта или ссылку на него и получить краткий анализ с возможными плюсами и рисками — без необходимости читать десятки страниц сложного юридического текста.
По словам Андрея Черникова, технически проект не был слишком сложным, однако требовал базовых знаний программирования, понимания логики работы ИИ и умения структурировать результаты. Основную часть кода писал Ярослав Мельникович, а учитель помогал с объяснением принципов и исправлением ошибок.
Почему ИИ-инструменты могут быть доступными
Единственным существенным ограничением стали платные запросы к ИИ. Однако даже здесь реальность оказалась значительно проще, чем обычно представляют. На старте проекта расходы составили около трех долларов.
Эта цифра стала важным аргументом: создание подобных инструментов не требует больших бюджетов или корпоративной инфраструктуры. Фактически достаточно компьютера, интернета, базовых знаний и желания решать реальные проблемы.
В этом смысле проект ломает еще один стереотип — о недосягаемости искусственного интеллекта для образования и общественных инициатив.
ИИ как инструмент гражданского контроля
Авторы проекта убеждены: подобные сервисы могут существенно изменить баланс в сфере общественного контроля. Если раньше для анализа законопроекта требовались команда юристов и недели работы, то теперь базовое понимание документа может получить любой желающий.
«Искусственный интеллект может подсвечивать риски и опасные моменты, заложенные в текстах. Так усилия граждан в противодействии коррупции могут сравняться с усилиями лоббистов — потому что иголки в копне сена больше не спрячешь», — отмечает Андрей Черников.
Речь идет не о замене экспертов, а о расширении возможностей общества — создании первого аналитического фильтра, который позволяет понять, где стоит копать глубже.
Когда образование выходит за пределы класса
Этот кейс — не только о технологиях. Он о современном образовании, которое учит не воспроизводить знания, а применять их в реальной жизни. О учителе, который не боится сложных тем. И об ученике, который видит в ИИ не только инструмент будущей профессии, но и способ влиять на общественные процессы.
Во время войны, реформ и постоянных трансформаций такие истории приобретают особую значимость. Они демонстрируют, что новая культура гражданского участия может зарождаться не в кабинетах высокопоставленных чиновников, а в школьных классах.
Не финал, а начало
На данный момент бот имеет учебный характер. В то же время его авторы не исключают дальнейшего развития — расширения функционала, более точных алгоритмов анализа, возможности сравнивать разные редакции законопроектов или отслеживать изменения между чтениями.
Но даже в нынешнем виде проект уже выполнил главную миссию — показал, что искусственный интеллект может быть не абстрактной технологией будущего, а простым и действенным инструментом демократии уже сегодня.
И, возможно, именно с таких тихих, школьных, непафосных инициатив начинается новая культура ответственного гражданства.