В Івано-Франківську вчитель технологій школи «Кайзен» Андрій Черніков разом з учнем 10 класу Ярославом Мельниковичем розробили телеграм-бота на основі штучного інтелекту, який аналізує законопроєкти Верховної Ради України. Інструмент дає змогу швидко отримати стислий зміст документа, виокремити потенційні ризики та можливі наслідки, роблячи законотворчий процес зрозумілішим і доступнішим для громадян, пише yes-frankivsk.com.ua.
Освіта без імітації: коли проєкт має бути справжнім
Ця історія виросла з підходу до освіти, в якому навчання не зводиться до формальних завдань або відтворення готових знань. Андрій Черніков — не лише шкільний учитель, а й практик: він співпрацює з EPAM Ukraine як старший .NET-інженер. Саме цей досвід — поєднання індустрії та педагогіки — визначає підхід до викладання технологій у приватній школі «Кайзен» в Івано-Франківську.
У центрі такого підходу — прикладні навички, які мають реальну цінність для учнів поза межами школи. Йдеться про вміння планувати роботу, працювати в команді, вибудовувати комунікацію, презентувати ідеї, мислити системно, розуміти базові економічні процеси. Це компетенції, які дозволяють не просто виконувати завдання, а брати відповідальність за результат і усвідомлювати наслідки власних рішень.
Окреме місце в цій системі координат посів штучний інтелект. За словами Андрія Чернікова, ШІ — це річ, яка з нами надовго, якщо не назавжди, а отже, її розуміння стає базовою навичкою сучасної людини.
Саме тому принциповою умовою проєкту було використання штучного інтелекту не як допоміжного інструмента, а як повноцінного ядра продукту. Учень мав не просто скористатися готовими рішеннями, а зрозуміти логіку їхньої роботи, навчитися ставити коректні запити й критично оцінювати результати. Проєкт мав бути справжнім — таким, що може працювати поза межами класної кімнати.
Команда розглядала кілька можливих напрямів — від освітніх сервісів до аналітичних платформ. Утім, зрештою зупинилася на темі, що лежить на перетині технологій, громадянської свідомості та реального суспільного впливу, — аналізі законопроєктів Верховної Ради.
Це рішення було водночас сміливим і ризикованим. Юридичні тексти — одні з найскладніших для автоматизованого аналізу: вони перевантажені спеціальною термінологією, відсилками, багаторівневими нормами й складними формулюваннями. Та саме в цій складності й полягав сенс виклику.
Законопроєкти як «копиця сіна»
Українське законодавство — це тисячі сторінок текстів, які щороку проходять через парламент. Для більшості громадян вони залишаються майже недоступними для розуміння вже з перших абзаців. Складна мова, багатозначні формулювання, постійні відсилки до інших нормативних актів створюють ідеальні умови для приховування суперечливих або потенційно корупційних норм.
Саме цю проблему й намагалися осмислити розробники бота. Як пояснює Андрій Черніков, законопроєкти часто перетворюються на своєрідну «копицю сіна», у якій легко заховати голку. Назва документа може звучати нейтрально або навіть привабливо, тоді як ключові ризики ховаються в деталях.
У такій ситуації громадський контроль програє професійному лобізму не через брак активності, а через нестачу інструментів.
Як ШІ вчився читати складні юридичні тексти
Відправною точкою для перевірки можливостей штучного інтелекту став не абстрактний документ, а реальний політичний конфлікт навколо антикорупційної системи. Йдеться про законопроєкт, запропонований президентом Володимиром Зеленським після хвилі суспільних протестів, який мав замінити скандальний закон №12414. Саме цей попередній документ викликав широкий резонанс, адже суттєво обмежував повноваження Спеціалізованої антикорупційної прокуратури та Національного антикорупційного бюро України. Серед найбільш дискусійних норм — положення, яке дозволяло генеральному прокурору забирати справи з НАБУ та передавати їх іншим правоохоронним органам.
Саме на аналізі цих формулювань команда перевіряла, чи здатен ШІ не лише стисло переказувати зміст законопроєкту, а й підсвічувати приховані ризики, які можуть мати далекосяжні наслідки для системи антикорупційного контролю.
Експеримент полягав у завантаженні повного тексту законопроєкту й формулюванні чітких запитів:
- про що документ насправді;
- які позитивні наслідки він декларує;
- які ризики може містити;
- які норми здатні викликати суспільний резонанс.
Результати показали: навіть на базовому рівні ШІ здатен структурувати складний текст, виокремлювати ключові зміни та звертати увагу на потенційно небезпечні місця. Саме тоді стало зрозуміло, що ідею варто розвивати далі.
Від прототипу до телеграм-бота
Наступним логічним кроком стала адаптація напрацювань у формат телеграм-бота. Це рішення було прагматичним: Telegram уже давно став однією з головних платформ споживання новин і аналітики в Україні, а бот — зручним інструментом для швидкої взаємодії.
Користувач може завантажити текст законопроєкту або посилання на нього й отримати стислий аналіз із можливими плюсами та ризиками — без необхідності читати десятки сторінок складного юридичного тексту.
За словами Андрія Чернікова, технічно проєкт не був надто складним, однак вимагав базових знань програмування, розуміння логіки роботи ШІ та вміння структурувати результати. Основну частину коду писав Ярослав Мельникович, а вчитель допомагав із поясненням принципів і виправленням помилок.
Чому ШІ-інструменти можуть бути доступними
Єдиним суттєвим обмеженням стали платні запити до ШІ. Утім, навіть тут реальність виявилася значно простішою, ніж зазвичай уявляють. На старті проєкту витрати склали близько трьох доларів.
Ця цифра стала важливим аргументом: створення подібних інструментів не потребує великих бюджетів чи корпоративної інфраструктури. Фактично достатньо комп’ютера, інтернету, базових знань і бажання розв’язувати реальні проблеми.
У цьому сенсі проєкт ламає ще один стереотип — про недосяжність штучного інтелекту для освіти та громадських ініціатив.
ШІ як інструмент громадянського контролю
Автори проєкту переконані: подібні сервіси можуть суттєво змінити баланс у сфері громадського контролю. Якщо раніше для аналізу законопроєкту були потрібні команда юристів і тижні роботи, то тепер базове розуміння документа може отримати будь-хто.
«Штучний інтелект може підсвічувати ризики й небезпечні моменти, закладені в текстах. Так зусилля громадян у протидії корупції можуть зрівнятися із зусиллями лобістів — бо голки в копиці сіна більше не сховаєш», — зазначає Андрій Черніков.
Йдеться не про заміну експертів, а про розширення можливостей суспільства — створення першого аналітичного фільтра, який дозволяє зрозуміти, де варто копати глибше.
Коли освіта виходить за межі класу
Цей кейс — не лише про технології. Він про сучасну освіту, яка вчить не відтворювати знання, а застосовувати їх у реальному житті. Про вчителя, який не боїться складних тем. І про учня, який бачить у ШІ не лише інструмент майбутньої професії, а спосіб впливати на суспільні процеси.
У час війни, реформ і постійних трансформацій такі історії набувають особливої ваги. Вони демонструють, що нова культура громадянської участі може зароджуватися не в кабінетах високопосадовців, а в шкільних класах.
Не фінал, а початок
Наразі бот має навчальний характер. Водночас його автори не виключають подальшого розвитку — розширення функціоналу, точніших алгоритмів аналізу, можливості порівнювати різні редакції законопроєктів або відстежувати зміни між читаннями.
Та навіть у нинішньому вигляді проєкт уже виконав головну місію — показав, що штучний інтелект може бути не абстрактною технологією майбутнього, а простим і дієвим інструментом демократії вже сьогодні.
І, можливо, саме з таких тихих, шкільних, непафосних ініціатив починається нова культура відповідального громадянства.