Report
Инновационные решения в ведомственном правотворчестве (на примере моделей машинного обучения и больших языковых моделей)
| Title: | Инновационные решения в ведомственном правотворчестве (на примере моделей машинного обучения и больших языковых моделей) |
|---|---|
| Publisher Information: | Закон и право, 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Subject Terms: | LLM, ведомственное правотворчество, federal executive authorities, модели машинного обучения, федеральные органы исполнительной власти, large language models, departmental lawmaking, machine learning models, большие языковые модели, цифровизация, ML, digitalization |
| Description: | В статье авторы обстоятельно проработали вопросы инновационных решений в ведомственном правотворчестве, акцентируя свое внимание на моделях машинного обучения, включая большие языковые модели как инструменты повышения эффективности в проектировании разрабатываемого нормативного акта. Отмечается целесообразность применения рассматриваемых инновационных решений на этапе разработки проектируемого нормативного акта, помогающих разработчику принять взвешенное решение о целесообразности дальнейшей проработки правотворческого решения еще до экспертной стадии его проверки на соответствие актам большей юридической силы и проведения соответствующих внутренних и внешних процедур согласования разрабатываемого акта. Представлены выводы по исследуемой проблематике. The authors of the article have thoroughly explored the issues of innovative solutions in departmental lawmaking. The article focuses on machine learning models including large language models as tools to increase efficiency of drafting regulatory acts. The authors highlight the applicability of the innovative solutions under consideration at the stage of drafting a regulatory act that help developers of regulatory acts make a balanced decision on the expediency of further elaboration of the lawmaking decision prior to its expert examination for the compliance with acts having greater legal effect and implementation of the relevant internal and external procedures aimed at approving the regulatory act. Conclusions on the issues studied are presented. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/2073-3313-2025-2-17-22 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........ad660dc61c0727a47f47d253cc2fcece |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2073-3313-2025-2-17-22 |
|---|