Enter был на HackPrinceton весной 2026 года — 410 участников, 36 часов, кампус Принстона. Команда, стоящая за ACTA AI, выбрала самую сложную задачу из всех предложенных. И они точно знали почему.

Гуманитарная проблема под маской юридической

Каждый день задержки клинического исследования означает, что пациенты с агрессивными формами рака, редкими заболеваниями и хроническими состояниями дольше ждут терапии, которая могла бы изменить или спасти их жизни.

Прежде чем хотя бы один пациент сможет принять участие в исследовании, фармацевтические спонсоры и клинические исследовательские центры должны согласовать Договор о проведении клинического исследования (Clinical Trial Agreement) — сложный юридический документ, охватывающий вопросы интеллектуальной собственности, компенсации ущерба, прав на публикацию, конфиденциальности пациентов и обязательств по регуляторной отчетности. Это согласование занимает в среднем 100 дней. При потере стоимости портфеля в размере от 800 000 до 1,4 миллиона долларов в день финансовые затраты весьма значительны. Но еще более важная цифра — это та, которая не фигурирует ни в одной финансовой модели: пациенты по ту сторону этой задержки, у которых заканчивается время.

Для компании, ведущей 56 активных клинических программ, сокращение каждого согласования на 50 дней высвобождает более 2,24 миллиарда долларов стоимости портфеля. Что еще важнее, это означает, что пациенты, страдающие агрессивными лимфомами или редкими воспалительными заболеваниями, получают доступ к потенциально жизненно важным методам лечения почти на два месяца раньше.

Команда не стала представлять это как задачу по юридической автоматизации. Они определили её правильно: как гуманитарную проблему, которая просто выглядит как бумажная работа.

Что на самом деле делает ACTA AI

ACTA AI — это мультиагентная платформа интеллектуальной работы с контрактами, построенная вокруг процесса согласования клинических исследований. Она разработана для того, чего не делает ни один существующий коммерческий юридический ИИ-инструмент: анализ контрактов пункт за пунктом, обеспечение соблюдения стандартизированной базы, отслеживание переговоров между версиями и сторонами, а также выявление конфликтов между контрактами до того, как они превратятся в юридические кризисы.

Архитектурное решение, определяющее весь продукт, также является самым простым для объяснения. Юридический контракт на 30 страниц, «скормленный» языковой модели как единый блок текста, выдает ненадежный результат. Команда пошла совершенно другим путем. Каждый контракт разбивается на отдельные пункты, каждый из которых анализируется независимо на основе жестко заданных семи стандартов ACTA — окна для рецензирования публикаций, структура компенсации ущерба, условия оплаты, срок действия конфиденциальности, ограничения косвенных расходов — прежде чем результаты будут агрегированы в резюме для руководства. Эта структура и отделяет инструмент юридической аналитики от сложной поисковой строки.

Интерфейс анализа пунктов ACTA AI, демонстрирующий независимый рейтинг соответствия для каждого раздела контракта по сравнению с базовыми стандартами ACTA — отклонения отмечаются по степени серьезности до того, как будет сформировано резюме.

Система оценки уверенности распределяет каждый пункт по четырем категориям: соответствует базе и готов к работе, незначительное отклонение со стандартным исправлением, критическое отклонение, которое приведет к многонедельным задержкам, если его не устранить, или формулировка, с которой система ранее не сталкивалась и направляет её напрямую к юристу. Команда из двух юристов может одновременно управлять 50 контрактами, потому что они всегда знают, где искать в первую очередь.

Функция «ACTA Mode» в один клик решает сценарий, когда переговоры полностью зашли в тупик. Одна кнопка одновременно переписывает каждый отклоняющийся пункт в соответствии с базовым уровнем, создавая параллельный вид изменений и готовый к отправке меморандум, объясняющий каждое изменение другой стороне.

Предиктивные профили центров (Site Personas) учитывают то, что стандартные договорные инструменты полностью игнорируют: разные больницы ведут переговоры по-разному. У академического медицинского центра и региональной общественной больницы разные юридические приоритеты, разные рефлексы и разные «красные линии». ACTA AI предсказывает, где возникнут трения, ещё до того, как контракт будет отправлен.

Детектор конфликтов между сторонами (Multi-Party Conflict Detector) — функция, которая, по словам команды, удивила их больше всего — решает проблему, которая в настоящее время требует от старших юристов вручную сверять сотни документов. Загрузите несколько договоров, запустите сканирование, и система выявит противоречия между контрактами: конфликтующие права интеллектуальной собственности для разных центров на один и тот же состав, несовместимые сроки публикации, обещанные разным учреждениям. То, что раньше проявлялось как юридический кризис спустя месяцы после начала программы, теперь обнаруживается за секунды.

Интерфейс детектора конфликтов, отображающий противоречия между одновременно действующими договорами о проведении клинических исследований — функционал, который команда создала за три часа и который может оказаться самой коммерчески значимой особенностью продукта.

Как это было создано

Бэкенд представляет собой конвейер из четырех агентов — парсер документов, извлечение пунктов, идентификация рисков, проверка соответствия, предложения — с общим объектом состояния, который переносит извлеченные пункты, результаты рисков, результаты соответствия и версии изменений через каждый шаг. Архитектура также включает слой маршрутизации, который отражает то, как юридические фирмы распределяют работу: сложные юридические пункты отправляются модели, оптимизированной для юридического обоснования; быстрые задачи классификации — модели, оптимизированной для скорости; а сложные переписывания — модели, оптимизированной для качества языка. Правильная модель для правильной задачи, встроенная в систему, а не отданная на волю случая.

Никто из команды не создавал продакшн-конвейер из нескольких агентов до начала выходных. Архитектура прошла через три полных переработки, прежде чем прийти к той, которая действительно заработала. Оглядываясь назад, команда назвала те ранние споры самыми ценными часами хакатона.

Фронтенд был перестроен дважды — намеренно. Визуальный стиль — это теплые кремовые тона, шалфейно-зеленый и приглушенный бирюзовый. Обоснование этих решений было простым: клиническое программное обеспечение должно внушать доверие и спокойствие. Дизайн — это продуктовое решение, а не стилистическое.

Чем они гордятся больше всего

Тем, что это работает на реальных документах.

Реальные договоры о проведении клинических исследований — с хаотичным форматированием, необычным порядком пунктов, юридическим языком, с которым система никогда не сталкивалась в разработке — конвейер справляется с ними. Краевые случаи деградируют изящно. Отказоустойчивость включается чисто. Структурированный вывод сохраняется.

Детектор конфликтов между сторонами почти не попал в итоговую версию. Это было позднее дополнение, созданное за три часа. Они все равно его добавили, и считают, что это самая коммерчески ценная вещь в продукте.

Они также гордятся тем, чего нет в демо: на 28-м часу, уставшие и под давлением, они не срывались друг на друга. Они описали уважительное отношение к своей команде под давлением как навык, и относились к нему именно так. Это немаловажно. Вероятно, именно поэтому всё остальное было завершено.

Детектор конфликтов — главный приоритет: переход от рабочего прототипа к постоянному хранилищу контрактов, отслеживанию истории конфликтов, автоматическим оповещениям и визуализации сети, показывающей, какие центры имеют пересекающиеся юридические условия.

Архитектура, ориентированная на конфиденциальность, — на очереди. Договоры о клинических исследованиях содержат конфиденциальную информацию как о пациентах, так и об организациях. Следующая версия нуждается в сквозном шифровании, контроле доступа на основе ролей и структуре обработки данных, которая удовлетворяет нормативным требованиям обеих сторон переговоров. Доверие, как выразилась команда, является фундаментом любого юридического продукта. Они хотят заслужить его должным образом.

Более долгосрочная амбиция — обучение агентов на реальных делах, использование результатов реальных переговоров для уточнения моделей рисков с течением времени. Какие отклонения привели к задержкам? Какие красные линии были приняты? Какие типы площадок больше всего сопротивлялись тем или иным пунктам? Система становится умнее с каждым контрактом, который она обрабатывает.

И, наконец, лонгитюдинальная аналитика переговоров: функция, которая говорит юридической команде, как именно площадка вела переговоры в прошлом, какую формулировку они в конечном итоге приняли и где наиболее вероятно возникновение трений — та самая институциональная память, которая в настоящее время живет в головах отдельных юристов, становится доступной каждому члену команды.

Проблема, которую стоит решить

ACTA AI был создан не для того, чтобы выиграть хакатон. Он был создан, потому что проблема реальна, математика жестока, а никто до сих пор её не решил.

Разрыв между многообещающей терапией, входящей в стадию испытаний, и доступом пациента к ней — это в первую очередь не научная проблема. Это проблема координации, проблема документирования, проблема процесса — именно тот тип проблем, который структурированный интеллект, примененный на нужном уровне, может устранить.

Команда увидела этот разрыв и потратила 36 часов на создание решения, которое его закрывает. У пациентов по ту сторону стола переговоров нет 100 дней в запасе.

Пропустили предыдущие выпуски? → Vol. 1 — Heritage in Pixels → Vol. 2 — Terra Zone AI *→ Vol. 3 — *reAgent *→ Vol. 4 *— TaleTailor *→ Vol. 5 *— LEGR *→ Vol. 6 — *PolyPath *→ Vol. 7 — EcoThread→ Vol. 8 *— Aletheia *→ Vol. 9 *— Synova → Vol. 10 — Overturn Insurance→Vol. 11 — **VentureLink *→**Vol. 11 *—Atlas: Immersive 3D AI Learning