USCIS сам публично раскрыл что использует Anthropic Claude, Microsoft Azure и десятки других AI/ML систем при работе с петициями. Что подтверждено документально, что подозревают адвокаты, чего никто не знает. Майский апдейт 2026.
Информация
Это разбор официального DHS AI Use Case Inventory (DHS - Department of Homeland Security, министерство внутренней безопасности США, материнская организация USCIS), Privacy Impact Assessments (обязательные публичные документы USCIS о работе с персональными данными), текстов FOIA-исков (Freedom of Information Act - закон, по которому можно требовать у госагентств внутренние документы) и публикаций крупных иммиграционных фирм. Все цитаты с указанием источника.
Содержание
- Главная новость сразу
- Anthropic Claude официально работает внутри USCIS. Прямая цитата DHS
- Microsoft Azure переводит ваши иностранные документы
- Все системы которые касаются вашей петиции EB-1A / O-1 / NIW
- ATLAS. Что он реально делает и чего НЕ делает
- PAiTH Legal Persona. Внутренний "ChatGPT для офицеров USCIS"
- Что DHS сам говорит про AI в инвентаре. Прямое опровержение паники
- Расстановка лагерей по доказательной силе
- FOIA-иски. Что хотят узнать истцы
- Диагностическое молчание insider-ов и think tanks
- Что говорят в комьюнити и адвокаты публично. Прямые цитаты с Reddit и LinkedIn
- Развёрнутый разбор Reddit. Паттерны RFE по AI-области
- Цифры Q3 FY2025. Гипотеза что AI "съел" дискреционную часть
- Конкретные AI-паттерны из юридической практики
- Контекст: что происходит с AI в DHS целиком (Mobile Fortify, Hurricane Score)
- Что делать прямо сейчас. Практические выводы
- Где я буду смотреть в ближайшие месяцы
- Короткий итог
Если читать всю статью некогда - суть в семи пунктах
- USCIS официально использует AI/ML. Это не теория заговора. DHS сам публикует список своих AI-систем на сайте dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis по закону Advancing American AI Act 2022. По состоянию на январский 2026 апдейт инвентаря - около 29 USCIS-related use cases (по подсчёту юр.фирм SG Legal Group и BMD Law; American Immigration Council при разборе тех же данных насчитал 18 чисто USCIS-применений - разница в том что считается use case, некоторые системы используются USCIS но формально приписаны DHS HQ).
- Anthropic Claude (тот же класс ИИ что ChatGPT) официально работает внутри USCIS. Когда вы загружаете PDF-форму через сайт myUSCIS (онлайн-портал USCIS для подачи форм), её обрабатывает Claude 3.7 Sonnet через Amazon Bedrock. Это прямая цитата DHS из use case DHS-2598, статус Deployed (работает в продакшене).
- Главное обещание DHS: AI не принимает финальные решения. В DHS AI Use Case Inventory каждая система помечена как "decision support tool" - финальное решение за офицером. Утечек опровергающих это нет.
- Где AI реально вмешивается: приём PDF через myUSCIS (Claude от Anthropic), классификация доказательств (ELIS Evidence Classifier - ML-программа тегирующая ваши документы), перевод (Microsoft Azure), идентификация (PCIS Deduplication - связывает ваши прошлые записи в один профиль), фрод-скрининг (ATLAS - программа правил), помощь офицеру с legal research (PAiTH Legal Persona - внутренний AI типа ChatGPT для офицеров).
- Что ATLAS НЕ делает. ATLAS не читает содержание вашей петиции по существу. Он не проверяет настоящие ли ваши цитирования в Google Scholar, реальные ли публикации, соответствуете ли критериям "extraordinary ability". Эти проверки делает человек-офицер.
- AI-pattern RFEs. Крупные иммиграционные фирмы (Cozen O'Connor, Reddy Neumann Brown, Greenberg Traurig) с января 2025 фиксируют RFE неотличимые от AI-генерации. Но это анекдотические данные. Те же признаки одинаково хорошо объясняются OCR-ошибками (OCR - Optical Character Recognition, распознавание текста на картинке) или человеческими шаблонами. Без утечек промптов различить невозможно.
- Два FOIA-иска (Pangea v. USCIS, No. 1:24-cv-02809; Refugees International v. USCIS, No. 1:24-cv-03559) требуют от USCIS раскрыть records о применении AI: inventories, training data, policies/guidance, контракты, impact assessments, accuracy/bias testing, notice/redress procedures. Потенциально включая prompts или system instructions если они существуют. Производство идёт медленно (rolling production). Если суды решат в пользу истцов - мы получим первые реальные документы о внутренних AI-системах USCIS.
Главная новость сразу. Это не теория заговора
Когда в иммиграционных Telegram-каналах и на форумах кто-то пишет “USCIS прогоняет петиции через AI”, обычная реакция - закатить глаза. Звучит как теория заговора. На деле USCIS сам это публично раскрыл, потому что обязан по закону.
В 2022 году Конгресс США принял Advancing American AI Act. По нему каждое федеральное агентство обязано публиковать список своих AI-систем. DHS делает это на отдельной странице dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis. Последнее обновление - 28 января 2026 года.
В этом списке по состоянию на январь 2026 года 29 USCIS AI use cases. Это не утёкшие документы, не результат журналистских расследований. Это самораскрытие самого USCIS.
Скриншот официальной страницы Министерства внутренней безопасности США: "United States Citizenship and Immigration Services - AI Use Cases". Здесь USCIS сам публично перечисляет какие AI-системы он использует. Адрес: dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis. Слева видна навигация по всем компонентам DHS (USCIS, USCG, CBP, CISA, FEMA, ICE, USSS, TSA), что показывает что это часть общефедеральной системы раскрытия AI - требование закона Advancing American AI Act 2022.
Главный принцип этого разбора
Я разделяю три типа утверждений:
- 📋 ДОКАЗАНО - прямая цитата из официального документа DHS или USCIS с ссылкой на источник. USCIS сам публично признал.
- ⚠️ ЛОГИЧЕСКИ СЛЕДУЕТ - мой вывод который не является прямой цитатой. USCIS этого не говорил, но это следует из других подтверждённых фактов.
- 🔴 НЕ ДОКАЗАНО или ОПРОВЕРГНУТО - слух, гипотеза без подтверждения, или то на что есть прямое опровержение DHS.
Anthropic Claude официально работает внутри USCIS. Прямая цитата DHS
Если бы я писал кликбейтный заголовок, я бы написал: “USCIS использует тот же AI, который вы используете дома”. И это была бы правда. Прямая цитата из официального DHS AI Use Case Inventory, use case DHS-2598 “PDF Intake (PDFI) for myUSCIS”, статус Deployed (работает в продакшене прямо сейчас):
"PDF Intake (PDFI) is a new form intake channel that allows applicants and attorneys to upload completed PDF forms online. Scanned PDFs submitted through MyUSCIS must be validated against form-specific business rules related to both the overall document and the contents of specific fields. The service can process a scanned input document and return all information pertinent to these validation rules in a consistent structure (JSON) to a user-facing ELIS microservice. The GenAI powered library utilizes Amazon Bedrock – Anthropic Claude 3.7 Sonnet V1 Foundation Model to extract data from PDF forms."
Перевод: PDF Intake это новый канал приёма форм, позволяющий заявителям и адвокатам загружать заполненные PDF формы онлайн. Отсканированные PDF, поданные через MyUSCIS, должны быть проверены против специфичных для формы бизнес-правил. Сервис может обработать отсканированный входной документ и вернуть всю информацию, относящуюся к этим правилам валидации, в согласованной структуре (JSON) для ELIS-микросервиса. GenAI-библиотека использует Amazon Bedrock - Anthropic Claude 3.7 Sonnet V1 Foundation Model для извлечения данных из PDF форм.
⚠️ Важное про точность раскрытия
Цитата "Anthropic Claude 3.7 Sonnet V1" - это буквальный текст DHS из последнего годового апдейта инвентаря (28 января 2026). Это самораскрытие агентства, не выдумка. Но даже если DHS inventory указывает конкретную модель, это не раскрывает runtime-конфигурацию, prompts, guardrails, error rates и то, какие формы реально проходят через этот pipeline.
Что это значит простыми словами. Когда вы подаёте форму онлайн через сайт myUSCIS - её обрабатывает Anthropic Claude. Это та же компания, которая делает Claude.ai (конкурент ChatGPT от OpenAI). Claude 3.7 Sonnet - конкретная версия модели. AWS Bedrock - это магазин языковых моделей от Amazon, через который госагентства могут безопасно использовать LLM (Large Language Model, большая языковая модель типа ChatGPT или Claude) в защищённом облаке.
Claude читает ваш PDF и переписывает все данные в структурированный формат (JSON - структура данных в виде “ключ-значение” которую читают компьютерные системы), который понимает внутренняя система USCIS под названием ELIS (Electronic Immigration System - внутренняя система USCIS где хранятся документы и работают офицеры). После этого офицер уже видит вашу анкету в обычном виде в своём интерфейсе.
⚠️ Логически следует (но DHS этого прямо не говорит)
I-140 (для EB-1A и EB-2 NIW) и I-129 (для O-1) с 2023 года доступны для онлайн-подачи через myUSCIS. Значит при онлайн-подаче ваш PDF логически проходит через Claude. Но DHS в use case DHS-2598 не называет конкретные формы. Это мой вывод по аналогии. Если подаёте по почте в Lockbox (почтовый адрес-приёмник USCIS куда отправляются бумажные пакеты петиций) - ваш PDF идёт через другую систему (Intelligent Document Processing, кейс DHS-2385), без Claude.
Microsoft Azure переводит ваши иностранные документы
Если вы подаёте EB-1A или O-1 с доказательствами на русском, китайском, корейском или любом другом языке - офицер может прогнать их через машинный переводчик Microsoft Azure. Цитата из use case DHS-2305 “USCIS Document Translation Service” (статус Pre-deployment - внедряется, ещё не в полной работе, помечено как High-Impact - DHS официально признаёт что система влияет на права людей):
"The USCIS Document Translation Service provides the ability for an immigration officer to upload an evidence document written in another language and request a nearly instantaneous English translation. Within a matter of minutes, the service delivers an image-to-image translation that is displayed side by side with the original in the ELIS Digital Evidence Viewer. The service integrates Global and ELIS services with the Microsoft Azure AI Translator Service. Evidence documents include passports, national identifications, birth certificates, and more complex documents such as police reports."
Перевод: Сервис перевода документов USCIS даёт иммиграционному офицеру возможность загрузить документ-доказательство, написанный на другом языке, и запросить почти моментальный английский перевод. За считанные минуты сервис выдаёт image-to-image перевод, который отображается рядом с оригиналом в ELIS Digital Evidence Viewer. Сервис интегрирует Global и ELIS-сервисы с Microsoft Azure AI Translator Service.
Что такое Microsoft Azure AI Translator простыми словами. Это облачный сервис машинного перевода от Microsoft. Аналог Google Translate, только для бизнеса в защищённой среде Azure. Качество лучше чем у обычного Google Translate, но всё равно машинное.
⚠️ Что это значит для вашей петиции (мой вывод)
Машинный перевод от Azure не заменяет certified translation (заверенный человеческий перевод с подписью переводчика) по 8 CFR § 103.2(b)(3) (это раздел Code of Federal Regulations - Свода федеральных регуляций, где прописаны требования к документам в иммиграционных делах). По регуляции вы обязаны приложить заверенный человеческий перевод от переводчика с certificate of accuracy (сертификатом точности перевода). Подробно про правила перевода с образцами сертификатов разобрано в моём отдельном посте "Перевод документов для USCIS: 10 правил, образцы сертификатов и что адвокаты требуют зря". Но если офицер недоволен качеством вашего перевода или хочет перепроверить - он одним кликом получит машинный перевод от Azure. И именно по нему может судить о смысле вашего русского диплома или формулировки награды. Машинный перевод может исказить нюансы - особенно академические звания, точные формулировки наград, технические термины.
Все системы которые касаются вашей петиции EB-1A / O-1 / NIW
Ниже разбор основных систем из DHS AI Use Case Inventory которые логически касаются петиций по визам талантов. По каждой даю прямую цитату DHS, простое объяснение и явное разделение “что DHS сказал” против “что я вывожу”.
ELIS Evidence Classifier (DHS-16). Программа решает что офицер увидит первым
Когда вы загружаете петицию EB-1A с десятками или сотнями страниц доказательств (рекомендательные письма, дипломы, патенты, citation reports из Google Scholar) - офицер физически не может прочитать всё. Поэтому USCIS внедрил программу, которая автоматически расставляет ярлыки на каждую страницу.
"The Evidence Classifier Service is a machine learning (ML) solution that reduces the time spent by adjudicators and contractors sifting through digital evidence. The solution systematically tags and surfaces critical evidence types for the adjudicators in Electronic Immigration System (ELIS)... When a user opens a case with potentially hundreds of pages of evidence documents they have clickable bookmarks from these tags that will jump directly to the corresponding page."
Перевод: Evidence Classifier это ML-решение, которое сокращает время, которое адъюдикаторы и контракторы тратят на просмотр цифровых доказательств. Решение систематически тегирует и подсвечивает критичные типы доказательств для адъюдикаторов в ELIS... Когда пользователь открывает дело с потенциально сотнями страниц доказательств, он получает кликабельные закладки из этих тегов, которые перепрыгивают прямо на соответствующую страницу.
Простыми словами. Программа смотрит на каждую страницу вашего PDF и ставит ярлык: “это паспорт”, “это рекомендательное письмо”, “это диплом”. Офицер открывает дело - и видит список ярлыков как закладки в книге. Жмёт на ярлык - попадает на нужную страницу.
⚠️ Что это значит для вашей петиции (мой вывод)
Программа решает, что офицер увидит первым. Если ML неправильно пометит вашу публикацию в Nature как "другой документ" - офицер может её не открыть в контексте критерия "scholarly articles". Адвокаты (Cozen O'Connor, май 2026) подозревают, что mis-tagging вызывает RFE на "отсутствующие" доказательства, которые на самом деле приложены. Но DHS не публикует error rates этой системы.
ATLAS. Что он реально делает и чего НЕ делает
Сразу важное про название. ATLAS - это не аббревиатура. USCIS никогда не публиковал расшифровку. В официальном документе DHS/USCIS/PIA-084 (Privacy Impact Assessment - обязательный публичный документ о работе системы с персональными данными, июль 2021) система называется просто “ATLAS” - это внутреннее кодовое название, как Apollo, Phoenix или Liberty.
Титульная страница официального документа Privacy Impact Assessment for the ATLAS, DHS Reference No. DHS/USCIS/PIA-084, 30 октября 2020 года (последнее обновление июль 2021). 31 страница технического описания внутренней системы автоматического скрининга USCIS. Это первоисточник для всех заявлений о работе ATLAS - оригинал лежит на dhs.gov как формальный privacy disclosure.
Теперь по сути. ATLAS - это не нейросеть, не LLM, не машинное обучение в строгом смысле. Это программа правил (rule-based system - система которая работает по жёстко прописанным правилам “если-то”, без обучения на данных), которая автоматически проверяет каждую петицию USCIS против внешних баз данных. Развёрнута внутри FDNS-DS (Fraud Detection and National Security Data System - внутренняя система USCIS для расследования дел о мошенничестве и угрозах безопасности).
"ATLAS is used as both an automated check service platform and rule-based screening platform for USCIS... ATLAS rules are designed to identify potential fraud, public safety, and national security concerns. ATLAS applies rules against the biometric and biographic data of USCIS applicants, petitioners, beneficiaries, sponsors, and preparers..."
Перевод: ATLAS используется как платформа автоматических проверок и платформа скрининга на основе правил для USCIS... Правила ATLAS разработаны для выявления потенциального мошенничества, угроз общественной безопасности и национальной безопасности. ATLAS применяет правила к биометрическим и биографическим данным заявителей, петиторов, бенефициаров, спонсоров и preparers.
Что такое биометрические и биографические данные. Биометрия - это отпечатки пальцев, фотографии лица. Биография - имя, дата рождения, адреса, employers, телефоны, номера паспортов, A-Number (Alien Registration Number - ваш уникальный иммиграционный номер, который USCIS присваивает каждому заявителю).
Что ATLAS реально проверяет
- Биометрические совпадения с IDENT (главная база биометрики DHS), HART (новая база-преемник IDENT - Homeland Advanced Recognition Technology), ABIS (Automated Biometric Identification System - система Минобороны США) - не использовали ли вы другую идентичность раньше, не подавали ли под другим именем;
- Имена и DOB (Date of Birth, дата рождения) через FBI Name Check, TECS (Treasury Enforcement Communications System - база данных правоохранительных органов с информацией о людях, попавших в watchlist) - не в watchlist ли вы (список наблюдения), нет ли criminal records (судимостей);
- Связи между людьми (один petitioner - подающий петицию, sponsor - спонсор, preparer - юрист-составитель документов, на нескольких делах) - не подаёт ли один юрист массу подозрительно похожих дел;
- Адреса, телефоны, employers (работодатели) - не используется ли подставная компания или известный фрод-адрес;
- Source country flags (флаги стран-источников) - страны с повышенным риском фрода требуют доп. проверки.
🔴 Чего ATLAS НЕ делает (это важно для понимания)
- Не читает содержание вашей петиции по существу
- Не проверяет настоящие ли ваши цитирования в Google Scholar или Scopus
- Не определяет реальные ли ваши публикации в журналах
- Не проверяет подделаны ли подписи на рекомендательных письмах
- Не оценивает соответствуете ли вы критериям "extraordinary ability"
- Не решает преувеличена ли ваша роль в проектах
Эти проверки делает человек-офицер. Если он подозревает фрод по существу - он отправляет дело в FDNS (Fraud Detection and National Security Directorate) на ручное расследование. ATLAS только подсвечивает дела по идентичности и связям между людьми.
Применяется ли ATLAS к I-140 (EB-1A) и I-129 (O-1)?
"the term immigration request includes all benefit requests (as that term is defined in Title 8, C.F.R. Part 1.2)."
Перевод: термин "иммиграционный запрос" включает все benefit requests (любые заявки на иммиграционные бенефиты - петиции, форму на грин-карту, на гражданство и т.п.), как этот термин определён в Title 8 C.F.R. Part 1.2 (раздел 8 Свода федеральных регуляций США, регулирующий иммиграцию).
⚠️ Мой вывод (не цитата)
8 CFR § 1.2 (раздел регуляций где даны определения иммиграционных терминов) определяет "benefit request" как любую форму, подаваемую в USCIS. Юридически это покрывает и I-140 (EB-1A, EB-2 NIW), и I-129 (O-1). Однако USCIS в PIA-084 не уточняет, что конкретно эти формы прогоняются через ATLAS. По логике закона - да, должны. Но прямого подтверждения "ATLAS проверяет EB-1A петиции" в публичных документах нет.
PAiTH Legal Persona. Внутренний “ChatGPT для офицеров USCIS”
Это самая важная система для понимания того, как AI может попасть в текст вашего RFE. Прямая цитата из DHS:
"PAiTH (Private AI Tech Hub) will serve as USCIS's internal AI workforce assistant... The system will provide role-specific AI assistance to USCIS staff across six functional areas: contracts/acquisition, legal research, language translation, software development, security compliance, and financial operations... Legal Persona: Legal research summaries, statute and regulation citations (INA, CFR), case law analysis, draft legal memoranda outlines, document summaries with legal issue identification... accompanying policy will require human review before being used in any official decision-making, formal communications, and/or reporting."
Перевод: PAiTH будет служить внутренним AI-ассистентом сотрудников USCIS... Система будет предоставлять role-specific AI-помощь в шести функциональных областях. Legal Persona: краткое содержание правового исследования, ссылки на статуты и регуляции (INA, CFR), анализ судебных дел, черновики правовых меморандумов, краткое содержание документов с идентификацией правовых вопросов... сопровождающая политика будет требовать проверку человеком перед использованием в любом официальном принятии решений.
Простыми словами. Офицер-юрист USCIS, который рассматривает вашу EB-1A, может зайти в чат-интерфейс PAiTH (Private AI Tech Hub - внутренний AI-хаб USCIS) и задать вопрос вроде “какие case law (судебные прецеденты) по критерию original contributions of major significance (значительные оригинальные вклады)” или “сделай summary (краткое содержание) рекомендательных писем в этой петиции”. AI выдаст:
- Legal research summary - обзор юридической литературы
- Statute and regulation citations - ссылки на статьи INA (Immigration and Nationality Act - Закон об иммиграции и гражданстве, основной федеральный закон США об иммиграции) и CFR (Code of Federal Regulations - Свод федеральных регуляций США, где прописаны правила применения законов агентствами)
- Case law analysis - анализ судебных дел
- Draft legal memoranda outlines - черновики правовых меморандумов (внутренних аналитических записок офицера)
- Document summaries - краткое содержание ваших документов
⚠️ Что это значит для текста вашего RFE (мой вывод)
PAiTH - это самый прямой канал AI → текст RFE. Если AI выдаст офицеру "анализ case law" с неподходящим прецедентом, или сделает summary вашего рекомендательного письма с искажениями - это может попасть в финальный текст RFE. USCIS прямо требует "human review before being used in any official decision-making" - то есть офицер обязан проверять. Но насколько строго проверяют в условиях нагрузки и квот - публично неизвестно.
Это объясняет систематические паттерны мискитирования case law, которые задокументировала фирма The Seltzer Firm (Silverman v. Eastrich, APWU v. Potter, Visinscaia v. Beers - цитируются в RFE по EB-1/O-1 для определения "extraordinary ability", хотя эти дела вообще не про иммиграцию). Возможно это шаблоны офицеров. Возможно - PAiTH галлюцинации. Различить пока невозможно.
Что DHS сам говорит про AI в инвентаре. Прямое опровержение паники
Когда люди впадают в панику и пишут “USCIS теперь всё решает AI”, есть прямой первоисточник который это опровергает. Это не пресс-релиз и не цитата спикера, а сам DHS AI Use Case Inventory - официальная база данных где USCIS описывает свои AI-системы. По системе Text Analytics Data Science Sentence Similarity Model (DHS-130, тот самый ATA) DHS прямо пишет:
"Text Analytics does not make any determinations or decisions but is instead utilized as a research tool by staff in the course of their duties."
Перевод: Text Analytics не принимает никаких определений или решений, а используется сотрудниками как исследовательский инструмент в ходе их работы.
Это формула которая повторяется в описании каждой AI-системы USCIS в инвентаре: “decision support tool”, “research tool”, “human review required”. American Immigration Council в анализе “Invisible Gatekeepers” подтверждает что официальная позиция DHS такая: “humans make decisions about detention, deportation, and eligibility, with AI tools playing a supporting role only”.
Это прямое публичное обещание DHS. Что AI используется как:
- Decision-support (поддержка решений офицера)
- Training augmentation (помощь в обучении офицеров)
А не как autonomous adjudication (автономное принятие решений).
Если в будущем выйдет утечка, которая покажет обратное - это будет скандал и основание для судов. Пока такой утечки нет. Это самая сильная официальная позиция против тезиса “AI решает мой кейс”.
Расстановка лагерей по доказательной силе
В отличие от темы AOS-меморандума, по AI в USCIS нет деления “критики vs защитники”. Все согласны, что AI используется. Спор идёт о доказательной силе: где факт, где косвенные признаки, где слух. Поэтому я разделяю не лагеря “по взглядам”, а по уровню источников.
Уровень 1. ДОКАЗАНО - прямые цитаты DHS
Всё что разобрано выше: ELIS Evidence Classifier, PDF Intake через Claude, Document Translation через Azure, ATLAS, PCIS, PAiTH, DHSChat. Источник - официальный DHS AI Use Case Inventory + PIA-документы.
Сюда же:
- Eric Hysen, CIO DHS, 16 декабря 2024: “158 active use cases, compared to 67 total use cases in 2023. We identified 39 safety- and/or rights-impacting use cases.” Источник DHS.
- DHS OIG-25-10 audit (OIG - Office of Inspector General, внутренний независимый аудитор министерства; январь 2025): внутренний аудитор DHS прямо сказал, что у них не хватает контроля над собственным AI.
- Контракт USCIS-Palantir VOWS (Palantir - крупная американская компания работающая с большими данными для госагентств; VOWS - Vetting Of Wedding-based Schemes, проверка фиктивных браков), октябрь 2025, <$100K - Fortune, 9 декабря 2025. НЕ касается EB-1/O-1, это marriage fraud.
Уровень 2. ЛОГИЧЕСКИ СЛЕДУЕТ - выводы из подтверждённого
Здесь начинается аналитика. USCIS не говорит “ATLAS проверяет EB-1A”. Но юридическое определение “benefit request” в 8 CFR § 1.2 покрывает все формы. Логически - да, ATLAS должен проверять и EB-1A. Это вывод, а не прямая цитата.
То же самое с ELIS Evidence Classifier (USCIS не уточняет, что классификатор применяется к рекомендательным письмам EB-1A, но логически - да), с PCIS (Person-Centric Identity Service - система USCIS которая собирает все ваши прошлые записи о визах, въездах, петициях в один профиль; несовпадения между DS-160 - это анкета на неиммиграционную визу в консульстве и I-129 логически могут стать триггером, но DHS этого прямо не утверждает).
Уровень 3. ПОДОЗРЕНИЯ АДВОКАТОВ - анекдотические данные
Cozen O’Connor (Scott Bettridge, David S. Adams), май 2026
"USCIS has not published any error-rate data, and practitioners report RFEs for documents that were in fact submitted, consistent with classifier mis-tagging."
Перевод: USCIS не публикует никаких данных о частоте ошибок, и практики сообщают о RFE на документы, которые на самом деле были поданы, что согласуется с неправильным тегированием классификатора. Источник.
Cozen O’Connor - одна из крупнейших юридических фирм США, представляет корпоративных клиентов. Перечисляют четыре конкретных паттерна. Разберу каждый отдельно: что происходит, как это выглядит когда вы получаете RFE, как защититься.
Заголовок публикации Cozen O'Connor от 27 апреля 2026: "Growing Use of Artificial Intelligence in U.S. Immigration Adjudications Is Driving Higher RFE and Denial Rates". Авторы: Scott Bettridge (Chair, Immigration Practice) и David S. Adams (Member). Первый раздел статьи прямо называется "USCIS IS NOW USING AI THROUGHOUT THE ADJUDICATION PROCESS". Это не блог-пост анонимного юриста - это формальный client alert от партнёров одной из крупнейших юридических фирм США (Top 100 по доходу) опубликованный на официальном сайте фирмы. Источник.
Паттерн 1. Mis-tagged evidence. RFE на документы которые вы точно прикладывали
Когда вы загружаете петицию через myUSCIS, ELIS Evidence Classifier (та самая ML-программа из DHS Inventory) автоматически просматривает каждую страницу и ставит ярлык: “это паспорт”, “это рекомендательное письмо”, “это диплом”, “это публикация в журнале”. Офицер открывает ваше дело и видит готовый список ярлыков-закладок. По этим закладкам он и работает.
Проблема в том что ML-классификатор иногда ошибается. Допустим, вы приложили 8 рекомендательных писем. Шесть классификатор правильно пометил как “Recommendation Letter”. А два ошибочно отнёс к категории “Other Document” - например, потому что у одного письма необычное форматирование, а у другого скан с тенями. Офицер открывает критерий “Recommendation Letters”, видит 6 писем вместо 8 и пишет в RFE: “petitioner submitted only 6 recommendation letters”. Вы открываете свою копию петиции - видите все 8 на месте. Получается странная ситуация: фактически вы правы, и одновременно офицер прав по своей логике - он действительно видел только 6 потому что классификатор остальные не показал.
Чтобы снизить риск такой потери: давайте файлам понятные имена с указанием типа документа (Recommendation_Letter_Prof_Smith_Stanford.pdf вместо безликого RecLetter1.pdf), не объединяйте несколько разных доказательств в одну большую PDF на 200 страниц, прикладывайте cover letter с явной таблицей соответствий: “Exhibit A-1 - Letter from X - страницы 47-50”. Если RFE утверждает что документов нет, в ответе нужно явно указать где именно в оригинальной петиции эти документы лежат, со ссылками на Exhibit, страницу и параграф.
Паттерн 2. Cross-document mismatch. Когда одна буква стоит RFE
В USCIS есть Verification Match Model. Она сравнивает данные между всеми вашими документами и подсвечивает несоответствия. Если в DS-160 (анкета на B-1 визу) у вас написано “Senior Software Engineer”, в I-129 (текущая петиция O-1) - “Principal Software Engineer”, а в рекомендательном письме - “Lead Engineer”, программа видит три разных названия и ставит флаг. С точки зрения человека это очевидно одна и та же должность с небольшими вариациями. С точки зрения автоматики это три разные записи.
Конкретный пример из практики SG Legal Group: их клиент получил RFE по “date inconsistencies”. Стали разбираться - оказалось что в одном русском документе дата шла по ГОСТу (15.03.2023), в английском переводе - по американскому формату (03/15/2023), а в третьем документе - в европейском формате (15/03/2023). Это одна и та же дата записанная тремя способами. AI увидел три разные строки и пометил это как противоречие. Адвокат в своём анализе прямо пишет что других логических оснований для этого флага в деле не было - то есть его поставила машина, не человек.
Для русскоязычных заявителей есть свой набор типичных триггеров. Транслитерация имени по разным стандартам (Egor / Yegor / Igor / Е. Акимов в разных документах) - можно заранее приложить name variation memorandum с указанием всех вариантов и пояснением какой стандарт где используется (ГОСТ Р 7.0.34-2014 в российских документах, BGN/PCGN в американских паспортных бюро). Названия российских организаций (Сколтех, Skoltech, Skolkovo Institute of Science and Technology, Skolkovo Tech) лучше унифицировать через справку с одним официальным английским названием. Job titles переводить один раз и держать одинаковыми во всех документах. Даты в советских дипломах часто идут в формате 15.06.1990 - в Apostille-переводе они могут стать 06/15/1990 или 15 June 1990, и для USCIS это разные даты. Поэтому notarized translation должен явно указывать какой формат используется.
Паттерн 3. Ghost text. То что вы не видите, AI читает
Современный PDF может содержать невидимый текстовый слой. Вы открываете файл, видите свой текст, всё аккуратно. Но программа которая читает PDF машинно (например AI USCIS) видит и то что показано глазам, и то что спрятано в скрытом слое. Откуда берётся этот скрытый слой:
- Вы сделали скан и пропустили его через OCR - получился невидимый OCR-слой поверх картинки
- Вы конвертировали Word в PDF - остались скрытые комментарии, tracked changes, метаданные
- Вы скопировали текст из ChatGPT или Claude и вставили в Word - могли остаться невидимые служебные метки
- Вы взяли шаблон из интернета и переписали под себя - старый текст шаблона может остаться в файле невидимо
На практике это выглядит так: вы написали рекомендательное письмо с нуля, экспортировали в PDF. Глазом видите свой текст. AI USCIS читает и видимое, и скрытое. Если в скрытом слое осталась фраза из прошлого шаблона типа “Dear Hiring Manager” - AI флагует ваше письмо как “boilerplate detected” (обнаружен шаблон). Худший вариант: если в скрытом слое остались фразы характерные для AI-генерации - типичные обороты ChatGPT - AI USCIS может пометить ваше письмо как сгенерированное искусственным интеллектом. И это при том что вы писали его сами.
Проверить свои PDF на ghost text несложно. Открываете PDF в Adobe Acrobat или в стандартном Preview на Mac, нажимаете Ctrl+A или Cmd+A (выделить весь текст). Если выделяется больше чем вы видите глазами - значит есть скрытый слой. Альтернативный способ через командную строку: pdftotext your_file.pdf - покажет реально весь текст в файле. Если ghost text найден и его много, самое надёжное - распечатать критичный документ, отсканировать заново и пересохранить как чистый PDF. Это убивает все наследованные скрытые слои.
Паттерн 4. AI-generated boilerplate RFEs. Шаблон сгенерировал шаблон
Если предыдущие три паттерна это про AI который читает ваши документы, то этот - про AI который пишет ответные документы офицера. Внутренний AI-помощник USCIS (PAiTH Legal Persona или аналог) генерирует офицеру черновик RFE. Офицер быстро просматривает, корректирует одну-две фразы и отправляет. Когда нагрузка на офицеров высокая, такой режим работы становится массовым.
Адвокаты Reddy Neumann Brown точно описывают такой RFE: “выглядит официально, но читается так как будто ни один человек на самом деле не рассматривал дело”. И дают конкретные признаки по которым такие RFE опознаются.
Идентичная формулировка для каждого критерия - типа “This criterion has not been met because…” повторяется десять раз подряд без вариаций. Цитирование судебных дел которые не имеют никакого отношения к иммиграции - например, Silverman v. Eastrich это дело о дефолте по кредиту на 10 миллионов долларов, а APWU v. Potter это про расследование сибирской язвы в почтовых отделениях, но оба массово появляются в EB-1A RFE как обоснование высокого порога. Длинные параграфы дословно скопированные из USCIS Policy Manual без какого-либо анализа именно вашей петиции. Упоминание работодателя или сферы деятельности которая к вам не относится - реальный кейс с Reddit: человек получил RFE с упоминанием “FAANG” хотя никогда не работал ни на одну из этих компаний. Специфические слова характерные для языковых моделей: “opine”, “juxtapose”, “comprehensive examination”, “robust analysis” - адвокат Ksenia Maiorova называет их “AI tells” (характерные признаки AI).
Если вы получили такой RFE, тактика ответа следующая. По каждому утверждению “отсутствует доказательство” дать точную ссылку на оригинальную петицию: какой Exhibit, какая страница, какой параграф. Это заставляет офицера признать что доказательства были представлены. Если в RFE цитируется case law которое не относится к иммиграции, в ответе явно указать что это так и попросить указать релевантный precedent. Если в RFE есть фактическая ошибка (упомянут не ваш работодатель, перепутаны имена, неверная страна) - явно зафиксировать это как factual error который требует объяснения от USCIS. Имеет смысл сохранить полный текст RFE и анонимно опубликовать его в комьюнити (Trackitt, AILA member forums, профильные сабреддиты) - это создаёт корпус доказательств паттерна для будущих судебных вызовов.
Цифры по которым видна масштабность
Cozen O’Connor приводит данные: процент отказов по EB-2 NIW вырос примерно до 40%, EB-1A под heightened scrutiny (повышенным вниманием при рассмотрении).
Для понимания масштаба сравните с историческими цифрами USCIS. EB-2 NIW традиционно одобряли в 70-75% случаев, то есть отказывали в 25-30%. Рост до 40% отказа означает что почти половина усиления отказов произошла за один последний год. EB-1A исторически одобряли в 75-80% случаев. На Q3 финансового года 2025 этот показатель упал до 66.6% - минимум за 3 года, то есть рост отказов с примерно 20% до 33%. O-1 для контраста: 93.8% одобрения и категория держится, изменений практически нет.
В этом контрасте между категориями видна важная закономерность. EB-1A и NIW требуют дискреционной оценки - офицер должен качественно решить, соответствуют ли достижения заявителя стандарту “extraordinary ability” или “national importance”. Это качественное суждение, для AI оно сложное. O-1 требует более формальной проверки критериев - получили ли вы конкретные награды, опубликовали ли определённое число статей. Это работа по чек-листу, AI справляется с ней лучше. Падение одобрений именно в дискреционных категориях при сохранении в чек-листной - это характерная сигнатура того, что AI применяется именно к дискреционной части и именно там даёт сбои.
Reddy Neumann Brown PC, январь 2026
"disorganized, boilerplate recitations of USCIS Policy Manual provisions, field adjudicator guidance, or regulatory language, often copied verbatim and presented without analysis, explanation, or reference to the specific evidence already submitted in the petition... looks official but reads as though no human being meaningfully reviewed the filing"
Перевод: дезорганизованные шаблонные пересказы положений USCIS Policy Manual, скопированные дословно и представленные без анализа... выглядит официально, но читается так, будто ни один человек значимо не рассматривал petition. Источник.
Фирма прямо сравнивает с AI hallucination (галлюцинацией AI - когда модель уверенно выдаёт неверные факты) и отказалась рекомендовать premium processing для EB-1A и NIW (premium processing - платная услуга USCIS за $2 805 за ускоренное рассмотрение петиции с гарантией ответа за 15-45 дней). Премиум стал “fast track to RFE” (быстрой дорогой к RFE), а не к approval (одобрению).
The Seltzer Firm. Документированное мискитирование case law в RFE для EB-1/O-1
Систематически неправильно цитируются дела:
- Silverman v. Eastrich Multiple Investor Fund (на самом деле дело про дефолт по кредиту на $10 млн, никак не связано с иммиграцией) и APWU v. Potter (про расследование рассылки сибирской язвы в почтовых отделениях) - цитируются для определения "original contributions of major significance" (значительные оригинальные вклады в свою область), хотя не имеют отношения к иммиграции;
- Visinscaia v. Beers (дело молдавской балерины-бальницы, отказ в EB-1A) - мискарактеризуется (искажается смысл судебного решения);
- Matter of Caron International - селективно цитируется без ограничительного контекста (т.е. цитируется только нужная часть, без оговорок которые были в самом деле);
- Шаблоны меняют регуляторное "in the field" (в своей области) на жёсткое "to the field…dramatic impact" (для всей области... драматическое влияние).
BMD Law, “Invisible Algorithms”. Честная оговорка
"Some practitioners have reported receiving RFEs that contain language or structure consistent with AI-assisted drafting. This has not been confirmed by USCIS, and there is currently no public evidence that AI is being used to generate adjudication decisions or official correspondence."
Перевод: Некоторые практики сообщили о получении RFE, содержащих язык или структуру, согласующиеся с AI-assisted drafting. Это не подтверждено USCIS, и в настоящее время нет публичных доказательств, что AI используется для генерации решений или официальной корреспонденции. Источник.
Главный caveat (оговорка) этого уровня
Те же признаки, которые адвокаты называют "AI-pattern" одинаково хорошо объясняются:
- OCR-ошибками (OCR - Optical Character Recognition, распознавание текста на картинке; academic proof существует - научная статья "Framework to Improve NLP Accuracy over OCR Documents")
- Обычными agency templates (агентскими шаблонами), которыми USCIS пользуется десятилетиями
- Human copy-paste practice (практикой человеческого копирования-вставки)
- Реальной AI-помощью в драфтинге (составлении черновика)
Без leaked prompts (утёкших промптов - текстовых инструкций которыми кормят AI), скриншотов или FOIA-релизов мы не можем различить "AI написал RFE" от "офицер скопировал из шаблона и ошибся".
Есть ли вообще утечки промптов USCIS? На май 2026 года - нет. Я проверял через несколько каналов:
- Открытые поисковые системы - нет результатов по "USCIS leaked prompt" / "ELIS screenshot" / "USCIS officer interface"
- 404 Media (известны утечками по Mobile Fortify) - нет публикаций по USCIS промптам
- WikiLeaks / DDoSecrets - нет USCIS-relevant документов с промптами
- FOIA-релизы по Pangea v. USCIS и Refugees International v. USCIS - пока выдано ~1,677 страниц но без промптов или системных инструкций
- GitHub репозитории USCIS - пустые
То есть мы знаем что AI используется (DHS сам подтвердил), знаем какие системы, какого вендора (Anthropic), на какой инфраструктуре (AWS Bedrock) - но конкретный текст инструкций которые офицер или сама система задаёт Claude публично нигде не появлялся.
Если ситуация изменится - это будет один из двух путей: (1) суд по FOIA-искам прикажет USCIS выдать более конкретные records о применении AI (potentially включая prompts если они существуют как самостоятельные документы), (2) внутренняя утечка через 404 Media или аналог. Mobile Fortify раскрыли именно так - leaked emails в июне 2025 за полгода до официального признания.
Уровень 4. ОПРОВЕРГНУТО или НЕ ПОДТВЕРЖДЕНО
- "AI принимает финальные решения по EB-1/O-1" → прямое опровержение в DHS AI Use Case Inventory: каждая система помечена как "decision support tool" или "research tool";
- "Утечки промптов USCIS" → не существует публично;
- "Скриншоты внутренних adjudicator interfaces" → не публиковались;
- "Партнёрство USCIS с OpenAI" → не подтверждено. С Anthropic - да, через AWS Bedrock в PDF Intake;
- "Matter Helper" внутренний AI USCIS → слух, скорее всего путаница с коммерческим инструментом "Matter" для юристов;
- "Babel Street обрабатывает USCIS петиции" → Amnesty International (июль 2025) не подтвердил контракт USCIS-Babel. Используется в State Dept / CBP, но не USCIS;
- r/USCIS_Officers - такого сабреддита не существует.
FOIA-иски. Что хотят узнать истцы и что покажет нам ближайший год
Два юридических иска могут изменить картину в ближайшие месяцы. Оба поданы в D.D.C. (District Court for the District of Columbia, федеральный окружной суд Округа Колумбия).
Pangea Legal Services v. USCIS, No. 1:24-cv-02809-ACR (D.D.C., 3 октября 2024)
Истцы: Pangea Legal Services, Mijente Support Committee, Just Futures Law (последний выступает и как истец и как counsel). Все данные ниже взяты напрямую из PACER (Public Access to Court Electronic Records - официальная база данных федеральных судов США) 25 мая 2026 года.
Скриншот реального docket из системы CM/ECF (Case Management / Electronic Case Files - официальная электронная система федеральных судов США). Видно: дата подачи 03/10/2024, COMPLAINT против DHS/ICE/USCIS, подано Pangea Legal Services + Just Futures Law + Mijente Support Committee, Filing fee $405, дело назначено судье Ana C. Reyes 07/10/2024. Counsel истцов - Sejal Zota (Just Futures Law). Все 22 attachments (16 экспонатов + civil cover sheet + 5 summonses) приложены к Complaint. Этот доступ платный (PACER берёт деньги за каждую страницу) - то есть статья опирается на купленные первоисточники, а не на пересказы.
Судья: Ana C. Reyes. Биден-аппойнти, приведена к присяге в феврале 2023, ранее партнёр Williams & Connolly. Известна жёсткими позициями по transparency и FOIA.
Критическая деталь: судья Reyes ведёт оба ключевых FOIA-иска против USCIS по AI - и Pangea, и Refugees International (см. ниже). PACER формально пометил их как Related Cases. Это не совпадение: D.D.C. часто группирует похожие дела к одному судье. Её решение по одному делу почти гарантированно повлияет на второе.
Counsel истцов (по состоянию на май 2026):
- Sejal Zota (Just Futures Law) - активна с октября 2024
- Yihong Mao (Just Futures Law) - вступила январь 2026
- Dinesh McCoy (Asian American Legal Defense Fund) - вышел 27 августа 2025
- Daniel Werner (Just Futures Law) - вышел 17 декабря 2025
Counsel ответчиков: Esther You (DOJ-USAO) - сейчас lead, заменила 26 марта 2026 Kartik Venguswamy (ArentFox Schiff). DOJ забрал дело себе - это сигнал что федеральное правительство считает дело приоритетным и не хочет оставлять его внешним юристам.
Иск требует от USCIS 16 категорий записей по каждой ключевой AI-системе:
- Перечни AI-инструментов;
- Training data моделей (на чём AI обучен);
- Policies и training materials для офицеров;
- Контракты с третьими сторонами (кто разработал);
- Records по "Pangea Text" (это внутреннее название Asylum Text Analytics);
- AI для анализа поведения, эмоций, социальных сетей;
- Sharing AI-generated info с другими агентствами;
- PIA и AIA (Algorithmic Impact Assessments);
- Waivers - освобождения от требований AI Act;
- Consultations с affected communities;
- Redress procedures (как обжаловать AI-решение);
- Bias monitoring и testing;
- Audits, validation, accuracy metrics (реальная статистика ошибок);
- Notice policies (уведомляют ли заявителей о применении AI);
- Opt-out policies (можно ли отказаться от AI);
- "Rights-impacting" determinations.
Реальные цифры production по состоянию на 31 марта 2026 (из Joint Status Report Doc #29, подписан Esther You от DOJ и Yihong Mao от Just Futures Law):
- USCIS: производство полностью завершено 30 июня 2025. Точное число страниц в JSR не указано. Истцы сейчас review документы и обе стороны "intend to work together in good faith to address any remaining issues".
- ICE: производство полностью завершено 24 апреля 2025. Истцы 22 сентября и 7 октября 2025 оспорили adequacy of search (достаточность поиска). 13 февраля 2026 ICE выдал дополнительно 7 страниц и ответ. Истцы снова не согласны и подняли issues по поиску и exemptions.
- DHS: идентифицировал ~3,500 страниц по сужённому запросу. На 31 марта 2026 выдал только: 3 стр. (30 декабря 2025) + 127 стр. (28 января 2026) + 29 стр. (13 февраля 2026) = ~159 из 3,500. Остальное отправлено на consultation с Other Governmental Agencies 30 января 2026. DHS отступил от обещанных 500 страниц/месяц.
Government shutdown с 14 февраля 2026. Из JSR: “DHS, which includes ICE, is currently experiencing a lapse in appropriations which began February 14, 2026. DHS FOIA employees are furloughed and have not been excepted to work on FOIA litigation.” То есть FOIA-сотрудники DHS в неоплачиваемом отпуске уже 3.5 месяца. Production заморожен. Истцы прямо в JSR оспорили законность остановки выдач во время shutdown - “Plaintiff raises and preserves the legal issue of whether DHS and its subagencies can release productions related to FOIA requests during a lapse in appropriations.”
Counsel ответчика - United States Attorney Jeanine Ferris Pirro. Это политический сигнал: Pirro - бывшая ведущая Fox News, назначена U.S. Attorney for D.D.C. при администрации Трампа в 2025. Её подпись на последнем JSR означает что DOJ ведёт дело лично, а не через outside counsel.
Следующая контрольная точка: 29 мая 2026 - следующий Joint Status Report. Это через 4 дня после даты этой статьи. Он покажет закончился ли shutdown, возобновился ли production и не перешли ли истцы наконец к motion to compel.
Что НЕТ в docket по состоянию на май 2026: Motion for Summary Judgment, Vaughn Index, ruling судьи Reyes по существу. То есть несмотря на 18 месяцев производства и 29 docket entries - судебного решения которое раскрыло бы AI prompts USCIS ещё не было. Это значит ожидать утечки промптов через Pangea можно не раньше 2027 года, а реалистично - 2028.
Документы напрямую от истцов:
- [Just Futures Law - DHS AI FOIA filings page](https://www.justfutureslaw.org/legal-filings/dhsaifoia) - страница дела с ключевыми filings и обновлениями
- [Just Futures Law - "Reining in AI Surveillance"](https://www.justfutureslaw.org/aitech) - постоянно обновляемый раздел сайта про AI-инструменты DHS
- [Automating Deportation: The Artificial Intelligence Behind The Department of Homeland Security's Immigration Enforcement Regime](https://mijente.net/wp-content/uploads/2024/06/Automating-Deportation.pdf) (PDF, июнь 2024) - первичный детальный отчёт от Just Futures Law + Mijente на котором основан весь иск Pangea. Если читать только один документ по теме AI в DHS - это он. Конкретно называет коммерческие AI-инструменты которые DHS закупает (например, LexisNexis Accurint - доступен 11,000+ агентам ICE для автоматизации vetting/screening/targeting).
Как работает FOIA-иск простыми словами (для тех кто не знает)
FOIA-иск это не уголовное дело и не гражданский иск в обычном понимании. Это спор о доступе к документам. Процедура такая:
- Подача FOIA-запроса. Любая организация или человек может попросить у госагентства внутренние документы. Агентство по закону обязано ответить за 20 рабочих дней.
- Если агентство молчит или отказывает - истец может подать в федеральный суд иск с требованием выдать документы. Это и сделали Pangea + Mijente + Just Futures в октябре 2024.
- Производство (production). Это самая длинная часть. Агентство ищет responsive records (документы которые соответствуют запросу), решает что выдать целиком, что выдать с redactions (закрашенными местами), что вообще не выдать. И отправляет это партиями (rolling production - "катящееся производство").
- Joint Status Report - обе стороны каждые 60-90 дней рассказывают суду что выдано, что осталось, есть ли споры. Если спор серьёзный - истцы подают motion to compel (заставить выдать) или ответчик подаёт motion for summary judgment (решить дело без полного разбирательства).
- Vaughn Index - формальный список всех документов которые агентство отказалось выдавать, с обоснованием каждого отказа. По FOIA-делам это критический документ - именно по нему истцы могут оспорить withholdings. Если Vaughn Index не выпущен - значит дело ещё далеко до решения по существу.
- Court ruling - судья решает что должно быть выдано. В FOIA это годы.
В деле Pangea дело уже 18 месяцев, прошло 8 Joint Status Reports, выданы тысячи страниц - но самые острые документы остаются на consultation или были withheld. Vaughn Index не выпущен. Судья Reyes по существу ещё не выступила. И тут наложился shutdown.
Что это значит для подающего EB-1A / O-1 / NIW
Практические выводы из реального статуса Pangea v. USCIS на май 2026:
- Не ждите быстрого раскрытия промптов USCIS через суд. Раньше я писал что Pangea и Refugees International могут раскрыть промпты в "ближайшие 12-24 месяца". Это было слишком оптимистично. Реальный таймлайн: рулинг по существу не раньше 2027, реалистичный момент раскрытия материалов которые покажут как реально работают AI-системы USCIS - 2028-2029. Подача петиции в 2026 идёт без знания деталей AI.
- USCIS уже выдал записи истцам, но мы их не видим. USCIS production завершён 30 июня 2025. Что-то Just Futures Law уже получил и review. Если они опубликуют значимые находки на своём сайте justfutureslaw.org/aitech или в новом отчёте - это станет доступным для русскоязычной аудитории. Стоит подписаться на их рассылку или мониторить блог.
- Government shutdown - это новый фактор риска для всех иммиграционных дел. FOIA-сотрудники DHS в неоплачиваемом отпуске с 14 февраля 2026. Но shutdown затрагивает не только FOIA - обычные adjudication-офицеры USCIS тоже работают в режиме сокращённого штата. Это объясняет почему RFE в начале 2026 могут быть еще более boilerplate чем раньше: офицеры перегружены, шаблоны (или AI-помощь) - единственный способ продолжать работу.
- Активность истцов растёт. Тот факт что 22 сентября и 7 октября 2025 истцы прямо оспорили adequacy of search ICE - означает что они переходят от вежливых переговоров к реальному давлению. Если 29 мая 2026 (следующий JSR) истцы подадут motion to compel - это будет первый серьёзный судебный конфликт. Стоит мониторить docket после этой даты.
- Альтернативный путь - индивидуальные FOIA-запросы. Pangea запросила систему в целом. Но любой подающий EB-1A/O-1/NIW может подать свой персональный FOIA-запрос на A-file (свою личную папку в USCIS) с указанием "включая все AI-генерируемые сводки, классификации, флаги и алерты в моём деле". USCIS обычно выдаёт A-files за 30-90 дней. Это даст ваши конкретные документы быстрее чем общее дело Pangea даст системные.
- Готовьте петицию на горизонт 2026-2028 без надежды на раскрытие. Практические рекомендации в следующей секции работают независимо от того раскроют ли промпты USCIS вообще или нет. Это базовая защита: чёткие имена файлов, OCR-слой, certified translations, name variation memorandum, consistency between documents.
- Если получите denial по EB-1A/O-1/NIW в 2026 - возможен путь Mukherji v. Miller. Помните что Mukherji выиграла в федеральном окружном суде Небраски (январь 2026) на основании Loper Bright - суды больше не обязаны слушать интерпретацию USCIS. Это даёт реальную правовую базу для оспаривания непрозрачных AI-выводов через APA-челлендж, не дожидаясь когда Pangea раскроет промпты. Детально про статус дела и стратегию: мой пост "Mukherji v. Miller спустя три месяца" и "Дело которое может убрать Final Merits для всех".
Refugees International v. USCIS, No. 1:24-cv-03559 (D.D.C., 20 декабря 2024, Judge Ana C. Reyes)
Counsel: Harvard Immigration & Refugee Clinical Program (Sabrineh Ardalan, Jessenia Class, Martha Ball) + Jenner & Block LLP.
Иск требует:
- Внутренние guidelines (руководства) по использованию ATA (Asylum Text Analytics - внутренняя система USCIS для анализа текстов asylum-заявок) при оценке asylum (политического убежища)
- Training materials (обучающие материалы), включая “lines of questioning and RFE на основе ATA findings” (линии вопросов и RFE на основе выводов ATA)
- Sample redacted Pangaea Text report (образец отредактированного отчёта Pangaea Text - то же что ATA), Statement of Findings (заявление о выводах), RFE
- 20 категорий статистики: сколько дел проверено, помечено, по национальности, по офису, отказы, депортации
⚠️ Важная деталь
ATA в DHS AI Inventory был listed → delisted → relisted → moved to "inactive" в течение 11 дней в декабре 2024 (9-20 декабря). Это показывает, что DHS манипулирует своим же инвентарём - переклассифицирует системы туда-сюда в зависимости от давления.
Письмо 142 организаций к Mayorkas, 4 сентября 2024
Коалиция из 142 организаций (по подтверждению Just Futures Law), включая EFF (Electronic Frontier Foundation - фонд защиты цифровых прав), EPIC (Electronic Privacy Information Center - центр защиты приватности), AILA (American Immigration Lawyers Association - главная профессиональная ассоциация иммиграционных адвокатов США), Mijente - отправила письмо секретарю DHS Alejandro Mayorkas с названием “Cancel DHS Use of AI Technologies for Immigration Enforcement and Adjudication by December 1, 2024” (отменить использование AI-технологий DHS в иммиграционном правоприменении и рассмотрении дел к 1 декабря 2024).
Требование: приостановить AI-инструменты не соответствующие OMB Memorandum M-24-10 (OMB - Office of Management and Budget, бюджетное управление при Белом доме; меморандум M-24-10 - обязательные правила для всех федеральных агентств по работе с AI). Категории “rights-impacting” (влияющий на права) и “safety-impacting” (влияющий на безопасность) - это формальные классификации AI-систем по уровню риска. Источник: Just Futures Law, подтверждено FedScoop как “more than 140 groups”.
Диагностическое молчание. Что не говорят те, от кого ждут анализа
Это диагностическое наблюдение. По состоянию на 25 мая 2026 года целая категория источников молчит.
Молчат бывшие топ-юристы DOJ
В январе 2026 года Sarah Lake Vuong (бывший Assistant Director DOJ Office of Immigration Litigation - заместитель директора отдела иммиграционных судебных дел в Министерстве юстиции США) и Jess Ariela Dawgert (бывший Associate Deputy Attorney General DOJ - помощник заместителя генерального прокурора США) открыли в Денвере фирму Ariela Lake Law & Consulting. Эти люди писали и защищали в судах иммиграционную политику США последние 15 лет. По AI-теме публичных комментариев от них пока нет.
Из 15 крупных think tanks молчат 14
Только Cato Institute (David Bier) выпустил собственный анализ. Think tank - это аналитический центр который публикует исследования по политическим темам. Migration Policy Institute, NFAP (National Foundation for American Policy - Стюарт Андерсон), American Immigration Council, Niskanen Center, AEI (American Enterprise Institute), Heritage Foundation, Brookings, Center for American Progress, FAIR (Federation for American Immigration Reform), CIS (Center for Immigration Studies), EPI (Economic Policy Institute), Bipartisan Policy Center, R Street, Manhattan Institute, Hoover - молчат.
Особенно интересно молчание анти-иммиграционных think tanks (Heritage, FAIR, CIS), которые обычно быстро выпускают защитные тексты в поддержку рестриктивной политики. Andrew Arthur (CIS) обычно реагирует в первые 24-48 часов на любую новость. По AI-теме - тишина.
AILA публикует, но не подаёт собственный иск
AILA не подавала специализированный FOIA или иск именно по USCIS AI. AILA активно мониторит Executive Orders (президентские указы), публикует practice alerts (информационные алерты для адвокатов-членов). Но собственного иска или серьёзного policy brief (аналитического документа по теме политики) по AI-теме AILA не выпустила.
Что это означает
Молчание insider-ов (бывших сотрудников USCIS и DOJ) и think tanks может объясняться тремя причинами:
- Тема воспринимается как технический rebranding (ребрендинг - переименование того что уже было), не требующий защиты или критики
- Ждут судебных вызовов (Pangea и Refugees International) перед тем как высказываться
- Готовится непубличная litigation-стратегия (стратегия судебных тяжб) для конкретных клиентов, где открытые комментарии повредили бы
Что говорят в комьюнити и адвокаты публично. Прямые цитаты с Reddit и LinkedIn
Самые ценные истории - это не пресс-релизы фирм, а конкретные люди описывающие что они увидели в своём RFE. Ниже - verbatim (дословные) цитаты с Reddit и LinkedIn, собранные через прямое исследование тредов (поиск через Google по Reddit с 2024 года резко ослаблен, пришлось использовать прямой Reddit API). Все цитаты с URL источника, датой и количеством upvotes (плюсов от пользователей за полезность поста).
Главный smoking gun (наглядное доказательство). RFE с именем работодателя, на которого человек никогда не работал
"What concerns me is that the RFE does not mention a single exhibit, achievement, or employer document I included. It is extremely general and even contains an employer name that has nothing to do with me… To assist in determining that the beneficiary has performed in a leading or critical role for FAANG, the petitioner may submit… For clarity: I have never worked for FAANG (the company named in the RFE)."
Перевод: меня беспокоит что RFE не упоминает ни одного из моих exhibits (приложений-доказательств), достижений или документов работодателя. Он крайне общий и даже содержит имя работодателя, не имеющего ко мне никакого отношения... Я никогда не работал на FAANG (FAANG - сленговое обозначение топ-IT-компаний: Facebook (Meta), Apple, Amazon, Netflix, Google; компанию, указанную в RFE). Источник Reddit.
В комментариях этого треда другие пользователи прямо предположили AI-обработку:
"They ran it through ai and they just shared result, I guess. Based on your profile, the tool took it you are from faang."
Перевод: они прогнали через AI и просто опубликовали результат. На основе твоего профиля инструмент решил, что ты из FAANG.
"My thoughts exactly. Also you can tell by the same 'This criterion has not been met because ...' for each criterion. What an interesting time we are living in."
Перевод: мои мысли в точности. Это видно по одинаковой формулировке 'This criterion has not been met because...' для каждого критерия. В какое интересное время мы живём.
В другом треде “USCIS AI agent review” (u/Any-Bed8987, 30 апреля 2026) прозвучало прямое подозрение на конкретную модель:
"do you think they use Claude?"
Перевод: думаешь они используют Claude?
Это первое публичное упоминание Anthropic Claude от обычного подающего на EB-1A. Прямого подтверждения в треде нет, но сам факт что аудитория уже задаёт такой вопрос показывает где находится дискуссия.
Иммиграционный адвокат AILA публично подтверждает паттерн
"USCIS misattributing submitted evidence to the wrong O-1 criteria - here my colleague suspected AI used by USCIS was hallucinating that the petition claimed criteria that they hadn't actually claimed."
Перевод: USCIS неправильно относит представленные доказательства к не тем критериям O-1 - здесь мой коллега подозревал, что AI используемый USCIS галлюцинирует и приписывает петиции критерии, которые она на самом деле не заявляла. Источник Reddit.
EB-5 фирма получила RFE который выглядит как машинная генерация
"Several months ago, my firm received an RFE on an I-526e that heavily deviated from the typical RFE format. While we commonly see similar formats with a straightforward summary of the requested documents, on this occasion we saw a large conglomerate of patched together complaints with misspellings, incorrectly named entities, and dubious legal citations. It's possible some USCIS adjudicators may be incorrectly relying on unofficial AI software to do their work for them."
Перевод: наша фирма получила RFE на I-526e сильно отличающийся от типичного формата. Это был большой конгломерат склеенных жалоб с орфографическими ошибками, неправильно названными сущностями и сомнительными юридическими цитатами. Возможно некоторые офицеры USCIS неправомерно полагаются на неофициальное AI ПО. Источник Reddit.
ELIS Evidence Classifier mis-tagging. Конкретный кейс с пропущенными критериями
"I submitted evidence for 6 criteria, but the RFE only addresses 4 of them. The other 2 aren't mentioned at all - not approved, not denied, just completely ignored as if I never submitted them."
Перевод: я представил доказательства по 6 критериям, но RFE затрагивает только 4 из них. Остальные 2 не упомянуты вообще - не одобрены, не отклонены, просто полностью проигнорированы, как будто я их не подавал. Источник Reddit.
В комментариях к этому треду пользователь приводит объяснение от своего адвоката, прямо указывающее на работу классификатора:
"This happened to me, its really frustrating, my attorney says they have been having the same issue with many cases, it seems like when they scan the case when it arrives they don't scan the whole thing."
Перевод: это случилось со мной, очень разочаровывает, мой адвокат говорит, что у них та же проблема со многими делами, похоже, что когда они сканируют дело при поступлении, они сканируют не всё. - Это и есть точное описание работы ELIS Evidence Classifier который мы разбирали в начале статьи.
В том же треде ещё одна показательная цитата:
"For my authorship criteria they said I submitted 'LinkedIn websites', whereas I never published anything on LinkedIn and never used that as proof (and what even does 'LinkedIn websites' mean?!)"
Перевод: по критерию авторства они сказали что я представил 'LinkedIn websites', хотя я никогда ничего не публиковал на LinkedIn и никогда не использовал это как доказательство (и что вообще означает 'LinkedIn websites'?!)
Template-денилка. 5 страниц из 6 - копия Policy Manual
"The denial letter is 6 pages, out of which 5 pages are a copy-paste of USCIS policy manual text. The denial letter only mentions my name and the first paragraph of my PE, and then it generally states that my PE has substantial merit but not national importance, without once mentioning any details regarding my PE or anything else from what I submitted in the RFE."
Перевод: денилка на 6 страниц, из которых 5 - copy-paste текста из USCIS Policy Manual. Денилка упоминает только моё имя и первый абзац моего proposed endeavor, а затем общо заявляет что моя работа имеет substantial merit, но не national importance, ни разу не упомянув никаких деталей моего proposed endeavor или что-либо из того, что я подал в ответ на RFE. Источник Reddit.
Профиль автора: PhD Electrical Engineering, postdoc в R1 университете, US патент, 3 first-author публикации в журналах top-5 по специальности. Офицер NSC 0399.
NOID после RFE-ответа. Офицер словно не открыл response
"Got NOID on April 21, 2026… But the NOID's objections reference ONLY original petition evidence. Not a single RFE exhibit is mentioned. NOID says 'Wikipedia printouts for associations' → We submitted actual bylaws and selection criteria that USCIS asked for in the RFE. Still says Wikipedia."
Перевод: получил NOID 21 апреля 2026. Но возражения NOID ссылаются ТОЛЬКО на оригинальные доказательства петиции. Ни один exhibit из ответа на RFE не упомянут. NOID говорит "Wikipedia printouts for associations" → мы подали реальные bylaws и selection criteria, которые USCIS попросил в RFE. NOID всё равно говорит Wikipedia. Источник Reddit.
Профиль автора: Database Engineering Principal-level в FAANG, ~20 лет опыта, Guinness World Record, Fortune 500 adoption технологии - ни одно из этих достижений в NOID не упомянуто.
Кластер жалоб на одного офицера. NSC 0592
В треде “EB1-A RFE with 0/4” (r/USCIS) и связанных постах собрался поток одинаковых жалоб на одного офицера Nebraska Service Center с номером 0592:
- u/ExpressionHappy5136: "same officer and officer only approved 2/3. Responded to the RFE and recently got denial."
- u/iaskgpt: "Same officer. Got 1/6 during RFE."
- u/BUTAIMO: "Sorry to hear. I'm on the same boat with Nebraska Center officer 0592. Got an RFE this Friday claiming 0 of the criteria were met."
- u/Grief_2022: "I am in the same boat with Nebraska officer 0438 who granted 0 out of 6 criteria."
Кластер одинаковых жёстких отказов от одного офицера - иллюстрация либо AI-кластеризации дел “по сложности”, либо просто human cluster denial pattern одного жёсткого офицера. Различить невозможно без FOIA на конкретного офицера.
Балансирующий голос. Бывший супервайзер USCIS
Это критически важный источник для честной статьи. u/WatkinsImmigration - иммиграционный адвокат и бывший супервайзер USCIS. Его пост “A Fresh Perspective on USCIS After 6 Months on the Outside” (12 апреля 2026, 109 upvotes, 34 комментария) подтверждает паттерны sloppy adjudication, но опровергает тезис о прямой AI-адъюдикации:
"Adjudication: Poor, sloppy decisions and work being sent out by officers. This has been maybe the biggest shock to me so far. Even with using templates for large portions of writing, officers are still regularly misstating facts, forgetting to include large portions of required analysis, citing incorrect case law, and even leaving template language."
Перевод: адъюдикация - плохие, неаккуратные решения и работа отправляемая офицерами. Это, возможно, самый большой шок для меня. Даже используя шаблоны для больших частей текста, офицеры регулярно искажают факты, забывают включить большие части требуемого анализа, ссылаются на неверную case law и даже оставляют template language.
"AI: No, USCIS is not using AI to adjudicate your case. No, officers are not using it to write poorly written RFE/NOID/Denials. USCIS publicly lists their AI usage [link to dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis] and to the best of my knowledge, this is and remains accurate. I would look for expanded AI usage in vetting and evidence collection areas and cannot see any widespread usage for adjudication anytime soon."
Перевод: USCIS не использует AI чтобы решать ваше дело. Офицеры не используют его, чтобы писать плохо написанные RFE/NOID/Denial. USCIS публично перечисляет своё использование AI, и насколько мне известно, это так и остаётся. Я бы ожидал расширение AI в области vetting (проверки благонадёжности) и evidence collection (сбора доказательств), но не вижу широкого использования для adjudication (рассмотрения дел по существу) в обозримом будущем.
Этот источник важен потому, что человек работал внутри и при этом сейчас не связан гэг-правилом DHS. Его позиция: паттерны RFE объясняются не AI, а sloppy work человеческих офицеров с шаблонами и недотренированностью. Это альтернативное объяснение которое статья обязана учесть.
При этом тот же источник даёт деталь про неравенство тренировок:
"The NBC adjudication guide and training PowerPoint for new officers working the I-765 (c)(11) parole-based EAD category were over 100 pages and 200 slides long respectively. The I-140 EB-1A PowerPoint is 83 slides and new officers get a basic, 3 page long adjudication table."
Перевод: NBC (National Benefits Center - национальный центр USCIS обрабатывающий формы как I-765) adjudication guide (руководство по рассмотрению) и training PowerPoint для новых офицеров работающих с I-765 (c)(11) (это форма на разрешение на работу, EAD - Employment Authorization Document) - это 100+ страниц и 200 слайдов соответственно. PowerPoint для I-140 EB-1A - это 83 слайда, и новые офицеры получают базовую таблицу адъюдикации длиной 3 страницы.
То есть офицер рассматривающий вашу EB-1A петицию имеет в 30 раз меньше training material (обучающего материала) чем офицер по EAD (Employment Authorization Document - разрешение на работу). Это лучшее non-AI объяснение (объяснение не связанное с AI) паттернов “AI-pattern RFE”.
LinkedIn адвокатов. Самые сильные посты
Ksenia Maiorova. Прямая статистика AI-цитирований
"AI can summarize a decision. A lawyer understands what part of it is binding law. About ninety percent of cited cases do not actually support the proposition claimed. Once a case receives an RFE, approvals fall to roughly 30%. When the government misapplies the law, you need someone who knows how to challenge it."
Перевод: AI может суммировать решение. Юрист понимает, какая часть является обязывающим законом. Около 90% цитируемых дел на самом деле не подтверждают заявленную пропозицию. Как только дело получает RFE, одобрения падают до примерно 30%. Источник LinkedIn.
В обсуждениях этого поста Maiorova описывает маркеры LLM в RFE: “opine”, “juxtapose”, “flowery language”, “aggressive wording” - нетипичные для офицеров USCIS, но характерные для языковых моделей. Утверждает что внутренняя статистика её фирмы при правильном применении закона - около 92% (вдвое выше публичных 46% USCIS).
Dobrina Ustun. Готовый заголовок
"EB-1A and NIW approval rates have dropped below 50%. Let that sink in for a second. Half of these petitions are failing. We are at an absurd moment in immigration law - AI-generated petitions being reviewed by AI-generated RFEs, with a real human's life and career caught in the middle."
Перевод: одобрения EB-1A и NIW упали ниже 50%. Половина этих петиций не проходит. Мы в абсурдном моменте иммиграционного права - AI-сгенерированные петиции рассматриваются AI-сгенерированными RFE, при этом в центре всего этого реальный человек со своей жизнью и карьерой. Источник LinkedIn.
Ryan Wilck (Reddy Neumann Brown). Январь 2025 как точка перелома
"AI hallucination occurs when an artificial intelligence system generates output that appears authoritative but is factually incorrect, internally inconsistent, or untethered from the actual input data... premium processing for discretionary petitions, particularly EB-1A and EB-2 NIW... has increasingly become a fast track not to approval, but to RFEs... paying $2,805 for an RFE that will not be substantively considered."
Перевод: AI hallucination - это когда AI генерирует вывод, кажущийся авторитетным, но фактически неверный, внутренне несогласованный или оторванный от входных данных. Premium processing для дискреционных петиций, особенно EB-1A и EB-2 NIW, всё чаще становится fast track не к одобрению, а к RFE. $2,805 за RFE, который не будет существенно рассмотрен. Источник Reddy Neumann Brown.
Wilck называет январь 2025 точкой перелома - совпадает с EO 14179 Трампа (23 января 2025, “Removing Barriers to American Leadership in AI”) и OMB M-25-21 (3 апреля 2025, заменил более жёсткие правила Байдена M-24-10).
Oleg Gherasimov (SG Legal). Что AI не делает
"USCIS artificial intelligence is operational today. The systems described in the DHS inventory are not in testing. Human adjudicators retain final decision-making authority. AI systems do not grant or deny immigration benefits. These systems identify deviations from expected patterns. They do not evaluate your explanation."
Перевод: AI USCIS работает сегодня. Системы описанные в DHS inventory не в тестировании. Финальное решение остаётся за человеком-адъюдикатором. AI не выдаёт и не отказывает в иммиграционных бенефитах. Эти системы выявляют отклонения от ожидаемых паттернов. Они не оценивают ваше объяснение. Источник SG Legal.
Бывший asylum officer USCIS. Прямое описание workflow
Самая ценная инсайдерская публикация - статья Joshua Perez Garcia на ILW.com (онлайн-публикация для иммиграционных юристов, 11 мая 2026). Bio автора подтверждён дословно в самой статье: “Joshua Perez Garcia served six years as a federal adjudicator with U.S. Citizenship and Immigration Services as an Asylum Officer, Humanitarian Parole Officer, and Senior Refugee Officer.” То есть 6 лет в USCIS на трёх ролях: офицер по политическому убежищу, офицер по гуманитарному паролю и старший офицер по делам беженцев. Обучен по RAIO Combined Training Program (Refugee, Asylum and International Operations - единая программа подготовки офицеров USCIS работающих с беженцами, убежищем и международными делами). После увольнения он основал BiyteLüm - expert witness (экспертные свидетельства в суде) и AI compliance advisory (консалтинг по соответствию AI требованиям). Не юрист.
"The flag does not announce itself as AI. There is no banner identifying the alert as the output of a machine-learning model."
Перевод: флаг не объявляет себя как AI. Нет баннера идентифицирующего alert как вывод модели машинного обучения. По описанию Perez Garcia в той же статье, alert представляется офицеру как обычное уведомление системы Asylum Text Analytics с подсветкой совпадающих текстовых пассажей - то есть офицер не видит явной метки "это сказал AI". Источник ILW.com.
"an alert created a bigger possibility of fraud, even where fraud might not be present, and that shifted the questions the officer was more likely to ask"
Перевод: алерт создавал бóльшую вероятность фрода, даже там где фрода может не быть. Алерт сдвигал базовую линию... что сдвигало вопросы, которые офицер был более склонен задавать. То что флаг меняет в операционном плане - это фокус расследования. - Это первое публичное описание automation bias (автоматического смещения - когнитивной ошибки когда человек чрезмерно доверяет автоматическим системам в ущерб собственному суждению) от верифицированного бывшего адъюдикатора USCIS.
"The officer has seen what the system surfaced; the applicant and attorney have not. The NOID does not disclose it. The denial letter does not disclose it. The administrative record may not disclose it."
Перевод: офицер видел что система подсветила; заявитель и адвокат - нет. NOID этого не раскрывает. Денилка этого не раскрывает.
Второй верифицированный голос - Morgan Bailey, бывший USCIS, в подкасте Mayer Brown (декабрь 2025):
"The system is beginning to rely more on automation to organize information and detect patterns to support decision making by immigration officers, and AI is increasingly influencing what information reaches them and how that information is presented."
Перевод: система всё больше полагается на автоматизацию для организации информации и обнаружения паттернов в поддержку принятия решений иммиграционными офицерами, и AI всё больше влияет на то, какая информация до них доходит и как она представлена. Источник Mayer Brown.
Третий инсайдер. Robert Ratliff, бывший Immigration Judge
Третий и самый высокопоставленный инсайдерский голос. Robert Ratliff - бывший Immigration Judge с 25+ лет опыта в criminal defense и immigration law. Сейчас Member в фирме Brennan, Manna & Diamond. Опубликовал детальный client alert “Invisible Algorithms: The Hidden Role of Artificial Intelligence in USCIS Immigration Processing” 10 февраля 2026 года.
Заголовок публикации Brennan, Manna & Diamond от 10 февраля 2026: "Invisible Algorithms: The Hidden Role of Artificial Intelligence in USCIS Immigration Processing". Автор - Robert Ratliff, бывший Immigration Judge с 25+ лет опыта. Это не журналистский материал и не активистская публикация - это формальный client alert юридической фирмы для бизнес-клиентов. Тот факт что бывший судья публично пишет про "невидимые алгоритмы" в USCIS - сильный сигнал что проблема воспринимается серьёзно изнутри иммиграционной системы. Источник BMD Law.
Если Joshua Perez Garcia описывал картину с уровня asylum officer USCIS, а Morgan Bailey - с уровня USCIS staff, то Ratliff пишет с позиции человека который годами сидел в кресле судьи и решал immigration cases. Это позиция которая видит систему сверху и понимает что значит автоматизация для due process.
Ключевые тезисы Ratliff которые добавляют к картине:
"Artificial intelligence can affect which files are reviewed first, which issues are highlighted, how evidence is grouped, or which elements of an application receive greater attention. In cognitive science, this is often described as shaping the decision environment. The order in which information is presented and the signals associated with that information can influence human judgment."
Перевод: AI влияет на то какие дела рассматриваются первыми, какие вопросы подсвечиваются, как группируются доказательства, какие элементы петиции получают больше внимания. В когнитивной науке это называется "формирование среды принятия решений". Порядок в котором представлена информация и сигналы связанные с этой информацией влияют на человеческое суждение. Источник BMD Law.
Это и есть ключевой механизм проблемы. AI формально не принимает решение, но создаёт информационную среду в которой решает человек. И эта среда смещена в определённую сторону.
Ratliff также приводит цифру масштаба которая объясняет институциональное давление в сторону автоматизации:
"As of Q3 FY2025 (April-June 2025), USCIS reported a pending application number of over 11 million cases across all application types."
Перевод: на третий квартал финансового года 2025 у USCIS более 11 миллионов pending applications по всем типам. Это масштаб который объясняет почему агентство вынуждено внедрять автоматизацию даже если governance ещё не созрело.
И ещё одна важная отсылка которой не было в нашей предыдущей картине - официальная позиция AILA:
"The American Immigration Lawyers Association (AILA) has documented patterns of inconsistent adjudication where reasoning in the record does not always align with submitted evidence."
Перевод: AILA задокументировала паттерны непоследовательной адъюдикации где обоснование в записи не всегда соответствует представленным доказательствам. Это уже не один или два адвоката, это официальная позиция профессиональной ассоциации иммиграционных юристов США.
Ratliff также приводит конкретный кейс из практики который раньше не звучал. Один адвокат рассказал что approval notice его клиента ушло “на адрес третьего лица абсолютно не связанного с заявителем”. Это не RFE-паттерн, это уже уровень административной ошибки в самой выдаче решения - похоже что automated document-handling system направила официальное уведомление об одобрении совершенно постороннему человеку.
Полный материал стоит прочитать целиком - там разобран ещё transparency paradox в administrative law (полное раскрытие AI-критериев позволит заявителям подгонять документы что подорвёт fraud detection; минимальное раскрытие не даёт судам оценить решения) и параллели с другими провалами AI в госагентствах (COMPAS в criminal justice, automated unemployment fraud systems в нескольких штатах, healthcare authorization algorithms в Medicare Advantage).
Три инсайдера, одна закономерность
Подведём промежуточный итог. У нас есть три верифицированных бывших сотрудника иммиграционной системы которые независимо друг от друга описывают одну и ту же картину:
- Joshua Perez Garcia (бывший Asylum Officer USCIS, 6 лет) описывает на уровне рядового офицера: ATA-алерт "сдвигал базовую линию", менял типы вопросов которые офицер был готов задать. Algorithm не приказывал отказать - он смещал когнитивный фокус.
- Morgan Bailey (бывший USCIS staff) описывает на уровне организации: AI всё больше влияет на то "какая информация до офицеров доходит и как она представлена".
- Robert Ratliff (бывший Immigration Judge, 25+ лет) описывает на уровне системы: AI shapes the "decision environment" - порядок, выделение, группировка, акценты. Это и есть механизм через который автоматизация меняет outcomes даже когда финальное решение формально за человеком.
Это не три отдельные жалобы. Это один и тот же феномен описанный с трёх разных позиций иерархии. Совпадение трёх независимых инсайдеров сильнее любых наблюдений со стороны - адвокатов или активистов.
Судебный прецедент. Mukherji v. Miller
Это последняя и потенциально самая важная находка. Mukherji v. Miller et al, No. 4:24-cv-03170 (D. Neb.) - дело индийской журналистки Anahita Mukherji по EB-1A в U.S. District Court for the District of Nebraska, решение от 28 января 2026. Председательствовал Senior Judge Joseph F. Bataillon. Ответчики: Loren K. Miller и Ur Mendoza Jaddou (должностные лица USCIS в их официальном качестве, не лично):
Mukherji v. Miller (D. Nebraska, 28 января 2026)
Федеральный суд признал применение USCIS "final merits determination" (финальной оценки по существу - второй этап Kazarian-теста для EB-1A где офицер оценивает совокупное впечатление от петиции даже если формальные критерии соблюдены - детально разобрано в моём посте "Final Merits 2026: почему отказывают после засчитанных критериев") под Kazarian (Kazarian v. USCIS, 596 F.3d 1115, 9th Cir. 2010, дело установившее двухступенчатый тест оценки EB-1A) arbitrary and capricious (произвольным и капризным - это юридическое основание для отмены решения госагентства по APA). Суд установил что это legislative rule adopted без APA notice-and-comment (законодательное правило принятое в обход процедуры публичного уведомления и комментариев по APA - Administrative Procedure Act, главный закон США о работе госагентств), не имеет статутной основы, а "recency requirement" (требование о свежести достижений) не существует в законе. Суд опирался на Loper Bright (Loper Bright Enterprises v. Raimondo, решение Верховного суда США 2024 года, отменившее доктрину Chevron deference - после него суды больше не обязаны принимать интерпретацию закона федеральными агентствами). DOJ (Department of Justice - Министерство юстиции) подал notice of appeal (уведомление об апелляции) в 8th Circuit (8-й федеральный апелляционный округ).
Что это значит для статьи. После Loper Bright (2024) суды больше не обязаны слушать интерпретацию USCIS. Это открывает окно для оспаривания любых непрозрачных AI-выводов USCIS в EB-1A/O-1/NIW через APA-челлендж (иск по APA с обвинением в "arbitrary and capricious" решении).
DOJ подал апелляцию 27 марта 2026 года в U.S. Court of Appeals for the 8th Circuit, дело № 26-01578. 30 марта 2026 был получен scheduling letter от 8-го округа. То есть на момент написания этой статьи (25 мая 2026) дело ожидает рассмотрения в апелляции.
Анализы решения:
Что говорят сами цитируемые USCIS дела
Отдельно стоит назвать паттерн систематического мискитирования судебной практики в RFE для EB-1A/O-1. Это задокументировала The Seltzer Firm. USCIS массово цитирует в RFE следующие дела:
- Silverman v. Eastrich Multiple Investor Fund, L.P., 51 F.3d 28 (3d Cir. 1995) - на самом деле кейс про default по кредиту на $10M и Equal Credit Opportunity Act. Никакого отношения к "extraordinary ability" или иммиграции не имеет. USCIS цитирует как обоснование высокого порога "original contributions of major significance" (детально про этот критерий и как его доказывать - мой пост "Оригинальный вклад 2026: только 4% одобрений - как доказать").
- APWU v. Potter, 343 F.3d 619 (2d Cir. 2003) - на самом деле про anthrax-расследование в почтовых отделениях. Цитируется в EB-1A RFE.
- Visinscaia v. Beers, 4 F.Supp.3d 126 (D.D.C. 2013) - про молдавскую балерину, отказ. Мискарактеризуется в RFE: процитированный holding был узким, но в шаблонах превращается в "influence on the field as a whole".
- Matter of Caron International, 19 I&N Dec. 791 (Comm. 1988) - селективно цитируется без ограничительного контекста Matter of Skirball.
Возможно это шаблоны офицеров. Возможно - PAiTH галлюцинации. Возможно - комбинация. Различить пока невозможно без leaked prompts.
Развёрнутый разбор Reddit. Конкретные паттерны RFE по AI-области
Систематизирую то что Reddit-сообщество написало по AI-петициям и AI-RFE. Все URL проверены через old.reddit.com 25 мая 2026 года - это реальные треды, не выдуманные.
“Be Careful Using AI”. Дебаты бывших сотрудников USCIS
В июле 2025 года u/WatkinsImmigration (тот же бывший супервайзер которого я цитировал выше) опубликовал в r/eb_1a пост со скриншотом из Bluesky от бывшей коллеги по USCIS, которая сейчас работает с EB-1 петициями. Цитата из её Bluesky-поста:
"According to two attorneys and my employer's legal representative, USCIS is utilizing artificial intelligence to evaluate applications and issue Requests for Evidence (RFEs) as the premium processing period comes to a close."
Перевод: по словам двух адвокатов и юридического представителя моего работодателя, USCIS использует AI для оценки заявок и выдачи RFE по мере приближения окончания срока premium processing. Источник Reddit.
Сам Watkins в этом же треде даёт прямое опровержение:
"Well, unfortunately those attorneys are wrong. USCIS is required and does list all of their AI here: dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis"
Перевод: к сожалению, те адвокаты неправы. USCIS обязан и действительно перечисляет весь свой AI вот здесь: ссылка на DHS inventory.
Это и есть та самая дискуссия которая идёт в комьюнити: одни верят что AI пишет RFE прямо сейчас, другие (включая инсайдеров) указывают на официальный список где adjudication-AI просто нет.
“AI Detection systems on your application”. Один задокументированный случай
"I have only seen one RFE complaining about 'possibly AI generated articles' but it can be refuted... I haven't observed USCIS formally identifying anyone for using AI-generated material, and to be honest, the reliability of AI detection tools is questionable at best."
Перевод: я видел только один RFE с жалобой на "возможно AI-сгенерированные статьи", но это можно опровергнуть. Я не наблюдал чтобы USCIS формально идентифицировал кого-то за использование AI-материалов, и честно говоря, надёжность детекторов AI-контента сомнительна. Источник Reddit.
То есть на 25 мая 2026 года в открытых обсуждениях зафиксирован всего один RFE с прямым обвинением “AI-generated articles”. И этот один RFE по словам пользователя удалось опровергнуть.
“RFE misclassification issue”. USCIS отнёс AI к “Science”
Это один из самых ценных кейсов в плане иллюстрации mis-tagging:
"USCIS misclassified my field as 'Science' instead of my actual field, Artificial Intelligence - which distorted their interpretation of citations."
Перевод: USCIS неправильно классифицировал моё поле как "Наука" вместо моего реального поля - Artificial Intelligence - что исказило их интерпретацию цитирований. Источник Reddit.
Что значит “исказило интерпретацию цитирований”: бенчмарки (нормы цитируемости) в области AI совсем другие чем в общей “Науке”. То что в AI - топ-3% работа, в общей “Науке” может выглядеть как средний результат. ML-классификатор поставил ярлык “Science” и офицер сравнил citation counts с неподходящей нормой.
“Split endeavor”. Машинная ошибка из-за запятых
"The endeavor had few connected fields but separated by comma and it took them as 3 different endeavours. So the main point was: 'any of your evidence cover all these 3 endeavours.'"
Перевод: my proposed endeavor имел несколько связанных областей, разделённых запятыми, и они приняли это за 3 разных endeavor. Главная претензия в RFE была: "ни одно из ваших доказательств не покрывает все 3 endeavor". Источник Reddit.
Это похоже на типичную ошибку парсера который читает текст линейно: запятые разделяют список - значит это разные элементы. Человек так не подумает. ML - подумает.
r/EB2_NIW. Рост denial rate с января 2025
В апреле 2025 года в r/EB2_NIW появился тред “What’s going on with NIW recently?”:
"A PhD in Computer Science, employed at a FAANG company in a research role, with over 100 citations - still received a three-prong RFE."
Перевод: PhD по компьютерным наукам, работа в FAANG в исследовательской роли, более 100 цитирований - всё равно получил three-prong RFE (RFE по всем трём проунгам Dhanasar-теста, то есть USCIS возразил по всем трём пунктам сразу). Источник Reddit.
В августе 2025 тред “Denials and More Denials Happening” даёт жёсткую цифру:
"EB-2 NIW denial rates hit 57% in 2025! USCIS officers have complete discretion to deny any case."
Перевод: процент отказов по EB-2 NIW достиг 57% в 2025 году. Офицеры USCIS имеют полную дискрецию отказать в любом деле. Источник Reddit.
Важное противопоставление в августовском треде “Are we seeing more RFEs and Denials”:
"Many self-petitioners are utilizing AI tools to draft their applications - this shift has led to a noticeable decline in the quality of submissions, with supporting evidence becoming less robust."
Перевод: многие self-petitioners используют AI для подготовки заявок - это привело к заметному снижению качества подач, supporting evidence стало менее надёжным. Источник Reddit.
Эта цитата даёт альтернативное объяснение росту denials: не “AI офицеров стал хуже”, а “AI-подготовленные петиции self-petitioners стали слабее”. В обсуждениях оба объяснения сосуществуют.
Балансирующий кейс. AI-петиция одобрена без RFE
В марте 2026 в r/EB2_NIW появился тред “I140 Approved on 43rd Business day”:
"Being in AI does NOT automatically mean RFE. A late decision in premium processing does NOT mean RFE."
Перевод: работа в AI НЕ означает автоматически RFE. Позднее решение в premium processing (на 43-й рабочий день) НЕ означает RFE. Источник Reddit.
Это важный балансирующий голос: AI-поле не приговор. Решает качество аргументации, не сам факт что вы в AI.
r/I130Suffering. Список того что AI USCIS делает
В декабре 2025 в r/I130Suffering появился развёрнутый разбор “USCIS has ADMITTED to Using AI to Evaluate I-129F/I-130 Petitions”. Это про fiancé и family-based визы (не EB-1A), но описание AI-функций применимо ко всем формам:
"AI is notorious for generating false positives - a bad thing for applicants since this means false flags. Any submission that triggers an AI alert can create obstacles long before a human actually reviews your case."
Перевод: AI печально известен генерацией false positives (ложных срабатываний) - для заявителей это значит ложные флаги. Любая подача которая триггернёт AI-алерт может создать препятствия задолго до того как человек реально посмотрит ваше дело. Источник Reddit.
Тред перечисляет конкретные функции которые AI USCIS выполняет:
- Document Categorization - автоматическое тегирование доказательств;
- Pattern Detection - совпадение "scripted stories" (шаблонных историй) между несвязанными делами → флаг fraud;
- Relationship Linkages - ML-анализ сетей: адрес, работодатель, родственники;
- Inconsistency Flagging - кросс-проверка дат и фактов с госбазами → RFE.
Что предлагает комьюнити. Visalytics - попытка использовать AAO-решения
В апреле 2026 в r/eb_1a появился пост “I scraped 2,500+ EB-1A petition decisions from USCIS”:
"I'm a data engineer working on my own immigration case. I scraped AAO appeal decisions from USCIS and thousands of approved case studies... It matches you to similar decided cases, demonstrating how different profiles yield different results."
Перевод: я data engineer работающий над своим иммиграционным делом. Я скрейпнул AAO-решения USCIS и тысячи кейсов одобренных петиций... Инструмент сопоставляет вас с похожими уже решёнными делами и показывает как разные профили дают разные результаты. Источник Reddit.
Инструмент называется Visalytics.com. Это иллюстрация того что комьюнити начинает строить собственные AI/ML-инструменты для понимания паттернов USCIS - то есть AI против AI.
Сводная таблица паттернов RFE по AI-области
- Миф "AI-поле = автоматический RFE" - опровергается реальными кейсами approval (r/EB2_NIW, март 2026). Реально решает качество аргументации.
- Misclassification поля (AI → "Science") - задокументирован в r/eb_1a (январь 2026). Рецепт: первый раздел RFE-ответа должен переопределять контекст поля.
- Split endeavor из-за запятых - типичная парсерная ошибка, зафиксирована в r/eb_1a (апрель 2026).
- "AI-generated articles" обвинение - зафиксирован один RFE, опровергается легко (r/eb_1a, октябрь 2025).
- National importance (проунг 2 Dhanasar) - главный триггер для AI-полей. Нужны: adoption другими компаниями, экономическая отдача, alignment с национальными AI-инициативами.
- False positive от ELIS Classifier - юридически задокументировано (Cozen O'Connor). Лекарство: чёткая структура документов, явный Table of Contents.
- Отзыв уже одобренных кейсов - r/eb_1a, 2025. USCIS revoke EB-1A на основании fraud. Лекарство: не использовать predatory journals и fake conferences.
Что Reddit показывает чётко
Главное из 19 проверенных тредов
- USCIS использует AI на этапах классификации, поиска паттернов фрода и identity-matching. Это не оспаривается ни сторонниками, ни скептиками.
- AI пишет финальные решения по EB-1A/NIW/O-1 - не доказано. Бывшие сотрудники USCIS прямо говорят что нет.
- "AI-smell" в петиции (шаблонные параграфы, generic-фразы) офицеры действительно ловят - но это можно избежать оригинальным контентом и кастомизацией аргументации.
- Misclassification поля (AI → Science) - реальная задокументированная проблема, не теория.
- Denial rates 2025: NIW - до 57% по отдельным месяцам, EB-1A под heightened scrutiny. AI-поле само по себе не защита и не угроза.
- Применение AI заявителями (Claude, ChatGPT, Gemini) для подготовки ответа на RFE - комьюнити относится положительно, но как к инструменту черновика, не финального текста.
Цифры Q3 FY2025. AI vs дискреционная часть adjudication
Если посмотреть на статистику одобрений USCIS за третий квартал 2025 финансового года - там видна странная асимметрия которая объясняется только через гипотезу AI-вмешательства.
Q3 FY2025 (апрель-июнь 2025):
EB-1A approval rate: 66.6% - минимум за 3 года, падение на 8.4% за квартал
EB-2 NIW approval rate: 54% - падение на 13 пунктов
O-1 approval rate: 93.8% - практически не изменился (RFE rate 18.7% YTD против 30% в 2020)
Q4 FY2025 (июль-сентябрь 2025) - ещё хуже (по данным Manifest Law из performance data USCIS):
EB-1A: 53.4% (2,331 одобрено / 4,364 рассмотрено) - "the lowest quarterly approval rate for EB-1A in recent years"
EB-2 NIW: 35.7% (2,968 одобрено / 8,324 рассмотрено) - "more petitions were denied than approved for the first time in recent memory". Это впервые в современной истории NIW: отказов больше чем одобрений.
Динамика NIW внутри FY2025: Q1 62.7% → Q4 35.7%. Падение с 95.7% в FY2022 до 55.2% за полный FY2025 - обвал почти втрое.
⚠️ Каузация vs корреляция
Падение резкое, но связать его только с AI - научно некорректно. Минимум 4 фактора работают одновременно:
- AI-вмешательство. Гипотеза этой статьи. Корреляция есть, причинность без FOIA не доказать.
- NIW boom 2022-2024: приток слабых самопетиций после либеральной интерпретации Dhanasar. "Пул заявителей стал слабее", не "USCIS стал хуже".
- Trump policy shift с января 2025: EO 14179. Это политика, не AI.
- SCOPS централизация EB-1A: перенос в Service Center Operations - удлинение сроков, рост denials, не связано с AI.
Без FOIA разделить вклад каждого фактора невозможно. AI-инструменты есть, и падение совпадает по времени с расширением их применения - это совпадение, не доказательство.
Что в этих цифрах странного. Категории EB-1A и EB-2 NIW требуют дискреционной оценки - офицер должен решить, тянет ли заявитель на “extraordinary ability” или “national importance” по совокупности доказательств. Это не механический чек-лист, это качественное суждение. И именно эти две категории рухнули.
Категория O-1 требует более механистичной проверки: соблюдены ли формальные критерии (получил ли какие-то award, опубликовал ли определённое число статей, работал ли в leading role). Это можно проверить почти по чек-листу. И именно O-1 держится на 93.8% одобрений.
⚠️ Логически следует (мой вывод, не цитата из DHS)
Эта асимметрия согласуется с гипотезой что AI-инструменты USCIS работают неплохо там, где нужно проверить формальное соответствие критериям (O-1) - но плохо там, где нужно качественное суждение о значимости вклада (EB-1A, NIW). ELIS Evidence Classifier тегирует документы, AI-помощник PAiTH драфтит case law analysis - для дискреционных категорий это создаёт системный риск mis-tagging и недооценки сильных доказательств. Это не доказательство, это правдоподобная корреляция.
Конкретные AI-паттерны из юридической практики. Что юристы реально видят
Помимо общих жалоб, юристы документируют конкретные технические паттерны которые объясняются только автоматизацией.
Same-day RFE. Технически невозможный для ручного review
Herman Legal Group в обзоре “USCIS artificial intelligence 2026”:
"In several concurrent adjustment filings - including Form I-485, Form I-130, Form I-864, Form I-765 - we received receipt notices and RFEs issued the same day."
Перевод: в нескольких одновременных делах AOS (Adjustment of Status - изменение статуса на грин-карту изнутри США через формы I-485, I-130, I-864, I-765) мы получили receipt notices (уведомления о приёме) и RFE выпущенные в один и тот же день. Источник Herman Legal.
"The emergence of same-day RFEs - issued effectively simultaneously with receipt generation - suggests something different: Automated intake screening may be parsing I-864 data immediately upon digitization."
Перевод: появление same-day RFE - выданных фактически одновременно с генерацией receipt notice - наводит на другое: автоматический intake screening (проверка на входе) может парсить данные I-864 сразу же при оцифровке.
Что это означает простыми словами. Receipt notice (уведомление “USCIS получил вашу петицию”) и RFE в один и тот же день - это технически невозможно для ручной обработки. Офицер физически не успевает прочитать петицию и написать RFE за несколько часов. Если такое произошло - значит RFE сформировался автоматически при оцифровке документов, ещё до того как человек на них посмотрел.
Officer codes как комьюнити-метрика. Кейс XM2532
Reddit-сообщество ведёт неформальные списки “плохих офицеров” по их кодам (XM-codes - это префикс USCIS officer ID). Это полезно потому что показывает: даже если AI генерирует draft RFE, разные люди потом его одобряют по-разному. Отдельный пример - мой подробный разбор кейсов офицера 0413 (EB-1A) с 27 паттернами и 6 реальными RFE. Конкретный задокументированный кейс - офицер TSC XM2532:
"On March 22, 2024, USCIS issued a Request for Evidence (RFE) signed by Officer XM2532, challenging all three prongs of the NIW test... The AAO returned the case to the original service center for reconsideration on April 4, 2025, effectively vacating the initial denial... the client got his I-140 NIW approval on July 9, 2025."
Перевод: 22 марта 2024 USCIS выпустил RFE подписанный офицером XM2532 (TSC - Texas Service Center, один из региональных центров USCIS), оспаривающий все три проунга NIW-теста (Dhanasar). AAO (Administrative Appeals Office - внутренний апелляционный орган USCIS) вернул дело обратно в сервисный центр на пересмотр 4 апреля 2025, фактически отменив изначальный отказ. Клиент получил одобрение I-140 NIW 9 июля 2025. Источник WeGreened.
Профиль клиента: постдок-исследователь, интегрирующий deep learning и numerical modeling для прогнозирования coastal hazards (береговых угроз) - то есть прямо AI/ML-эксперт работающий над disaster mitigation. И всё равно офицер XM2532 отказал по всем трём проунгам. AAO вернул дело на пересмотр через 13 месяцев.
Что это значит на уровне статьи. Reddit-комьюнити отслеживает паттерны через officer codes потому что - если бы все офицеры одинаково применяли стандарты - таких кластеров отказов от одного офицера не было бы. Это либо human bias одного человека, либо AI-инструмент которым этот офицер пользуется чаще остальных. Различить невозможно без FOIA на конкретного офицера.
Greenberg Traurig. Самая короткая формулировка происходящего
"The future of U.S. immigration adjudications is not just digital - it is algorithmic."
Перевод: будущее иммиграционного adjudication в США уже не просто цифровое - оно алгоритмическое. Источник Greenberg Traurig.
Это одна из крупнейших юридических фирм США (Greenberg Traurig - Top 15 по доходу). Когда такой источник публично говорит “algorithmic”, это означает что в их клиентской базе уже накопилось достаточно подтверждений чтобы выйти с такой формулировкой публично.
Mukherji v. Miller. Детали которые показывают масштаб
Возвращаюсь к делу о которым уже писал, но с конкретикой которой раньше не было. Истица - Анахита Мукерджи, индийская журналистка. Удовлетворяла 5 из 10 регуляторных критериев EB-1A - то есть в 1.6 раз больше формального минимума (нужно 3). USCIS всё равно отказал.
Reddy Neumann Brown в анализе решения:
"the court ordered USCIS to approve the applicant's EB-1A petition outright, rather than send the case back"
Перевод: суд приказал USCIS одобрить EB-1A петицию заявительницы напрямую, а не возвращать дело на пересмотр. - Это крайне редкое судебное решение. Обычно суды отправляют дело обратно с инструкциями. "Outright approval" значит судья увидел настолько произвольный отказ что даже не доверил USCIS его исправить.
DOJ подал notice of appeal 27 марта 2026 года в U.S. Court of Appeals for the 8th Circuit, дело № 26-01578. Решение пока окружное, не циркуитное - но как прецедент это первый раз когда федеральный суд после Loper Bright (2024) сказал USCIS “вы не просто ошиблись в одном деле, ваша система оценки EB-1A сама по себе arbitrary and capricious”. В апелляции 8-й округ может либо подтвердить (что усилит прецедент на регион), либо отменить (что вернёт Kazarian-framework как было). Решение ожидается в 2026-2027.
Почему я смотрю на ICE и CBP когда пишу про USCIS
Один аргумент часто звучит в защиту USCIS: “AI у них только вспомогательный - обработка PDF, перевод, классификация. До оценки петиций по существу ещё далеко”. Чтобы понимать, насколько этот аргумент устойчив, нужно посмотреть на соседние компоненты DHS. Если в ICE и CBP официальная формула “AI только помогает человеку” уже размылась до facial recognition без privacy assessment и до LLM-обработки доносов - это меняет прогноз и для USCIS.
Все три факта ниже не про EB-1/O-1/NIW напрямую. Но они показывают методологию DHS - как разворачиваются AI-системы, как их раскрывают, и какой шанс что аналогичное уже работает внутри USCIS adjudication, но публично не раскрыто.
Hurricane Score. Та же формула которой защищают AI в USCIS
В ноябре 2024 DHS Chief AI Officer Eric Hysen в ответ на письмо Just Futures Law (та же организация которая подала иск Pangea v. USCIS) раскрыл существование Hurricane Score - алгоритма ранжирующего иммигрантов по шкале 1-5.
"The Hurricane Score does not make decisions on detention, deportation, or surveillance; instead, it is used to inform human decision-making."
Перевод: Hurricane Score не принимает решений о задержании, депортации или surveillance; вместо этого он используется для информирования принятия решений человеком. Источник AP через ABC17 News.
Почему это важно для EB-1/O-1/NIW. Формула “AI помогает человеку, финальное решение за человеком” - это та же формула которой DHS защищает ELIS Evidence Classifier, PAiTH Legal Persona и любую другую систему касающуюся ваших петиций. Hurricane Score показывает что эта формула на практике уже размылась: алгоритм ставит вам score, офицер чаще всего соглашается, баланс смещается. Joshua Perez Garcia ровно это и описал в своей статье - automation bias реальный механизм, а не теоретическая угроза. Для подающего EB-1A это значит что когда USCIS говорит “PAiTH только подсказывает офицеру” - у нас уже есть прецедент в смежной системе DHS где “подсказка” превращается в де-факто решение.
Mobile Fortify. Методология “скрытый deployment → раскрытие” применима к USCIS
В январе 2026 Wired опубликовал расследование на основе DHS 2025 AI Use Case Inventory: ICE и CBP с июня 2025 уже использовали приложение Mobile Fortify для facial recognition. Вендор - японская NEC (NeoFace). Контракт ~$23.9 млн. Использовано 100 000+ раз до публичного раскрытия.
- База данных: 1.2 миллиарда face photos для matching;
- Privacy Impact Assessment не проведён до deployment;
- Фото граждан США тоже хранятся - 15 лет;
- Иск штата Иллинойс и Чикаго о незаконности применения уже подан.
Источники: Wikipedia с цитатами Wired, Biometric Update, FedScoop.
Почему это важно для EB-1/O-1/NIW. Mobile Fortify - это enforcement (ICE/CBP), не adjudication (USCIS). Но важен сценарий раскрытия: высокорисковая AI-система деплоится без PIA, работает 7+ месяцев в тишине, всплывает через комбинацию (1) annual AI inventory обновления, (2) leaked emails в 404 Media, (3) Wired расследование, (4) судебные иски. Если внутри USCIS adjudication работает что-то аналогичное для EB-1A/NIW (например, какой-то classifier который влияет на final merits determination сильнее чем заявлено) - оно скорее всего всплывёт тем же путём в ближайшие 12-24 месяца. Активные FOIA-иски Pangea v. USCIS и Refugees International v. USCIS - именно та часть пути которая уже идёт.
AI Enhanced ICE Tip Processing. Прецедент использования commercial LLM в иммиграционном workflow
Из того же DHS AI Inventory январь 2026 - ICE с мая 2025 использует Palantir-инструмент для обработки потока anonymous tip submissions от публики:
"It uses generative AI to summarize public tip submissions, translate messages written in other languages, and generate short 'bottom line up front' summaries that help agents decide which tips require immediate attention... DHS records say the system relies on commercially available large language models trained on public data, with no additional training on ICE-specific records."
Перевод: использует generative AI для суммирования tip submissions, переводит с других языков, генерирует короткие "bottom line up front" сводки помогающие агентам решить какие tips требуют немедленного внимания. DHS говорит: система полагается на коммерчески доступные LLM обученные на публичных данных, без дополнительного обучения на ICE-specific records.
Почему это критически важно для EB-1/O-1/NIW. ICE официально использует коммерческие LLM (тот же класс что ChatGPT, Claude, Gemini) внутри иммиграционного workflow для классификации и summarization. Это создало институциональный прецедент что commercial LLM допустимы в DHS workflows. PAiTH Legal Persona в USCIS (статус Pre-deployment) делает функционально то же самое - генерирует summary документов петиции и draft legal memoranda. Когда USCIS переведёт PAiTH из Pre-deployment в Deployed (а это вопрос месяцев, не лет) - между AI-обработкой ICE tips и AI-обработкой вашей EB-1A петиции с точки зрения архитектуры останется только формальная граница “финальное решение принимает человек”. Та же самая граница что уже размывается в случае Hurricane Score.
Три вывода для подающего EB-1A, O-1 или EB-2 NIW
- Формула DHS "AI только помогает человеку" - стандартная защита, но в Hurricane Score она уже не работает на практике (automation bias). Та же формула применяется к ELIS Classifier и PAiTH в USCIS.
- Commercial LLM (ChatGPT-класса модели) официально допущены в DHS workflows на примере ICE tip processing. Прецедент есть. PAiTH для USCIS - следующий логический шаг.
- Высокорисковые AI-системы DHS могут быть deployed без Privacy Impact Assessment и работать в тишине годами (Mobile Fortify). Если USCIS делает аналогичное для adjudication EB-1A - раскрытие придёт тем же путём (inventory + leaks + FOIA + litigation), в ближайшие 12-24 месяца.
Что делать прямо сейчас. Практические выводы для подающих EB-1A, O-1, EB-2 NIW
Эти рекомендации работают независимо от того, обрабатывает ли вашу петицию AI или человек. Они защищают от обоих сценариев.
Чёткие exhibit-tabs (закладки-вкладки на каждое приложение-доказательство) с метками на английском. Каждое доказательство - отдельный PDF или явно отделённая секция. Прилагайте Table of Contents (оглавление) с явной категоризацией по 10 критериям Kazarian (для EB-1A) или 3 prongs Dhanasar (трём проунгам Dhanasar - это дело Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. 884 (AAO 2016), установившее тройной тест для EB-2 NIW: substantial merit + national importance, well-positioned to advance, balance of factors favors waiver - подробный гид: "EB-2 NIW (1) 2026: полный гид") или 8 критериям O-1. По каждому из 10 критериев EB-1A на форуме есть подробные разборы: награды, членство, публикации, судейство, оригинальный вклад, статьи, leading role, зарплата.
Recommendation_Letter_Dr_Smith_Harvard.pdf, а не scan_001.pdf. ELIS Classifier использует имена и контент для тегирования.
OCR-слой - это текстовый слой который компьютер может прочитать как текст, а не картинку. Никакого "ghost text" (скрытого текста - Cozen прямо называет это триггером для cross-document mismatch). 300 DPI (точек на дюйм - плотность сканирования) минимум для сканов.
Не полагайтесь на USCIS internal Azure-перевод. Прилагайте заверенные человеческие переводы с certificate of accuracy (сертификатом точности - формальный документ переводчика подтверждающий что перевод точный) по 8 CFR § 103.2(b)(3) для русских наград, дипломов, медиа-публикаций. Это юридически обязательно И нейтрализует риск AI-mistranslation (AI-неправильного перевода).
Прилагайте в каждой петиции explicit name variation memorandum (явный меморандум с вариантами написания имени) с указанием всех вариантов транслитерации имени по ГОСТу (российский стандарт), ISO 9 (международный стандарт ISO), BGN/PCGN (стандарт Board on Geographic Names США, используется в американских паспортах). Объясните возможные ложные совпадения в ATLAS заранее.
Cross-document mismatches (несоответствия между документами) триггерят флаги.
По рекомендации Reddy Neumann Brown - избегать premium кроме критических дедлайнов.
Паттерн систематического мискитирования (Silverman, APWU, Visinscaia, Caron International) задокументирован. Возможно это PAiTH галлюцинация.
В каждой записи DHS Inventory AI-инструмент помечен как "decision support tool" - не как автономный принимающий решения. В ответе на RFE можно прямо ссылаться на DHS inventory и требовать, чтобы финальное решение принимал офицер с учётом всех представленных доказательств, а не делегировалось машине.
Где я буду смотреть в ближайшие месяцы
Обновления раз в полгода. Особенно: появится ли PAiTH Legal Persona в статусе Deployed (сейчас Pre-deployment). И не "переклассифицируют" ли ELIS Evidence Classifier из обычной системы в High-Impact.
Productions могут содержать prompts, training data, контракты. Любой court order в этих делах - точка перелома.
Следующие RFE alerts. Если паттерны усиливаются - это значит AI применяют шире.
Первые рассказы об RFE которые цитируют несуществующие судебные дела (smoking gun для AI hallucination в RFE).
Новые контракты USCIS с AI-вендорами. Особенно: расширят ли VOWS-контракт Palantir с marriage fraud на employment-based категории.
github.com/USCIS - сейчас почти пустой. Если появятся репозитории с ML-моделями - это будет неожиданное самораскрытие.
Короткий итог
Это публично подтверждено DHS AI Use Case Inventory: 29 USCIS AI use cases. Anthropic Claude обрабатывает PDF при подаче через myUSCIS, Microsoft Azure переводит иностранные документы, ML-классификатор расставляет ярлыки на ваши доказательства.
AI не принимает финальные решения. Это прямо прописано в DHS AI Use Case Inventory: каждая система помечена как "decision support tool". Утечек опровергающих это публично нет.
Intake (Claude от Anthropic) → identity resolution (PCIS) → fraud screening (ATLAS) → классификация доказательств (ELIS Classifier) → перевод (Azure) → помощь офицеру (PAiTH Legal Persona).
Но эти же паттерны равно объясняются OCR-ошибками и человеческими шаблонами. Без leaked prompts мы не можем различить.
Pangea v. USCIS и Refugees International v. USCIS. Если суды решат в пользу истцов - мы получим первые реальные документы.
Только Cato (David Bier) выпустил собственный анализ. Это диагностический сигнал.
Готовьте петицию так, чтобы её одинаково хорошо обработал и AI-классификатор, и человек-офицер. Чёткие имена файлов, OCR-слой, certified переводы, name variation memorandum, однородные job titles. Это защищает от обоих сценариев.