Один и тот же ИИ-сервис может использоваться для подготовки рекламного текста и анализа внутреннего договора. Во втором случае компания передаёт внешнему поставщику сведения, которые могут быть закрыты для посторонних. При выходе на зарубежный рынок к этому добавляются местные требования к самому продукту. Рассмотрим, как регулируют ИИ в России, ЕС, США, Великобритании и Китае и что российскому бизнесу стоит учитывать при выборе и использовании сервиса.
Требования к компании зависят от её роли и рынка, на котором она работает. Разработчику модели нужно проверять права на обучающие материалы и условия выпуска продукта. Компания, которая использует готовый сервис, прежде всего определяет, какие задачи ему можно поручить, какие сведения разрешено передавать и кто будет проверять результат.
Подходы к регулированию в разных юрисдикциях отличаются. Для российского бизнеса эти различия важны при разработке продукта, выборе поставщика и выходе на зарубежный рынок.
В ЕС действует подробное специальное регулирование ИИ. Его основу составляет Регламент ЕС 2024/1689 — AI Act. Требования к разработке и использованию ИИ зависят от риска, и чем серьёзнее возможные последствия для здоровья, безопасности и основных прав человека, тем больше обязанностей у компании. Некоторые практики и вовсе запрещены. Например, запрет касается некоторых систем оценки людей по поведению и личным характеристикам, если рейтинг используют для неблагоприятного обращения в другой сфере жизни либо для необоснованных или несоразмерных мер. Также под запрет попадают неизбирательный сбор изображений лиц для баз распознавания и использование ИИ для распознавания эмоций на работе и в образовательных организациях, кроме случаев, связанных с медицинскими целями или безопасностью.
Для других систем предусмотрены дополнительные требования. ИИ, который используют при найме, в образовании, кредитовании, предоставлении существенных услуг, биометрии или критической инфраструктуре, может относиться к категории высокого риска в зависимости от конкретного назначения системы и условий её использования. В таком случае поставщик должен управлять рисками на протяжении всей работы продукта. В его обязанности входят контроль качества данных, подготовка технической документации и ведение журналов событий. Кроме того, нужно обеспечить надзор со стороны человека, точность, устойчивость и кибербезопасность системы. Часть обязанностей лежит на компании, которая внедряет такой ИИ, и она должна соблюдать инструкции поставщика, назначать ответственных за контроль, сохранять сведения о работе системы и реагировать на серьёзные инциденты.
Эти требования вводятся поэтапно. Для высокорисковых систем из приложения III, в том числе ряда решений для найма, образования и оценки кредитоспособности, они начнут применяться с 2 декабря 2027 года. Для высокорисковых систем, встроенных в регулируемую продукцию, установлен срок 2 августа 2028 года.
Отдельный режим действует для моделей общего назначения, или GPAI. С 2 августа 2025 года их поставщики обязаны вести техническую документацию и передавать интеграторам сведения о возможностях и ограничениях модели. Они также должны поддерживать политику соблюдения авторского права ЕС и публиковать достаточно подробное описание обучающих материалов. Раскрывать весь набор данных не требуется, но основные категории и источники материалов необходимо указать. Модели, выведенные на рынок раньше 2 августа 2025 года, должны соответствовать требованиям к 2 августа 2027 года.
При использовании исключения для автоматизированного анализа текстов и данных нужно учитывать условия законного доступа и надлежащим образом выраженный запрет правообладателя. Для научных исследований предусмотрено отдельное исключение. Использование материалов также может быть согласовано по лицензии.
Российским компаниям эти правила нужно учитывать при выводе ИИ-системы или GPAI-модели на рынок ЕС, а также если результаты работы системы используются в ЕС. Например, разработчик, который продаёт европейскому работодателю сервис отбора резюме, может получить статус поставщика высокорисковой системы. Именно от этой квалификации будут зависеть его обязанности, независимо от того, как он сам описывает свой HR-продукт.
В США нет единого федерального закона об ИИ, похожего на европейский AI Act. Требования к продукту зависят от отрасли, штата и условий его использования. До запуска важно выяснить, где будет работать сервис, на какие решения он повлияет и есть ли у разработчика права на материалы, используемые для обучения.
Именно из-за использования таких материалов возник спор между Thomson Reuters и ROSS Intelligence. Компания ROSS использовала редакционные аннотации к судебным решениям из базы Westlaw при создании юридического поискового сервиса. В феврале 2025 года федеральный суд округа Делавэр вынес частичное решение в пользу Thomson Reuters. В сентябре 2026 года апелляционный суд третьего округа подтвердил это решение.
ROSS ссылалась на доктрину fair use, которая при определённых условиях допускает использование произведений без согласия правообладателя. Суд этот довод отклонил. Он учёл, что компания использовала защищённые материалы в коммерческих целях, а её сервис мог стать заменой Westlaw. При оценке fair use суд рассматривает также характер произведения, объём заимствования и влияние на рынок правообладателя. Поэтому при работе с подписной базой нужно отдельно выяснить, разрешают ли условия доступа использовать её содержимое для разработки собственного продукта. Особого внимания требуют закрытые материалы конкурентов и способы их получения, включая возможный обход технических ограничений.
Для сервисов найма отдельный вопрос связан с тем, как алгоритм оценивает разные группы кандидатов. Даже формально нейтральные критерии могут систематически ухудшать положение защищённой группы и стать основанием для антидискриминационных претензий. В городе Нью-Йорке Local Law 144 устанавливает требования к инструментам, подпадающим под определение автоматизированных средств принятия кадровых решений, или AEDT. Независимый аудит должен быть проведён не более чем за год до использования, краткое описание результатов опубликовано, а предусмотренное законом уведомление направлено не менее чем за 10 рабочих дней до применения инструмента.
Для организации внутреннего контроля компании часто используют добровольные документы NIST AI Risk Management Framework и NIST AI 600-1 для генеративного ИИ. Они помогают организовать проверку ответов модели, проверять соблюдение интеллектуальных прав и выявлять предвзятость, а также оценивать безопасность продукта и риски сторонних поставщиков.
Великобритания пока регулирует ИИ через действующие нормы права и полномочия отраслевых регуляторов.
Правительство Великобритании сформулировало пять межсекторальных принципов:
Эти принципы служат ориентиром для отраслевых регуляторов при применении их полномочий к ИИ-системам и не заменяют действующие законы.
Условия коммерческого обучения остаются предметом обсуждения. В докладе марта 2026 года правительство сообщило, что широкое исключение с возможностью запрета правообладателя больше не является предпочтительным вариантом реформы. Поэтому компаниям важно проверять лицензии и условия доступа к материалам.
Британская модель выглядит гибче европейской. Однако эта гибкость переносит часть риска на саму компанию, которой приходится самостоятельно сопоставлять применение ИИ с правилами о защите данных, интеллектуальной собственности, защите потребителей и конкуренции.
В Китае развитие ИИ сопровождается подробным административным регулированием. Временные меры по управлению генеративными ИИ-сервисами распространяются прежде всего на публичные сервисы, которые создают тексты, изображения, аудио, видео и другой контент для пользователей на территории КНР. Поэтому поставщику нужно заранее разобраться с требованиями к данным, безопасности и содержанию ответов системы.
Данные и базовые модели должны поступать из законных источников. Поставщик обязан соблюдать интеллектуальные права и принимать меры для повышения качества обучающих данных, включая их достоверность, точность, объективность и разнообразие представленных в них материалов и примеров. Для отдельных сервисов предусмотрены проверки безопасности и регистрация. Также действуют требования к контролю запрещённого контента, рассмотрению жалоб и сообщению об инцидентах государственным органам.
Важно отметить, что в китайском законодательстве пока нет отдельного исключения из авторского права, которое прямо разрешало бы обучать ИИ на любых защищённых произведениях. Разработчику приходится проверять права на материалы, условия их получения и договорные ограничения. Важно учитывать и то, может ли модель воспроизвести охраняемые элементы исходного произведения.
7 сентября 2026 года Верховный народный суд КНР выпустил рекомендации по рассмотрению споров об ИИ. Окончательного ответа на вопрос о законности обучения больших моделей на чужих произведениях он не дал, однако в документе указано, какие сведения могут потребоваться в суде. В споре о нарушении авторских прав сгенерированным контентом суд должен потребовать от разработчика, заявляющего об отсутствии нарушения, сведения об источниках обучающих данных, ходе обучения, режиме работы модели и научно-техническое обоснование его позиции. При распределении ответственности учитываются тип сервиса, особенности отрасли, участие сторон, принятые меры и полученная выгода. Поэтому источники обучающих материалов и принятые меры контроля стоит документировать в ходе разработки.
Суды рассматривают и права на результаты генерации. В 2023 году Пекинский интернет-суд признал возможность охраны изображения, созданного с помощью Stable Diffusion. Пользователь последовательно менял запросы, настраивал параметры, выбирал варианты и дорабатывал изображение. Суд учёл этот вклад в создание финальной работы. Саму модель и её разработчика авторами не признали.
Для компаний, которые применяют ИИ в рекламе, дизайне и производстве контента, здесь важен сам процесс работы. Права на изображение могут зависеть от того, какие творческие решения принял человек и насколько они повлияли на результат.
Федеральный закон от 26 июля 2026 года № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» регулирует разработку, внедрение и применение больших фундаментальных моделей ИИ.
Для разработчиков суверенных и национальных больших фундаментальных моделей закон предусматривает исключение в отношении обучающих материалов. С 1 марта 2027 года они смогут извлекать и анализировать информацию из общедоступных произведений, доведённых до всеобщего сведения, если доступ к ним для анализа не ограничен техническими средствами. Допускается и использование правомерно полученного экземпляра произведения. Отдельное согласие правообладателя на такой анализ и краткосрочное воспроизведение в памяти ЭВМ для обучения модели не требуется.
Представители креативных индустрий критикуют возможность использовать охраняемые произведения без гарантированного вознаграждения и понятного механизма запрета со стороны правообладателя. В ходе обсуждений предлагались способы заявить такой запрет и условия выплаты вознаграждения. Пока эти предложения не вступили в силу, а вопрос об условиях доступа к авторским материалам остаётся предметом обсуждения.
Чтобы навести порядок в работе с ИИ, стоит начать с инвентаризации. Составьте список сервисов и задач, включая инструменты, которыми сотрудники пользуются без согласования. Для каждого определите разрешённые сценарии и назначьте ответственного.
Например, для проверки одного условия договора достаточно подготовленного фрагмента без реквизитов сторон и конфиденциальных деталей. Если закрытые сведения невозможно убрать без потери смысла, документ не следует отправлять в публичный сервис.
При внедрении ИИ компании нужно учитывать требования выбранного рынка и условия работы конкретного сервиса. Разрешённые инструменты, правила подготовки материалов и порядок проверки результатов лучше закрепить заранее.
Digital Rights Center помогает проверить ИИ-сценарии и договоры с поставщиками, оценить риски для конфиденциальной информации и интеллектуальных прав, подготовить внутренние правила работы с нейросетями.
Больше материалов