Российские власти готовы ввести обязательную маркировку изображений, аудио- и видеоматериалов, созданных или отредактированных с помощью больших моделей искусственного интеллекта.
Помеченные дипфейки и плата за обучение: зачем российские власти хотят сделать маркировку ИИ обязательной
Ужесточение правил использования ИИ затронет не только соцсети, но и любые платформы с аудиторией более 500 тысяч человек.
Unsplash
Как сообщают «Ведомости», соответствующие поправки подготовлены к принятому в июле закону об ИИ и Гражданскому кодексу. Проект разработан рабочей группой Совета при президенте РФ по кодификации под руководством Павла Крашенинникова.
Ожидается, что уже 19 августа документ рассмотрит рабочая группа по регулированию и административным барьерам, которую возглавляет замминистра цифрового развития Иван Лебедев.
В России разработают систему проверки ИИ-моделей на соответствие законам и традиционным ценностям
Российские компании начали судиться со своими сотрудниками: их обвиняют в использовании нейросетей
Нейросети «из коробки»: в России введут обязательную предустановку отечественного ИИ на смартфоны
Российские компании начали судиться со своими сотрудниками: их обвиняют в использовании нейросетей
Нейросети «из коробки»: в России введут обязательную предустановку отечественного ИИ на смартфоны
Предложенные изменения существенно меняют подход разработанного недавно закона, в котором в данный момент не прописано обязательство маркировать сгенерированный контент.
В текущей редакции, вступающей в силу в части маркировки с 1 марта 2027 года, крупным сайтам и социальным сетям с аудиторией более 500 тысяч российских пользователей лишь вменяется в обязанность предоставить техническую возможность для размещения таких пометок.
Продолжение ниже
Видео
Продолжение
Новый же законопроект предполагает, что формат, содержание и порядок размещения предупреждения установит уполномоченный государственный орган, при этом конкретное ведомство в тексте пока не называется.
Формулировка о создании материала с применением ИИ может затронуть не только полностью сгенерированные файлы, но и контент, отредактированный нейросетью, однако минимальный порог использования технологий в проекте не установлен. На данный момент документ не определяет меру ответственности за отсутствие маркировки и не проясняет, кто именно обязан ставить отметку, если создатель и распространитель материала — разные лица.
Также остается открытым вопрос о том, должна ли маркировка сохраняться в метаданных при переносе файла между различными интернет-платформами.
Второй блок поправок касается процесса обучения нейросетей. Авторы предлагают признать обучение моделей способом использования объектов авторских и смежных прав. Разработчиков могут обязать производить однократную выплату компенсации правообладателям за использование их произведений.
Согласно проекту, автор сможет публично запретить применение своих материалов для обучения, разместив уведомление на самом произведении, связанном ресурсе или специальном государственном сайте.
При отсутствии такого запрета и отдельного договора на бесплатное использование разработчик будет обязан выплатить вознаграждение, размер и порядок сбора которого определит правительство.
Представители отрасли и эксперты уже начали высказывать свои опасения относительно эффективности данных мер. Источники в крупных технологических компаниях указывают, что обязательная маркировка не решит проблему дипфейков, так как их создатели продолжат использовать зарубежные сервисы и распространять контент без отметок.
Кроме того, чрезмерное регулирование может затронуть обычные фотографии, обработанные нейросетевыми фильтрами в редакторах, что осложнит работу российских сервисов.
Как отметил директор Института исследований интернета Карен Казарян, столь жесткие нормы являются преждевременными, так как в мире пока отсутствуют надежные технологии для создания машиночитаемых меток, устойчивых к дальнейшему редактированию.
А в «Яндексе» подчеркнули, что обучение моделей на правомерно полученной общедоступной информации не должно считаться нарушением авторских прав, так как ИИ анализирует массивы данных, а не воспроизводит отдельные объекты.
Специалисты приводят в пример опыт Китая и Евросоюза. В КНР уже применяются видимые и скрытые метки, а европейский AI Act требует от провайдеров обеспечивать машиночитаемую маркировку и раскрывать происхождение дипфейков при их распространении.
Загружаем