Правовые проблемы, связанные с задействованием искусственного интеллекта в создании результатов интеллектуальной деятельности

• ИВАНОВА София Игоревнастудент 4 курса Юридического факультета Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия, https://orcid.org/0009-0009-1952-4318sonia-ivanova-2003@mail.ru

• РАХМАТУЛИНА Римма Шамильевнакандидат юридических наук, доцент, доцент Кафедры ПРЭД Юридического Факультета Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия, https://orcid.org/0000-0002-4303-2358info@law-books.ru

Статья посвящена анализу системного кризиса института права интеллектуальной собственности, вызванного экспансией генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Автор структурирует комплекс правовых проблем по четырем ключевым направлениям: дефицит правосубъектности (отсутствие автора-человека), дефицит охраноспособности (неопределенность правового режима результатов, созданных нейросетями), дефицит легитимности обучающих выборок (нелицензированное использование охраняемых произведений) и дефицит контроля (вопросы ответственности за вредоносный контент и дипфейки). В работе обосновывается необходимость смены правовой парадигмы: отказа от концепции «автора-одиночки» в пользу функционального подхода, учитывающего эпоху распределенного творчества. В качестве концептуальных путей решения предлагаются введение ограниченного смежного права для «цифровых творений», внедрение стандартов прозрачности датасетов, обязательная маркировка синтетического контента, а также переопределение критерия оригинальности с переносом акцента на творческий выбор пользователя (промпт-инжиниринг и селекцию). Особое внимание уделено дискуссии о правовой природе ИИ как источнике повышенной опасности и перспективам имплементации зарубежного опыта в российское правовое поле.

Ключевые слова: искусственный интеллект, генеративные нейросети, авторское право, правосубъектность, результаты интеллектуальной деятельности, промпт, обучающие выборки, смежное право, источник повышенной опасности, дипфейки, цифровые творения

Ситуация, в которой сегодня оказались право и законодательство в сфере регулирования отношений по поводу интеллектуальной деятельности, уникальна:

впервые субъектом права (человеком) создан инструмент, способный производить объекты, внешне неотличимые от результатов творческого труда человека, но при этом не обладающий правосубъектностью. Современное положение дел свидетельствует о системной трансформации института ИС, сопоставимой по своему цивилизационному значению с изобретением книгопечатания. Мы наблюдаем не просто технологический сдвиг, а глубинную онтологическую ломку самого понятия «творчество» и, соответственно, объекта правовой охраны. Как представляется, весь массив правовых проблем в рассматриваемой сфере можно структурировать по нескольким ключевым направлениям, а именно:

1) Аксиологический кризис института авторства. С экономической точки зрения, исключительные права – это механизм монетизации творческого труда. ИИ разрушает корреляцию «труд – вознаграждение». Когда основную творческую работу выполняет алгоритм, пользователь получает благо (результат), не производя экономически измеримых затрат труда, охраняемых правом. Это приводит к обессмысливанию категории «творческий вклад». Невозможно квалифицировать промпт как эквивалент авторского замысла – это техническое задание, а не художественный образ.

2) Проблема субъекта и авторства (дефицит правосубъектности). Данная проблема представляет собой фундаментальный вызов романо-германской и англосаксонской правовым системам. Традиционное авторское право построено вокруг человека-творца, однако, когда нейросеть генерирует текст или изображение, неизбежно возникает правовая неопределенность, ибо: 1) охрана возникает только, если результат является следствием творческого труда человека, результат же работы ИИ не является следствием прямого творческого волеизъявления человека в классическом смысле – это следствие работы алгоритма; 2) доктрина «владения инструментом» не работает: нельзя приравнять ИИ к фотоаппарату или кисти, т.к. фотоаппарат фиксирует видение автора, ИИ же генерирует содержание на основе вероятностного прогнозирования, а не репродукции замысла; 3) имеет место проблемная правосубъектность ИИ: предложения наделить ИИ статусом «электронной личности» (как это обсуждалось в Европарламенте в 2017 году) вызывают серьезные сомнения, поскольку ИИ не обладает волей, мотивацией, не несет ответственности и не нуждается в материальном стимулировании, а это то, на чем зиждется авторское право.

3) Экономическая асимметрия рынков. При сохранении текущего режима «общественного достояния de facto» обесцениваются рыночные активы профессиональных участников: фотографов, дизайнеров, переводчиков. Нейросеть удешевляет производство контента до маржинальных издержек, близких к нулю; это дестимулирует инвестиции в человеческий капитал. Возникает парадокс: право на доступ к технологии вступает в конфликт с правом на защиту профессионального творческого труда.

4) Проблема возникновения и фиксации права (дефицит охраноспособности). Если исходить из того, что право должен получить пользователь, то здесь сразу же возникает вторая группа коллизий: 1) определение творческого вклада «порогового уровня». Является ли формулировка запроса (промпт) творческим актом, достаточным для возникновения права? Правоприменительная практика США (например, отказ Бюро авторского права регистрировать комикс «Zarya of the Dawn») склоняется к тому, что если итоговая форма создана ИИ, охрана не возникает, даже если промпт был крайне детальным. Текст промпта можно охранять как литературное произведение, но не картинку; 2) неопределенность правового режима. Сегодня наблюдается ситуация, когда 90% результатов работы генеративных моделей находятся в зоне «public domain» de facto, но не de jure. Это создает риски для бизнеса: инвестиции в создание контента не гарантируют монополии на его использование.

5) Проблема заимствования (т.е. дефицит легитимности обучающих выборок). Здесь мы переходим из плоскости авторского права в плоскость смежных прав и ответственности: 1) любая генеративная сеть обучается на огромных массивах данных, включающих охраняемые произведения. С позиций права, даже трансформативное использование не отменяет факта воспроизведения («репродуцирования») оригинала в процессе машинного обучения; 2) разработчик не может отследить, воспроизвела ли сеть защищенный фрагмент текста или использовала его как стимул, а с юридической точки зрения это является нарушением исключительного права (ст. 1270 ГК РФ). Обратимся к судебной практике – например, иск Safe Creative против Stability AI, когда группа художников подала коллективный иск к компаниям Stability AI Ltd., Midjourney Inc. и DeviantArt Inc. за использование защищенных авторским правом изображений для обучения ИИ. По мнению истцов, для обучения нейросетей, создающих изображения, использовали миллиарды изображений без согласия их создателей и правообладателей [1]. Как представляется, это только начало подобных процессов; 3) добросовестное использование (fair use): судами пока не выработано единой позиции в части того, является ли машинное обучение «преобразовательным» использованием: если да, то оно легально; если нет – это массовый контрафакт.

6) Юридико-техническая проблема. Любая генеративная модель – это продукт глубокого обучения на охраняемых и свободно используемых объектах. Правовая фикция исходит из того, что копирование, осуществлённое машиной в процессе обучения, есть воспроизведение произведения (ст. 1270 ГК РФ) – однако технически это представляет собой неконтролируемое воспроизведение, так как пока невозможно идентифицировать конкретный объект, ставший прообразом, что, в свою очередь, порождает «кризис доказывания»: правообладатель понимает, что его произведение использовано, но не может идентифицировать и доказать конкретный акт нарушения в сгенерированном ИИ контенте.

7) Проблема правосубъектности. Классический деликт со времен Римского права строится на вине конкретного лица. Но если текст, содержащий порочащие лицо сведения, или точную копию охраняемого образа генерирует ИИ, то кто должен являться правонарушителем: пользователь, который лишь сформулировал запрос, не имея умысла нарушить чьи-то права; разработчик, который не имеет технической возможности контролировать каждый акт генерации; ИИ, который не является субъектом права и, более того, «наказывать» который бессмысленно. В результате эта ситуация порождает проблему безответственности, что в правовом государстве является непозволительным и недопустимым.

8) ответственности за результат (дефицит контроля и достоверности). Эта проблема граничит с информационной безопасностью:

во-первых, это дипфейки и персональные данные. Генерация изображений конкретных лиц без их согласия представляет собой прямое нарушение законодательства о персональных данных (152-ФЗ) – однако идентифицировать «вредоносный» промпт и привлечь к ответственности распространителя сложно, и с технической, и с юридической стороны [2]; во-вторых, при подходе к ИИ как источнику повышенной опасности неизбежно встаёт дискуссионный вопрос: можно ли рассматривать алгоритм как источник повышенной опасности (ст. 1079 ГК РФ) и взыскивать ущерб без вины конкретного пользователя, если ИИ, например, сгенерировал клевету или призывы к экстремизму? Пока в существующих правовых реалиях преобладает концепция ИИ как «инструмента», где юридическая ответственность возлагается непосредственно на причинителя вреда (т.е. пользователя), но это не всегда обоснованно и справедливо.

Европейский подход не называет ИИ источником повышенной опасности прямо, но вводит категорию «системы высокого риска», ответственность за функционирование которых предлагается строить на принципах объективного вменения, что является аналогом российского ИПО.

Нужно заметить, что в России судебная практика пока ещё фрагментарна; однако в доктрине (напр., работы В.В. Архипова [3; 4], И.Ю.

Богдановской и А.А. Волоса [5], Л.В. Санниковой [6]) уже сформулирована позиция, согласно которой отказ от расширительного толкования ст. 1079 ГК РФ применительно к робототехнике будет тормозить развитие всего сегмента, поскольку инвесторы вряд ли войдут в сферу деятельности, где ответственность не лимитирована и не ясна. С позиции экономического анализа права, наделение ИИ статусом ИПО выполняет превентивную функцию. Если разработчик знает, что он будет отвечать без вины за любой вред, причиненный системой, то с большей вероятностью он будет выбирать наиболее безопасные, верифицированные модели, ограничивать степень автономии, если это экономически оправдано, страховать риски, создавая фонды покрытия убытков. С правовой точки зрения, это будет защитой слабой стороны – потерпевшего, поскольку в споре с корпорацией-разработчиком или владельцем алгоритма гражданин заведомо слабее, а переложение бремени доказывания и введение безвиновной ответственности восстанавливает баланс.

Представляется, что отождествление ИИ и ИПО по действующему Гражданскому кодексу допустимо лишь при очень широком, телеологическом толковании нормы; полагаем, что это рискованный путь для правоприменителя. Однако с точки зрения реализации сформулированной в последних законодательных актах правовой политики, распространение режима источника повышенной опасности на автономные, самообучающиеся системы, взаимодействующие с материальным миром, выглядит необходимым, более того – неизбежным. Формой реализации может здесь выступать не признание «ИИ вообще» источником повышенной опасности, а распространение правил ст. 1079 ГК РФ на деятельность по эксплуатации высокоавтономных робототехнических комплексов и систем ИИ, чреватых причинением вреда, через внесение соответствующих изменений в закон или акты высшей судебной инстанции. Без такого шага правоприменитель либо оставит потерпевших без компенсации, либо будет вынужден искусственно «дотягивать» вину там, где ее нет, дискредитируя сам принцип виновной ответственности.

Следовательно, можно прийти к выводу: ИИ не является источником повышенной опасности по природе, но должен быть приравнен к таковому по режиму правового регулирования, когда его автономность создает объективную невозможность полного контроля и повышенную вероятность причинения вреда. Это и будет, на наш взгляд, искомым юридико-техническим компромиссом между инновацией и безопасностью.

В целом же, пути решения правовых проблем, связанных с задействованием искусственного интеллекта в создании результатов интеллектуальной деятельности, видятся в следующих концептуальных вариантах возможного выхода из существующего положения:

во-первых, во введении смежного права для цифровых произведений: не приравнивать результат работы ИИ к авторскому произведению, но дать пользователю право на защиту от копирования на 5-10 лет. Это позволит окупать затраты, не разрушая классическую парадигму авторского права; во-вторых, в детальном регулировании обучающих выборок: необходимо внедрение стандартов прозрачности (как, скажем, в европейском EU AI Act) – разработчик обязан раскрыть, на каких данных обучалась модель, и выплатить компенсацию правообладателям, чьи произведения вошли в датасет; в-третьих, в маркировке контента, содержащей обязательное указание на синтетическое происхождение контента (водяные знаки в метаданных) для защиты прав потребителей и предотвращения введения в заблуждение.

Анализ существующего положения даёт основания к определению возможных перспектив использования ИИ в отечественных реалиях, которые следует рассматривать как объективно обусловленные сценарии развития системы правового регулирования данных общественных отношений, а именно:

1. Думается, что следует отойти от бинарной оппозиции «охраняется – не охраняется» и перейти к внедрению многоуровневой системы прав, включающей: 1) полную охрану для классических произведений человека; 2) ограниченную охрану – введение краткосрочного смежного права для объектов, созданных при значимом участии ИИ (например, 5-10 лет вместо 70 лет после смерти автора); 3) общественное достояние – для полностью машинной генерации, без творческого вклада человека. Это позволит сохранить баланс между публичным доступом и частными интересами.

2. Законодательная имплементация ответственности платформы. На разработчиков генеративных моделей должна быть возложена обязанность транспарентности датасетов.

Необходимо нормативное закрепление правового механизма, при котором использование охраняемых произведений для обучения требует получения лицензии или выплаты вознаграждения через систему расширенного коллективного управления.

3. В целях преодоления рассмотренных выше проблем доказывания необходимо внедрение ряда новых правовых презумпций, например:

1) сходство произведения, сгенерированного ИИ, с охраняемым объектом, входящим в датасет, рассматривается как следствие использования такого объекта, если не доказано иное; 2) внедрение «водяных знаков» (мета-разметки) как обязательного условия коммерческого использования контента, генерируемого ИИ.

4. Переопределение критериев оригинальности. Представляется, что в совсем недалекой перспективе законодателю и судебной практике предстоит отказаться от концепции «автора-творца» в пользу функционального подхода, при котором оригинальным будет признаваться не то, что создано «из головы», а то, что является результатом творческого выбора: если пользователь путём итераций (промпт-инжиниринг, отбор вариантов, постобработка и т.п.) осуществляет такой выбор – результат может быть признан охраноспособным.

Резюмируя сказанное, хотелось бы заметить, что сегодня перед правом не стоит задача «запретить ИИ» или, напротив, «уравнять его в правах с человеком»; задача видится в деконструкции старого и конструировании нового правового института. Времена, когда произведение выступало продолжением личности автора, заменились эпохой «распределённого творчества», где человеческий и машинный интеллект действует совместно, синергетически, дополняя и уравновешивая друг друга. Отсюда задача права – не тормозить этот процесс, а навести, направить в безопасное и справедливое русло, где будет обеспечен баланс интересов создателей алгоритмов, пользователей и правообладателей первичного контента. Без этой правовой модернизации нас ждёт либо обрушение рынка интеллектуальной собственности, либо его полная криминализация – а как представляется, ни тот, ни другой сценарий не являются приемлемыми для цивилизованного общества.

Судя по всему, сегодня, как и многие предыдущие поколения, мы стоим на пороге смены парадигмы: Римское право не знало электричества, но справилось с ним; право ХХ века не знало алгоритмов, способных к творчеству – однако исторический опыт свидетельствует, что закон инерции правовой системы преодолим лишь путем доктринального осмысления, а не простого копирования старых норм на новые реалии. Этот подход находит своё отражение в публикациях видных учёных [7-11] и полностью разделяется автором настоящей статьи.

Суммируя, полагаем обоснованным прийти к следующим выводам:

В части правовых проблем, связанных с задействованием ИИ в создании результатов интеллектуальной деятельности, наблюдается системный кризис института права интеллектуальной собственности, а поскольку генеративный ИИ разрушает базовые постулаты авторского права, построенные вокруг человека-творца, то очевидной становится необходимость смены парадигмы – требуется отказ от концепции «автора-одиночки» в пользу функционального подхода и признания эпохи «распределенного творчества».

Интеграция ИИ во все значимые сферы общественной жизни (преимущественно в экономику и право), ставит перед человечеством задачи, выходящие за рамки существующей юридической техники, формируя системы подрывающие вызовы. Как замечает проф. А.А. Аузан [12], профессии, в основе которых - алгоритмизируемые процессы, будут замещаться ИИ, соответственно, необходимо менять и систему образования, которая, как это исторически сложилось, строится на алгоритмах и правилах, т.е., говоря аллегорически, направлена на развитие левополушарного мышления, а теперь нуждается в переориентации на развитие правополушарного мышления, а именно качеств, принципиально не воспроизводимых ИИ – эмоциональный интеллект, креативность «с нуля», интуитивное, критическое мышление, способность понимать контекст «между строк», к самосовершенствованию «по своей воле».

Список литературы

1. В США подали первый иск о нарушении авторских прав нейросетью. // Право.ru. URL: https://pravo.ru/news/244964/ (дата обращения: 12.02.2026).
2. См. Захарова О.М., Иванова С.И. Правовое регулирование дипфейков: сравнение российского и зарубежного опытов // Академия права. 2024. №1. С. 34-42.
3. Архипов В.В., Наумов В.Б., Смирнова К.М. Пределы принятия юридически значимых решений с использованием искусственного интеллекта // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. 2021. Т. 12, №4. С. 882-906.
4. Архипов В.В., Брагинец А.Ю., Грачева А.В., Наумов В.Б. На пути к юридическому определению искусственного интеллекта // Информационное право. 2021. №4. С. 22-26.
5. Богдановская И.Ю., Васякина Е.В., Волос А.А., Данилов H.А., Егорова Е.В., Калятин В.А., Карпенко О.И., Салихов Д.Р. Искусственный интеллект и право: Обзор материалов XIII Международной научно-практической конференции «Право в цифровую эпоху» (Москва, НИУ ВШЭ, 18 октября 2024 г.) // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2024. Том 17. № 4. С. 278-306.
6. Видра Д., Санникова Л.В., Харитонова Ю.С. Социализация права и технология распределенного реестра: трансформация регулятивного воздействия // Гражданское право. 2020. № 4. С. 15-21.
7. Садовничий В.А., Акаев А.А., Ильин И.В., Малков С.Ю., Гринин Л.Е., Андреев А.И., Коротаев А.В. Общество будущего и переход к нему // История и современность. М., 2023. №1(47). С. 88-106.
8. Осипов Г.В. Масштабные изменения в развитии человеческой цивилизации и социальный мегапроект XXI века // Представительная власть. 2024. №5-6 (212-213). С. 5-11.
9. Трансформация и цифровизация правового регулирования общественных отношений в современных реалиях и условиях пандемии: коллективная монография / Под ред. И.В. Воронцовой. Казань: Отечество, 2020. 415 с.
10. Морхат, П.М. Искусственный интеллект: правовой взгляд. М.: БукиВеди, 2017. 257 с.
11. Понкин, А.В., Редькина, А.И. Искусственный интеллект с точки зрения права // Вестник РУДН. Сер.: Юридические науки. 2018. № 1. С. 91-109.
12. Декан экономического факультета МГУ А. Аузан об искусственном интеллекте, умирающих профессиях, поколении Z и цифровой экономике (фрагменты интервью). // Сайт Уральского государственного экономического университета. URL: https://meu.usue.ru/sobytiya/1342-dekan-eko� - nomicheskogo-fakulteta-mgu-a-auzan-ob-iskusstvennom-intellekte-umirayushchikh-professiyakh-pokolenii-z-i-tsifrovoj-ekonomike-fragmenty-intervyu /?ysclid=mli8igtlwn563660435 (дата обращения: 21.02.2026).

Скачать