⚖️ Закон об ИИ в России: господдержка моделей и споры вокруг реестра запретов на обучен...
⚖️ Закон об ИИ в России: господдержка моделей и споры вокруг реестра запретов на обучение через РАО В России с 1 сентября вступили в силу базовые положения закона о развитии и поддержке технологий искусственного интеллекта. Документ впервые на законодательном уровне закрепляет ключевые термины индустрии, однако параллельно с этим в правительстве развернулись активные споры о механизмах защиты авторских прав при обучении нейросетей. Что закрепляет новый закон Документ устанавливает правовую основу для классификации и регулирования ИИ-систем в стране: ▫️ Категории моделей. Вводятся понятия больших фундаментальных моделей (от 1 млрд параметров), а также разделение на «суверенные» (созданные исключительно российскими разработчиками) и «национальные» решения (допускающие использование зарубежных open-source компонентов). ▫️ Господдержка и ограничения. Правительство определит критерии субсидирования разработчиков, а также перечень организаций и сфер, где будет разрешено использование только отечественных ИИ-решений. ▫️ Сроки внедрения копирайт-норм. Отдельные положения закона, регулирующие маркировку сгенерированного ИИ-контента и правила использования объектов интеллектуальной собственности для обучения моделей, вступят в силу в марте 2027 года. Реестр запретов на обучение и роль РАО Параллельно рабочая группа при Совете по кодификации при президенте подготовила поправки, меняющие механизм запрета на использование контента для датасетов. Если ранее планировалось наносить запретительные метки непосредственно на само произведение или исходный веб-ресурс, то новая редакция предлагает публиковать запрет либо на сайте автора, либо в едином реестре аккредитованной организации по коллективному управлению правами (ОКУП). Участники рынка сходятся во мнении, что таким оператором станет Российское авторское общество (РАО). Более того, в будущем организация может взять на себя сбор компенсаций и лицензионных платежей с IT-компаний за уже обученные модели. Борьба подходов: реестр против машиночитаемых меток Инициатива вызвала диаметрально противоположную реакцию у представителей музыкальной индустрии и IT-сектора: ▫️ Позиция правообладателей (Никита Данилов, гендиректор НФМИ). Разметка каждого отдельного аудиофайла технически нереализуема, поэтому централизованный реестр запретов администрировать значительно проще. Однако передача этих функций коммерческой структуре вроде РАО вызывает вопросы — логичнее было бы разместить реестр на портале уполномоченного госоргана для прозрачности правил. ▫️ Позиция IT-компаний (Ассоциация больших данных: «Яндекс», «Сбер» и др.). Создание внешнего реестра технически несовместимо с процессами машинного обучения. Модели обучаются на миллиардах динамических объектов, и разработчики не могут сверять каждый файл с отдельной базой данных. По мнению представителей бигтеха, запрет должен работать исключительно через понятную машиночитаемую разметку на самом источнике (по аналогии с robots.txt), иначе обучение нейросетей превратится в бюрократический тупик. Дискуссия продолжается на площадке профильных ведомств, а финальная модель защиты авторского контента определит условия развития генеративного ИИ в России на ближайшие годы. 💬 Как вы считаете, какой подход к защите прав артистов более жизнеспособен: единый централизованный реестр запретов через ОКУП или машиночитаемые метки непосредственно на сайтах и файлах? 🔗 Пост из моего тг-канала «Музыкальный ИИ» — https://t.me/gensound #ИИ #АвторскоеПраво #РАО #НФМИ #Законодательство #ОбучениеИИ #МузыкальныйИИ #РегулированиеИИ