Этика
Кризис согласия: почему обучение AI на данных человека требует новой правовой рамки
Крупнейшие обучающие наборы данных для ИИ создавались путем сбора миллиардов изображений, статей и видео без явного согласия. По мере роста числа судебных исков и требований регуляторов к ответственности, рамки правового регулирования на основе согласия становятся неизбежными.
Патрик Т ·
Крупнейшие обучающие наборы данных для ИИ — включая те, что используются в GPT-5, Claude Opus 4.7 и Gemini 2.0 — были собраны путем скрапинга миллиардов изображений, статей и видео из интернета без явного согласия их создателей. По мере роста числа судебных исков и требований регуляторов о подотчетности вопрос больше не в том, нарушали ли компании по искусственному интеллекту нормы согласия, а в том, смогут ли существующие правовые рамки справиться с масштабом этих нарушений.
Масштаб проблемы
В 2024 году исследователи из Калифорнийского университета в Беркли оценили, что приблизительно 1,3 миллиарда произведений, защищённых авторским правом, использовались для обучения больших языковых моделей без разрешения. Сюда входят 400 миллионов книг, 200 миллионов научных статей и более 500 миллионов новостных публикаций. Данные были получены из CommonCrawl, свободно доступного интернет-архива, который индексирует публичный веб — но «публичный» не означает «бесплатный для коммерческого обучения ИИ».
Это различие имеет значение. Фотография, опубликованная в Instagram, видна всем пользователям, но условия использования Instagram запрещают автоматический сбор данных. Новости на сайте The New York Times доступны публично, но Times прямо запрещает компаниям, занимающимся машинным обучением, использовать её контент без лицензии. Тем не менее, крупнейшие лаборатории ИИ всё равно обучали свои модели на этих наборах данных, полагаясь на юридическую «серую зону», которая теперь стала ареной судебных разбирательств.
К маю 2026 года против крупных компаний, занимающихся ИИ, было подано более 150 исков авторами, фотографами, журналистами и издателями. Дела делятся на две категории: нарушение авторских прав (утверждается, что модели запоминают и воспроизводят данные обучения) и право на публичность (утверждается, что использование личных данных нарушает право на приватность). Ни одна из категорий не имеет чётких прецедентов в законодательстве об ИИ.
Почему согласие важнее, чем авторское право
Закон об авторском праве был создан для другой эпохи. Когда вы фотокопируете книгу, вы создаете одну копию. Когда вы сканируете книгу для обучающего набора данных, вы создаете цифровое представление, которое может быть индексировано, поисковым образом обработано и потенциально восстановлено нейронной сетью. Юридический вопрос — «Это добросовестное использование?» — не имеет определенного ответа.
Но этический вопрос проще: согласился ли создатель? Согласие является основой доверия. Когда фотограф загружает изображение на портфолио-сайт, он соглашается с тем, что люди смогут его просматривать. Он не соглашается с тем, чтобы его работа использовалась в системе машинного обучения, которая будет генерировать новые изображения в его стиле без указания авторства или вознаграждения. Когда журналист публикует статью, он соглашается с тем, что читатели будут её читать. Он не соглашается с тем, чтобы его уникальный голос и точка зрения были закодированы в модель, которая будет генерировать текст, звучащий как он.
Текущая правовая база рассматривает все виды использования опубликованных данных одинаково. Но обучение ИИ качественно отличается от чтения. Оно экстрактивное. Оно масштабируемое. Оно предназначено для того, чтобы учиться на шаблонах человеческого творчества и воспроизводить их.
Регуляторный ответ
Акт ЕС об ИИ, вступивший в силу в январе 2026 года, требует, чтобы ИИ-системы, обученные на материалах, защищённых авторским правом, были зарегистрированы. Компании должны документировать, какие данные использовались, откуда они взяты и дали ли создатели своё согласие. Нарушения влекут штрафы до 6% от мирового дохода.
США выбрали более медленный подход. В марте 2026 года Бюро авторских прав выпустило рекомендации, в которых указано, что произведения, созданные ИИ, не могут быть защищены авторским правом, если в процессе их создания человек не сделал «значимые творческие решения». Но это не решает вопрос законности обучения на данных, защищённых авторским правом изначально.
Япония и Южная Корея заняли противоположные позиции. Министерство экономики, торговли и промышленности Японии выпустило руководство, прямо разрешающее обучение ИИ на защищённых авторским правом материалах без согласия, рассматривая это как необходимое для национальной конкурентоспособности. Подход Южной Кореи более строгий и требует получения согласия для любого коммерческого использования персональных данных в системах ИИ.
Как может выглядеть новая структура
Юридическая структура на основе согласия для обучения ИИ должна включать три компонента: раскрытие информации (компании ИИ должны точно сообщать, какие данные использовались для обучения модели, на детальном уровне), права на отказ (создатели должны иметь право требовать удаления их работы из обучающих наборов данных) и компенсацию (когда коммерческие системы ИИ обучаются на материалах, защищённых авторским правом, создатели должны получать компенсацию).
Эти механизмы уже существуют в других отраслях. Лицензирование музыки через ASCAP и BMI работает десятилетиями. Лицензирование стоковых фотографий является мультимиллиардным рынком. Технологии существуют для применения аналогичных моделей для обучения ИИ.
Дальнейший путь
Кризис согласия будет разрешен одним из двух способов: через законодательство или через судебные процессы. Законодательство предпочтительнее, поскольку оно создает определенность и позволяет достигать согласованных решений. Судебные процессы идут медленнее, но неизбежны, если законодательство не будет принято. Следующие 18 месяцев критически важны. Закон об ИИ в ЕС станет первым настоящим испытанием регулирования на основе согласия. Если он сработает, другие юрисдикции последуют примеру. Если нет, тогда по умолчанию наступят судебные процессы, которые будут дороже и менее предсказуемы для всех.