Чужой контент в обучении ИИ как новый риск для разработчиков и инвесторов
Автор: Анна Юпатова, юрист IP/IT
Для обучения ИИ нужны огромные объемы данных, и разработчики по всему миру ищут способы получить к ним доступ, не нарушая авторские права. Иногда для этого приходится прибегать к довольно необычным решениям.
Так, американская Anthropic закупила миллионы бумажных книг, которые затем оцифровала для обучения Claude. Причем книги буквально разбирали на страницы, сканировали, а бумажные экземпляры уничтожали. В июне 2025 года американский суд признал обучение моделей на таких произведениях добросовестным использованием (fair use). Правомерной при обстоятельствах дела была признана и оцифровка законно приобретенных книг. А вот использование пиратских библиотек суд оценил иначе. Впрочем, даже если с юридической точки зрения такой подход допустим, вопрос об этичности массового уничтожения книг ради обучения ИИ остается открытым.
Пока зарубежные ИИ-компании ищут границы допустимого использования чужих произведений, в России готовятся установить собственные правила. Как сообщил Интерфакс, председатель комитета Госдумы Павел Крашенинников заявил о планах урегулировать вопросы авторских прав в сфере ИИ до 1 марта 2027 года. 12 ноября 2026 года Совет при Президенте РФ по кодификации и совершенствованию гражданского законодательства поддержал поправки, устанавливающие специальные правила использования чужих произведений для обучения ИИ.
Для разработчиков это может обернуться дополнительными расходами, а для инвесторов новыми рисками при покупке технологических компаний.
i. Кому обратить внимание на новые правила
Речь идет прежде всего о компаниях, которые самостоятельно обучают ИИ-модели на больших массивах данных. Однако это необязательно разработчики крупных универсальных нейросетей, таких как Claude или GigaChat. Бизнес может использовать уже существующую модель и дополнительно обучать ее для решения специализированных задач, например, медицинских изображений или создания рекламных материалов.
В таких случаях компания не разрабатывает нейросеть с нуля, но использует собственные или сторонние наборы данных, чтобы адаптировать ее под конкретные задачи. И если в этих наборах содержатся охраняемые произведения, возникает вопрос о правомерности их использования.
При этом важно отличать дообучение модели от обычного использования готового ИИ-сервиса, ведь подключение к нему через API или настройка запросов сами по себе не означают, что компания обучает модель.
При этом конкретный круг разработчиков, на которых будут распространяться новые правила использования произведений для обучения ИИ, зависит от окончательной редакции поправок.
ii. Предлагаемые изменения
Сейчас использование чужих произведений для обучения ИИ регулируется общими положениями ГК РФ об интеллектуальной собственности. В частности, статья 1270 ГК РФ относит к способам использования произведения его воспроизведение, включая запись в память компьютера. Поэтому при формировании обучающих наборов данных может потребоваться согласие правообладателя, если соответствующее использование не подпадает под предусмотренные законом исключения. И здесь есть важный нюанс. Если произведение находится в открытом доступе, это еще не означает, что его можно свободно использовать для обучения нейросети.
В июле 2026 года был принят Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Он предусматривает специальные условия использования охраняемых материалов при обучении суверенных и национальных больших фундаментальных моделей ИИ. Соответствующие положения начнут действовать с 1 марта 2027 года. Таким образом, закон непосредственно касается определенной категории моделей, а не любых программных продуктов с функциями ИИ.
Теперь этот механизм предлагают согласовать с частью IV ГК РФ. Согласно поправкам, у разработчиков будет три основных способа законно использовать чужой контент для обучения моделей.
(1) договориться непосредственно с правообладателем. Условия использования стороны определяют самостоятельно, в том числе могут предусмотреть вознаграждение.
(2) воспользоваться открытой лицензией. Если правообладатель разрешил бесплатное использование произведения, разработчик сможет использовать его в пределах такого разрешения.
(3) использовать контент без предварительного согласия, но с выплатой компенсационного вознаграждения. Сбор и распределение платежей предполагается поручить аккредитованным организациям по коллективному управлению правами.
При этом у правообладателей останется возможность запретить использование своих произведений для обучения ИИ. Соответствующее уведомление можно будет разместить на сайте аккредитованной организации.
Как именно будут рассчитываться платежи и сколько придется платить разработчикам, пока неизвестно. Эти вопросы предстоит урегулировать Правительству РФ. Поправки планируется ввести с 1 марта 2027 года, однако пока это только законопроекты, которые еще не внесены в Госдуму.
iii. Риски для ИИ-бизнеса
Представим ИИ-компанию, которая использует для обучения своих моделей тексты, изображения и другие материалы из открытых источников, но при этом не документирует происхождение данных и правовые основания их использования. На этапе разработки это могло не вызывать особых вопросов. Проблемы могут возникнуть позднее, например, когда компания начнет привлекать инвестиции или готовиться к продаже.
Если выяснится, что часть обучающих данных использовалась с нарушением исключительных прав, компания рискует столкнуться с претензиями правообладателей. В зависимости от обстоятельств могут потребоваться дополнительные лицензии, переработка обучающих наборов данных и даже повторное обучение модели.
Предлагаемые поправки добавляют еще один фактор, а именно возможные обязательные платежи за использование чужого контента. Их размер пока неизвестен. Однако для компаний, которые обучают собственные модели на больших объемах сторонних данных, это потенциально существенная статья расходов, которую придется учитывать в финансовой модели бизнеса.
Есть и более сложный вопрос. Что делать с моделями, которые уже обучены? Авторы инициативы рассматривают два варианта. По первому новые правила будут применяться только к использованию произведений после их вступления в силу. По второму разработчиков могут обязать выплатить правообладателям разовое вознаграждение за использование произведений в прошлом. Окончательного решения пока нет, но для действующих ИИ-компаний второй вариант особенно чувствителен, поскольку расходы могут возникнуть в отношении данных, которые уже были использованы.
iv. Риски инвесторов
При покупке технологической компании или проведении IP due diligence обычно проверяют права на программный код, договоры с разработчиками, использование сторонних библиотек и другие объекты интеллектуальной собственности. Теперь такой проверки может оказаться недостаточно. Отдельного внимания заслуживают сами обучающие данные и основания их использования. В частности, стоит проверить:
Итоги
Пока окончательная редакция поправок неизвестна, говорить о конкретных расходах разработчиков преждевременно. Тем не менее направление регулирования уже обозначено. Использование чужих произведений для обучения ИИ предполагается поставить в более определенные правовые рамки.
Для разработчиков это повод уже сейчас разобраться с происхождением обучающих данных, условиями их использования и имеющимися документами, не дожидаясь появления обязательных платежей. А для инвесторов учитывать, что стоимость ИИ-компании зависит в том числе от того, насколько правомерно была обучена ее модель. Даже если права на программный код оформлены безупречно, проблемы с обучающими данными способны существенно осложнить инвестиционную сделку.
Для обучения ИИ нужны огромные объемы данных, и разработчики по всему миру ищут способы получить к ним доступ, не нарушая авторские права. Иногда для этого приходится прибегать к довольно необычным решениям.
Так, американская Anthropic закупила миллионы бумажных книг, которые затем оцифровала для обучения Claude. Причем книги буквально разбирали на страницы, сканировали, а бумажные экземпляры уничтожали. В июне 2025 года американский суд признал обучение моделей на таких произведениях добросовестным использованием (fair use). Правомерной при обстоятельствах дела была признана и оцифровка законно приобретенных книг. А вот использование пиратских библиотек суд оценил иначе. Впрочем, даже если с юридической точки зрения такой подход допустим, вопрос об этичности массового уничтожения книг ради обучения ИИ остается открытым.
Пока зарубежные ИИ-компании ищут границы допустимого использования чужих произведений, в России готовятся установить собственные правила. Как сообщил Интерфакс, председатель комитета Госдумы Павел Крашенинников заявил о планах урегулировать вопросы авторских прав в сфере ИИ до 1 марта 2027 года. 12 ноября 2026 года Совет при Президенте РФ по кодификации и совершенствованию гражданского законодательства поддержал поправки, устанавливающие специальные правила использования чужих произведений для обучения ИИ.
Для разработчиков это может обернуться дополнительными расходами, а для инвесторов новыми рисками при покупке технологических компаний.
i. Кому обратить внимание на новые правила
Речь идет прежде всего о компаниях, которые самостоятельно обучают ИИ-модели на больших массивах данных. Однако это необязательно разработчики крупных универсальных нейросетей, таких как Claude или GigaChat. Бизнес может использовать уже существующую модель и дополнительно обучать ее для решения специализированных задач, например, медицинских изображений или создания рекламных материалов.
В таких случаях компания не разрабатывает нейросеть с нуля, но использует собственные или сторонние наборы данных, чтобы адаптировать ее под конкретные задачи. И если в этих наборах содержатся охраняемые произведения, возникает вопрос о правомерности их использования.
При этом важно отличать дообучение модели от обычного использования готового ИИ-сервиса, ведь подключение к нему через API или настройка запросов сами по себе не означают, что компания обучает модель.
При этом конкретный круг разработчиков, на которых будут распространяться новые правила использования произведений для обучения ИИ, зависит от окончательной редакции поправок.
ii. Предлагаемые изменения
Сейчас использование чужих произведений для обучения ИИ регулируется общими положениями ГК РФ об интеллектуальной собственности. В частности, статья 1270 ГК РФ относит к способам использования произведения его воспроизведение, включая запись в память компьютера. Поэтому при формировании обучающих наборов данных может потребоваться согласие правообладателя, если соответствующее использование не подпадает под предусмотренные законом исключения. И здесь есть важный нюанс. Если произведение находится в открытом доступе, это еще не означает, что его можно свободно использовать для обучения нейросети.
В июле 2026 года был принят Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Он предусматривает специальные условия использования охраняемых материалов при обучении суверенных и национальных больших фундаментальных моделей ИИ. Соответствующие положения начнут действовать с 1 марта 2027 года. Таким образом, закон непосредственно касается определенной категории моделей, а не любых программных продуктов с функциями ИИ.
Теперь этот механизм предлагают согласовать с частью IV ГК РФ. Согласно поправкам, у разработчиков будет три основных способа законно использовать чужой контент для обучения моделей.
(1) договориться непосредственно с правообладателем. Условия использования стороны определяют самостоятельно, в том числе могут предусмотреть вознаграждение.
(2) воспользоваться открытой лицензией. Если правообладатель разрешил бесплатное использование произведения, разработчик сможет использовать его в пределах такого разрешения.
(3) использовать контент без предварительного согласия, но с выплатой компенсационного вознаграждения. Сбор и распределение платежей предполагается поручить аккредитованным организациям по коллективному управлению правами.
При этом у правообладателей останется возможность запретить использование своих произведений для обучения ИИ. Соответствующее уведомление можно будет разместить на сайте аккредитованной организации.
Как именно будут рассчитываться платежи и сколько придется платить разработчикам, пока неизвестно. Эти вопросы предстоит урегулировать Правительству РФ. Поправки планируется ввести с 1 марта 2027 года, однако пока это только законопроекты, которые еще не внесены в Госдуму.
iii. Риски для ИИ-бизнеса
Представим ИИ-компанию, которая использует для обучения своих моделей тексты, изображения и другие материалы из открытых источников, но при этом не документирует происхождение данных и правовые основания их использования. На этапе разработки это могло не вызывать особых вопросов. Проблемы могут возникнуть позднее, например, когда компания начнет привлекать инвестиции или готовиться к продаже.
Если выяснится, что часть обучающих данных использовалась с нарушением исключительных прав, компания рискует столкнуться с претензиями правообладателей. В зависимости от обстоятельств могут потребоваться дополнительные лицензии, переработка обучающих наборов данных и даже повторное обучение модели.
Предлагаемые поправки добавляют еще один фактор, а именно возможные обязательные платежи за использование чужого контента. Их размер пока неизвестен. Однако для компаний, которые обучают собственные модели на больших объемах сторонних данных, это потенциально существенная статья расходов, которую придется учитывать в финансовой модели бизнеса.
Есть и более сложный вопрос. Что делать с моделями, которые уже обучены? Авторы инициативы рассматривают два варианта. По первому новые правила будут применяться только к использованию произведений после их вступления в силу. По второму разработчиков могут обязать выплатить правообладателям разовое вознаграждение за использование произведений в прошлом. Окончательного решения пока нет, но для действующих ИИ-компаний второй вариант особенно чувствителен, поскольку расходы могут возникнуть в отношении данных, которые уже были использованы.
iv. Риски инвесторов
При покупке технологической компании или проведении IP due diligence обычно проверяют права на программный код, договоры с разработчиками, использование сторонних библиотек и другие объекты интеллектуальной собственности. Теперь такой проверки может оказаться недостаточно. Отдельного внимания заслуживают сами обучающие данные и основания их использования. В частности, стоит проверить:
- откуда компания получала данные для обучения модели и можно ли подтвердить их происхождение;
- какие лицензии, разрешения и договоры с правообладателями имеются;
- предусмотрены ли ограничения на использование данных для обучения ИИ и коммерческую эксплуатацию соответствующих моделей;
- могут ли возникнуть дополнительные расходы, претензии правообладателей или необходимость пересмотра используемых наборов данных.
Итоги
Пока окончательная редакция поправок неизвестна, говорить о конкретных расходах разработчиков преждевременно. Тем не менее направление регулирования уже обозначено. Использование чужих произведений для обучения ИИ предполагается поставить в более определенные правовые рамки.
Для разработчиков это повод уже сейчас разобраться с происхождением обучающих данных, условиями их использования и имеющимися документами, не дожидаясь появления обязательных платежей. А для инвесторов учитывать, что стоимость ИИ-компании зависит в том числе от того, насколько правомерно была обучена ее модель. Даже если права на программный код оформлены безупречно, проблемы с обучающими данными способны существенно осложнить инвестиционную сделку.
Контакты
г. Москва, Бизнес-центр «Грузинка 30», Большая Грузинская ул., д. 30А, с.1.
Оставьте заявку
Нажимая кнопку 'Отправить', вы даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с Политикой обработки данных