В России на законодательном уровне закрепили возможность обучать искусственный интеллект на материалах, защищённых авторским правом. Государственная дума на пленарном заседании приняла во втором и третьем, окончательном чтении закон, который разрешает использование объектов авторского права для подготовки суверенных и национальных больших фундаментальных моделей ИИ без нарушения авторских и смежных прав.
Новая норма включена в базовый закон, направленный на поддержку и развитие технологий искусственного интеллекта в стране. Суть изменений в том, что компьютерная обработка информации, содержащейся в книгах, фильмах, музыкальных произведениях и иных охраняемых объектах, не будет считаться нарушением - при условии, что такие действия выполняются исключительно в целях обучения суверенной или национальной модели ИИ.
Закон отдельно описывает, какие операции подпадают под разрешённый формат обучения. Речь идёт об извлечении данных, сопоставлении фрагментов, классификации, анализе закономерностей и иных способах обработки, которые выполняются программными средствами. Также прямо упоминается краткосрочная запись информации в память компьютера, неизбежная при машинной обработке (например, при загрузке и анализе массива данных).
При этом разрешение не является "безусловным". Устанавливается важное требование: разработчик должен получить экземпляр произведения законным способом. Альтернативный вариант - произведение уже доведено до всеобщего сведения и доступно для анализа без технических ограничений. Иными словами, если доступ к контенту закрыт защитными механизмами, ограничениями платформ или иными средствами технического контроля, использовать такие материалы для обучения в обход ограничений нельзя.
Отдельно закреплена дата вступления нормы в силу: изменения начнут действовать с 1 марта 2027 года.
Новый порядок фактически проводит границу между использованием произведений "для чтения/просмотра человеком" и их анализом машинными методами ради выявления статистических связей и структур. Законодатель тем самым признаёт, что обучение больших моделей требует масштабной обработки данных и что такая обработка может рассматриваться как самостоятельная технологическая операция, отличная от традиционного воспроизведения и распространения.
Для рынка ИИ это означает более понятные правила игры. Разработчики получат опору в виде прямой нормы, описывающей допустимые действия при подготовке фундаментальных моделей: что можно делать с контентом, какие технические процессы признаются частью обучения и в каких рамках это не образует нарушения. Это особенно важно для крупных проектов, где используются многомиллионные корпуса текстов, изображений, аудио и видео.
В то же время закон сохраняет баланс через условие о правомерном доступе. На практике это подталкивает компании к выстраиванию прозрачных цепочек получения данных: покупке лицензий и экземпляров, использованию легально доступных библиотек и архивов, работе с контентом, который открыт для просмотра и анализа без "цифровых замков". Такой подход снижает правовые риски и одновременно стимулирует цивилизованный оборот данных.
Ещё один важный нюанс - целевое назначение. Разрешение связано именно с обучением суверенных и национальных больших фундаментальных моделей. Это означает, что сама логика нормы завязана на развитие инфраструктурных ИИ-платформ и "ядра" технологий, а не на любые коммерческие эксперименты. Следовательно, разработчикам потребуется внимательно соотносить свои проекты с критериями, закреплёнными в профильном регулировании.
На прикладном уровне нововведение может ускорить развитие отечественных языковых и мультимодальных систем: моделей, которые работают с текстом, звуком и видео одновременно. Чем богаче и разнообразнее учебные наборы, тем лучше качество понимания контекста, стиль речи, точность распознавания и устойчивость к ошибкам. Для русского языка и локальных культурных контекстов это особенно заметно: модели, обученные на релевантных материалах, как правило, точнее отвечают на запросы и лучше ориентируются в реалиях.
При этом принятие закона не отменяет вопроса о дальнейшей практике применения. Компании будут выстраивать внутренние регламенты: фиксировать происхождение датасетов, условия доступа к произведениям, сроки хранения промежуточных копий, а также правила использования результатов обучения. Всё это станет частью юридической и технической "гигиены" при создании фундаментальных моделей.
Для авторов и правообладателей ключевым остаётся понимание, что речь идёт не о свободном распространении их работ, а о машинном анализе в ограниченной цели. Тем не менее тема прозрачности обучения и справедливого учёта интересов творческой индустрии неизбежно будет развиваться: от того, как именно будут трактоваться требования о правомерном получении экземпляра и доступности без технических ограничений, зависит реальный баланс интересов.
В итоге закон фиксирует: обработка защищённых произведений может быть легальной частью обучения отечественных фундаментальных моделей ИИ, если соблюдены условия доступа и цель использования. Норма начнёт действовать с 1 марта 2027 года, а до этого участники рынка получат время подготовить процессы, документацию и стратегии работы с данными в новых правовых рамках.
