Правообладатели хотят получить компенсации за обучение уже работающих нейросетей. Почему Минцифры и разработчики выступают против
Российские компании, создающие системы искусственного интеллекта, могут столкнуться с требованием выплатить правообладателям вознаграждение за контент, который уже использовался при обучении нейросетей. Речь идет о книгах, музыке, фильмах, фонограммах, базах данных, изображениях и других объектах интеллектуальной собственности.
Предложение поддерживают представители книжной и музыкальной отраслей. Они считают, что разработчики получили коммерческую выгоду благодаря произведениям, созданным другими людьми, тогда как авторы и владельцы прав не получили ничего. Инициатива призвана компенсировать использование контента задним числом.
Разработчики ИИ и Минцифры относятся к такой идее осторожно. По их мнению, ретроспективные платежи способны резко увеличить стоимость уже завершенных проектов, создать юридическую неопределенность и затормозить развитие отечественных технологий.
Что предусматривает инициатива
Рабочая группа при Совете по кодификации предлагает ввести однократное вознаграждение для правообладателей, чьи произведения уже использовались при создании или дальнейшем совершенствовании моделей искусственного интеллекта.
Под действие инициативы могут попасть:
- литературные произведения;
- музыкальные композиции;
- исполнения и фонограммы;
- фильмы и видеоматериалы;
- базы данных;
- отдельные фрагменты защищенного контента.
Ключевая особенность предложения заключается в его обратной силе. Выплаты могут потребовать не только за использование произведений после принятия новых правил, но и за обучение моделей, завершившееся несколько лет назад.
Иными словами, компания, которая запускала проект в рамках законодательства, действовавшего на тот момент, может получить новое финансовое обязательство уже после выхода продукта на рынок.
Закон о поддержке развития технологий искусственного интеллекта Госдума приняла в июле 2026 года. Документ имеет рамочный характер, а детальные требования должны быть закреплены в подзаконных актах. Ожидается, что основной закон начнет действовать с 1 сентября 2026 года, а отдельные положения - с 1 марта 2027 года. Однако дискуссия об авторских правах началась еще до появления окончательных правил.
Почему правообладатели считают выплаты справедливыми
Представители творческих индустрий утверждают, что современные нейросети обучаются на колоссальных объемах контента, значительная часть которого создана авторами и защищена законом. При этом владельцы моделей получают доход от подписок, рекламы, корпоративных сервисов и лицензирования технологий.
Гендиректор Национальной федерации музыкальной индустрии Никита Данилов назвал инициативу важным шагом к восстановлению баланса между авторами и ИИ-компаниями. По его словам, разработчики ранее признавали, что их системы обучались на большом массиве доступной информации, в том числе на произведениях российских авторов.
С позиции музыкальной отрасли, массовое использование защищенного контента без согласия и вознаграждения может рассматриваться как нарушение интересов правообладателей. Представители индустрии ссылаются на конституционную гарантию охраны частной собственности, которая распространяется и на интеллектуальные права.
Логика сторонников компенсаций проста: если труд автора помог создать коммерческий продукт, автор должен получить хотя бы разовое вознаграждение. При этом речь идет не обязательно о признании каждого случая незаконным. Платеж может быть установлен как специальная компенсационная мера за сам факт использования произведений.
Российский книжный союз также поддерживает идею разовой выплаты. Представители издательского рынка указывают, что обучение моделей шло годами, а книги, статьи и другие материалы могли использоваться без уведомления создателей. По их мнению, полное отсутствие компенсации фактически закрепило бы практику бесплатного изъятия ценности из интеллектуального труда.
Глава издательства "Эксмо" Евгений Капьев считает, что размер вознаграждения должен учитывать доходность ИИ-бизнеса. Однако даже сторонники инициативы признают: без четкой методики определить сумму платежей практически невозможно.
Главная проблема - как рассчитать компенсацию
Объем обучающих данных у крупных моделей может исчисляться миллиардами единиц контента. При этом одна и та же книга, композиция или база данных может использоваться на разных этапах - при первоначальном обучении, донастройке, тестировании и улучшении алгоритмов.
Возникает сразу несколько вопросов:
- как установить, какие именно произведения попали в обучающую выборку;
- как определить вклад конкретного объекта в работу модели;
- нужно ли платить за каждый фрагмент отдельно;
- кто будет подтверждать права на произведение;
- как распределять деньги между авторами, издателями и агрегаторами;
- должна ли сумма зависеть от выручки конкретной нейросети.
Возможным вариантом может стать коллективное управление правами и единый компенсационный фонд. В таком случае разработчик перечисляет установленную сумму, а затем средства распределяются между правообладателями по специальной формуле. Но и эта модель потребует создания реестров, процедур проверки и механизмов разрешения споров.
Почему против выступают разработчики и Минцифры
ИИ-компании опасаются, что обязательства за прошлые периоды возникнут неожиданно и будут распространяться на уже завершенные проекты. Вложения в разработку моделей планируются на годы вперед, поэтому появление новых платежей способно изменить экономику бизнеса задним числом.
Особенно уязвимыми могут оказаться небольшие технологические компании. У крупных корпораций еще есть возможность сформировать резерв или включить расходы в стоимость услуг. Стартапы же могут не располагать средствами для выплаты значительных компенсаций и будут вынуждены свернуть проекты, отказаться от обновления моделей или перенести деятельность в другие юрисдикции.
Минцифры, судя по позиции ведомства, опасается, что чрезмерно жесткие требования ограничат доступ российских разработчиков к данным для обучения. Это может привести к отставанию отечественных моделей от зарубежных систем, которые располагают большими вычислительными ресурсами и более широкими массивами информации.
Еще одна проблема связана с международным характером контента. Российская нейросеть может обучаться на произведениях зарубежных авторов, а российские материалы - попадать в модели, созданные за пределами страны. Универсальный механизм расчетов в такой ситуации будет крайне сложным.
Обучение нейросети не всегда означает копирование произведения
Разработчики обращают внимание на различие между хранением оригинального произведения и использованием его для статистического анализа. Во время обучения модель выявляет закономерности языка, изображения, музыки или другого контента и формирует параметры, которые позволяют создавать новые результаты.
При этом сама модель обычно не представляет собой каталог исходных произведений. Она не обязательно хранит книгу или песню в исходном виде и не всегда способна воспроизвести конкретный объект целиком. Поэтому часть экспертов считает некорректным автоматически приравнивать обучение к обычному копированию.
Правообладатели, напротив, указывают, что для формирования навыков модели все равно использовался защищенный материал. По их мнению, технологическая форма переработки не отменяет экономической ценности авторского труда.
Именно на этом противоречии строится основной юридический спор: считать ли обучение самостоятельным видом использования произведения или рассматривать его как технический процесс, не требующий отдельного разрешения.
Какие последствия возможны для рынка
Если компенсации будут введены, разработчикам, вероятно, придется пересмотреть договоры с поставщиками данных и заранее фиксировать права на используемый контент. В перспективе это может привести к появлению легальных каталогов для обучения нейросетей.
Правообладатели смогут заключать прямые соглашения с технологическими компаниями, а авторы - получать доход не только от продажи книг, музыки или фильмов, но и от лицензирования данных для машинного обучения.
Одновременно услуги ИИ могут подорожать. Расходы на лицензии и компенсационные фонды компании включат в стоимость подписок, корпоративных решений и API-доступа. Для пользователей это будет означать рост цены генерации текста, изображений, аудио и видео.
Не исключено и появление ограничений для отдельных категорий контента. Правообладатели могут потребовать исключить свои произведения из обучающих массивов либо установить запрет на их использование. Тогда разработчикам придется создавать механизмы удаления данных и подтверждения соблюдения таких требований.
Правила пока не определены
На данный момент не установлены ни точные размеры выплат, ни порядок их начисления, ни перечень компаний, которые должны будут платить. Неясно также, будет ли обязательство распространяться на все модели или только на коммерческие системы, получающие доход.
До появления окончательных подзаконных актов остается открытым вопрос о сроках давности, доказательствах использования произведений и ответственности за контент, полученный из открытых источников.
Наиболее вероятным сценарием выглядит поэтапное регулирование. Сначала могут появиться требования к прозрачности обучающих данных и маркировке моделей, затем - лицензирование новых массивов контента. Ретроспективные выплаты, если их сохранят, вероятно, будут ограничены фиксированной суммой или специальным переходным периодом.
Для рынка принципиально важно найти компромисс: защитить интересы авторов, но не создать условия, при которых российские ИИ-проекты станут нерентабельными еще до выхода на полноценную окупаемость. Пока стороны сходятся лишь в одном - действующие правила недостаточно ясно отвечают на вопрос о том, кому принадлежат права на данные, использованные для обучения нейросетей.
