Искусственный интеллект и лицензирование: как Россия, Беларусь, Казахстан и Узбекистан выстраивают регулирование и коммерциализацию ИС в эпоху ИИ

Искусственный интеллект перестал быть экспериментальной технологией и стал инфраструктурным элементом экономики. Это меняет не только подходы к регулированию, но и саму природу интеллектуальной собственности, создаваемой с участием ИИ. Материалы круглого стола LES Russia показывают: страны Евразии движутся в одном направлении, но с разной скоростью и разными акцентами — от этики и стандартов до налоговых рисков и договорных моделей.

1. Как регулируется и применяется ИИ: четыре юрисдикции — четыре модели

Россия: стандарты, эксперименты и первые попытки кодификации

Российская правовая рамка строится вокруг стратегических документов и экспериментальных режимов:

• Национальная стратегия развития ИИ (Указ № 490);

• законы об экспериментальных правовых режимах;

• эксперимент по ИИ в Москве;

• создание Комиссии по развитию технологий ИИ (Указ № 116).

В презентации подчёркивается: «В действующем законодательстве РФ об ИИ специальные положения об ИС не упоминаются».

Однако Россия активно развивает стандартизацию — 107 ГОСТов и 36 предварительных стандартов в сфере ИИ.

Законодательные инициативы

Проект закона «Об основах государственного регулирования применения технологий ИИ» предлагает:

• охрану ИИ‑результатов по ГК РФ;

• обязанности владельца сервиса, пользователя и разработчика;

• правила data mining;

• ключевую идею: «оригинальные творения должны соответствовать критериям охраноспособности независимо от того, созданы они человеком или автоматизированной системой».

Это фактически открывает путь к признанию ИИ‑контента охраняемым при определённых условиях.

Беларусь: ИИ как инструмент, а не автор

Беларусь регулирует ИИ через законы о данных, информатизации и цифровой экономике.

ИИ активно внедряется в:

• банки, медицину, космос, логистику;

• к 2030 году — в образование, НИОКР, сельское хозяйство, госуправление.

Ключевой подход: ИИ — инструмент, а охрана зависит от творческого вклада человека.

Суды придерживаются позиции: если проект создан путём заимствования и не содержит индивидуальных решений, он «не признаётся результатом творческой деятельности».

Казахстан: строгие требования и запреты

Казахстан делает акцент на безопасность и прозрачность:

• обязательная визуальная и машиночитаемая маркировка ИИ‑контента;

• штрафы до 200 МРП и запрет эксплуатации системы;

• запрет социального скоринга и массовой биометрической слежки;

• запрет автоматизированного парсинга персональных данных.

Контроль и обучение ИИ

• для систем среднего и высокого риска решение принимает человек;

• обучение на чужом контенте не является свободным использованием;

• правообладатель может запретить обучение через машиночитаемый opt‑out.

Казахстан прямо указывает: полностью автоматизированный ИИ‑контент не охраняется, а творчески сформулированные промпты могут быть самостоятельным объектом авторского права.

Узбекистан: ИИ‑контент не охраняется, но ценность переносится на модель

Узбекистан активно внедряет ИИ в:

• финансы (70% адаптации),

• госуслуги (65%),

• e‑commerce, HR, аудит документов.

Регуляторные требования:

• данные граждан должны храниться внутри страны;

• ИИ не может принимать юридически значимые решения;

• ИИ‑материалы подлежат маркировке;

• штрафы 50–100 БРВ и конфискация оборудования за незаконную обработку данных.

Ключевой вывод презентации: ИИ‑контент не защищается авторским правом, поэтому защита переносится на:

• модели,

• датасеты,

• параметры,

• документацию,

• режим коммерческой тайны.

2. Охраноспособность ИИ‑результатов: где проходит граница творчества

Россия: творческий вклад — центральный критерий

Российская практика опирается на:

• Постановление Пленума ВС РФ № 10;

• Обзор судебной практики ВС (2024);

• рекомендации НКС при СИП.

Принцип: произведение охраняется, если автор проявил свободный и творческий выбор.

Презентация приводит пример с генерацией изображения «медитирующего кота» — последовательность промптов, итерации, отбор результата.

Вопрос: достаточно ли этого для творчества?

Ответ зависит от доказательств: логирование промптов, история итераций, параметры модели.

Беларусь: ИИ — инструмент, но автор должен проявить индивидуальность

Суды оценивают:

• творческий выбор,

• индивидуальные приёмы,

• оригинальность результата.

Если работа — переработка чужих решений, охраны нет.

Казахстан: промпты как объект авторского права

Казахстан делает важное различие:

• ИИ‑контент без участия человека → общественное достояние;

• творчески сформулированные промпты → охраняемый объект.

Это создаёт новую категорию ИС — «творческий промпт».

Узбекистан: ставка на ноу‑хау

Поскольку ИИ‑контент не охраняется, защита строится через:

• NDA,

• режим коммерческой тайны,

• контроль доступа,

• документирование параметров модели.

3. Коммерческие риски: что происходит, если ИИ‑результат признают неохраноспособным

Презентация формулирует проблему:

«Если творческий вклад не доказан, право может быть оспорено».

Основные риски:

1. Лицензионный договор может быть признан недействительным, если предмет — исключительное право, которого не существует.

2. Роялти могут быть переквалифицированы налоговыми органами.

3. Платежи могут быть признаны необоснованными расходами.

4. Спор о реальности объекта — если нет доказательств процесса создания.

Решение: менять структуру сделки

Вместо «лицензии на результат» — продавать:

• ПО,

• модель,

• датасеты,

• API,

• настройки,

• интеграцию,

• SLA.

Это создаёт устойчивую коммерческую конструкцию, даже если output не охраняется.

4. Договорная модель вывода ИИ‑продукта на рынок

Презентация предлагает практическую схему:

1. ПО и модель

2. Данные и обучение

3. Промпты и настройки

4. Интеграция

5. Output и права клиента

6. SLA, аудит, поддержка

Ключевые элементы договора:

• заверения о законности данных и отсутствии нарушений;

• распределение прав между разработчиком, заказчиком, интегратором и пользователем;

• логирование творческого вклада;

• проверка «чистоты» результата;

• лимиты ответственности;

• налоговое обоснование роялти.

Заключение

Материалы круглого стола LES Russia показывают: регулирование ИИ в Евразии развивается стремительно, но неравномерно.

Россия движется к кодификации, Беларусь и Казахстан делают акцент на творческом вкладе человека, Узбекистан — на защите моделей и данных через ноу‑хау.

Главный вызов — коммерциализация ИИ‑результатов в условиях неопределённости их охраноспособности.

Устойчивые решения лежат в области:

• технологических пакетов,

• договорных конструкций,

• доказательств творческого вклада,

• прозрачности данных и обучения,

• этических и отраслевых стандартов.