В статье обозначена возросшая конкуренция государств не только за лидерство в развитии технологии искусственного интеллекта, но и в сфере нормативного правового регулирования. Отмечается, что Китайская Народная Республика, уступающая по темпам развития отрасли лишь США, в то же время является лидером по стандартизации искусственного интеллекта не только внутри страны, но и в международных организациях, а также демонстрирует оперативность правового реагирования в ответ на проблемы, возникающие в связи с развитием рекомендательных алгоритмов, технологий глубокого синтеза (дипфейков) и генеративного искусственного интеллекта. Автор описывает этапы регулирования технологии, текущее состояние нормативной правовой базы, а также впервые развернуто анализирует положения двух законопроектов, последовательно представленных в КНР в 2023 и 2024 годах, озаглавленных соответственно «Закон об искусственном интеллекте (Типовой закон) 1.0 (проект, рекомендованный экспертами)» и «Закон Китайской Народной Республики об искусственном интеллекте (проект, предложенный учеными)». Тексты данных проектов являются образцами комплексного регулирования сферы искусственного интеллекта и в качестве таковых представляют ценность для законотворческой деятельности и научных исследований в нашей стране. В первой части статьи представлен сравнительный анализ данных проектов по разделам, посвященным общим положениям, целям и принципам регулирования, поддержке, развитию и продвижению ИИ, вопросам управления и контрольно-надзорной деятельности, обеспечения безопасности систем ИИ, сформулированы промежуточные выводы.
В статье рассматривается проблема маркировки контента, созданного генеративным искусственным интеллектом (ИИ), с целью обеспечения прозрачности и предотвращения возможных правовых и этических рисков. Автор анализирует сложность разграничения произведений, созданных человеком, и результатов, сгенерированных с помощью технологий искусственного интеллекта, а также приводит примеры спорных случаев, таких как проект по генерации изображений Николая Иронова и дипфейки, например, использование синтезированного голоса актрисы Алены Андроновой. В статье изучаются и международные подходы к регулированию этой области, включая законодательные инициативы Европейского Союза, Китая, США и Италии. Особое внимание уделено юридическим рискам, связанным с использованием результатов, созданных при помощи технологий искусственного интеллекта, и таким вопросам маркировки, как информирование пользователей о процессе создания контента (process-based) и предотвращение введения общественности в заблуждение (impact-based) для снижения рисков нарушения интеллектуальных прав третьих лиц. Подчеркивается необходимость внедрения маркировки (в том числе метаданных и водяных знаков) не только для изображений, но и для аудио- и видеоконтента, чтобы минимизировать риски дезинформации и мошенничества. Кроме того, автор обращает внимание на важность разработки соответствующего правового регулирования в Российской Федерации, предлагая закрепить общее правило о маркировке результатов, создаваемых с использованием технологий искусственного интеллекта, и внедрить его в различные сферы применения технологий ИИ. В качестве примера предлагается аналогия с подходом видеохостинга YouTube, где пользователь обязан отмечать факт создания контента с использованием ИИ. Предлагается закрепить обязанность по маркировке за пользователем или разработчиком системы ИИ в случае отсутствия автоматической маркировки. В статье также приводятся конкретные предложения по разработке нормативных положений для включения в проект Федерального закона «О регулировании систем искусственного интеллекта».
Вторая часть статьи продолжает анализ положений двух законопроектов, последовательно представленных в КНР в 2023 и 2024 годах, озаглавленных соответственно «Закон об искусственном интеллекте (Типовой закон) 1.0 (проект, рекомендованный экспертами)» и «Закон Китайской Народной Республики об искусственном интеллекте (проект, предложенный учеными)». В первой части статьи была представлена сравнительная характеристика данных проектов по разделам, посвященным общим положениям, целям и принципам регулирования, поддержке, развитию и продвижению ИИ, вопросам управления и контрольно-надзорной деятельности, обеспечения безопасности систем ИИ, сформулированы промежуточные выводы. В данной статье автор раскрывает положения законопроектов, касающихся защиты прав и интересов пользователей, юридической ответственности, защиты интеллектуальной собственности, международного сотрудничества. Рассматриваются проектируемые нормы о «специальных сценариях» применения искусственного интеллекта: использовании искусственного интеллекта государственными органами; судебный искусственный интеллект; новости, создаваемые искусственным интеллектом; медицинский искусственный интеллект; социальные роботы; биометрия; автономное вождение; социальный кредит (рейтинг или скоринг); требования к общему искусственному интеллекту. Отмечено отсутствие в проекте сценария «искусственный интеллект в образовании». Исследуется контекст уже принятых нормативных правовых актов, что позволяет констатировать исключительно общий характер проектируемых норм относительно специальных сценариев, каждый из которых требует либо отраслевого закона, либо подзаконного нормативного правового акта, но не отменяет необходимости определения общих принципов регулирования этих сценариев в рамках комплексного закона. Автор приходит к выводу, что анализ законопроектов, разработанных в Китайской Народной Республике, наряду с принятыми в 2024 году Законом ЕС об ИИ, 28 мая 2025 года в Японии Законом о содействии исследованиям, разработке и использованию технологий искусственного интеллекта («Закон о содействии использованию ИИ»), а также принятом в первом чтении 14 мая 2025 г. проектом Закона Республики Казахстан «Об искусственном интеллекте» является критически важным для разработки комплексного нормативно-правового регулирования искусственного интеллекта в Российской Федерации.
В статье рассматриваются проблемы нарушения патентных прав на электронных торговых площадках в контексте стремительного роста электронной коммерции и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ). Сделан акцент на использование ИИ для автоматизации процессов выявления патентных нарушений, включая технологии компьютерного зрения, обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Приведены основные преимущества использования ИИ, такие как способность обрабатывать большие объемы данных, автоматизация мониторинга, ускорение принятия решений, а также повышение точности обнаружения патентных нарушений. Также анализируются ограничения применяемых технологий, например, ложные срабатывания, потенциальная предвзятость алгоритмов и риски нарушения патентного законодательства во время обратного инжиниринга продуктов на базе ИИ. В качестве основного вопроса в статье рассматривается роль сотрудничества между торговыми площадками, разработчиками технологий ИИ и патентообладателями в повышении точности практики защиты интеллектуальной собственности. Высказываются предложения о разработке специальных систем патентного надзора, прозрачных механизмов управления искусственным интеллектом (ИИ), систем управления корпоративной репутацией и специализированных инструментов оценки рисков торговых площадок и др. Обсуждение затрагивает и законодательную сферу: анализируются последствия принятия Закона Европейского союза об искусственном интеллекте (AI Act) наряду с чрезмерными требованиями к документации и прозрачности, призванными снизить патентные риски. Подчеркивается растущая потребность в сложных системах управления патентными правами и необходимость создания атмосферы, полной изобретательности, но при этом систематически контролируемой для своевременного и стратегически выгодного внедрения технологий ИИ. Смысл исследования заключается в том, чтобы предложить практические рекомендации в ответ на стремительные изменения в электронной коммерции, а также на меняющийся ландшафт цифровых систем патентной защиты.
В статье представлены правовые аспекты применения парсинга (скрейпинга, скрапинга), определяемого как процесс извлечения из неструктурированного или слабоструктурированного текста нужной информации, ее последующие анализ и преобразование в четко организованный структурированный вид. Указывается значение парсинга для сфер бизнеса, науки, социального контроля, выявления деструктивного контента, кибербезопасности, государственного управления. Исследована зарубежная правоприменительная практика последних лет относительно парсинга данных социальных сетей и сайтовклассифайдов: в США (hiQ Labs v. LinkedIn, Facebook1, Inc. v. Power Ventures, Inc., Meta Platforms, Inc. v. BrandTotal Ltd., Meta (Facebook/Instagram) v. Bright Data, X Corp. v. Bright Data), в России («ВКонтакте» против «Дабл», «Хедхантер» против «Стафори»), в Европейском союзе («CV-Online Latvia» v. SIA «Melons»). Обоснована взаимосвязь парсинга и развития искусственного интеллекта, указано на заинтересованность государства в сборе и предоставлении высокотехнологическому сектору массивов больших данных для обработки и последующего анализа. Представлен обзор изменений в законодательстве Российской Федерации 2024–2025 гг., подтверждающий эту тенденцию. Анализируется структура информации, которая подлежит обязательному распространению и предоставлению в соответствии с Федеральным Законом от 27 июля 2006 года № 149 «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». На примере складывающейся судебной практики по искам предпринимателя-парсера к медицинским организациям, игнорирующим требования законодательства о размещении на сайтах информации, входящей в обязательный перечень сведений, сделан вывод о том, что суды могут неверно интерпретировать сущность правоотношений между предпринимателем-парсером и организацией-владельцем сайта.