Плата за интеллект — в России готовится новый сбор для разработчиков нейросетей

Российское правительство прорабатывает законопроект о единоразовой компенсации авторам за использование их произведений при обучении искусственного интеллекта. Правообладатели одновременно получат право запретить использовать свой контент для тренировки моделей. Размер выплат, механизм распределения средств и порядок подтверждения факта использования конкретного произведения пока не определены.

Об этом со ссылкой на разрабатываемый документ сообщает издание «Ведомости». Величину единоразового вознаграждения будет устанавливать правительство. Запрет на использование правообладатель сможет разместить прямо на произведении, на своём сайте или через специальный ресурс уполномоченного ведомства. Главный практический вопрос сводится к тому, каким путём деньги дойдут до конечного получателя.

Один из рассматриваемых вариантов опирается на механизм коллективного управления правами. По такой схеме отдельная организация будет собирать выплаты с разработчиков, удерживать комиссию и распределять оставшиеся средства между владельцами прав. Задача осложняется масштабом: получателями станут крупные киностудии, музыкальные лейблы, издательства, а вместе с ними десятки тысяч мелких авторов — фотографов, музыкантов, дизайнеров, копирайтеров.

Отмечается, что современная модель может быть обучена на миллиардах документов, изображений, книг и музыкальных треков — установить точный вклад отдельного произведения в её итоговые возможности почти невозможно.

Юристы обращают внимание, что российское законодательство до сих пор не даёт чёткого ответа на вопрос, требуется ли согласие автора для тренировки нейросети на его контенте. После завершения обучения модель уже не хранит исходники в привычном виде — она преобразует данные в параметры и статистические зависимости, а затем использует эти знания для генерации нового материала.

Часть отраслей может пойти более простым путём — через прямые лицензии. Крупные музыкальные каталоги уже работают с российскими стриминговыми сервисами по лицензионным соглашениям, и добавить в них пункт о тренировке ИИ технически несложно. Плюсы прямого лицензирования выглядят так:

• разработчик заранее получает разрешение на конкретный каталог;
• правообладатель фиксирует оговорённую сумму до старта работ;
• отпадает необходимость вычислять долю каждого автора внутри огромного массива;
• снижается риск последующих судебных претензий.

Именно единоразовая выплата вызывает больше всего вопросов у создателей контента. Нейросеть обучается на произведении один раз, а затем эксплуатируется годами и приносит миллиарды рублей от подписок и корпоративных лицензий — автор при этом получает только первоначальную компенсацию. Отсюда принципиальный спор — должен ли создатель контента получать деньги лишь за обучение или ему полагается доля в дальнейшей коммерческой эксплуатации модели.

По оценке исследователей Высшей школы экономики, совокупные потери правообладателей от генеративного контента к 2030 году могут дойти до 1 трлн руб. При таких цифрах даже скромная плата за одно произведение способна превратиться в огромный рынок. Проблема давно вышла за рамки текста, музыки и картинок — обучающие массивы современных моделей вбирают в себя:

• программный код и техническую документацию;
• научные публикации и патенты;
• фотографии, видео и звуковые дорожки;
• книги, новостные материалы и содержимое сайтов;
• пользовательские посты из открытых источников.

Для российских пользователей и бизнеса инициатива несёт вполне ощутимые последствия. Компании, работающие с зарубежными ИИ-сервисами, рискуют оказаться в правовой ловушке, если новые правила распространятся на всех операторов ИИ-систем — включая иностранные платформы, куда российские фирмы загружают свои данные и данные своих клиентов. Возникает и обратный риск — часть популярных зарубежных моделей может ограничить доступ для пользователей из России, чтобы не подпадать под требования о выплатах и запретах.

Стоит обратить внимание, что фактически формируется новая экономическая цепочка — автор создаёт контент, разработчик берёт его для обучения модели, модель превращается в коммерческий продукт, а разработчик собирает доход с подписок и API.

Опасность для рядовых российских пользователей заключается ещё и в том, что часть авторов, опасаясь массового заимствования, может закрыть свои материалы платными или ограниченными по доступу лицензиями. Это ударит по студентам, исследователям и малому бизнесу, которые привыкли работать с открытым контентом. Отдельный сюжет — фотографы и иллюстраторы, чьи работы годами попадали в датасеты без спроса; для них новый режим может обернуться как реальными деньгами, так и бесконечными спорами о принадлежности конкретного изображения.

Ранее сообщалось, что крупнейшие технологические компании страны попросили Минцифры смягчить правила работы с обезличенными персональными данными и разрешить обучать на них искусственный интеллект без согласия граждан. Ассоциация больших данных направила соответствующее обращение в министерство 3 августа, предлагая закрепить в законе современные технологии повышения приватности и признать их достаточной защитой личности. Инициатива затрагивает интересы миллионов россиян, чьи обезличенные цифровые следы могут стать основным топливом для отечественных нейросетей.

Эксперты CISOCLUB прокомментировали инициативу с осторожным оптимизмом. По их мнению, сама постановка вопроса о плате за обучение — шаг здравый, но реализация грозит утонуть в бюрократии и технических тонкостях. Определить, какое произведение и в какой степени использовалось конкретной моделью, без открытого доступа к обучающим датасетам практически нереально, а разработчики раскрывать состав данных не спешат.

Единоразовая выплата рискует стать формальностью, никак не связанной с реальной коммерческой ценностью произведения. Есть и обратная сторона — избыточное регулирование способно затормозить развитие отечественных моделей и подтолкнуть разработчиков к обучению на зарубежных или синтетических данных, что снизит качество русскоязычных нейросетей.

Специалисты CISOCLUB считают, что нужна прозрачная методика оценки вклада произведений и рабочий механизм отзыва согласия — иначе закон превратится в декларацию.