В статье рассматриваются актуальные проблемы защиты авторских и смежных прав в условиях развития технологий искусственного интеллекта и нейросетей. Особое внимание уделяется вопросам правовой квалификации результатов, созданных с использованием генеративных моделей, проблеме использования охраняемых произведений при обучении искусственного интеллекта, а также определению ответственности за нарушение исключительных прав в цифровой среде. Отмечается, что действующее законодательство Российской Федерации исходит из традиционной модели авторства, основанной на творческом труде человека, в связи с чем полностью автономно созданные искусственным интеллектом результаты вызывают значительные правовые сложности. На основе анализа российского законодательства и зарубежного опыта делается вывод о необходимости уточнения правового режима ИИ-контента, развития механизмов лицензирования обучающих данных и повышения прозрачности деятельности разработчиков нейросетевых систем.
Ключевые слова: авторское право, смежные права, искусственный интеллект, нейросети, генеративный ИИ, цифровой контент, интернет, исключительное право, обучение нейросетей.
Using artificial intelligence and neural networks: new challenges to copyright protection online
This article examines current issues of copyright and related rights protection in the context of the development of artificial intelligence and neural network technologies. Particular attention is paid to the legal classification of results created using generative models, the use of protected works in training artificial intelligence, and determining liability for infringement of exclusive rights in the digital environment. It is noted that current Russian legislation is based on the traditional authorship model, based on human creative work. Therefore, results created entirely autonomously by artificial intelligence raise significant legal challenges. Based on an analysis of Russian legislation and international experience, a conclusion is reached regarding the need to clarify the legal regime for AI content, develop licensing mechanisms for training data, and increase transparency among developers of neural network systems.
Keywords: copyright, related rights, artificial intelligence, neural networks, generative AI, digital content, internet, exclusive rights, neural network training.
Актуальность проблемы появления генеративных нейросетей в условиях действующего законодательства
Развитие цифровых технологий существенно изменило способы создания, распространения и использования объектов авторских и смежных прав. Если ранее основными формами нарушения авторских прав в сети Интернет являлись незаконное размещение произведений, распространение пиратских копий, использование произведений без согласия правообладателя на сайтах и в социальных сетях, то в последние годы появилась новая группа проблем, связанная с использованием искусственного интеллекта.
Генеративные нейросети способны создавать тексты, изображения, музыкальные композиции, видео, программный код и иные результаты, внешне сходные с произведениями науки, литературы и искусства. При этом такие системы, как правило, обучаются на больших массивах данных, которые могут включать произведения, охраняемые авторским правом. В результате возникает ряд вопросов: является ли результат, созданный нейросетью, объектом авторского права; кто может быть признан автором такого результата; допустимо ли использовать произведения без согласия правообладателя для обучения искусственного интеллекта; кто должен нести ответственность в случае, если ИИ-система создала контент, нарушающий чужие права.
Актуальность темы обусловлена тем, что действующее законодательство в большинстве государств, включая Российскую Федерацию, формировалось исходя из представления о человеке как единственном субъекте творческой деятельности. Так, в российском праве автором произведения признается гражданин, творческим трудом которого оно создано, что прямо закреплено в статье 1257 Гражданского кодекса Российской Федерации[1]. Однако современные технологии ставят под сомнение достаточность такого подхода, поскольку результат может быть создан при сложном взаимодействии человека, программного обеспечения, обучающих данных и алгоритмической модели.
Целью настоящей статьи является анализ основных вызовов, связанных с защитой авторских и смежных прав при использовании искусственного интеллекта и нейросетей в сети Интернет.
Правовая природа результатов, созданных искусственным интеллектом
Одним из центральных вопросов является определение правового режима результатов, созданных с использованием искусственного интеллекта. В соответствии с российским гражданским законодательством объектами авторских прав являются произведения науки, литературы и искусства независимо от достоинств, назначения и способа выражения. При этом охрана предоставляется именно результатам творческого труда. Статья 1259 ГК РФ относит к объектам авторских прав литературные произведения, программы для ЭВМ, музыкальные произведения, аудиовизуальные произведения, произведения живописи, графики, дизайна, фотографии и иные произведения.
Однако искусственный интеллект не является субъектом права. Он не обладает правосубъектностью, не имеет воли, прав и обязанностей, не может заключать договоры, распоряжаться исключительными правами или нести ответственность. Поэтому признание самой нейросети автором произведения в рамках действующего законодательства невозможно.
В связи с этим можно выделить несколько возможных моделей правовой квалификации ИИ-контента.
Первая модель предполагает, что результат, созданный полностью автономно, не подлежит авторско-правовой охране, поскольку отсутствует автор-человек. Такой подход соответствует традиционному пониманию авторского права как системы охраны человеческого творчества.
Вторая модель исходит из того, что автором может быть признан пользователь нейросети, если именно он внес существенный творческий вклад: сформулировал оригинальный замысел, подобрал параметры, осуществил отбор, переработку и редактирование результата. В таком случае охране подлежит не сам машинный результат как таковой, а творческий вклад человека в его создание.
Третья модель предполагает признание прав за разработчиком или владельцем системы искусственного интеллекта. Однако данный подход вызывает сомнения, поскольку разработчик создает инструмент, но не всегда участвует в создании конкретного результата. По аналогии с фотоаппаратом, графическим редактором или музыкальным программным обеспечением сам факт создания инструмента не делает разработчика автором всех результатов, полученных с его помощью.
Зарубежная практика также подтверждает значимость человеческого творческого вклада. Так, Бюро по авторскому праву США[2] в материалах по вопросам искусственного интеллекта указывает, что полностью сгенерированные ИИ результаты не охраняются авторским правом, но охрана возможна в отношении оригинального человеческого отбора, расположения, редактирования или переработки ИИ-материала. Данный подход может быть полезен и для российского права, поскольку позволяет сохранить базовый принцип авторского права — охрану именно человеческого творчества.
Использование охраняемых произведений при обучении нейросетей
Не менее сложной является проблема использования произведений при обучении искусственного интеллекта. Генеративные модели создаются путем обработки огромных массивов текстов, изображений, аудиозаписей, видеоматериалов и иных данных. Значительная часть таких данных может находиться в открытом доступе в сети Интернет, однако открытый доступ сам по себе не означает свободного правомерного использования произведения.
В российском праве исключительное право на произведение включает право использовать произведение любым не противоречащим закону способом. Использование произведения без согласия правообладателя допускается только в случаях, прямо предусмотренных законом. Следовательно, если при обучении нейросети происходит воспроизведение, копирование, запись, переработка или иное использование охраняемых произведений, возникает вопрос о необходимости получения согласия правообладателя.
Особенность ситуации заключается в том, что обучение ИИ не всегда похоже на традиционное использование произведения. Разработчики нейросетей могут утверждать, что модель не хранит произведения в обычном виде, а лишь выявляет статистические закономерности. Однако для правообладателей принципиальное значение имеет тот факт, что их произведения используются для создания коммерческого продукта, который впоследствии может конкурировать с ними на рынке.
В Европейском союзе вопрос использования данных для машинного анализа частично урегулирован через институт text and data mining. Директива ЕС 2019/790[3] о copyright in the Digital Single Market предусматривает специальные исключения для интеллектуального анализа текстов и данных, но при этом учитывает необходимость соблюдения интересов правообладателей, включая возможность ограничения использования произведений в определенных случаях. Кроме того, Регламент ЕС 2024/1689[4] об искусственном интеллекте закрепляет для провайдеров моделей общего назначения обязанности по соблюдению законодательства об авторском праве и по раскрытию достаточно подробной информации о контенте, использованном для обучения модели.
В США дискуссия концентрируется вокруг доктрины fair use. В докладе U.S. Copyright Office[5], посвященном обучению генеративного ИИ, отмечается, что оценка правомерности использования произведений при обучении зависит от конкретных обстоятельств, включая цель использования, характер произведения, объем заимствования и влияние на потенциальный рынок оригинала. Для российского права такой подход не может быть воспринят напрямую, поскольку в отечественном законодательстве отсутствует общая открытая доктрина добросовестного использования, аналогичная fair use.
Представляется, что для российской правовой системы наиболее перспективным является развитие лицензионных механизмов использования произведений для обучения ИИ. Такие механизмы могут включать коллективное управление правами, специальные договоры с правообладателями, маркировку произведений, запрещающих использование для обучения, а также создание легальных массивов данных.
Нарушение авторских и смежных прав при создании ИИ-контента
Еще одной проблемой является возможность создания нейросетью результата, сходного с уже существующим произведением. Например, ИИ-система может сгенерировать изображение, напоминающее стиль конкретного художника, текст, близкий к фрагменту литературного произведения, музыкальную композицию, сходную с известной фонограммой, или голосовую запись, имитирующую исполнителя.
С точки зрения авторского права важно различать несколько ситуаций.
Во-первых, само по себе сходство стиля не всегда означает нарушение авторского права. В большинстве правопорядков охраняется конкретная форма выражения произведения[6], а не стиль, жанр, метод, идея или художественный прием. Российское право также не охраняет идеи, концепции, принципы, методы, процессы, системы и способы как таковые. Поэтому создание изображения «в стиле» определенного автора не всегда будет нарушением, если не заимствованы охраняемые элементы конкретного произведения.
Во-вторых, если результат нейросети воспроизводит существенные элементы охраняемого произведения, может возникать нарушение исключительного права. В таком случае необходимо оценивать степень сходства, объем заимствования, самостоятельность результата, а также обстоятельства его создания и распространения[7].
В-третьих, отдельного внимания требуют смежные права. Использование ИИ для имитации голоса исполнителя, создания синтетической фонограммы или видеозаписи может затрагивать права исполнителей и производителей фонограмм. В сети Интернет такие нарушения могут распространяться особенно быстро, поскольку сгенерированный контент легко размещается на видеохостингах, стриминговых платформах, в социальных сетях и мессенджерах.
Проблема усугубляется тем, что определить источник нарушения часто сложно. Пользователь может не знать, какие данные использовались при обучении модели, а разработчик может не контролировать каждый конкретный результат, создаваемый пользователями. В связи с этим возникает вопрос о распределении ответственности между пользователем, разработчиком ИИ-системы, владельцем платформы и иными посредниками.
Возможные направления совершенствования правового регулирования
С учетом изложенных проблем можно выделить несколько направлений развития правового регулирования.
Во-первых, необходимо уточнить правовой режим результатов, созданных с использованием искусственного интеллекта. Представляется целесообразным закрепить подход, согласно которому авторско-правовая охрана возможна только при наличии творческого вклада человека. При этом использование нейросети как инструмента не должно само по себе исключать охрану результата, если человек осуществлял творческий выбор, редактирование, переработку или иное существенное участие.
Во-вторых, следует развивать правовые механизмы использования произведений для обучения ИИ. Полный запрет такого использования может затормозить технологическое развитие, однако бесконтрольное использование чужих произведений нарушает баланс интересов авторов, правообладателей и общества. Поэтому важны лицензирование обучающих массивов, договорные модели, коллективное управление правами и возможность правообладателей заявлять запрет на использование произведений в обучении.
В-третьих, необходимо повышать прозрачность генеративных систем. Пользователи и правообладатели должны иметь возможность получить хотя бы общую информацию о том, какие категории данных использовались при обучении модели. Европейский подход, предусматривающий обязанности провайдеров моделей общего назначения по соблюдению авторского права и публикации краткого описания обучающего контента, может служить одним из ориентиров для дальнейшего развития регулирования.
В-четвертых, требуется развитие технических средств защиты. К ним можно отнести цифровые водяные знаки, системы маркировки ИИ-контента, технологии поиска совпадений, механизмы отслеживания происхождения данных. Однако такие средства не должны заменять правовую оценку, поскольку наличие или отсутствие технической маркировки не всегда однозначно свидетельствует о нарушении права.
В-пятых, важно учитывать международный характер проблемы. Интернет и ИИ-сервисы не ограничены территорией одного государства, поэтому споры об авторских правах часто имеют трансграничный характер. Бернская конвенция закрепляет базовые принципы охраны произведений и прав авторов, включая национальный режим и минимальный уровень охраны, однако вопросы искусственного интеллекта требуют дальнейшего развития международных подходов.
Использование искусственного интеллекта и нейросетей создает новые вызовы для защиты авторских и смежных прав в сети Интернет. Основная сложность заключается в том, что современные технологии позволяют создавать результаты, внешне похожие на произведения человеческого творчества, но при этом действующее авторское право традиционно связывает охрану с творческим трудом человека.
Наиболее обоснованным представляется подход, согласно которому искусственный интеллект должен рассматриваться как инструмент, а не как самостоятельный автор. Если человек вносит существенный творческий вклад в создание результата, такой результат может претендовать на авторско-правовую охрану. Если же результат создан полностью автономно, без творческого участия человека, признание его объектом авторского права вызывает серьезные сомнения.
Особое значение имеет проблема обучения нейросетей на охраняемых произведениях. Открытое размещение произведения в сети Интернет не означает свободного разрешения на его использование для создания коммерческих ИИ-моделей. Поэтому требуется развитие специальных механизмов лицензирования, прозрачности и учета интересов правообладателей.
Таким образом, дальнейшее развитие правового регулирования должно быть направлено на достижение баланса между стимулированием технологических инноваций и обеспечением справедливой защиты авторов, исполнителей, производителей фонограмм и иных правообладателей. Без такого баланса искусственный интеллект может стать не только инструментом творчества, но и источником массовых нарушений интеллектуальных прав в цифровой среде.
Список использованных источников
- Гражданский кодекс Российской Федерации, часть четвертая от 18.12.2006 № 230-ФЗ // Собрание законодательства РФ. 2006. № 52. Ст. 5496.
- Бернская конвенция по охране литературных и художественных произведений от 9 сентября 1886 г., пересмотренная в Париже 24 июля 1971 г., измененная 28 сентября 1979 г.
- Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market.
- Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence.
- U.S. Copyright Office. Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability. 2025.
- U.S. Copyright Office. Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training. 2025.
- World Intellectual Property Organization. Generative AI: Navigating Intellectual Property. WIPO, 2024.
- World Intellectual Property Organization. Artificial Intelligence and Intellectual Property. WIPO.
- Ren J., Xu H., He P., Cui Y., Zeng S., Zhang J. et al. Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective. 2024.
- Dornis T. W., Stober S. Generative AI Training and Copyright Law. 2025.
Информация об авторе:
Лапшин Максим Алексеевич,
студент 2 курса магистратуры юридического факультета Московского университета им. Грибоедова.
Information about the author:
Maxim Alekseevich Lapshin,
second-year master’s student at the Faculty of Law at Griboyedov Moscow University.
Изображение сгенерировано нейросетью Open AI
[1] Гражданский кодекс Российской Федерации, часть четвертая от 18.12.2006 № 230-ФЗ // Собрание законодательства РФ. 2006. № 52. Ст. 5496
[2] U.S. Copyright Office. Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability. 2025.
[3] Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market.
[4] Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence.
[5] U.S. Copyright Office. Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training. 2025.
[6] Бернская конвенция по охране литературных и художественных произведений от 9 сентября 1886 г., пересмотренная в Париже 24 июля 1971 г., измененная 28 сентября 1979 г.
[7] World Intellectual Property Organization. Generative AI: Navigating Intellectual Property. WIPO, 2024
