РАЭК представила алгоритм обучения больших фундаментальных моделей ИИ в условиях новой правовой реальности
Дата публикации: 14 августа 2026
Отвечая на этот запрос, эксперты Центра юридического сопровождения деятельности РАЭК сформулировали четкий алгоритм действий для ИТ-компании.
Вот девять шагов, которые помогут пройти этот путь с минимальными рисками.
Шаг 1. Определить тип модели и целевую категорию (суверенная/национальная).
Что делаем: фиксируем в проектной документации, какой статус модели нам нужен, суверенная модель или национальная? Зачем? От этого зависят требования к инфраструктуре, допустимость сторонних компонентов и перечень проверяемых рисков.
Результат: паспорт проекта модели с категорией и базовыми допущениями.
Шаг 2. Провести юридический анализ источников данных для обучения.
Что делаем: инвентаризируем все типы данных, которые планируем использовать для обучения, и классифицируем их по правовому режиму, проверяем условия использования и требования к атрибуции, чтобы не создать заведомо незаконную модель и не получить претензии правообладателей.
Результат: реестр источников данных с правовым статусом и перечнем рисков.
Шаг 3. Обеспечить правовое основание для использования объектов авторского права
Что делаем: для каждой категории охраняемых материалов подбираем основание, которое соответствует закону. Например, лицензионный договор с правообладателем.
Важно: специального «общего безусловного разрешения» на использование любых произведений для любых моделей нет. Любое использование охраняемых объектов должно иметь конкретное правовое основание.
Результат: пакет документов (лицензии, подтверждения правомерности источников, ссылки на применимые нормы) и заключение юриста.
Шаг 4. Спроектировать инфраструктуру с учётом локализации и требований безопасности
Что делаем: выбираем и документируем архитектуру обработки данных и обучения.
Результат: архитектурная схема и политика информационной безопасности, согласованная с юридическим и ИБ‑блоками.
Шаг 5. Если выбрали суверенную модель ИИ — подготовить и зафиксировать воспроизводимость цикла разработки
Что нужно? Обеспечить, чтобы весь цикл разработки можно было полностью повторить, а именно документация процесса: описание пайплайна от сбора данных до размещения готового программного обеспечения модели.
Результат: централизованное хранилище для файлов и документация, подтверждающие полную техническую и технологическую воспроизводимость.
Шаг 6. Провести финальную проверку и подготовить комплект подтверждающих документов
Что делаем: собираем всё в единый пакет для внутреннего аудита и (при необходимости) для взаимодействия с регуляторами.
В комплект входят: паспорт модели (категория, назначение, архитектура); реестр источников данных и правовые основания их использования; документы по инфраструктуре (ЦОД, безопасность, локализация); материалы по воспроизводимости (код, датасеты, логи экспериментов); юридические заключения и лицензии.
Результат: готовый комплект, который подтверждает, что обучение модели проведено легально и в соответствии с требованиями.
Шаг 7. Провести оценку на соответствие дополнительным критериям и соответствует российскому законодательству.
Нужно убедиться, что разработка ведётся с учётом традиционных российских духовно-нравственных ценностей. Порядок подтверждения соответствия установит Правительство РФ.
Шаг 8. Задокументировать риски и меры контроля
Составить реестр выявленных рисков (по статусу модели, инфраструктуре, источникам данных, компонентам). Для каждого риска прописать принятые меры (например, замена компонента, поиск альтернативного датасета, корректировка процессов доступа). Назначить ответственного за мониторинг соблюдения требований на всех этапах жизненного цикла модели.
Шаг 9. Подготовиться к взаимодействию с регулятором
Быть в курсе подзаконных актов: Правительство РФ будет уточнять детали (например, конкретные характеристики для национальной модели, порядок доступа к государственным массивам данных для обучения). Если планируется получение мер государственной поддержки (финансовая, имущественная, гарантийная, информационная), заранее подготовить документы, подтверждающие соответствие статусу суверенной/национальной модели.
Предложенный алгоритм — это доступный сегодня инструмент для построения комплаенс-системы в ИТ-компании. До вступления новых правил в силу целесообразно исходить из того, что использование охраняемых произведений при обучении ИИ допустимо только при наличии надежного правового основания. При его отсутствии — риск спора и последующей претензии со стороны правообладателя остается крайне высоким.
Для получения подробной информации и консультации по данным вопросам вы можете обратиться к руководителю Центра юридического сопровождения деятельности РАЭК Константину Синявскому sinyavskii@raec.ru
