Закон о развитии ИИ как заявка на включение в цифровую гонку

Закон о развитии ИИ как заявка на включение в цифровую гонку

Передовые страны мира настойчиво формируют собственную инфраструктуру «суверенного ИИ» — комплекса независимых фундаментальных моделей, аппаратных решений и дата-центров, находящихся под их полным юрисдикционным и технологическим контролем.

Ключевым механизмом формирования этой экосистемы становится правовое регулирование, призванное, с одной стороны, оградить общество и государство от потенциальных рисков, а с другой — создать стимулы для опережающего развития отечественной индустрии.

Россия сделала свой ход в цифровом соперничестве, приняв в июле 2026 года Федеральный закон №243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Скорость прохождения этапов в данном случае была впечатляющей: в июне текущего года правительство внесло доработанный текст в Госдуму, в начале июля депутаты одобрили закон сразу во втором и третьем чтениях, а 26 июля он был подписан президентом.

Как объяснил глава комитета Госдумы по информационной политике Сергей Боярский, РФ уже является цифровой сверхдержавой и не имеет права проиграть технологическую гонку. Создание и поддержка собственных ИИ-решений необходимы для того, чтобы гарантировать стабильность работы во всех сферах. В таком случае «никто из-за океана ничего не отключит», как это происходило с другими странами без суверенных ИТ-технологий.

По словам депутата, закон является базовым (рамочным) и передаёт существенные регуляторные полномочия Правительству РФ. Это позволит оперативно и гибко реагировать на изменения в быстрорастущей индустрии нейросетей. Государство берёт на себя обязательство не просто контролировать сферу, а сформировать все условия, чтобы суверенные национальные ИИ-модели активно внедрялись в повседневный быт, бизнес, госуправление и социальную сферу.

Разногласия экспертов: рамочность versus правовая неопределённость

Главная новация закона — введение двух категорий моделей ИИ: суверенных и национальных. Суверенная модель должна быть полностью разработана российским юридическим лицом с обеспечением полной технической воспроизводимости всего цикла производства, а обработка данных должна вестись в дата-центрах, расположенных на территории РФ. Национальная модель также создаётся российскими компаниями, но может включать открытые зарубежные компоненты. Обе категории должны пройти подтверждение соответствия российскому законодательству и «традиционным российским духовно-нравственным ценностям».

Закон вступает в силу поэтапно: с 1 сентября 2026 года вводятся базовые понятия и принципы регулирования, а с 1 марта 2027 года — положения о маркировке контента и детализированные полномочия Правительства в их отношении. Применение специальных меток к сгенерированному контенту стало добровольным: бизнес-сообщество сочло обязательные требования избыточными и технически невыполнимыми. Вместе с тем провайдер вправе прописать в пользовательском соглашении обязательную маркировку для всех, кто пользуется его сервисом.

Мнения экспертов относительно закона №243-ФЗ разделились. Позитивно воспринимается тот факт, что документ формирует понятийную базу, отсутствие которой ранее тормозило развитие отрасли. Он создаёт не набор разрозненных ограничений, а общую правовую основу для больших фундаментальных моделей (БФМ).

Однако критики указывают на ряд существенных недостатков. Во-первых, закон отличается крайне малым количеством чётких предписаний в части регулирования рынка. Как заметил руководитель направления «Инновации и цифровые технологии» бизнес-школы «Сколково» Владимир Коровкин, «то, как конкретно всё это будет происходить, будет определяться подзаконными актами».

Во-вторых, закон порождает правовые коллизии: обучение ИИ на контенте без согласия правообладателей — прямое нарушение Гражданского кодекса. В НИУ ВШЭ даже пришли к выводу, что при таком порядке совокупные потери авторов и бизнеса в креативном секторе за пять лет могут достигнуть 1 трлн рублей. В-третьих, вопрос о том, кто именно отвечает за результат работы нейросети, остаётся неразрешённым: грань между ответственностью разработчика модели и интегратора законодательно не определена.

Главная проблема — правовые коллизии и неопределённость, которые могут создать риски для разработчиков. Документ, по сути, лишь задаёт общие контуры, а ключевые механизмы остаются за рамками. Эксперты сходятся во мнении, что новому закону требуются не допускающие разночтений подзаконные акты и прозрачные государственные бенчмарки.

Больших фундаментальных моделей ИИ отечественного происхождения, которые призван регулировать упомянутый закон, на российском рынке не так уж и много. По мнению многих экспертов, к ним можно отнести решения «Сбера» (текстовый GigaChat и бот для генерации изображений — Kandinsky) и «Яндекса» (YandexGPT, YandexART и YandexVLM, а также новое семейство нейросетей Alice AI).

Обучение передовых моделей обходится в крупную сумму — это по карману лишь ограниченному числу техгигантов. Большинство игроков используют open-source-решения, дообучая или настраивая их под внутренние данные, отраслевую терминологию и конкретные бизнес-процессы. Такой подход позволяет значительно сократить время выхода LLM, наточенных под разные задачи, и требует меньше вложений.

За всё в ответе горстка национальных моделей

Наряду с замечаниями скептически настроенных критиков звучат и доводы оптимистов. По их мнению, законодательное закрепление категорий снижает регуляторные риски для крупных институциональных инвесторов и корпораций. Жёсткие требования к локализации защищают внутренний рынок от доминирования иностранных закрытых экосистем и стимулируют спрос на отечественные платформы. Кроме того, чёткие критерии национального разработчика позволяют государству эффективно распределять ограниченные ресурсы (вычислительные мощности, гранты) без риска их утечки за рубеж.

Закон создаёт не столько прямую поддержку, сколько правила игры, и его реальный вес проявится в подзаконных актах, полагает ведущий инженер-аналитик лаборатории технологий искусственного интеллекта Аналитического центра кибербезопасности ООО «Газинформсервис» Ирина Меженева. Стимул возникает в связке с остальной регуляторикой: если в чувствительных сферах применяются только суверенные и национальные модели, у их разработчиков появляется ёмкий внутренний рынок, и вложения в полный цикл разработки получают экономический смысл.

Говоря о влиянии на ИБ-сферу, Меженева придаёт важное значение тому, чтобы ответственность за безопасность решения была закреплена за разработчиком: «Сдвиг правильный, но он обнажает системный риск: если критически важные госсистемы "лягут" на горстку национальных моделей, уязвимость одной из них станет риском для целой страны. Поэтому практику аудита моделей, сопоставимую с аттестацией средств защиты, рынку нужно выработать быстрее, чем БФМ займут критические контуры».

В ходе профильной сессии ВЭФ-2026, который прошёл на днях во Владивостоке, тема развития отечественных нейросетей стала предметом дискуссии между представителями власти и бизнеса. Так, глава «Газпром-Медиа» Александр Жаров отметил сложность проверки того, какой контент повлиял на модель, подчеркнув необходимость комплексного решения проблемы баланса между правами авторов и разработчиками. По мнению депутата Госдумы Антона Горелкина, авторство человека станет премиальным свойством контента, а платформы должны ввести опцию «создано человеком», чтобы творчество не утонуло в массе генераций.

Вице-премьер Дмитрий Григоренко заверил, что на площадке рабочих групп правительственной подкомиссии идёт активная проработка мер поддержки не только для ИИ-вендоров, но и компаний, внедряющих технологию, — при непосредственном участии представителей бизнеса. Власти — за сбалансированный подход в регулировании: с одной стороны, закон не содержит запретов на использование иностранного ИИ, а с другой — он гарантирует государственную поддержку разработчикам российских решений.

«Сегодня гонка за ИИ-технологиями вышла на международный уровень: каждое государство поддерживает продвижение именно своих ИИ-решений. Это вопрос цифрового суверенитета, стабильной и безопасной работы ключевых систем государства», — резюмировал Дмитрий Григоренко.

Между мозаикой законов и директивным регулированием

С учётом разброса мнений в отношении правового регулирования сферы ИИ в России было бы познавательно рассмотреть подходы законодателей к данной теме за рубежом, в передовых странах. Например, Европейский союз пошёл по пути наиболее жёсткого регулирования, приняв в 2024 году Закон об искусственном интеллекте (EU AI Act) — первый в мире комплексный нормативный акт в этой сфере. Он основан на риск-ориентированном подходе: чем выше потенциальный риск причинения вреда обществу, тем строже правила. В нём предусмотрены положения об управлении данными, технической документации, прозрачности, человеческом надзоре, кибербезопасности и непрерывном мониторинге после выхода на рынок (Post-Market Monitoring). Со 2 августа 2026 года ЕС вступил в фазу реализации важнейших требований о прозрачности, включая маркировку контента, созданного или изменённого с помощью ИИ.

Китай избрал модель централизованного директивного регулирования. В июле 2023 года были приняты «Временные меры по управлению услугами генеративного искусственного интеллекта» — первое специализированное законодательство в этой области. Также введены «Положения о рекомендациях алгоритмов интернет-информационных услуг» и «Положения о глубоком синтезе» (дипфейки). Китайский подход сочетает требования по локализации данных, безопасности и «ценностям, соответствующим партии». В стране действует жёсткая и детально проработанная система регулирования генеративных моделей, за которую отвечает Канцелярия комиссии по кибербезопасности. Законодательство прямо обязывает модели брать в расчёт «социалистические основные ценности».

США придерживаются децентрализованного, отраслевого подхода, ориентированного на стимулирование инноваций. В декабре 2025 года был подписан Исполнительный указ №14365 «Обеспечение национальной политической основы для искусственного интеллекта». Он направлен на создание комплексного федерального регулирования, которое заменит растущую мозаику законов на уровне штатов. В Конгрессе рассматриваются такие инициативы, как American Artificial Intelligence Leadership and Uniformity Act и AI LEAD Act, устанавливающий стандарты ответственности разработчиков. В США также действуют отраслевые регуляторные инициативы, включая защиту детей от вреда, который способны нанести ИИ-технологии, защиту потребителей от мошенничества с использованием нейросетей и меры по смягчению угроз безопасности.

Долгое время страна придерживалась принципа laissez-faire (невмешательства). Однако масштабирование больших языковых моделей заставило Вашингтон сместить фокус на защиту национальной безопасности и пресечение монополизма — теперь основное внимание уделяется контролю над цепочками поставок чипов и мониторингу наиболее мощных LLM, потенциально способных использоваться в кибератаках или создании биологического оружия.

Заинтересованным лицам в России стоит обратить внимание на некоторые аспекты зарубежного опыта. Риск-ориентированный подход ЕС учит разумно дифференцировать требования в зависимости от потенциального вреда. Гибкость американского подхода способствует тому, что регулирование не тормозит инновации на ранних стадиях. Быстрота китайской имплементации заключается в оперативном принятии подзаконных актов без затягивания. При этом имеет смысл избегать европейской бюрократизации, избыточной идеологизации (КНР), фрагментации правил (США) и чрезмерной централизации, создающей излишнюю зависимость от подзаконных актов.

О человечности в эпоху ИИ

На днях в СМИ появилась информация о том, что сотрудник американской ИИ-компании Anthropic Джейкоб Коксон решил уйти из данной индустрии, поскольку гонка технологических корпораций, по его мнению, приближает мир к «точке невозврата». 27-летний математик из Великобритании опасается, что саморазвивающиеся боты «могут выйти из-под контроля и уничтожить человечество». Anthropic привлекла его своей репутацией в области безопасности ИИ, но вскоре исследователь пришел к выводу, что ни одна частная компания не способна разрабатывать нейросети без внешнего регулирования или скоординированного замедления развития этой отрасли.

Случай с Коксоном — хоть и не отражает массовый тренд — напоминает о международном аспекте обсуждаемой нами темы. Стремление развитых стран к непременному лидерству в технологической гонке во имя глобального доминирования (что наглядно проявляется в политике США) может иметь непредсказуемые последствия. Говоря о рисках, связанных с ИИ, сооснователь компании Microsoft Билл Гейтс ставит вопрос: как нам сохранить человечность в эпоху, когда машины способны мыслить лучше нас?

«Начать нужно с процесса создания правильных институтов, прежде чем хаос заставит правительства перейти в режим антикризисного управления, — пишет американский предприниматель и филантроп. — Но даже страна, наведшая порядок у себя дома, всё равно останется уязвимой перед трансграничными рисками. Вот почему параллельно необходимо создавать международную организацию».

Мысли, высказанные отдельными иностранными экспертами, вполне созвучны позиции России на мировой арене. На первом заседании Глобального диалога ООН по управлению ИИ, прошедшем летом в Женеве, замминистра иностранных дел РФ Александр Алимов выступил в защиту всеобъемлющего и недискриминационного международного сотрудничества в этой сфере. Позиция РФ основывается на таких важных принципах, как уважение суверенного равенства государств, сокращение цифрового разрыва и равный доступ стран к технологиям, знаниям, данным и вычислительным мощностям.