ИИ в суде, на работе: ключевые юридические кейсы практики цифрового права "Афонин, Божор и партнеры"
Михаил Божор, директор, руководитель практики цифрового права, Афонин, Божор и партнеры. Форум Cnews "Технологии искусственного интеллекта 2026".
О компании и теме доклада
Компания «Афонин, Божор и партнеры» уже несколько лет плотно занимается юридическими вопросами искусственного интеллекта — помогает и разработчикам ИИ, и корпоративным пользователям в сегменте B2B избегать связанных с этим рисков. А риски эти вполне реальны: буквально пару недель назад Anthropic и OpenAI публично призвали притормозить развитие искусственного интеллекта — то ли действительно из-за опасений, то ли потому, что сами упёрлись в технологический потолок и хотят выиграть время. Пока непонятно даже, видят ли эти риски законодатели: в Евросоюзе уже действует подробный закон об ИИ, а Россия в этом смысле пока догоняет. Разговор сознательно сосредоточен именно на российском регулировании 2025–2026 годов — как наиболее актуальном для большинства слушателей.
От амбициозного законопроекта к урезанному закону
Принятый этим летом российский закон об искусственном интеллекте в своей первоначальной редакции был весьма амбициозным — во многом копировал европейский аналог: подробные обязанности для разработчиков моделей, для операторов публичных сервисов и отдельно — для корпоративных пользователей, работающих с ИИ «для внутреннего использования». В проекте были заложены и запрет дискриминации пользователей по личным параметрам, которые они передают системе, и обязательная блокировка операторами незаконного контента, и обязанность фиксировать инциденты, и требование к сервисам с суточной аудиторией свыше 500 тысяч человек регистрироваться «организатором распространения информации» — статус, который на практике означает дорогостоящую и сложную процедуру, включая налаживание канала связи с ФСБ. Ничего из этого в итоговую версию закона не попало: документ был серьёзно сокращён.
Что всё же вошло в закон
Главное нововведение — понятие «большой фундаментальной модели искусственного интеллекта»: программа, обученная на массивах данных, содержащая не менее миллиарда параметров и предназначенная для решения широкого круга задач. Иными словами, закон касается только по-настоящему универсальных систем, а не узкоспециализированных сервисов. Появились и меры господдержки для так называемых национальных и суверенных моделей, а операторы систем на базе больших фундаментальных моделей получили ряд обязанностей — правда, с оговоркой, что многое из этого можно скорректировать договором с пользователем.
Три ключевые обязанности операторов
Первая — обеспечить возможность маркировки контента: пользователь сам решает, хочет он ей воспользоваться или нет, а конкретный формат маркировки закон не устанавливает — можно писать хоть «сгенерировано с помощью ИИ», хоть «сгенерировано в сервисе Ромашка». Касается это как операторов больших фундаментальных моделей, так и владельцев социальных сетей. Вторая — вопрос о том, кому принадлежат права на результаты генерации: в первой редакции законопроекта права по умолчанию доставались пользователю, но в финальной версии это уже строго вопрос договора между оператором и пользователем, при этом оператор обязан прямо проинформировать, кому принадлежат права и как выгружать сгенерированный контент. Третья, пожалуй, самая чувствительная для российских разработчиков тема — право обучать модель на чужой интеллектуальной собственности. Такое право прямо закреплено только за обладателями статуса суверенной или национальной модели; для всех остальных вопрос открыт, и как здесь сложится судебная практика — пока неясно. Для сравнения приводится опыт США, где по аналогичным спорам последних двух-трёх лет суды в основном становятся на сторону разработчиков, считая подобное использование чужих данных допустимым ради общественного блага. Практический совет для тех, кто хочет гарантированно использовать чужие объекты интеллектуальной собственности при обучении модели: получать статус суверенной или национальной модели.
Суверенные и национальные модели: в чём разница
Закон вводит два статуса, причём суверенная модель стоит в иерархии выше национальной. Общее для обеих: разработка исключительно российскими компаниями, работа строго на российских серверах и соответствие «традиционным российским моральным и нравственным ценностям» — что именно это означает на практике, ещё должно определить правительство. Разница — в степени самостоятельности: для суверенной модели весь цикл разработки и все компоненты должны создаваться внутри компании без аутсорса, тогда как национальная модель может использовать сторонние компоненты и передавать часть работы на аутсорсинг.
Меры поддержки и спорные инициативы рынка
Конкретные меры господдержки пока не утверждены правительством, однако, по данным «Коммерсанта» от 8 сентября, игроки рынка уже направили свои предложения. Одно из них — обязать использовать национальные или суверенные модели в госуправлении, таможне, налоговой и бюджетной сфере, на объектах критической информационной инфраструктуры, а также в образовании и здравоохранении. Другое, предположительно исходящее от Сбербанка, — обязать использовать именно суверенную модель, если она не дороже национальной более чем в полтора раза. Яндекс же публично высказался за то, чтобы подобные меры не противоречили законодательству о защите конкуренции — намёк на риск монополизации рынка такими требованиями. Отдельно оговаривается переходный период: если компания внедрила собственную ИИ-модель на российских серверах до вступления закона в полную силу 1 марта 2027 года, использовать её можно будет вплоть до сентября 2032 года — а вот те, кто не успеет, рискуют попасть под будущую обязанность переходить на суверенные или национальные модели.
Куда идут судебные споры: мировая и российская картина
По мировой статистике (в основном США и Западная Европа), свыше 60% споров об искусственном интеллекте касаются прав интеллектуальной собственности, ещё около 5% приходится на антимонопольные разбирательства, столько же — на защиту персональных данных и на вред от действий ИИ-агентов, а оставшиеся порядка 20% — это трудовые споры, дипфейки, клевета и тому подобное. В России картина проще: доминируют два блока — защита интеллектуальной собственности (порядка 90% дел) и трудовые споры.
Дело «Мона Лиза с вином»: попытка сломать практику
По вопросам интеллектуальной собственности российские суды уже выработали устойчивую позицию: контент, созданный с помощью ИИ, охраняется как объект интеллектуальной собственности — даже если человек не притронулся ни к кисти, ни к перу графического планшета. Показательным исключением стало дело о переработанном изображении Джоконды с бокалом вина и патчами под глазами: дизайнер планировал публиковать и продавать мерч с этим образом, но другой предприниматель увидел изображение и без разрешения нанёс его на футболки, худи и термостаканы для собственной продажи. Поскольку правообладателем выступало физическое лицо, спор рассматривался не в арбитражном суде, а в суде общей юрисдикции — и суд первой инстанции неожиданно попытался сломать сложившуюся практику, заявив, что результат работы генеративного ИИ лишён творческого характера и охране не подлежит. Автор оспорил решение, и Мосгорсуд восстановил справедливость: практика вернулась в прежнее русло — права на результаты, созданные с помощью ИИ, по-прежнему защищаются.
Уволен за DeepSeek: дело о коммерческой тайне
Из трудовых споров первым разбирается случай увольнения за использование системы искусственного интеллекта. В 2025 году в крупную компанию с миллиардным оборотом наняли коммерческого директора с окладом 800 тысяч рублей и «золотым парашютом» в 5 миллионов рублей при увольнении по инициативе работодателя. Продажи не росли, и работодатель начал искать законные основания для увольнения — фиксировал опоздания и неудачные переговоры, а затем обнаружил, что сотрудник пересылал сведения, составляющие коммерческую тайну, на личную почту и загружал базу клиентов и сделок в DeepSeek. После этого сотрудника уволили за грубое нарушение трудовых обязанностей — разглашение коммерческой тайны. Сотрудник оспорил увольнение в суде и проиграл: работодатель заранее всё грамотно оформил — получил служебную записку от системного администратора, издал приказ о служебном расследовании и соответствующий акт, запросил у работника письменные пояснения (которые тот не предоставил), и лишь затем издал приказ об увольнении. Суд, изучив документы и скриншоты, подтверждающие загрузку данных в ИИ, встал на сторону работодателя.
Уволен из-за внедрения ИИ: почему работодатель проиграл
Второй трудовой кейс — противоположный по исходу. Менеджеру, чей объём работы резко сократился после внедрения в компании системы искусственного интеллекта, предложили перейти на сокращённый рабочий день в связи с «изменением технологических условий труда» — специальным основанием из трудового законодательства. Сотрудник отказался, отказался и от предложенных альтернативных вакансий, после чего его уволили именно по этому основанию с выплатой двухнедельного выходного пособия. Он обратился в суд и добился восстановления — потому что работодатель допустил две ошибки: параллельно увольнял похожих сотрудников на аналогичных должностях по процедуре сокращения штата, то есть с полным набором положенных гарантий, а также напрямую предложил именно этому работнику неполный рабочий день — что при расширительном толковании трудового кодекса означает: в случае отказа его тоже следовало увольнять по сокращению штата, а не по «технологическому» основанию. Итоговый вывод: если бы работодатель увольнял всех сотрудников этой категории по одному и тому же основанию, не делая никому исключений, у него, скорее всего, получилось бы отстоять свою позицию.
LLM-роутеры и вопрос о персональных данных
В ходе последовавшего обсуждения разбирается ситуация с популярными сервисами-«роутерами», позволяющими гражданам России платить рублями по карте за доступ к зарубежным моделям вроде ChatGPT или DeepSeek. В пользовательских соглашениях такие сервисы, как правило, перекладывают ответственность за содержание запросов на самого пользователя, а если тот загружает в систему персональные данные (ФИО, СНИЛС, email), формально именно он должен подавать в Роскомнадзор уведомление о трансграничной передаче персональных данных — иначе становится нарушителем. Рынок здесь разделился на два подхода: примерно 90% сервисов просто прописывают в соглашениях запрет на загрузку персональных данных и заявляют, что они не являются оператором таких данных, снимая с себя ответственность. Меньшинство, включая одного клиента компании, идёт другим путём — честно подаёт уведомления о трансграничной передаче, прямо указывая, что данные уходят в ChatGPT, DeepSeek и подобные сервисы, и Роскомнадзор такие уведомления, как правило, не отклоняет. Отдельно уточняется: если пользователем такого роутера выступает бизнес (ИП или юрлицо), он формально действительно может стать оператором персональных данных со всеми вытекающими обязанностями по уведомлению регулятора.
Маскирование и демаскирование: иллюзия анонимности
Отдельный вопрос — насколько технологии маскирования данных действительно снимают проблему. Если маскирование необратимо уничтожает персональные данные без возможности восстановления и без сохранения связки с реальным ФИО — это уже не персональные данные, а их полноценное уничтожение. Но популярный на рынке подход «демаскирования», когда в языковую модель отправляются замаскированные данные, а сама компания у себя хранит соответствие между маской и реальными ФИО, проблему не решает: формально это по-прежнему персональные данные, просто обезличенные. Буквальное толкование закона говорит, что такой подход не снимает риски утечки, а лишь маскирует саму проблему — как отреагирует на это Роскомнадзор на практике, пока неизвестно, поскольку проверок именно по этой теме ещё не было.
Резюме
Центральный тезис компании «Афонин, Божор и партнеры» заключается в том, что российское регулирование искусственного интеллекта прошло путь от амбициозной, во многом заимствованной у Евросоюза модели к значительно более узкому и точечному закону, оставившему за скобками наиболее спорные и затратные требования вроде обязательной регистрации крупных сервисов как организаторов распространения информации. При этом введённое разделение на суверенные и национальные модели формирует новый регуляторный рычаг, судьба которого напрямую зависит от того, какие меры поддержки и обязательного использования в итоге утвердит правительство — с явным риском перекоса рынка в пользу нескольких крупных игроков, на что уже обратил внимание Яндекс.
Судебная практика демонстрирует устойчивость российских судов в вопросах защиты ИИ-контента как объекта интеллектуальной собственности — даже единичная попытка суда первой инстанции пересмотреть эту позицию была быстро скорректирована вышестоящей инстанцией. В то же время трудовые споры показывают: то, уволят ли сотрудника за использование ИИ или, наоборот, восстановят после увольнения из-за внедрения ИИ в компании, зависит не от самого факта применения технологии, а от строгости и последовательности соблюдения работодателем процедурных требований трудового законодательства.
Наконец, вопрос ответственности за персональные данные при использовании зарубежных моделей через сервисы-посредники остаётся зоной повышенного, но пока не проверенного правоприменением риска: большинство участников рынка предпочитают формально перекладывать ответственность на пользователя договорными оговорками, тогда как реальное соответствие закону требует более трудоёмкой процедуры уведомления регулятора — и, как показывает разбор технологий маскирования, простые технические решения этой юридической проблемы полностью не закрывают.
