Риски использования генеративного контента

Генеративные нейросети — мощный помощник для маркетологов, дизайнеров и аналитиков. Но их использование связано с рисками.

Как избежать судебных исков и претензий? Рассмотрим ключевые аспекты.

Что такое генеративный контент

Генеративный контент — это любой цифровой материал, созданный с помощью искусственного интеллекта. В отличие от традиционных нейросетей, которые обрабатывают данные на основе заданных алгоритмов, генеративный ИИ способен самостоятельно создавать новый контент на основе обученных моделей.

Виды генеративного контента

Современные ИИ-модели могут создавать различные типы контента:

Текст (статьи, диалоги, стихи, сценарии) — ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen, YandexGPT.

Изображения (фотографии, иллюстрации, арты) — MidJourney, Stable Diffusion, DALL-E, Qwen, Шедеврум.

Видео (анимация, синтез лиц, монтаж) — Sora, Runway.

Код (автодополнение, генерация программ, написание скриптов, SQL-запросов) — GitHub Copilot, Codex, DeepSeek, Qwen.

Основные риски генеративного контента

Юридические риски и нарушения авторских прав

Генеративные модели обучаются на огромных массивах данных, включая защищенные авторским правом материалы, что порождает споры о законности их использования со стороны правообладателей.

Вопросы авторства и лицензионных прав

Кто владеет правами на контент, созданный ИИ: разработчик модели, пользователь или исходные авторы данных для обучения?

В ряде стран (в том числе в России) отказывают ИИ-генерациям в авторской защите, так как они созданы без «человеческого участия».

Возможные сценарии судебных исков

Копирование логотипов и торговых марок

Если нейросеть (например, MidJourney или DALL-E) создаст изображение с логотипом, похожим на Nike или Coca-Cola, компания-правообладатель может подать иск за нарушение товарного знака.

Плагиат слоганов или текстов

Генеративный ИИ может случайно воспроизвести защищенный слоган, например, «Just Do It» (Nike) или «I’m Lovin’ It» (McDonald’s), что приведет к претензиям.

Использование персонажей из фильмов/игр

Создание иллюстраций с узнаваемыми персонажами (например, Микки Маус от Disney) без лицензии — прямое нарушение авторских прав.

Репутационные и этические угрозы генеративного контента

Теперь любой может создать фальшивые фото, видео или аудио, настолько правдоподобное, что отличить его от настоящего почти невозможно.

Такие подделки (deepfake) уже используют для мошенничества, манипуляций и даже шантажа. От этого страдают и обычные люди, и крупные компании — репутацию разрушить стало проще, чем когда-либо.

Основные угрозы:

• Фальшивые публичные заявления политиков и знаменитостей.
• Поддельные компрометирующие материалы (например, фейковые «сливы»).
• Мошеннические схемы с имитацией голоса близких или коллег.
• Подрыв репутации брендов из-за deepfake-вбросов.

В 2025 году в Малайзии опубликовали фейковый репортаж о построенном курорте. Некоторые зрители восприняли его за реальный новостной сюжет, поскольку качество видео было очень хорошим. В результате пожилая пара приехала на несуществующий курорт. Только на месте они поняли, что были обмануты.

Политики стали жертвами массовых deepfake-сюжетов. Ложные видео вбрасывались для манипуляции общественным мнением.

Этическая дилемма заключается в том, что те же технологии, которые помогают в творчестве, политике и бизнесе, могут использоваться для масштабных манипуляций. Это требует как законодательного регулирования, так и развития технологий определения поддельного контента.

Регулирование генеративного ИИ в России и мире

Законодательное отставание

Технологии генеративного ИИ развиваются быстрее, чем законы, регулирующие их использование. На данный момент в большинстве стран нет четких правовых норм, определяющих:

• Кто владеет правами на контент, созданный ИИ.
• Можно ли обучать модели на защищенных данных.

Серая зона авторского права

Главная проблема — невозможность точно определить, заимствует ли ИИ чужой контент или создает что-то принципиально новое. Нейросети работают как «черный ящик»:

• Они могут случайно воспроизводить фрагменты защищенных изображений или текстов (как в случае с водяными знаками Getty в Stable Diffusion).
• Нет четкого критерия, когда заимствование становится плагиатом (например, если ИИ «миксует» стили нескольких художников).

Попытки регулирования: первые шаги

Некоторые страны и организации пытаются ввести правила, но подходы сильно различаются:

• ЕС (AI Act, 2024) обязывает разработчиков раскрывать данные обучения и соблюдать авторские права.
• США пока ограничиваются судебными прецедентами.
• Китай требует маркировки ИИ-контента и разрешает его применение только при отсутствии нарушений.
• В России действуют экспериментальные правовые режимы для развития ИИ.

Как обезопасить бизнес при использовании ИИ-контента

Внедрение генеративного ИИ в бизнес-процессы требует продуманной стратегии безопасности. Вот ключевые меры, которые помогут минимизировать риски и защитить компанию от юридических, финансовых и репутационных угроз.

1. Использование проверенных генераторов

Выбирайте ИИ-инструменты с прозрачной политикой обучения моделей.

Проверяйте, предоставляет ли сервис юридические гарантии на созданный контент (как Shutterstock с indemnification для AI-изображений).

Для коммерческого использования проверяйте лицензионные соглашения — некоторые ИИ-платформы запрещают применять контент в определенных нишах.

2. Проверка фактов и оригинальности

Проводите дополнительную проверку и обработку ИИ-контента силами редакторов, дизайнеров, юристов. В зависимости от специфики проекта, конечный материал должен быть тщательно проверен и верифицирован ответственными специалистами.

3. Аудит ответственности в компании

Назначьте ответственного за AI-контент.

Разработайте в рамках компании инструкции по работе с ИИ-контентом. В нем должно быть зафиксировано:

• Какие типы контента можно генерировать при помощи ИИ.
• Обязательные этапы проверки перед публикацией.
• Протоколы реагирования на споры об авторских правах.

Финансовые риски: deepfake и поддельные документы

Генеративный ИИ активно используется в финансовом мошенничестве. Вот как защититься:

Deepfake-аудио/видео в платежах:

• Внедрите правило «двойного подтверждения» для крупных транзакций: например, звонок на доверенный номер.
• Обучите сотрудников распознавать артефакты в AI-голосах (неестественные паузы, монотонность).

Поддельные счета и чеки:

Мошенники могут подделывать письма и сообщения, меняя в них платежные реквизиты.

Для минимизации рисков стоит уведомить бухгалтерию и финотдел компании о необходимости перепроверки реквизитов перед оплатой, а также внедрения специальных инструментов защиты платежных документов, использования лишь ограниченного числа каналов связи или применения ЭЦП для важных документов.

Заключение

Генеративный ИИ — это не просто инструмент, а новая цифровая эра, в которой удобство соседствует с опасностями. Он ускоряет работу, снижает затраты и открывает креативные возможности, но одновременно создает риски: от судебных исков за авторские права до репутационного ущерба.