Новости и обновления

Почему маркировка ИИ – хорошая идея, которая может плохо сработать?

Думаете, обязательная маркировка AI спасет нас от дипфейков и потока сгенерированной дезинформации? Я вот сильно сомневаюсь. Инициатива, о которой пишут, - "явная и легко идентифицируемая метка" на всем, что делает искусственный интеллект, - звучит правильно, но на деле рискует превратиться в еще одну бесполезную "галочку" и новый геморрой для бизнеса. Давайте разберемся, почему этот законопроект больше похож на попытку "", чем на реальное решение проблемы. Благими намерениями вымощена дорога в ад Основная идея - дать пользователю знать, когда он общается с машиной. Это должно помочь бороться с фейками, манипуляциями и дезинформацией. Звучит логично. Но как это реализовать на практике? Проблема определения: Где грань между текстом, написанным человеком с помощью ИИ, и текстом, полностью созданным AI? Кто и как будет это отличать? Проблема контроля: Как обеспечить маркировку всего AI-контента в сети? Пока Китай вводит жесткие требования (и, по мнению многих, использует это для контроля), Россия обсуждает "мягкое право" для "повышения доверия". Но без четких критериев и механизмов это может остаться лишь декларацией. Метка - не панацея Важно понимать: сама по себе метка не защищает от обмана. Она лишь формально говорит: "Вас предупредили". Это удобно для снятия ответственности, но не для реальной безопасности. Возникают парадоксы: 1. Если все будет помечено AI, мы просто перестанем замечать эти метки (как рекламные баннеры). P.S: Кто-то из читателей хоть раз проверял erid? Полагаю что нет! Юристы работающие с рекламой и иные смежные специалисты не в счет. 2. Если стандартов нет, начнется хаос из разных плашек, которые только запутают пользователя. Что это значит для бизнеса? Для IT-юриста для бизнеса и его клиентов это означает новый потенциальный геморрой: Compliance: Если закон примут, придется внедрять процедуры маркировки и контроля. SEO: Поисковики уже оценивают "естественность" контента. Маркировка может стать новым фактором ранжирования. Клиентский опыт: Как пользователи отреагируют на "робота" в чате поддержки или в описании товара? Это нужно будет тестировать. Идея хорошая, реализация - под вопросом Искусственный интеллект - это наша реальность. Информировать пользователя о его использовании - правильно. Но чтобы маркировка работала, она должна быть понятной, единой и честной, а не просто формальностью. Пока же обсуждаемый законопроект вызывает больше вопросов, чем дает ответов. Будем следить за развитием. А вы как считаете, нужна ли такая маркировка? И поможет ли она? Присоединяйся к обсуждению в нашем .

Забыли уведомить Роскомнадзор? Готовьте 300 000 ₽!

В последнее время ко мне, как к IT-юристу для онлайн-бизнеса, стали чаще поступать запросы по, казалось бы, "старой" теме - уведомлению Роскомнадзора об обработке персональных данных. Причина проста: если раньше на эту обязанность многие смотрели сквозь пальцы из-за отсутствия жестких сроков и мизерных штрафов, то с 30 мая 2025 года ситуация кардинально меняется. Давайте быстро разберемся, о чем речь и почему это важно для вашего бизнеса. "Спящая" норма ФЗ-152 проснулась с новыми штрафами Помните статью 22 ФЗ "О персональных данных"? Она обязывает большинство компаний и ИП (операторов персональных данных) уведомлять Роскомнадзор о своем намерении обрабатывать персональные данные до начала такой обработки. Еще с 1 сентября 2022 года список исключений, когда уведомлять не нужно, резко сократился всего до трех специфических случаев (обработка без автоматизации, данные в госсистемах безопасности и в рамках законодательства о транспортной безопасности). Это значит, что почти все, включая каждого работодателя, обрабатывающего данные сотрудников, и любой онлайн-сервис, собирающий данные клиентов, должны были направить уведомление. Паника на корабле? Новые штрафы! Долгое время за неуведомление грозил лишь небольшой штраф (до 5 000 рублей для юрлиц). Но с 30 мая 2025 года вступают в силу поправки в КоАП РФ (ФЗ от 30.11.2024 № 420-ФЗ), и суммы становятся куда серьезнее: для граждан - от 5 000 до 10 000 рублей; для должностных лиц - от 30 000 до 50 000 рублей; для юридических лиц - от 100 000 до 300 000 рублей! Теперь это не просто формальность, а ощутимый финансовый риск. Как не поддаться панике? 1. Проверьте реестр: Убедитесь, что ваша компания или ИП есть в реестре операторов на сайте Роскомнадзора (может быть вы подавали, но забыли). 2. Нет в реестре? Подавайте уведомление немедленно! Не ждите "первого звонка" от регулятора. 3. Есть в реестре? Проверьте актуальность сведений! Все ли категории данных (сотрудники, клиенты и т.д.) и цели обработки указаны? Если с момента последней подачи что-то изменилось (например, вы стали обрабатывать данные сотрудников, а раньше это было исключением и не указывалось), срочно подавайте уведомление об изменении сведений (срок - до 15-го числа месяца, следующего за изменениями). Последствия игнорирования? Помимо прямых штрафов, отсутствие в реестре или некорректные сведения могут привлечь дополнительное внимание Роскомнадзора к вашей деятельности по обработке персональных данных в целом. Для любой цифровой компании это может обернуться более глубокими проверками. Нужна помощь разобраться и минимизировать риски? Если вы хотите оперативно привести свои процессы в соответствие с требованиями и избежать штрафов, наш ИИ-юрист ExplainLaw готов помочь с анализом вашей ситуации и подготовкой необходимых рекомендаций.

Почему российские языковые модели отстают от мировых лидеров — и когда мы всех обгоним?

Пока в мире ИИ гонка только набирает обороты, всё чаще возникает неудобный вопрос: а где в этом забеге российские языковые модели? Чтобы разобраться, начнём с простого: кто сейчас на вершине? Кто в топе глобальных LLM? По данным LLM Stats, мировой рейтинг возглавляют: Также в топ-20 уверенно входят: А что на родине? Если заглянуть в LLM Arena — платформу, где сравниваются модели с поддержкой русского языка, — то здесь ситуация говорит сама за себя: И только на 19-м месте — GigaChat-Max-preview от Сбера. Где-то ещё ниже — YandexGPT. Вывод очевиден: российские модели не входят даже в ближний круг лидеров, несмотря на то, что русский язык уверенно поддерживается почти всеми топ-LLM. Может, просто позже начали? Это логичное объяснение. Мол, "они начали раньше, вот и оторвались". Давайте посмотрим на даты запуска: Как видим, почти все запустились примерно в одно время — в 2023 году. Так что дело явно не во времени. Так в чём тогда дело? Хороший продукт требует двух вещей: времени и денег. Со временем — всё ок. Значит, смотрим на второе. И вот тут начинается самое интересное. Кому наливают миллиарды? xAI — Илон Маск на максималках В 2024 году xAI привлекла $6 миллиардов инвестиций. Это только один раунд, в котором участвовали 97 инвесторов, каждый вложивший минимум $77,593. По данным WSJ, среди них были Valor Equity Partners, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz и Суверенный фонд Катара. С учётом предыдущих раундов, общий объём инвестиций в xAI — $12 миллиардов. Компания стремится к оценке в $50 млрд — в два раза больше, чем полгода назад. Anthropic — с Google и Amazon под крылом Разработчик Claude — Anthropic — в последнем раунде серии E привлёк $3,5 млрд. Оценка компании достигла $61,5 млрд. Если прибавить инвестиции от Google ($3 млрд) и Amazon ($8 млрд), общая сумма — $14,5 миллиардов. Важно: это не просто деньги, а стратегические соглашения. Anthropic обязана использовать инфраструктуру инвесторов для обучения моделей, а облачные гиганты — получают трафик и рост выручки. OpenAI — левел бог по инвестициям Лидер индустрии привлёк более $63 миллиардов. Только в марте 2025 года — $40 млрд в раунде F. Вот краткий обзор крупных раундов: Это огромный объём ресурсов, стратегических партнёрств и инфраструктурных возможностей. А что у нас? Теперь немного о грустном. В 2023 году Сбер анонсировал инвестиции в AI и IT-инфраструктуру — 450 млрд рублей до 2026 года, или около $4,2 млрд. Яндекс — более скромно: $0,9 млрд (или 10 млрд рублей) на развитие генеративных моделей в 2023 году. На фоне xAI, Anthropic и OpenAI — это капля в море. А если захотят вложить больше? Давайте посмотрим на ресурсы: Чистая прибыль Сбера за 2024 год — 1,5 трлн рублей У Яндекса — около 100 млрд рублей Но тут важные нюансы: У Сбера — десятки направлений: банк, страхование, экосистема, облачные сервисы Дивиденды: 750 млрд рублей (50% прибыли) компания отдаёт акционерам У Яндекса — тоже мультибизнес с большими потребностями в развитии Даже если захотят вложить по-крупному, столько, сколько вкидывают в OpenAI или xAI — они просто не могут. Может, государство должно вмешаться? Генеративные нейросети — нефть 21 века. Кто оседлает волну — тот и будет на вершине. Если рассматривать это как стратегический актив, государственная поддержка логична. Но даже тут есть нюанс. А окупится ли это? Глобальные компании создают LLM для всего мира — у них миллиарды пользователей. А у России — в основном внутренний рынок. Из-за политических ограничений выход на развитые рынки практически закрыт. Чтобы выйти на глобальный уровень, нужна технологическая революция — решение, которое будет на голову выше всех аналогов. VPN? Да, можно . Но массово никто не будет подключаться к российской LLM, если она не будет выдающейся. Финал этой гонки ещё впереди Мы следим за этой гонкой широко открыв глаза. Потому что это только начало — и ставки здесь выше, чем когда-либо.

Рекламные ловушки: "темные паттерны", за которые штрафуют ФАС и Роспотребнадзор

Привет! В последнее время ко мне как к юристу все чаще обращаются с вопросами по рекламному законодательству. И знаете, я прекрасно понимаю эту настороженность. Имея опыт работы в медиасфере, я не понаслышке знаю, насколько тонкой может быть грань между креативным маркетингом и нарушением закона. Порой даже сами регуляторы, ФАС и Роскомнадзор, ищут правильное толкование той или иной новой нормы или подхода, особенно когда речь заходит о быстро меняющемся цифровом пространстве. Сегодня хочу поговорить об одной из таких "серых зон", которая все активнее привлекает их внимание, - о "темных паттернах" в рекламе. Что такое "темные паттерны" именно в рекламе? Не просто дизайн, а расчетливая манипуляция. Если говорить просто, "темные паттерны" (Dark Patterns) в рекламе - это специальные приемы в дизайне рекламных объявлений (баннеров, видео, текстовых блоков) и посадочных страниц (лендингов), которые намеренно созданы так, чтобы подтолкнуть пользователя к совершению нужного рекламодателю действия, часто вводя его в заблуждение или ограничивая его свободный выбор. Это не ошибка дизайнера, а сознательный расчет, эксплуатирующий психологические особенности человека: невнимательность, желание получить выгоду, страх упустить что-то важное. Примеры "боевых" темных паттернов, которые вы точно встречали: 1. "Кнопка-обманка": Кнопка с призывом к действию (CTA) сформулирована так, что ее реальное назначение не очевидно, или наоборот, кнопка отказа от "выгодного" предложения сделана максимально незаметной и непривлекательной. Пример: большая яркая кнопка "Получить скидку!" (ведущая на подписку) и крошечная серая ссылка "Продолжить без скидки". 2. "Сноска-невидимка" / "Текст под звездочкой": Важные условия акции, ограничения, информация о дополнительных платежах спрятаны в самом низу страницы, набраны микроскопическим шрифтом или требуют нескольких кликов для отображения. Классика для "бесплатных" предложений, которые оказываются не такими уж бесплатными. 3. "Вечно тикающий таймер" в объявлении: "Скидка действует еще 01:59:59!" - знакомо? Часто такие таймеры либо нереальны (обновляются при перезагрузке страницы), либо создают искусственное давление, не давая пользователю спокойно изучить предложение. 4. "Реклама под прикрытием": Рекламные блоки, которые мимикрируют под редакционный контент, системные уведомления, сообщения от друзей или элементы навигации сайта, чтобы спровоцировать случайный клик. 5. "Лендинг-ловушка": Рекламное объявление обещает одно (например, товар по суперцене или конкретную услугу), а при переходе на лендинг выясняется, что этого товара нет в наличии, цена другая, или для получения "плюшки" нужно выполнить кучу дополнительных условий. 6. "Автоматически проставленные галочки": В рекламной форме или при переходе с рекламы на страницу заказа заранее проставлены галочки согласия на получение дополнительных платных услуг, рассылок или передачу данных третьим лицам. Юридический прицел: Почему "темные паттерны" в рекламе - это незаконно? Такие манипулятивные практики идут вразрез с целым рядом норм российского законодательства: ФЗ "О рекламе": Статья 5 (Общие требования к рекламе): Реклама должна быть добросовестной и достоверной. Недобросовестная реклама и недостоверная реклама не допускаются. "Темные паттерны" очень часто направлены именно на введение в заблуждение относительно реальных условий предложения. Ответственность за нарушение законодательства о рекламе предусмотрена статьей 14.3 КоАП РФ. Закон "О защите прав потребителей": Статья 10 (Право на информацию): Потребителю должна быть предоставлена необходимая и достоверная информация об изготовителе (исполнителе, продавце), режиме его работы и реализуемых им товарах (работах, услугах), обеспечивающая возможность их правильного выбора. "Темные паттерны" этому препятствуют. Статья 12 (Ответственность за ненадлежащую информацию): Если потребителю не предоставлена возможность незамедлительно получить при заключении договора информацию о товаре (работе, услуге), он вправе потребовать от продавца (исполнителя) возмещения убытков. ФЗ "О защите конкуренции": Статья 14.2 (Запрет на недобросовестную конкуренцию путем введения в заблуждение): Если манипулятивный дизайн используется для получения нечестных преимуществ перед конкурентами, это может быть квалифицировано как акт недобросовестной конкуренции. Как IT-юрист для онлайн-бизнеса, я постоянно сталкиваюсь с ситуациями, когда компании, особенно на высококонкурентных рынках, пытаются "креативить" с интерфейсами и рекламными подачами. Важно понимать, что регуляторы (ФАС и Роспотребнадзор) все внимательнее относятся к таким уловкам, и то, что вчера казалось безобидным маркетинговым ходом, сегодня может привести к серьезным штрафам и предписаниям. Как ФАС и Роспотребнадзор "выводят на чистую воду" манипуляторов? Регуляторы не сидят сложа руки. Вот основные методы, с помощью которых они выявляют "темные паттерны" в рекламе: 1. Жалобы потребителей: Это самый частый источник информации. Обычные пользователи, столкнувшиеся с обманом или манипуляцией, все чаще обращаются с жалобами. 2. Мониторинг интернет-пространства: И ФАС, и Роспотребнадзор ведут систематический мониторинг рекламы в сети, включая социальные сети, сайты и мобильные приложения. Не исключено, что для первичного скрининга уже используются и AI-алгоритмы. 3. Оценка "глазами обычного потребителя": При анализе рекламы регулятор ставит себя на место среднего, разумного, но не обязательно юридически подкованного потребителя. Если такой потребитель может быть введен в заблуждение - это уже повод для разбирательства. 4. Экспертизы: В сложных случаях могут назначаться лингвистические экспертизы (для анализа двусмысленных формулировок) или даже психологические (для оценки манипулятивного воздействия дизайна). 5. Запросы информации и проверки: Регуляторы вправе запрашивать у рекламодателей, рекламораспространителей и владельцев площадок всю необходимую информацию и документы, касающиеся спорной рекламы. 6. Формирование практики: Каждое новое решение по делу о "темных паттернах" (пусть этот термин и не всегда используется официально) формирует практику и становится ориентиром для рынка. Советы бизнесу: Как рекламировать креативно, но честно (и не нарваться на санкции) 1. Прозрачность и ясность - ваш главный союзник: Условия акции, полная стоимость, информация об отписке - все должно быть изложено четко, понятно и легко доступно. 2. Проводите "стресс-тест" креативов и лендингов: Прежде чем запускать рекламную кампанию, покажите материалы коллегам, не вовлеченным в проект, или даже фокус-группе. Поймут ли они все правильно? Нет ли двусмысленностей? 3. Консультируйтесь с юристами: Особенно если вы работаете в высококонкурентной нише или используете сложные маркетинговые механики. IT-юрист для цифровой компании поможет оценить риски и привести рекламные материалы в соответствие с законом. А еще скажу, я как юрист, так же как и ФАС, при оценке рекламы ставлю себя на место среднестатистического потребителя, разница лишь в том, что я дам рекомендации по исправлению рекламы, а не выпишу предписание и штраф)) 4. Обучайте своих маркетологов и дизайнеров: Они должны понимать не только как привлечь внимание, но и каковы правовые рамки допустимого в рекламе. "Светлая сторона" рекламы - это реально! "Темные паттерны" в рекламе - это путь в никуда. Они подрывают доверие не только к конкретной компании, но и ко всей цифровой среде. Радует, что и потребители становятся более грамотными, и регуляторы активнее реагируют на манипуляции. Создание честной, прозрачной и действительно полезной рекламы - это не только вопрос соблюдения закона, но и вопрос долгосрочной репутации и уважения к своим клиентам. Именно такой подход в конечном итоге приводит к устойчивому успеху. А с какими примерами "темных паттернов" в рекламе сталкивались вы? Считаете ли вы их серьезной проблемой?

Контент с "неизвестным" автором: Правительство РФ вводит новые правила

Для всех, кто работает с контентом в цифровом пространстве, есть важная новость: Правительство РФ Постановлением от 30 апреля 2025 г. № 592 утвердило новые Правила расчета и ставки вознаграждения за использование произведений, авторы или иные правообладатели которых "предполагаются неизвестными". Документ опубликован 13 мая 2025 года, нов силу пока не вступил. Тем не менее,IT-юристам для онлайн-бизнеса и самим компаниям уже сейчас стоит обратить на него пристальное внимание. Зачем это нужно и что меняется? Суть инициативы - создать легальный механизм использования так называемых "сиротских произведений"(литература, фото, музыка, видео и т.д.), когда найти автора или правообладателя для получения разрешения затруднительно или невозможно. Вместо полного запрета на использование или риска нарушить чьи-то права, предлагается система выплаты вознаграждения через аккредитованную организацию по коллективному управлению правами (ОКУП). Кого это коснется и как будут считать вознаграждение? Новые правила затронут всех, кто использует правомерно обнародованные произведения, если их авторы "предполагаются неизвестными". Расчет вознаграждения будет производить аккредитованный ОКУП. Основные принципы расчета (вкратце): Воспроизведение(в т.ч. электронные копии): Как правило, фиксированный платеж (не менее 2000 руб. за объект/месяц). Есть спецтариф в 100 руб. за объект при создании электронных копий для формирования общедоступных коллекций (например, онлайн-архив). Распространение экземпляров(на носителях): Фиксированный платеж (не менее 2000 руб.) плюс процент от отпускной цены экземпляра (10-15% в зависимости от типа произведения). Доведение до всеобщего сведения(например, в интернете): Процент от дохода, полученного от такого использования (10-15%), либо, если доход сложно определить, но известно число просмотров - не менее 0,011 руб. за каждый просмотр/прослушивание. Несколько способов использования: Вознаграждения суммируются. Несколько объектов в одной копии: Ставки могут снижаться пропорционально. Полный перечень ставок и условий довольно обширен и зависит от типа произведения и способа использования - детали содержатся непосредственно в Правилах, утвержденных Постановлением. Что это значит для бизнеса? (Главное для IT-юристов и цифровых компаний) 1. Новые потенциальные расходы: Использование контента с неясным авторством перестает быть условно-бесплатным. Придется закладывать бюджет на возможные отчисления в ОКУП. 2. Усиление внимания к правовому статусу контента: Возрастет необходимость тщательной проверки прав на все используемые материалы. Просто "найти картинку в интернете" станет еще рискованнее.IT-юрист для цифровой компании должен будет активнее участвовать в аудите контентных активов. 3. Новый вектор взаимодействия с ОКУПами: Компании, использующие такой контент, вероятно, будут обязаны взаимодействовать с аккредитованными организациями по вопросам лицензирования и выплат. 4. Вопрос о "предполагаемой неизвестности": Ключевым моментом станет определение, какие усилия по поиску автора считаются достаточными, чтобы он был признан "предполагаемым неизвестным". Это потребует четких критериев и, возможно, судебной практики. Готовимся, но не паникуем Поскольку Постановление №592 еще не вступило в силу, у бизнеса есть время подготовиться: Провести предварительный аудит используемого контента на предмет наличия "сиротских произведений". Отслеживать официальную дату вступления документа в силу и появление возможных разъяснений от госорганов. Обсудить с вашим IT-юристом потенциальные риски и разработать внутренние регламенты по работе с таким контентом. В сухом остатке Новое регулирование - это попытка навести порядок в использовании произведений с неустановленными правообладателями. Для бизнеса это означает необходимость быть более осмотрительным и готовым к новым финансовым обязательствам. Для "потерянных" авторов - гипотетический шанс на вознаграждение. Будем следить за тем, как эти правила будут применяться на практике. А как вы считаете, упростит ли это жизнь бизнесу или добавит бюрократии?

Нейросеть "косит" под вашего любимого артиста?

Привет! Сегодня мы поговорим о явлении, которое одновременно восхищает своей технологической магией и вызывает серьезные опасения у творческого сообщества (а следом и у юристов). Речь о способности нейросетей, таких как Midjourney, Suno или Kandinsky, генерировать контент - будь то изображения, музыка или тексты - "в стиле" известных художников, музыкантов и писателей. Запрос "нарисуй кота в стиле Ван Гога" или "напиши песню в духе Queen" сегодня может выполнить практически любой продвинутый AI-генератор. Но вот вопрос: это просто безобидное "вдохновение" машины, новый инструмент для творчества или хитрая форма нарушения прав, обесценивающая труд оригинальных авторов? Давайте копнем глубже. Искусство имитации: Как нейросети "учатся" чужому стилю? Чтобы понять правовые риски, нужно хотя бы в общих чертах представлять, как AI достигает такого эффекта. Нейросети не обладают собственным "творческим гением" в человеческом понимании. Их умение подражать стилю - это результат анализа и статистической обработки огромных массивов данных (датасетов), на которых они обучались. Эти датасеты, в свою очередь, состоят из миллионов реальных картин, фотографий, музыкальных треков, текстов, созданных людьми. Когда вы просите Midjourney создать изображение "в стиле Сальвадора Дали", нейросеть не "вспоминает" Дали. Она анализирует характерные черты, цветовые палитры, композиционные приемы, повторяющиеся мотивы, которые она "увидела" в сотнях или тысячах работ Дали (и других сюрреалистов), и генерирует нечто статистически похожее на то, что, по ее "мнению", соответствует этому стилю. Закон суров, но (пока) не всегда про AI: Охраняется ли стиль авторским правом? Это центральный вопрос. И короткий ответ на него, к сожалению для многих авторов, - как правило, нет. Основной принцип авторского права: И в России (согласно ГК РФ), и в большинстве других стран авторское право защищает конкретную объективную форму выражения произведения (картину, песню, книгу), но не защищает сам стиль, идею, метод, концепцию или технику исполнения. Нельзя "запатентовать" импрессионизм, но конкретная картина Моне - охраняется. Нельзя запретить писать музыку в стиле рок, но конкретная песня Led Zeppelin - объект авторских прав. Почему так? Иначе развитие искусства и культуры было бы невозможно. Любое творчество в той или иной степени опирается на работы предшественников, заимствует и переосмысляет стили и приемы. Если бы каждый стиль был монополизирован, мы бы до сих пор рисовали только наскальную живопись. Где же тогда "зарыта собака" для AI-подражаний? Если стиль сам по себе не охраняется, значит ли это, что нейросети могут безнаказанно генерировать контент "в стиле" кого угодно? Не совсем. Дьявол, как всегда, в деталях: 1. "Вдохновение" vs. Копирование конкретных элементов: Одно дело - создать новую картину, лишь напоминающую общую манеру известного художника. И совсем другое - если AI-генерация будет содержать прямые заимствования или переработку конкретных, узнаваемых элементов из защищенных авторским правом произведений этого художника. Например, если "кот в стиле Ван Гога" будет подозрительно похож на фрагмент его "Звездной ночи" с котом вместо кипариса. Здесь уже может идти речь о нарушении исключительного права на переработку или воспроизведение части произведения. 2. Существенное сходство: Это юридический тест, используемый во многих странах для определения нарушения авторских прав. Если AI-сгенерированное произведение, несмотря на отсутствие прямого копирования, окажется "существенно схожим" с оригинальной работой конкретного автора до степени смешения, это может быть признано нарушением. 3. Обучающие данные - "первородный грех" AI? Сама проблема обучения нейросетей на массивах данных, содержащих защищенные авторским правом произведения, без согласия правообладателей - это основа многих текущих судебных исков (Getty Images vs. Stability AI, иски художников к Midjourney и др.). Если будет доказано, что модель обучилась неправомерно, то и ее производные (включая генерации "в стиле") могут быть признаны "плодами отравленного дерева". Для ИТ-юриста для онлайн-бизнеса это означает необходимость внимательно следить за развитием этой практики. 4. Не только авторское право: Права на товарный знак: Если имя художника или характерные элементы его стиля зарегистрированы как товарный знак (например, для мерча), то использование этого имени в промпте и создание похожего продукта может нарушать права на товарный знак. Права на образ / Защита от недобросовестной конкуренции: В некоторых случаях, особенно если речь идет о ныне живущих и активно работающих авторах, чье имя и стиль являются их "брендом", создание AI-контента, имитирующего их стиль и потенциально вводящего публику в заблуждение или конкурирующего с их оригинальными работами, может рассматриваться как недобросовестная конкуренция или нарушение права на образ (хотя в России этот институт развит слабее, чем, например, в США). Пользовательские соглашения (ToS) AI-генераторов: Снимают ли ответственность с пользователя? Как мы уже не раз обсуждали, ToS многих AI-платформ (Midjourney, Suno, Kandinsky и др.) часто перекладывают ответственность за соблюдение прав третьих лиц на пользователя. То есть, если вы сгенерировали что-то "в стиле" и это оказалось нарушением, платформа, скорее всего, умоет руки, сославшись на свои правила. Это важно помнить, особенно при коммерческом использовании AI-контента. Что делать креаторам и пользователям AI в этой мутной воде? Ситуация сложная и быстро меняющаяся. Четких ответов на все вопросы пока нет, но некоторые рекомендации дать можно: Для креаторов (художников, музыкантов, писателей): Подумайте о регистрации своего имени/псевдонима и наиболее узнаваемых элементов стиля (если это возможно) как товарных знаков для определенных классов товаров/услуг. Используйте водяные знаки и другие метки на своих цифровых работах. Внимательно относитесь к условиям платформ, где вы публикуете свои работы (не даете ли вы там слишком широкие лицензии, которые могут быть использованы для обучения AI). Если вы обнаружили, что AI генерирует контент, слишком похожий на ваши работы или паразитирующий на вашем стиле, - консультируйтесь с юристом. Возможно, есть основания для претензии. Для пользователей AI-генераторов (особенно в коммерческих целях): Будьте предельно осторожны с промптами "в стиле [имя известного автора]", особенно если автор современный или его произведения еще охраняются. Риск выше. Старайтесь избегать генерации контента, который может быть очевидно спутан с конкретными работами известных авторов. Добавляйте в промпты больше уникальных деталей, уводящих от прямого подражания. Помните, что даже если ToS платформы "разрешает" вам использовать результат, это не защищает вас от претензий со стороны третьих лиц-правообладателей оригинальных произведений. Для коммерческих проектов, где важна уникальность и правовая чистота, тщательно проверяйте сгенерированный контент (насколько это возможно) или рассмотрите вариант заказа оригинальной работы у человека-автора. Перспективы: Законодательный "апгрейд" или новые прецеденты? Скорее всего, нас ждет и то, и другое. Законодателям по всему миру придется так или иначе реагировать на вызовы AI, возможно, вводя новые нормы или уточняя существующие понятия (например, критерии "творческого вклада" при использовании AI, статус обучающих данных). Судебная практика по делам, связанным с AI и IP, будет формировать новые подходы и толкования. Именно решения по громким искам к разработчикам AI во многом определят будущее. Возможно, появятся технологические решения для "этичного" обучения AI, системы маркировки AI-контента или платформы для лицензирования стилей (хотя последнее пока звучит футуристично). Нейросеть для юристов будущего, возможно, сможет помогать в анализе степени сходства произведений или в проверке правомерности использования обучающих данных. Вдохновение или нарушение - ищем очень тонкий баланс Генерация контента "в стиле" - это удивительная демонстрация возможностей AI. Она может быть мощным инструментом для вдохновения, прототипирования, образования. Но она же несет в себе риски обесценивания оригинального творчества и нарушения прав. Пока правовая система адаптируется к этой новой реальности, главный совет - проявлять разумную осторожность и уважение к чужому творчеству. Авторское право не "мертво", но оно точно переживает период серьезной трансформации, и ИИ для юристов и креаторов становится катализатором этих изменений. А как вы считаете, где должна проходить эта грань? И готовы ли вы платить за использование AI, обученного на стиле вашего любимого художника или музыканта? Делитесь мыслями в комментариях!

Интеллект есть, а собственность чья? Как AI рушит привычные нам законы (и что делать юристам)

Привет! Сегодня мы поговорим о том, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) буквально переворачивают с ног на голову привычное нам понятие интеллектуальной собственности. Представь: ты создал ИИ, который пишет музыку, сравнимую с хитами из чартов, рисует картины, которые не стыдно повесить в галерее, или даже придумывает новые прорывные технологии. И тут же, как чертик из табакерки, выскакивает вопрос — кому принадлежат права на эти цифровые шедевры? Тебе, как создателю кода этого ИИ? Самому ИИ (что пока звучит как научная фантастика с юридической точки зрения)? Пользователю, который сформулировал удачный промпт? Или вообще никому, и это все общественное достояние? Эти вопросы уже давно вышли за рамки теоретических споров в кулуарах конференций и требуют от нас, юристов и всего общества, ответов прямо сейчас. Я сам, как человек, который профессионально "копается" в юридических тонкостях IT-сферы, вижу, как мощно ИИ в работе юриста и в креативных индустриях меняет правила игры. Это одновременно и серьезный вызов устоявшимся доктринам, и невероятно крутая возможность для всех нас — юристов, разработчиков, предпринимателей и просто любопытных умов, стремящихся понять контуры будущего. Давай вместе разберемся, что происходит на этом динамичном стыке права и технологий, какие фундаментальные проблемы это рождает и, главное, как нам всем с этим жить и работать дальше. Что такое интеллектуальная собственность? (Краткий ликбез) Для начала — немного основ, чтобы мы все были на одной волне и говорили на одном языке. Интеллектуальная собственность (ИС) — это, по сути, юридически закрепленные права на плоды твоего творчества, интеллекта или уникального коммерческого обозначения. Сюда входят: В общем, всё то нематериальное, что ты придумал, создал и хочешь защитить от незаконного копирования или использования другими. Целый арсенал инструментов, предусмотренный, в частности, Частью IV Гражданского кодекса РФ. ИИ и машинное обучение: Что это вообще такое (для юриста)? Теперь про ИИ. Если очень упрощенно, то искусственный интеллект – это способность компьютерной системы имитировать человеческие когнитивные функции: думать, анализировать информацию, принимать решения, обучаться и, как мы видим все чаще, творить. А машинное обучение (Machine Learning, ML) — это один из ключевых подходов к созданию ИИ. Вместо того чтобы программировать машину под каждую конкретную задачу, ты "скармливаешь" ей огромные объемы данных (датасеты), и она сама находит в них закономерности, обучается и начинает выполнять задачи, порой даже лучше человека. Представь, что нейросеть для юриста или любого другого специалиста — это как новый коллега-стажер, который невероятно быстро учится на предоставленных ему примерах, а не на подробных пошаговых инструкциях. Например, показал ему тысячу договоров с выделенными рисками — и он начинает находить аналогичные риски в новых документах. Какие вызовы ИИ бросает интеллектуальной собственности? (Три главные юридические головоломки) ИИ — это не только невероятно круто и перспективно, но и жутко запутанно с точки зрения существующего правового поля. Вот три фундаментальные проблемы, с которыми мы, юристы, сталкиваемся уже сегодня: Кто автор, если творит ИИ? Это, пожалуй, самый обсуждаемый вопрос. Допустим, твой ИИ, обученный на миллионах текстов, написал блестящую аналитическую статью или нейросеть сгенерировала уникальный дизайн для сайта. Кому принадлежат авторские права? По старым добрым правилам: Автор — это человек, физическое лицо, творческим трудом которого создано произведение. Но ИИ-то не человек! И вот тут начинаются расхождения: Примеры судебных решений российских судов, где аспект ИИ был обойден вниманием: То есть, пока специального внимания к правовому статусу сгенерированных документов и изображений ни законодательство РФ, ни судебная практика не уделяют, что создает зону неопределенности. Чьи данные, если их "ест" ИИ для обучения? ИИ без данных — как машина без топлива, это мы уже поняли. Но откуда эти данные берутся? Если ты обучаешь свою нейросеть для юристов на открытых судебных решениях или нормативных актах – вопросов обычно меньше (хотя и тут есть нюансы с базами данных). А что, если для обучения используются миллионы текстов из книг, статей, изображений художников, музыкальных треков, которые защищены авторским правом и на использование которых никто не давал явного разрешения? Тут можно очень легко и ненароком нарушить чьи-то права. Реальные случаи: Художники, писатели и крупные фотобанки (например, Getty Images) на Западе уже активно подают многомиллионные иски к AI-корпорациям (Stability AI, Midjourney, OpenAI), обвиняя их в неправомерном использовании защищенных произведений для обучения ИИ. Итог этих разбирательств пока неясен, но они точно сформируют будущую практику. Сейчас это – сплошная "серая зона". Можно ли запатентовать "мозги" ИИ? Еще одна юридическая загвоздка — патенты. ИИ часто строится на сложных математических алгоритмах и моделях машинного обучения. А их патентовать очень сложно. В большинстве стран, включая Россию, патенты выдаются на технические решения – конкретные изобретения, устройства, способы. Математические методы, алгоритмы как таковые, правила игр или методы ведения бизнеса часто исключаются из патентоспособных объектов. Но если ваш уникальный алгоритм — это самое сердце вашей AI-разработки, как его эффективно защитить? Это как пытаться запатентовать сам рецепт борща: все знают ингредиенты, но вот уникальная последовательность и пропорции — ваш секрет. Защита через ноу-хау (коммерческую тайну) возможна, но она не дает исключительного права в том же смысле, что патент. Что делать юристам и разработчикам с этими правовыми вызовами ИИ? Искусственный интеллект — это не просто модный тренд, который скоро пройдет, а фундаментальный технологический сдвиг. Игнорировать его нельзя, нужно учиться с ним работать. Вот пара мыслей: Юристам: Разработчикам AI-решений: Всем: Заключение: Интеллектуальная "не собственность" или новая эра права? Искусственный интеллект и машинное обучение – это не просто набор слов из футуристических фильмов, а мощная новая реальность, которая заставляет нас фундаментально переосмысливать такие базовые понятия, как "автор", "творчество" и "интеллектуальная собственность". Да, вопросов пока действительно больше, чем ответов. Существующие правовые рамки трещат по швам, пытаясь охватить то, для чего они не были предназначены. Но это не повод для паники, а, скорее, уникальный шанс для тех, кто готов учиться, адаптироваться и активно участвовать в формировании новых правил игры. Будьте любопытными, изучайте технологии, не стесняйтесь задавать "неудобные" вопросы — будущее права создается уже сегодня, и оно, безусловно, будет связано с ИИ в работе юриста. Кстати, пока ИИ не научился шутить тоньше и саркастичнее меня, но, может, это только вопрос времени и объема обучающих данных. А пока — вооружайтесь знаниями, критическим мышлением и не давайте новым технологиям застать вас врасплох!

Будущее LegalTech: прогнозы и тенденции на ближайшие годы.

Юридический мир переживает настоящую технологическую революцию, и LegalTech становится неотъемлемой частью этой трансформации. Искусственный интеллект, повсеместная автоматизация процессов и совершенно новые подходы к взаимодействию с клиентами кардинально меняют правила игры. Качественный ИИ для юристов – это уже не фантастика, а инструмент, повышающий эффективность. Почему LegalTech — это неизбежное будущее юриспруденции? Современные клиенты – как в бизнесе, так и частные лица – требуют скорости, прозрачности и круглосуточной доступности юридической помощи. В то же время юристы ищут способы справляться с постоянно растущими объемами информации и работы без потери качества. LegalTech отвечает на эти вызовы, предлагая инструменты, которые упрощают рутину, многократно повышают эффективность и, что немаловажно, делают юридические услуги ближе и понятнее людям. В ближайшие годы технологии станут не просто вспомогательными инструментами, а полноценными драйверами изменений в профессии. Но что именно нас ждет на этом пути? Ключевые тенденции LegalTech на ближайшие годы Расширение роли ИИ-юристов и нейросетей в праве Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу жизнь, но его влияние на юридическую сферу будет только нарастать. По сути, полноценный ИИ юрист становится реальностью. В ближайшие 3–5 лет такие системы станут стандартом для: Прогноз: К 2027-2028 году, по моим оценкам, более 50% юридических фирм будут активно использовать ИИ в работе юриста для выполнения базовых и рутинных задач, освобождая время высококвалифицированных специалистов для стратегической работы, сложных переговоров и нестандартных кейсов. Однако это, несомненно, обострит дискуссии об этике: насколько можно доверять машине судьбу клиента и кто несет ответственность за ошибку ИИ? Тотальная автоматизация документооборота Ручное составление типовых исков, стандартных договоров, заявлений и прочих процессуальных документов неотвратимо уходит в прошлое. Что это даст? Прогноз: К 2030 году до 90% типовых юридических документов будут создаваться или проходить первичную обработку автоматически. Юристы же сосредоточатся на их кастомизации под уникальные, сложные кейсы и на проверке работы AI. Расцвет онлайн-консультаций и удаленного правосудия Пандемия и бурное развитие нейросетей значительно ускорили переход юриспруденции в цифровое пространство, и эта тенденция только закрепится. Чат-боты, способные дать первичную консультацию, видеоконференции с клиентами по всему миру, онлайн судебные заседания – все это стирает географические границы и делает ИИ юрист онлайн доступным из любой точки. Преимущества: Прогноз: К 2027 году более половины первичных юридических консультаций будут проходить через цифровые платформы, а личные встречи юристов с клиентами сохранятся для наиболее сложных, комплексных и конфиденциальных дел. Кстати, если вы следите за моей деятельностью, то, возможно, знаете, что я и моя команда в ExplainLaw активно работаем над созданием именно такого ИИ-юриста. Недавно нашему проекту предложили пилотное внедрение на нескольких площадках города Москвы, о чем я подробно расскажу в ближайшее время. Так что, если вы из Москвы, есть шанс, что вы узнаете о нашем ИИ помощнике в сфере права не только из наших статей. Блокчейн для прозрачности и несокрушимой безопасности Технология блокчейн постепенно выйдет за рамки мира криптовалют и найдет свое применение в LegalTech. Она способна обеспечить: Прогноз: К 2035-2040 году блокчейн может стать стандартом для определенных видов сделок (например, в недвижимости или интеллектуальной собственности) и в арбитражных процессах, потенциально сократив количество споров о подлинности данных и документов на 20-30%.Тут мой прогноз крайне приблизительный, так как, начнем с того, что смарт-контракты в России пока так и не вошли в широкий обиход, несмотря на законодательную базу. Но потенциал у технологии, безусловно, огромный. Персонализация юридических услуг через большие данные (Big Data) LegalTech будет все активнее использовать анализ больших данных для того, чтобы предлагать клиентам решения, максимально точно заточенные под их индивидуальные нужды и обстоятельства. Анализ поведения пользователей, их запросов, истории дел и даже отраслевой специфики позволит: Прогноз: Здесь я не буду давать конкретных цифр, так как тема больших данных в юриспруденции еще более многогранна и зависит от множества факторов, включая регулирование доступа к данным. Но если ТЫ, мой читатель, глубоко разбираешься в этой теме и готов поделиться своим аргументированным прогнозом – я всегда открыт к интересной коллаборации и обмену мнениями в комментариях или для отдельной статьи! Как это изменит работу юристов? Плюсы для юристов: Вызовы: Необходимость непрерывного обучения: Юристам придется постоянно осваивать новые навыки — от эффективной работы с конкретными AI-платформами до понимания основ анализа данных и кибербезопасности. Кейсы будущего: что мы уже видим и увидим? ИИ в судах Уже сейчас в США тестируются алгоритмы для помощи судьям (например, система COMPAS для оценки вероятности рецидивизма). К 2030 году ИИ вполне может стать не просто инструментом, а своего рода "третьей стороной" в процессе, предлагая судьям объективные рекомендации по некоторым категориям дел, основанные на анализе огромного массива данных. И в России мы стараемся не отставать от мировых трендов. Не так давно Совет судей РФ выступил с предложением автоматизировать процедуру приказного производства с помощью искусственного интеллекта. Учитывая, насколько судебная система по своей природе является консервативной структурой, это действительно знаковое событие, практически нонсенс. Однако теперь перед законодателями стоит сложный вопрос о внесении соответствующих поправок в процессуальные кодексы, особенно при отсутствии внятной общей нормы, регулирующей статус и применение ИИ. Виртуальные помощники для клиентов Представьте себе чат-бота или веб-сервис, который не просто отвечает на шаблонный вопрос "Как составить договор аренды квартиры?", но и задает уточняющие вопросы, на основе ваших ответов подготавливает персонализированный проект договора и дает практические рекомендации по его заключению. Уверен, что это станет реальностью повсеместно, и с такими инструментами, как наш ExplainLaw, уже в 2025 году многие смогут оценить преимущества такого подхода. Как юристу подготовиться к будущему LegalTech? Изучайте технологии, не бойтесь их: Заключение Будущее LegalTech — это несомненно симбиоз передовых технологий и уникального человеческого опыта, интуиции и этики. ИИ-юристы, автоматизация рутинных процессов, блокчейн и большие данные призваны сделать юриспруденцию значительно быстрее, прозрачнее и доступнее как для бизнеса, так и для обычных граждан. LegalTech — это не угроза профессии, а уникальная возможность для юристов стать настоящими лидерами в новой цифровой эпохе права. Главное – не бояться перемен и быть готовым учиться.

Готовы платить за светлое и тщательно отфильтрованное ИИ-будущее?

Прогноз на 2030 год: что будет с генеративными ИИ. Но перед тем как смотреть вперёд, давайте оглянемся назад. 2005: YouTube меняет правила игры 14 февраля 2005 года появился YouTube — видеохостинг, который изменил мир. Уже к 2006 году ежемесячная аудитория платформы достигла 20 миллионов человек, а к 2008 выросла до 200 миллионов пользователей в месяц. Именно в этом году YouTube запускает рекламу. Как шли дела дальше? Вот данные по доходам от рекламы с 2017 по 2022 год: А затем громкая новость 2024 года: “Доход YouTube от рекламы и подписок впервые превысил $50 млрд” И платформа продолжает набирать обороты — сейчас её ежемесячно посещают 2,5 миллиарда человек. Впечатляет, не правда ли? В это же время на родине… У нас, конечно, не было своего YouTube, но был (и есть!) Яндекс. Он стартовал как поисковик, но быстро стал многофункциональным IT-гигантом. Ключевая веха — запуск Яндекс.Директа в 2001 году — первой системы контекстной рекламы в России. Всё это под чутким руководством Аркадия Воложа. Сначала — Россия. Потом — Украина (2005), Беларусь и Казахстан (2007). К 2019 году Яндекс.Директ уже приносил от 120 до 150 млрд рублей в год. То есть, по сути, тот же путь: сначала аудитория → потом реклама → потом деньги Сейчас: эпоха ИИ Сценарий повторяется, только теперь главная сцена — не видео и не поиск, а генеративный искусственный интеллект. Самый яркий представитель — OpenAI. В марте 2025 года их сервис ChatGPT посетили 4,5 миллиарда пользователей. Из них: А как дела с деньгами? На 2024 год чистый доход OpenAI — минус 5 миллиардов долларов Прогноз до 2028 года — совокупный минус 46 миллиардов долларов Но в 2029-м ожидается выход на положительный денежный поток: почти $12 млрд. А пока — убытки. Откуда же деньги? Платят ли пользователи? Как выяснилось, из всей толпы пользователей только 5–6% со временем переходят на платные планы. На март 2025 года: То есть 95% “хомячков” сидят на бесплатной версии — и им нормально. Но вот разработчикам не очень. Почему? Потому что ИИ требует ресурсов, и немалых. Обработка миллиардов запросов ежедневно — это колоссальные вычислительные мощности и затраты. И вот тут назревает очевидный ход — реклама Всё это начинает напоминать знакомый сценарий: Подтверждают это и тренды: По данным британской компании Future (декабрь 2024), 27% американцев перешли с Google на ИИ-инструменты. Среди зумеров и миллениалов — 29%. В Великобритании — каждый 11-й. Поисковые привычки меняются. А значит, с новым “поисковиком” придут и новые рекламные форматы. А как это будет выглядеть? Не стоит ждать примитивных баннеров или заставок. Всё будет гораздо изящнее. Представим типичный запрос: «Как правильно реализовать JWT-авторизацию в Django?» ChatGPT красиво структурирует ответ, проведёт ресерч, соберёт материалы, даст ссылки. Но если копнуть глубже… каждая вторая ссылка — это реклама. Курсы, студии, готовые решения, аутсорс. Всё красиво интегрировано, мягко, нативно. Итог Кажется, всё идёт по уже пройденному пути: Сейчас всё ещё “мёд бесплатного доступа”, но в будущем нас ждёт тщательно отфильтрованное, маркетинговое ИИ-будущее. Скриньте, сохраняйте, проверим через 5 лет.

Как мы строим AI-юриста ExplainLaw и не сгорели — кейс из окопов LegalTech

Привет! Сегодня мы с вами поделимся нашим путем проб, ошибок и успехов в создании ИИ-юриста. Это не гладкая презентация, а скорее честный рассказ "из окопов" разработки. Искра идеи и неожиданный поворот (Лето 2024) Все началось летом 2024 года довольно прозаично. Ко мне, как к юристу, обратились основатели технологического стартапа (тогда еще ExplainGPT) с запросом на составление договора для их нового сервиса. В процессе работы над документом мы разговорились об их технологии и потенциале больших языковых моделей (LLM). Слово за слово, и первоначальный юридический заказ перерос в нечто большее - я присоединился к команде, и мы загорелись идеей создать не просто очередной чат-бот, а полноценного ИИ-помощника для юристов - так родился ExplainLaw. Этап 1: Битва с галлюцинациями на Llama 3.4 Наш первый прототип базировался на API тогда еще актуальной Llama 3.4. И тут мы столкнулись с главной болью всех разработчиков AI-решений - галлюцинациями. Бот с невероятной уверенностью выдавал несуществующие нормы права, ссылался на отмененные законы, путал термины и генерировал откровенно невалидные ответы. Это был период бесконечного цикла: "новый патч - нагрузочные тесты - выявление ошибок - анализ логов - новый патч". Параллельно шла титаническая работа: мы начали парсить российскую нормативную базу, формировать датасеты, кропотливо готовили и размечали шаблоны типовых договоров, пытаясь "заземлить" модель на реальные юридические данные. Борьба шла за каждый процент повышения точности. Этап 2: Переход на GPT-4 и первый фидбэк Вскоре мы мигрировали на API GPT-4. Это дало заметный прирост качества. Галлюцинаций стало меньше, ответы - более связными. На этом этапе мы решились добавить модуль поиска релевантной судебной практики, понимая его критическую важность для юристов. Именно тогда мы начали показывать прототип первым практикующим юристам. Фидбэк был... скажем так, отрезвляющим. Да, ИИ мог что-то найти или сгенерировать, но уровень надежности и глубины анализа пока не устраивал профессионалов. Мы поняли, что предстоит еще много работы. Этап 3: Игры с базами Chroma vs Qdrant Chroma и Qdrant - это векторные базы данных, которые используются в RAG - подходе для создания ИИ агентов. Мы выбрали этот подход, как основной, из-за простоты модификаций и изменений. Наше законодательство обширно и быстро пополняется законами, нормативными актами, а про судебную практику я вообще молчу. Чтобы добиться лучшего результата и всегда держать данные актуальными, нам нужно вносить много изменений в базу, экспериментировать с хранением данных и обновлять данные. Конечно наш проект использует не только RAG, но и всевозможные дары человечества в сфере разработке LLM-агентов, finetuning тоже не прошел мимо, но об этом как-нибудь потом. Изначально наш проект основывался на базе Chroma.db из-за ее простоты и большого количества туториалов, обзоров и хорошей документации. Но этот тип базы подходит для быстрого старта и мы столкнулись с проблемой скорости и качества поиска необходимых документов. Chroma и базовые пакеты python для взаимодействия с ней, просто не могли выполнить те задачи, которые мы перед собой ставили. Мы решили сменить базу. Qdrant - тоже векторная база, но отличается скоростью работы и гибкостью настроек, поэтому мы решили попробовать ее. После месяца крови, пота и страданий нам так и не удалось подружить наш проект с Qdrant, но мы изучили много механик и серьезно доработали стандартные пакеты Chroma и подходы к RAG, чтобы выполнить те задачи, которые поставили перед собой. Мы остались на Chroma, потратили много времени на эксперименты, но получили бесценный опыт. Следующий подход мы сделаем уже с Milvus, но это совсем другая история. Этап 4: Прорыв с GPT-o1 Настоящим толчком стал переход на API GPT-o1. Результаты превзошли наши ожидания. Качество ответов улучшилось многократно, ИИ стал лучше понимать юридический контекст, а поиск судебной практики заработал почти идеально, находя действительно релевантные дела. Именно на этом этапе мы получили первые по-настоящему положительные отзывы от юристов, которые увидели в ExplainLaw реальный рабочий инструмент. Этап 5: Ложка дегтя от "o3-mini" Казалось бы, вот он, успех! Но мир LLM непредсказуем. Следующее обновление модели от OpenAI вместо ожидаемого улучшения принесло нам значительный регресс. Ответы стали менее точными, снова полезли ошибки, а модули поиска судебной практики и составления договоров УМЕРЛИ! Это был сильный удар. Команде пришлось в авральном режиме "ремонтировать" интеграцию, и хотя процентов 70% функционала удалось восстановить, результаты все равно удручали по сравнению с "o1". Этот опыт научил нас не полагаться слепо на обновления сторонних API и важности собственных систем контроля и тестирования. Этап 6: Акселерация и первая победа Несмотря на технические трудности, мы продолжали развивать проект и искать поддержку. Мы успешно прошли отбор и приняли участие в Акселераторе ИТМО, где получили ценный опыт, менторскую поддержку и... денежный приз от Яндекса на использование их облачной инфраструктуры! Это было важным признанием потенциала ExplainLaw и отличным подспорьем для дальнейшего развития. Этап 7: Выход в веб (Март 2025) Понимая, что не всем удобно работать через мессенджер, в марте 2025 года мы запустили полноценную веб-версию ExplainLaw. Это позволило реализовать более сложный интерфейс, улучшить UX/UI и предоставить пользователям больше возможностей для работы с документами и результатами поиска. При этом версия в Telegram продолжает функционировать и развиваться. К слову, веб-версию нашего ИИ-юристы вы можете попробовать по ссылке на нашем сайте. Дизайн пока сыроват, но скоро подъедет новая версия сайта с более удобным и стильномодномолодежным интерфейсом. Этап 8: Новый движок - Gemini 2.5 (Текущий этап) После тщательного внутреннего тестирования и сравнения различных LLM (мы проводили свои бенчмарки), мы приняли стратегическое решение о переходе на API Gemini 2.5 от Google. По нашим тестам, эта модель показала результаты, сопоставимые, а в некоторых сценариях (особенно в работе с российским правовым полем) даже превосходящие показатели "золотого стандарта" "o1", при этом обладая более привлекательной стоимостью использования API. Этот переход тоже дался нам немалыми усилиями. Искушенный читатель может сказать: “Да что там такого, поменял одну модель в langchain на другую и дело в шляпе.” Но нет, все не так просто, каждая LLM модель обладает своей спецификой и своим механизмом обработки и “восприятия” промптов. Мы столкнулись с проблемой, что промпты, которые хорошо работали для моделей OpenAI абсолютно не работают для моделей Google и пришлось потратить значительную часть времени на изучение механизмов и подбор идеального рецепта промпта. Но и это не все. Так как отрасль ИИ молодая и пластичная, то некоторые библиотеки, которые мы используем в нашем решении меняются с ошеломительной скоростью, а другие за ними не успевают и возникают конфликты версий, которые приходится ежедневно решать команде разработки. Сейчас мы активно работаем на этой модели, улучшаем точность, добавляем новый функционал и работаем над стабильностью. Почему мы верим в ExplainLaw (и почему стоит верить вам): Пройдя этот непростой путь, мы выработали ключевые принципы и преимущества нашего ИИ-юриста: Создание действительно полезного ИИ-юриста - это марафон, а не спринт. Путь оказался сложнее, чем мы думали изначально, полным технических вызовов и неожиданных поворотов. Но каждый этап, даже неудачный, давал бесценный опыт и приближал нас к цели - созданию надежного, точного и удобного инструмента для юристов и всех, кто сталкивается с правом. Мы продолжаем этот путь и будем рады вашей обратной связи!

Обновление Explain V 5.0.1

Обновление Explain: теперь и в браузере. И ещё умнее. Мы проделали большую работу, чтобы вам было проще. 🌐 — больше не нужно открывать мессенджер. Откройте Explain в браузере и работайте с документами, законами и судебной практикой прямо на компьютере. 📚 Расширили базу знаний ExplainLAW — теперь бот знает больше и отвечает точнее. 🧠 Улучшили ИИ — Explain стал лучше понимать запросы, глубже анализировать и увереннее объяснять. Попробуйте обновлённый Explain — он стал ближе, удобнее и умнее.

Сгенерировал - теперь мое?

Как юрист, специализирующийся на IT и интеллектуальной собственности, я все чаще получаю запросы: "Сгенерировал логотип в MidJourney, могу ли я его зарегистрировать?" , "Использовал картинку из Kandinsky для рекламы, это законно?", "Нарисовал обложку для книги в Шедевруме, что с правами?". Вопросы правильные, ведь цена ошибки может быть высока. Правовой вакуум и Пользовательское Соглашение Главная сложность сейчас в том, что в России (как и во многих других странах) пока нет специального законодательства, которое бы четко регулировало правовой статус произведений, созданных искусственным интеллектом. Кто автор? Кому принадлежат права? Как их защищать? Закон пока молчит. И вот в этой ситуации на первый план выходит Пользовательское Соглашение (Terms of Service, ToS) или Лицензионное соглашение конкретной нейросети, которой вы пользуетесь. Именно этот документ – по сути, договор между вами и платформой – определяет, что вы можете, а что не можете делать с результатами генерации. Поэтому, прежде чем использовать AI-картинку, особенно в бизнесе, критически важно ознакомиться с правилами конкретного сервиса. Давайте на примере трех популярных в России генераторов посмотрим, какие там могут быть нюансы. (Информация основана на данных, доступных на момент написания статьи, и предоставленном тексте соглашения Kandinsky; условия могут меняться, всегда проверяйте актуальную версию соглашений!). Разбор полетов: MidJourney, Kandinsky, Шедеврум MidJourney: Права пользователя: По условиям сервиса, пользователь владеет созданными им изображениями ("Assets") в максимально возможной степени, допускаемой применимым законодательством. НО! Для компаний с годовым доходом более $1 млн для получения прав собственности на изображения необходимо иметь платные подписки уровня "Pro" или "Mega". Для пользователей бесплатных или более дешевых планов таких прав может не быть, или они могут быть ограничены некоммерческим использованием. Коммерческое использование: Как правило, разрешено для платных подписчиков. Важные нюансы: Пользователь предоставляет MidJourney очень широкую, безотзывную, бесплатную лицензию на использование созданного контента (включая промпты и изображения) по всему миру. Главная проблема : Правовой статус AI-арта неоднозначен. В частности, Ведомство по авторскому праву США постановило, что произведения, полностью созданные ИИ, не подлежат защите авторским правом. Это значит, что даже если ToS MidJourney передает вам "владение", вы, возможно, не сможете защитить это изображение от копирования другими лицами с помощью авторского права, так как оно может считаться общественным достоянием. Использование сервиса для нарушения чужих интеллектуальных прав запрещено.Kandinsky (от Сбера): Права пользователя: Пользовательское Соглашение гласит, что, исключительное право на Сгенерированный Контент принадлежит Пользователю. Использование Пользователем: Пользователь может распространять созданный им контент, но обязан указывать свое имя и фамилию, а также информацию об использовании Сервиса (Kandinsky) при создании контента. Сбер может устанавливать дополнительные правила маркировки. Коммерческое использование: Прямого разрешения для Пользователя на коммерческое использование сгенерированного контента нет. Соглашение не дает Пользователю прав, кроме прямо указанных. Поскольку право на коммерческое использование прямо не указано для Пользователя (в отличие от прав Сбера использовать контент в рекламе), безопаснее считать, что по умолчанию оно не разрешено или требует отдельного согласования, несмотря на то, что исключительное право принадлежит Пользователю. Риски: Пользователь принимает на себя все риски, связанные с неоригинальностью контента и возможным нарушением прав третьих лиц.Шедеврум (от Яндекса): Права пользователя и коммерческое использование: Условия использования Шедеврума довольно четко разграничивают личное и коммерческое использование. Пользователь может использовать сгенерированные изображения (свои и чужие из ленты) в личных некоммерческих целях. Для любого коммерческого использования необходимо получить предварительное согласие Яндекса, заполнив специальную форму обратной связи. Игнорирование этого требования является нарушением условий сервиса. Также применяются общие условия использования сервисов Яндекса и Политика конфиденциальности. Ключевые выводы и рекомендации: Единых правил нет: Условия использования AI-изображений сильно различаются от платформы к платформе. Право собственности пользователя не всегда означает право на коммерческое использование. Читайте Пользовательское Соглашение (ToS): Это ваш основной юридический документ. Ищите разделы про Ownership (Права собственности), Commercial Use (Коммерческое использование), Licenses (Лицензии), Restrictions (Ограничения). Обращайте внимание не только на то, что разрешено, но и на то, о чем умолчали (как с коммерческим использованием в Kandinsky). Платная подписка, не равно Полная свобода: Даже оплатив доступ, вы можете столкнуться с ограничениями или неопределенностью (как в MidJourney). Коммерческое использование = Двойная проверка: Если планируете использовать картинку в рекламе, на товаре, в оформлении сайта компании – перепроверьте правила дважды. Для некоторых сервисов (Шедеврум, возможно, и Kandinsky) потребуется прямой запрос разрешения. Атрибуция важна: Некоторые сервисы (как Kandinsky) требуют обязательного указания автора и сервиса при распространении контента. Фиксируйте условия: Сохраняйте скриншоты или копии ToS, действовавших на момент генерации изображения, на случай будущих споров. Сомневаетесь? Спросите юриста: Если условия туманны, использование планируется масштабное или рискованное – не поленитесь проконсультироваться. Мир AI-генерации изображений развивается стремительно, и законодательство за ним пока не успевает. В этих условиях главным ориентиром для пользователей становятся правила, установленные самими платформами. Игнорировать их – значит действовать на свой страх и риск. Будьте внимательны, читайте условия (даже между строк!) и используйте возможности нейросетей ответственно.