Правовой режим данных, сгенерированных искусственным интеллектом

Арбитражный суд Республики Башкортостан; Уфимский университет науки и технологий, Уфа, Россия, ,

Как справедливо отмечает Н.Ю. Филатова-Билоус, «в современном мире данные (включая персональные данные, неличностные данные, массивы данных и т. д.) имеют значительную экономическую ценность и часто становятся объектами или платежом в различных контрактах» [1, с. 63]. Поэтому важно определить правовую природу данных и прав на них как на теоретическом, так и на законодательном уровне.

Развитие технологий искусственного интеллекта радикально трансформирует современный информационный оборот, формируя качественно новый тип объектов – машинно-сгенерированные данные (далее также МСД или данные, сгенерированные искусственным интеллектом). Они создаются алгоритмами автоматически или при минимальном участии человека и уже сегодня играют ключевую роль в цифровой экономике, включая промышленность, финансы, медицину и государственное управление. Причем ценность машинно-сгенерированных данных, потенциал их использования постоянно растут [2].

Объем данных, которые формируются искусственным интеллектом и автоматизированными системами, увеличивается, что предопределяет необходимость выработки адекватных правовых механизмов их регулирования.

В российском законодательстве отсутствует четко закрепленный правовой статус машинно-сгенерированных данных. Это создает правовой вакуум и препятствует их полноценному обороту. Аналогичные проблемы есть и в международной практике: отсутствуют унифицированные подходы к определению прав на данные, созданные искусственным интеллектом, а существующие режимы – персональных данных, коммерческой тайны или объектов интеллектуальной собственности – лишь частично охватывают возникающие отношения.

В такой ситуации компании зачастую прописывают условия доступа и использования данных, сгенерированных искусственным интеллектом, в лицензиях и соглашениях. Такие соглашения обычно предусматривают, что поступающие и выходящие данные принадлежат одной из сторон (например, провайдер оставляет за собой право на эксплуатацию результатов, а пользователь обязан сохранять конфиденциальность). На практике эти нормы работают «в обход» недостатков законодательства: дается договорное указание, кто и как может использовать данные, таким образом, спорные вопросы решаются через общие формулы о передаче информации и конфиденциальности.

Актуальность данного исследования обусловлена не только экономической значимостью машинно-сгенерированных данных, но и их стратегической ролью в национальной цифровой инфраструктуре, а также возрастающими рисками утечки информации, недобросовестного использования и трансграничных конфликтов.

Следует отметить, что в настоящее время существует значительное количество научных исследований, предметом которых являются информация и базы данных, выступающие материалом для обучения искусственного интеллекта, то есть входная информация. В них поднимаются вопросы понятия массивов данных, рассматриваются их место в системе объектов гражданских прав, сложности оборота, а также способы защиты. В большинстве публикаций, касающихся данных, созданных искусственным интеллектом, речь идет о «творческих» результатах и «изобретениях» искусственного интеллекта, которые рассматриваются авторами через призму авторского и патентного права. В данной статье мы предприняли попытку расширить горизонт исследования машинно-сгенерированных данных.

Юридическая природа и классификация данных, сгенерированных искусственным интеллектом

Машинно-сгенерированные данные – это информация, создаваемая автоматическими алгоритмами (нейросетями, генетическими алгоритмами, экспертными системами и т. п.) без участия человека или с минимальным его участием (например, посредством задания исходных параметров). Такие данные сами по себе могут быть ценными (экспериментальные симуляции, финансовые прогнозы, модели поведения и др.) и представлять самостоятельный объект гражданского оборота. Однако в российском и международном законодательстве нет специальных норм, определяющих юридический статус полностью автоматических результатов.

С точки зрения авторского права, поскольку в машинно-сгенерированных данных нет творческого вклада человека, они не подпадают под охрану авторским правом. Так, согласно ст. 1228 ГК РФ автором произведения является физическое лицо, творческим трудом которого это произведение создано, а согласно п. 80 постановления Пленума Верховного Суда РФ от 23 апреля 2019 г. № 10 «О применении части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации» результаты, созданные с помощью технических средств в отсутствие творческого характера деятельности человека, объектами авторского права не являются.

Аналогичный подход применяется и в других странах, о чем свидетельствуют некоторые судебные прецеденты. Например, по делу Thaler v. Perlmutter американский федеральный суд постановил, что авторство может быть признано только за человеком, автономно созданное искусственным интеллектом изображение авторским правом не защищается. Обращает на себя внимание, то обстоятельство, что согласно материалам данного судебного дела доктор Стивен Талер создал генеративный искусственный интеллект, который, в свою очередь, создал картину. То есть человек создал инструмент для создания творческих произведений, но этот довод был отклонен как Бюро США по авторским правам, так и судами.

Европейский суд в деле Infopaq v. DDF (Danske Dagblades Forening) отметил, что в соответствии со ст. 1(3) Директивы 91/250, ст. 3(1) Директивы 96/9 и ст. 6 Директивы 2006/116 такие произведения, как компьютерные программы, базы данных или фотографии, защищены авторским правом, если являются оригинальными в том смысле, что представляют собой интеллектуальное творение их автора.

В 2019 г. Международная ассоциация по охране интеллектуальной собственности (International Association for the protection of IP, AIPPI) приняла резолюцию «Авторское право на искусственно созданные произведения», в которой отмечено, что произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта, должны подпадать под защиту авторского права только в случае участия человека в их создании и при соблюдении других условий защиты.

В соответствии со ст. 5 Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» информация может являться объектом гражданских правоотношений, свободно использоваться любым лицом и передаваться одним лицом другому лицу, если федеральными законами не установлены ограничения доступа к информации либо иные требования к порядку ее предоставления или распространения. Исходя из толкования данной нормы, информация, в том числе машинные данные, если на них не распространяется режим коммерческой или государственной тайны, не имеет ни автора, ни собственника и может использоваться свободно кем угодно.

Таким образом, машинно-сгенерированные данные обладают самостоятельной экономической и научной ценностью (например, прогнозы спроса или научные модели), но не подпадают под традиционные нормы о собственности или авторских правах.

Как отмечает Ю.С. Харитонова, возможно, что на результаты, созданные автономным искусственным интеллектом, как на обладающие ценностью и участвующие в обороте могут быть установлены иные субъективные права [3, с. 64]. При этом потребности введения субъективного права на результат деятельности искусственного интеллекта не предполагают наличие связи с авторским правом [4].

Е.Н. Абрамова и Е.В. Хамидуллина видят иной способ решения рассматриваемой проблемы. Они предлагают распространить на результаты деятельности нейросети наиболее подходящий из существующих правовых режимов (например, режим смежных прав, служебных произведений или иной). По их мнению, допущение такого исключения, в соответствии с которым исключительное право на результат интеллектуальной деятельно- сти, созданный с использованием искусственного интеллекта, первоначально возникает у пользователя устройства на базе нейронной сети, который его использовал специально для создания такого объекта интеллектуальной деятельности, является целесообразным, поскольку позволит установить не только субъекта-правообладателя, но и субъекта, который должен нести ответственность перед третьими лицами при нарушении их прав, в том числе авторских прав [5].

Данное решение на первый взгляд выглядит привлекательным, но не снимает вопроса о статусе разработчика программы, собственнике устройства, на котором получены МСД, собственнике исходных данных, а также вопросов защиты их прав и привлечения к ответственности.

Е.П. Сесицкий считает, что результаты, созданные системами искусственного интеллекта, необходимо включить в перечень объектов гражданских прав как «приравненные к охраняемым результатам интеллектуальной деятельности» с признанием в отношении них исключительных прав без предоставления кому-либо права авторства и других личных неимущественных прав на них. Первоначальным обладателем исключительных прав на результаты, создаваемые системами искусственного интеллекта, следует определить собственника системы искусственного интеллекта либо ее арендатора (в случае предоставления системы во временное пользование) на момент создания результата, рассматривая в этих целях систему искусственного интеллекта в качестве сложной вещи в смысле ст. 134 ГК РФ [6, с. 17].

В.О. Калятин проанализировал несколько моделей закрепления прав на результаты интеллектуальной деятельности, созданные искусственным интеллектом (разработчик искусственного интеллекта, организатор генерации, пользователь искусственного интеллекта, сам искусственный интеллект, соавторство человека и искусственного интеллекта, фиктивное авторство), и пришел к выводу, что наиболее перспективным является вариант с закреплением права на результат, созданный искусственным интеллектом, за организатором соответствующего процесса. Эти права должны быть более ограниченными, чем традиционные исключительные права автора, при обеспечении инте- ресов авторов-людей [7]. Однако возникает вопрос об объеме прав организатора генерации.

Анализируя проблемы правовой охраны результатов интеллектуальной деятельности, созданных при помощи искусственного интеллекта, В.В. Махров полагает правильным закрепление исключительных прав за создателем искусственного интеллекта [8]. С этим мнением мы вынуждены не согласиться, поскольку разработчик искусственного интеллекта создает лишь инструмент, а результаты его работы зачастую достигаются за счет иных лиц, пусть и с минимальным участием (постановка задачи, в ряде случаев – ввод исходных данных, настройка программы, выбор результата из множества сгенерированных).

Вызывает интерес исследование Е.Е. Кирсановой. Изучив основные теории определения правового режима объектов, созданных искусственным интеллектом, она полагает логичным подход, согласно которому автор доказывает, что произведение создано в результате его труда, при этом понятие творческой деятельности следует трактовать шире, нежели фактическое выполнение действий по созданию произведения силами самого автора. Этот подход в современных реалиях действительно удобен, но возникают вопросы критериев и определения объема вклада человека в результат, полученный искусственным интеллектом. При этом заслуживает поддержки мнение данного автора, что отказ от предоставления правовой защиты результатам генерации искусственного интеллекта противоречит принципам права [9].

По мнению Б.А. Шахназарова, изобретениям, созданным искусственным интеллектом, необходимо обеспечивать патентную охрану, если они удовлетворяют критериям охраноспособности, установленным в той или иной стране, что, в свою очередь, позволит повысить интенсивность инновационной деятельности в обществе. Однако в этом случае, как считает автор, проблема сводится преимущественно к личным неимущественным правам, определению изобретателя, автора результата интеллектуальной деятельности [10].

• В.С. Витко достаточно категоричен, поскольку утверждает, что результаты деятельности машинного интеллекта не могут быть квалифицированы в качестве объектов автор-

• ского права и не подлежат охране правом интеллектуальной собственности [11]. Как видим, это мнение разделяют не все.

Герберд Цех пишет, что всякий раз, когда информация служит определенной цели и может быть передана, ее также можно рассматривать как товар [12, с. 194]. Это значит, у нее может или должен быть собственник или законный владелец. Следовательно, определение лица, имеющего право распоряжаться МСД и нести ответственность, имеет принципиальное значение для права.

Отдельно следует обратить внимание на достоверность МСД. Как правильно указывают А.В. Минбалеев и О.Б. Петровская, «одним из ключевых критериев развития информационного общества в ходе его цифровой трансформации должно стать обеспечение достоверности при цифровом обороте данных» [13, с. 26]. В условиях отсутствия ответственного лица ни о какой достоверности МСД говорить не приходится, следовательно, их использование без верификации будет иметь существенные риски наступления самых негативных последствий, что нивелирует их ценность.

Как отмечает А. Джаннопулу, машинно-сгенерированные данные обладают двумя уникальными особенностями, которые следует учитывать перед внедрением любой нормативной базы: во-первых, они состоят из данных, которые не производятся непосредственно людьми и как таковые автоматически не подпадают под логику и условия, применимые к результатам, созданным людьми; во-вторых, этот тип данных преимущественно находится в руках частных компаний, которые предоставляют их на договорной основе, имея возможность ограничивать доступ к ним в рыночных целях [14].

Таким образом, можно говорить еще об одной правовой проблеме МСД – доступа к ним, в том числе в общественном интересе. Если МСД не имеют ни автора, ни собственника, то и доступ к ним должен быть неограниченным, что звучит достаточно спорно, поскольку для создания МСД в любом случае тратятся различного рода ресурсы. Ну а если МСД – это товар, то он и затраты на его создание и дальнейшие операции подлежат учету, налогообложению и т. д., что порождает целый пласт смежных вопросов [15].

В то же время, как верно утверждают А.А. Коваль, О.С. Магомедова и А.Д. Левашен-ко, повышение открытости данных сопряжено с рисками нарушения прав, связанных с соответствующей информацией. Это значит, что расширение доступа к данным со специальными режимами защиты ограничено правовыми гарантиями сохранения соответствующего режима [16, с. 78–79]. Поэтому с учетом наличия разных подходов для их оборота и защиты необходимо выработать отдельную правовую категорию.

На наш взгляд, это может быть категория «производные данные» – данные, созданные техническими средствами без творческого участия человека, но обладающие экономической ценностью и способные участвовать в гражданском обороте. Однако в отсутствие четкого правового статуса оборот этих данных остается неурегулированным, а несанкционированное копирование и коммерческое применение результатов генерации не образует деликт, что создает как экономические, так и правовые риски для их владельцев.

Для выработки адекватного правового режима необходимо различать типы данных, сгенерированных искусственным интеллектом, по характерным признакам:

• 1)    по степени участия человека:

  – полностью автономные данные – формируются искусственным интеллектом без предопределяющего вмешательства человека (например, симуляционные результаты, созданные по заранее заданной модели, или генерируемые финансовые прогнозы);

  – полуавтономные данные – итог зависит от настройки искусственного интеллекта человеком (выбор данных для обучения, начальные параметры модели), но сами выводы формируются автоматически (например, результаты рекомендательных систем при учете заданных бизнес-правил);

• 2)    по правовому режиму доступа:

  – персональные данные – если в сгенерированных данных содержатся сведения, позволяющие идентифицировать физическое лицо, они подпадают под действие Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных». Этот закон определяет персональные данные как любую информацию, относящуюся к прямо или косвенно

определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных). В таком случае дополнительно применяются ограничения по обработке, хранению и трансграничной передаче;

– обезличенные данные – когда информации в данных недостаточно для прямой идентификации, но существует риск реидентификации (например, при обобщении разрозненных сведений). Такие данные требуют особого отношения, возможно применение принципов дифференциальной конфиденциальности и иных методов анонимизации, чтобы исключить нарушение частной жизни;

– агрегированные и статистические данные – собранные и обобщенные массивы информации (например, усредненные показатели или выводы аналитики), где исходные единичные данные не раскрываются. Эти данные представляют ценность для научных и коммерческих исследований и обычно обращаются по свободным или специализированным лицензиям (Open Data);

– условно открытые данные – сгенерированные наборы данных, которые могут быть использованы третьими лицами на определенных условиях (например, в научных целях или в рамках, подпадающих под лицензионное соглашение проектов). При этом их распространение контролируется через лицензии (по аналогии с open-source моделями) или через иные договорные конструкции;

• 3)    по коммерческой ценности и режиму защиты:

  – данные как коммерческая тайна – если машинный результат обладает реальной коммерческой ценностью и не является общедоступным, он может быть признан служебной или коммерческой тайной (ноу-хау) в порядке ст. 1465 ГК РФ и Федерального закона от 29 июля 2004 г. № 98-ФЗ «О коммерческой тайне». К таким сведениям применяются строгие меры охраны: доступ к ним может быть ограничен, а нарушители несут гражданско-правовую ответственность;

  – открытые данные (Open Data) – информация, предоставляемая без ограничений (например, сублицензиями данных от властей или открытых проектов). Для них существуют минимальные правовые барьеры, но они не столь ценны именно из-за свободного доступа;

  – данные как интеллектуальная собственность – к особым случаям можно отнести результаты работы искусственного интеллекта, в которых хотя бы теоретически присутствует авторский элемент (например, сгенерированная модель или база данных с уникальной структурой). Для простых алгоритмических данных самостоятельной интеллектуальной охраны нет, любые права на них следует обосновывать через смежные институты (лицензии, соглашения о предоставлении сервисов и т. п.).

Эта классификация носит предварительный характер и призвана упорядочить разрозненный информационный массив. Каждый тип данных предполагает свои нюансы оборота и защиты, которые следует учитывать при разработке законодательства.

Международные подходы

Европейский союз. В Евросоюзе действует строгая защита персональных данных (Общий регламент Европейского союза по защите данных – GDPR). При наличии в МСД сведений о лице их обработка должна соответствовать требованиям регламента. Однако GDPR сам по себе не создает права собственности на данные и не ограничивает свободу использования обезличенных сведений. За последние годы в Евросоюзе принято несколько документов, затрагивающих неличные данные и их доступ. Так, Закон 2023/2854, вступивший в силу в 2024 г., устанавливает правила доступа и использования неперсональных данных, генерируемых «подключенными продуктами» и службами. Закон гарантирует пользователям «подключенного продукта» своевременный доступ к данным, которые генерируются при его использовании, и право делиться этими данными с третьими лицами. При этом в документе подчеркивается, что он не отменяет GDPR и не создает самостоятельного права на личные данные.

Здесь же стоит упомянуть Закон Евросоюза об искусственном интеллекте, который охватывает высокорисковые системы искусственного интеллекта и устанавливает требования к прозрачности алгоритмов. Хотя он прямо не вводит новый режим для МСД, требует от разработчиков обеспечить надлежащую документацию данных для обучения моделей и возможность объяснения решений системы.

Также следует привести Директиву Евросоюза 96/9/ЕС от 11 марта 1996 г. о правовой защите баз данных, но она не регулирует оборот данных, сгенерированных искусственным интеллектом.

Анализ указанных документов демонстрирует направленность Евросоюза на регулирование именно обмена данными, установление ответственности за использование данных и прозрачность алгоритмов, а не на установление правового статуса информации.

США. В США отсутствует единый федеральный закон об искусственном интеллекте или закон о данных. Персональные данные защищаются в основном секторально (Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования, Закон о защите конфиденциальности детей в интернете и т. д.), отсутствует полноценный аналог GDPR. Что касается МСД и интеллектуальной собственности, то США традиционно требуют человеческого участия для признания авторства на произведение.

Китай. Китайский подход к данным концентрируется на безопасности и государственном контроле. В 2021 г. вступил в силу Закон КНР «О безопасности данных» (DSL), который классифицирует данные по степени важности и направлен на обеспечение их защиты.

В законе понятие «данные» трактуется очень широко («любая информация, записанная в электронном или ином виде», ст. 3), акцент делается на предотвращении угроз национальной безопасности, соблюдении «закона о свободном потоке данных» и содействии цифровой экономике. Согласно ст. 7 DSL государство обязуется «гарантировать правомерное и упорядоченное свободное движение данных» и поощрять их «законное, разумное и эффективное использование». Закон регулирует прежде всего хранение данных внутри страны и их экспорт, устанавливает правила для «важных данных». Что касается искусственного интеллекта, то Китай пока не выделил отдельного режима для МСД, но разработал общие политические документы (например, План развития искусственного интеллекта на новый период 2017 г., План действий по глобальному управлению искусственным интеллектом 2025 г.), а регуляторы призывают компании быть ответственными с данными и соблюдать нормы Закона о защите персо- нальной информации, вступившего в силу в 2021 г., являющегося аналогом GDPR. В целом китайское право рассматривает данные как стратегический ресурс, защищает их с точки зрения национальной безопасности и допускает более жесткие ограничения на трансграничный обмен данными.

Япония. Япония приняла ряд норм, направленных на стимулирование развития искусственного интеллекта при сохранении контроля. В области данных действует Закон о защите личной информации (APPI), значительно приближенный к GDPR. Он ввел обязательное уведомление о передаче персональных данных за границу, усиленную ответственность за утечку и т. д. Специального законодательства, регулирующего права на данные, в Японии нет. Однако в мае 2025 г. парламент Японии принял Закон о содействии исследованиям и развитию и использованию технологий, связанных с искусственным интеллектом. Этот закон не устанавливает жестких ограничений, а скорее отражает политику страны. Он подчеркивает, что искусственный интеллект является стратегически важной технологией, призывает к прозрачности использования алгоритмов и возлагает на правительство функции координации и рекомендаций (в частности, выявление злоупотреблений и информирование общества). Закон отмечает потенциальные риски искусственного интеллекта, такие как утечка личной информации, нарушения авторских прав и иные ситуации, наносящие ущерб правам и интересам людей. Однако мер ответственности закон не предусматривает. Таким образом, Япония фокусируется на «мягком» регулировании (разумные рекомендации, развитие стандартов) и интеграции искусственного интеллекта в экономику, оставляя ключевые вопросы в рамках действующего законодательства.

Все сказанное свидетельствует о том, что отсутствие единых международных стандартов определяет необходимость разработки унифицированных правил трансграничного обмена машинно-сгенерированными данными.

Отечественный подход. В российском законодательстве нет понятия и статуса машинно-сгенерированных или производных данных как отдельного объекта. Не определено, кому принадлежат имущественные права на такие данные – разработчику алгоритма, владельцу сервера, пользователю системы или заказчику. Нет правил распределения прав доступа при коммерциализации таких данных. Не урегулированы специальные положения о трансграничной передаче автоматически созданной информации, в отличие от персональных данных. Эта неопределенность создает правовой вакуум, а потому разработка концепции «производных данных» как особой категории представляется актуальной. Она позволит централизованно определить правила их владения и оборота, соотнести их с уже существующими институтами (например, определить, когда производные данные признаются коммерческой тайной или когда к ним применяются нормы закона о персональных данных).

Риски правового вакуумаи концепция производных данных

Отсутствие ясного регулирования машинно-сгенерированных данных влечет несколько серьезных рисков:

– снижение инвестиционной привлекательности. Неопределенность в правах на данные усложняет бизнес-модели стартапов и компаний: инвесторы могут опасаться правовой неопределенности с интеллектуальной собственностью, что снизит приток инвестиций в сектор искусственного интеллекта;

– недобросовестный оборот данных. В отсутствие однозначных правовых рамок легко происходят копирование, повторная публикация и перепродажа МСД без согласия инициатора (например, разработчика алгоритма или заказчика проекта), что способствует противоправной конкуренции и утрате конкурентных преимуществ;

– утечки конфиденциальной информации. Если машинные данные содержат коммерческую или персональную информацию, то неурегулированность может привести к нарушению коммерческой тайны или приватности. В частности, повторная идентификация обезличенных данных и их использование для слежки угрожают правам субъектов. Исследователями было выявлено, что сопоставление искусственным интеллектом большого массива данных приводит к деанонимизации личности человека или организации [17];

– вопросы ответственности за МСД. Автоматически генерируемый контент может нести в себе элементы чужих авторских или патентных прав. Кроме того, МСД могут содер- жать ошибки, фейки либо быть предвзятыми. Без четкого закрепления не ясно, кто будет нести ответственность за нарушения, допущенные искусственным интеллектом, или за недостоверность производных данных;

– конфликты при трансграничном обмене. Без согласованного международного режима одни страны могут настаивать на локализации и особых разрешениях, а другие – на свободе обращения. Это создает барьеры для международного сотрудничества и обмена данными, затрудняя создание глобальных сервисов на основе искусственного интеллекта;

– ограничение инноваций. Регуляторная неопределенность заставляет компании опасаться экспериментов и внедрения новых моделей искусственного интеллекта, поскольку непонятно, как потом будут защищаться результаты разработки, что замедляет технологический прогресс.

В качестве нивелирования этих рисков предлагается введение правовой категории «производные данные», для которых необходимо установить комплексный режим, сочетающий элементы имущественного, лицензионного и трансграничного регулирования. Основные элементы предлагаемого режима:

– имущественные права. Право собственности или исключительные права на производные данные должны принадлежать лицу, эксплуатирующему систему искусственного интеллекта или владеющему ею (например, заказчику разработки или владельцу платформы). Это закрепит норму, что результат работы машины – экономический актив ее владельца, аналогично наукоемким результатам подряда;

– защита как коммерческая тайна. Пока исключительных прав нет, производные данные могут охраняться по аналогии с ноу-хау – как неформализованные секреты с потенциальной ценностью. В частности, если компания принимает разумные меры конфиденциальности, то данные автоматически становятся коммерческой тайной. Таким образом, несанкционированное раскрытие или копирование данных будет преследоваться по закону;

– лицензионные модели. Необходимо предусмотреть рамки лицензирования доступа к производным данным. Это могут быть как закрытые лицензионные соглашения, так и открытые (Open Data) для научных целей. Законодательство может предусмотреть об- легченные процедуры регистрации или обращения лицензий на данные, подобно тому как сейчас работают лицензии на программное обеспечение или открытые базы данных;

– специальные правила трансграничного оборота. В свете международной практики предлагается установить правила безопасного экспорта и импорта МСД. Например, можно адаптировать институт оценки безопасности передачи (аналогично Китаю) и установить механизмы взаимного признания стандартов. Это обеспечит контроль за «чувствительными» данными и снизит конфликтность при их международном обмене.

Следует отметить, что в целом перечисленные риски носят интернациональный характер, и без международного сотрудничества, с учетом экстерриториальных проявлений искусственного интеллекта, все негативные последствия нивелировать не получится [18].

Заключение

Машинно-сгенерированные данные представляют собой новый виток в информационной экономике, требующий адаптации правовых институтов. Без признания производных данных самостоятельным объектом гражданских прав остается множество правовых неопределенностей. Для поддержки инноваций в области искусственного интеллекта необходимо:

• –    закрепить на законодательном уровне понятие и правовой режим производных данных;

• –    определить, кому принадлежат имущественные права (инициатору, владельцу искусственного интеллекта и т. п.), и предусмотреть законные способы их передачи;

• –    ввести комплексную защиту: сочетание мер коммерческой тайны, интеллектуальных прав и специальных лицензий;

• –    разработать правила трансграничного оборота, согласованные с международными стандартами (упрощение доступа для исследовательской деятельности и защита национальных интересов);

Такое комплексное регулирование обеспечит баланс интересов бизнеса, общества и государства, что будет стимулировать развитие технологий искусственного интеллекта, определяя и сохраняя при этом права на результаты его деятельности.