Распределение прав на результаты, созданные искусственным интеллектом в соавторстве с человеком: сравнительно-правовое исследование

струмент или когда его вклад в итоговый объект невозможно отделить от «творчества» машины, перед правоприменителем возникает серьезная концептуальная проблема. Настоящая работа представляет собой сравнительно-правовой анализ подходов к распределению прав на результаты, созданные искусственным интеллектом (ИИ) в соавторстве с человеком. В исследовании рассматриваются ключевые модели регулирования в США, Российской Федерации,

Китае, странах Европейского союза, Великобритании, а также отдельные инновационные законодательные инициативы, прежде всего индийский законопроект 2025 года.

Рассмотрение доктринальных и законодательных основ проблемы правосубъектности ИИ целесообразно начать с анализа исходной теоретической дилеммы – вопроса о возможности признания ИИ соавтором произведения. Для большинства правовых систем ответ на этот вопрос является отрицательным уже на уровне основных принципов [1]. Как справедливо отмечается в литературе, генеративный ИИ ставит под сомнение традиционные критерии субъекта права, поскольку не обладает сознанием, волей и способностью к творчеству в человеческом понимании [4]. Авторское право в своей основе формировалось вокруг идеи личности, чьим творческим трудом создан результат интеллектуальной деятельности. Российское законодательство прямо закрепляет данное положение: согласно ст. 1228 ГК РФ, автором признается исключительно физическое лицо. Аналогичная позиция последовательно проводится в американской судебной практике, где Апелляционный суд округа Колумбия в деле Thaler v. Perlmutter (март 2025) подтвердил, что «авторство» в рамках Закона об авторском праве с необходимостью предполагает человеческое творчество [7].

Таким образом, конструкция «соавторство человека и ИИ» на сегодняшний день не может быть воспринята буквально: ИИ не обладает правосубъектностью и, следовательно, не может быть соавтором в юридическом смысле. Речь идет не о распределении прав между человеком и машиной как равными субъектами, а о распределении прав между людьми (пользователем, разработчиком, владельцем системы и иными лицами), которые в той или иной степени причастны к созданию конечного результата с использованием ИИ-инструмента.

Именно поэтому в современной научной дискуссии корректнее говорить не о соавторстве с ИИ, а о правовом режиме результатов совместной творческой деятельности человека и алгоритма, который может приводить к возникновению отношений, сходных с соавторством между различными человеческими участниками процесса. При этом генеративный ИИ рассматривается большинством исследователей не как угроза авторскому праву, но как его возможный инструмент.

В рамках исследования моделей распределения прав на результаты, созданные ИИ, анализ доктринальных источников позволяет выделить три основных подхода, которые условно можно обозначить как «модель разработчика», «модель пользователя» и «модель совместного обладания».

Модель разработчика предполагает закрепление прав за создателем алгоритма, что часто отража- ется в пользовательских соглашениях, где большая часть прав на контент принадлежит именно разработчикам генеративных ИИ-моделей. Это создает существенные риски для пользователей, остающихся без правовой защиты [2].

Модель пользователя передает права лицу, использующему ИИ как инструмент, при условии внесения им достаточного творческого вклада. Именно эта модель наиболее близка к традиционному пониманию соавторства в тех случаях, когда результатом творческого труда выступает не одна личность, а несколько лиц, совместно создавших произведение [3].

Модель совместного обладания предусматривает различные варианты распределения прав между пользователем и разработчиком в зависимости от характера их участия [5].

В международно-правовой перспективе практически во всех странах прослеживается общая тенденция применения принципа степени включенности автора в процесс создания произведения. Однако конкретные механизмы реализации этого принципа различаются в зависимости от юрисдикции.

Обращаясь к сравнительно-правовому анализу национальных подходов, следует отметить, что в российском праве исходная позиция определяется ст. 1228 ГК РФ, согласно которой автором может быть только гражданин, творческим трудом которого создано произведение, при этом техническое, консультационное или материальное содействие не порождает авторских прав. Данная норма создает следующую дилемму: если пользователь лишь формулирует запрос к нейросети, не внося творческого вклада в итоговый результат, такой объект не получает охраны. Если же пользователь направляет и редактирует работу ИИ, его творческий вклад может быть признан достаточным для возникновения авторских прав [3].

В 2025 году в России обсуждались поправки к ст. 1259 ГК РФ, которые должны были закрепить авторские права на материалы, созданные с использованием нейросетей, однако на момент подготовки настоящего исследования специального правового регулирования в данной сфере не появилось. При этом некоторые правоприменительные акты свидетельствуют о том, что лицо, использующее ИИ для создания произведения, рассматривается в качестве его правообладателя.

Американский подход отличается наибольшей последовательностью в проведении принципа человеческого авторства. Бюро по авторским правам США в своем докладе от 29.01.2025 (вторая часть трилогии об ИИ и авторском праве) подтвердило, что действующие принципы законодательства об авторском праве достаточны для регулирования отношений с использованием ИИ. В докладе категорически отвер- гается идея о предоставлении специальной правовой охраны сугубо машинным результатам.

Ключевым критерием охраноспособности выступает наличие «достаточного человеческого вклада». Однако, как подчеркивает Бюро, сам по себе промпт, даже подробный и многократно повторенный, не создает достаточного контроля над выразительными элементами произведения и не может служить основанием для признания авторства. Охраноспособными признаются лишь следующие формы участия человека [5]:

• •    использование ИИ для облегчения творческого процесса;

• •    включение оригинального человеческого выражения во вводимые данные;

• •    творческий отбор, координация или аранжировка контента, созданного ИИ;

• •    существенная модификация результатов работы алгоритма.

Принципиально важно, что Апелляционный суд округа Колумбия в деле Thaler v. Perlmutter (март 2025) подтвердил, что «авторство» по Закону об авторском праве обязательно подразумевает человеческое творчество. В октябре 2025 года заявитель обратился с петицией о пересмотре данного решения в Верховный суд США [7]. В случае пересмотра позиции высшей судебной инстанцией американская модель может претерпеть существенные изменения, однако на момент написания статьи сохраняется жесткое правило «нет человека – нет копирайта».

Китай демонстрирует более гибкий подход к охране результатов, созданных с участием ИИ, что связано с внесенными в 2020 году поправками в Закон об авторском праве, которые заменили закрытый перечень охраняемых объектов на открытую систему классификации. Данное изменение позволило китайским судам распространять охрану на нетрадиционные объекты, в том числе созданные с использованием алгоритмов [6].

В решении Пекинского суда от 2023 года была высказана позиция, согласно которой лицо, направлявшее генерацию статьи с помощью алгоритма, получило исключительные права, поскольку именно оно определило содержание, стиль и структуру материала. В сентябре 2025 года Пекинский интернет-суд опубликовал восемь типичных дел, связанных с ИИ, что свидетельствует о формировании системного подхода к разрешению споров в данной сфере.

При этом, как отмечают исследователи, между китайскими судами сохраняются существенные различия в стандартах оригинальности и интеллектуальных достижений, а решения часто зависят от индивидуальной интерпретации технологии и творческого процесса конкретным судьей.

В Европейском союзе основное внимание уделяется регулированию процесса обучения генератив- ных моделей. Статья 53 Регламента об ИИ (EU AI Act, 2024) возлагает на разработчиков моделей общего назначения две ключевые обязанности: соблюдение норм авторского права ЕС и обеспечение прозрачности в отношении данных, использованных для обучения. Разработчики должны внедрять политику соблюдения авторских прав, включая механизм opt-out (механизм отказа от использования произведений) для правообладателей, а также публиковать публичную сводку данных обучения [10].

Однако вопрос об авторстве итоговых результатов, созданных с помощью ИИ, остается центральной нерешенной проблемой. Действующие директивы и регламенты не содержат специальных норм о распределении прав на такие объекты, что создает правовой вакуум, который восполняется преимущественно судебной практикой.

Великобритания издавна придерживается подхода, при котором автором считается лицо, «организовавшее» создание контента, независимо от того, кто именно или что произвело результат. Данная позиция закреплена в Законе об авторском праве, промышленных образцах и патентах 1988 года и создает основание для признания прав пользователя ИИ на генерируемый контент.

В период с декабря 2024 по февраль 2025 года правительство провело масштабную общественную консультацию по вопросам авторского права и ИИ, получив более 11500 ответов. В декабре 2025 года оно представило парламенту отчет о прогрессе, в котором зафиксировало три основные цели [9]:

• •    обеспечение контроля правообладателей за использованием их произведений;

• •    предоставление законного и эффективного доступа к данным для разработчиков ИИ;

• •    повышение прозрачности правового регулирования.

Особого внимания заслуживает индийский законопроект «О машинно созданных интеллектуальных активах» (Machine Created Intellectual Asset Bill, 2025, № 43), внесенный в Совет штатов 05.12.2025. Данный законопроект – первая в мире попытка создания комплексной правовой базы для регулирования интеллектуальных и творческих результатов, генерируемых ИИ, которые не подпадают под традиционные нормы об авторском праве человека [10].

Законопроект устанавливает четкие правила атрибуции:

• •    в случае использования платных моделей авторство закрепляется за пользователем, направляющим процесс генерации;

• •    для бесплатных моделей с открытым исходным кодом предусматривается совместное авторство пользователя и поставщика модели;

• •    когда идентификация человеческого автора невозможна, остаточные права переходят к организации, контролирующей работу ИИ.

Кроме того, вводится опровержимая презумпция авторства на основе цифровых учетных данных, а также предоставляются экономические права на использование, воспроизведение, лицензирование, передачу и защиту машинно созданных активов. Заслуживает внимания и распространение моральных прав (права на авторство и права на защиту репутации) на такие объекты.

Хотя законопроект находится на стадии рассмотрения, сама постановка вопроса о специальном регулировании с элементами совместного обладания правами представляет собой важный прецедент в международном масштабе.

На международной арене наиболее значимым документом является Резолюция Международной ассоциации по охране интеллектуальной собственности (AIPPI) 2025 года по вопросам ИИ и авторского права. Хотя резолюции AIPPI не обладают обязательной юридической силой, они отражают согласованную позицию экспертов, судей и практиков из разных юрисдикций и служат интеллектуальной основой для гармонизации законодательства.

В научной литературе предлагаются и более радикальные варианты решения проблемы. Так, в рамках постгуманистической философии и реляционной онтологии разработана концепция «реляционной оригинальности», согласно которой субъекты авторского права должны трансформироваться из статичных личностей в функциональные узлы, а оценка оригинальности должна сместиться от статичного результата к динамическому процессу [10]. Другой инновационной моделью является предложение о введении «прав на ритмическое выражение» (Rhythmic Expression Rights), которые защищали бы структурные и ритмические аспекты человеко-машинного сотворчества.

Всемирная организация интеллектуальной собственности (ВОИС) предлагает разделять контент на созданный с творческим вкладом человека (признается авторским) и полностью автоматически генерируемый (не признается). Данный подход, по мнению экспертов, может лечь в основу международных стандартов в ближайшие годы.

Проведенный анализ позволяет выделить несколько критериев, которые могут служить основой для разграничения ситуаций, подлежащих и не подлежащих правовой охране.

Первый критерий – степень автономности ИИ. Как отмечает Американское бюро по авторским правам, если ИИ выступает в роли инструмента и человек определяет выразительные элементы итогового произведения, такое взаимодействие подлежит охране.

Если же алгоритм действует автономно, а человеческое участие сводится к формулировке общего запроса, охрана не предоставляется.

Второй критерий – характер человеческого участия. Не каждое действие человека может быть признано творческим. Предоставление технического, консультационного содействия или материальной поддержки, равно как и простой запуск процесса генерации, не порождают авторских прав. Творческим признается лишь такое участие, которое предполагает принятие самостоятельных решений о содержании, форме, структуре или иных выразительных элементах произведения.

Третий критерий – разделимость человеческого и машинного вклада. В тех случаях, когда произведение представляет собой компиляцию фрагментов, созданных человеком и ИИ, правовая охрана должна распространяться только на человеческие элементы. Однако когда человеческий вклад органически переплетен с результатом работы алгоритма и не может быть отделен, возникает необходимость в специальном правовом режиме, возможно, с использованием механизма совместного обладания.

Проведенное сравнительно-правовое исследование позволяет сделать следующие выводы .

• 1.    Ни одна из рассмотренных юрисдикций не признает ИИ субъектом авторского права. Следовательно, при обсуждении «соавторства» речь идет о правовом режиме совместной деятельности человека и инструмента, который может порождать отношения, сходные с соавторством, между различными человеческими участниками процесса (пользователем, разработчиком, владельцем системы).

• 2.    Несмотря на различия в подходах, практически все рассмотренные юрисдикций вышеназванных стран применяют принцип степени включенности автора в процесс создания произведения, однако конкретные пороги и критерии этой включенности существенно различаются. Наиболее жесткую позицию занимает американское право, наименее определенную – китайское, наиболее гибкую с точки зрения потенциального признания прав – британское.

• 3.    Индийский законопроект 2025 года представляет собой первый комплексный акт, непосредственно регулирующий распределение прав на ма-шинно созданные активы с элементами совместного обладания. В случае его принятия индийская модель может стать ориентиром для других стран.

• 4.    Назрела необходимость в выработке единых международных критериев охраноспособности результатов человеко-машинного взаимодействия. В качестве основы для такой гармонизации могут быть использованы как принципы, заложенные в Резолюции AIPPI 2025 года, так и опыт судебного правотворчества, особенно Китая и США.

Проведенное сравнительно-правовое исследование позволяет сформулировать следующие итоговые положения .

• 1.    Ни одна из рассмотренных юрисдикций (Россия, США, Китай, страны ЕС, Великобритания, Индия) не наделяет ИИ правосубъектностью в сфере авторского права. Конструкция «соавторство человека и ИИ» не может пониматься буквально: речь идет о правовом режиме взаимодействия человека с инструментом, при котором возможные правомочия возникают только у физических или юридических лиц. Вопрос, таким образом, сводится к распределению прав между пользователем, разработчиком, владельцем системы и иными человеческими участниками, а не между человеком и машиной.

• 2.    В зависимости от того, за кем закрепляется право на результат, выделяются три базовые модели: модель разработчика (преобладает в лицензионных соглашениях закрытых систем), модель пользователя (близка к традиционному пониманию авторства как результата творческого труда) и модель совместного обладания (различные комбинации прав пользователя и разработчика). Ни одна из моделей не признана универсальной, и их реализация существенно зависит от национального правопорядка.

• 3.    Сравнительный анализ выявил значительный разброс регуляторных подходов. США последовательно придерживаются антропоцентрического критерия: отсутствие «достаточного человеческого вклада» исключает охрану, при этом сам по себе промпт достаточным вкладом не признается. Китай, благодаря открытой системе охраняемых объектов, продемонстрировал гибкость: суды распространяют защиту на результаты, направляемые человеком, но единообразие практики отсутствует. Россия формально ограничивает авторство физическими лицами, требуя творческого труда, однако специального регулирования генеративных результатов пока не соз-

• дано. Европейский союз сосредоточился на регулировании обучающих данных (AI Act), оставив вопрос о статусе итогового контента открытым. Великобритания оперирует концепцией «организатора» создания контента, что потенциально шире американского подхода. Индия предложила первый комплексный законопроект, различающий платные и бесплатные модели и допускающий совместное авторство пользователя и поставщика модели.

• 4.    Критериями, позволяющими отграничить охраноспособные результаты от неохраняемых, могут служить: степень автономности ИИ (инструмент vs автономный агент), характер человеческого участия (творческий отбор, модификация, координация vs техническое содействие или простой запуск генерации) и возможность разделения человеческого и машинного вкладов. Принцип разделимости, традиционный для авторского права, сталкивается с трудностями в случае органического смешения вкладов, что требует либо отказа от охраны всего объекта, либо введения специальных режимов совместного обладания.

• 5.    На международном уровне намечается движение к гармонизации: Резолюция AIPPI 2025 года и позиция ВОИС указывают на признание принципа «человеческого творческого вклада» как универсального порога охраны. Индийский законопроект, в случае его принятия, станет первой практической моделью детального регулирования, включая распространение моральных прав на машинно созданные активы.

Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на разработке методики количественной и качественной оценки творческого вклада человека в ситуациях, когда алгоритм используется многократно и итеративно, а также на экономическом анализе последствий каждой из моделей распределения прав для рынка креативных индустрий.