Семь дней, которые взломали ИИ-регулирование. Что скрывает рамочный закон?
Весь путь, от первого чтения до одобрения верхней палатой, занял рекордные сроки: второе и третье чтения прошли на следующий день после первого, без публичных обсуждений, без учета мнений экспертов, без содержательных поправок. Для сложного технического акта — непривычно. Но это реальность, в которой мы живем.
Закон рамочный, он закрепляет базовые понятия и принципы, а все конкретное — требования к безопасности, порядок подтверждения соответствия, меры поддержки — будет прописано в подзаконных актах. Как они будут написаны — неизвестно. В этом главный вызов. Как отметил председатель Госдумы Вячеслав Володин, правительство просит дать ему полномочия, чтобы сформировать правовое поле и «не упустить время». Время не упустили. Но успели ли осмыслить последствия?
Юридический каркас: определения и полномочия
Закон вводит юридически правомерные определения: «искусственный интеллект», «технологии ИИ», «большая фундаментальная модель» (БФМ). Под БФМ понимается программа для ЭВМ, содержащая не менее 1 млрд параметров и способная выполнять интеллектуальные задачи на уровне, сопоставимом с человеком.
Поясним, что скрывается за этой цифрой. Параметры в большой языковой модели (LLM) — это не строки кода, а числовые «веса» связей между искусственными нейронами. Их миллиарды, и хранятся они в виде многомерных матриц (тензоров). Именно в этих числах, распределенных по слоям сети, закодированы все «знания» модели — грамматика, факты, логические паттерны. Обучение LLM — колоссальный по вычислительной сложности процесс подгонки этих весов так, чтобы нейросеть научилась предсказывать следующее слово (токен) в тексте. Однако важно понимать: миллиарды параметров не означают «понимания» в человеческом смысле. Это гигантская статистическая машина, предсказывающая вероятные последовательности токенов, не более того.
Сама формулировка в законе «на уровне, сопоставимом с человеком» весьма размыта. Что это? Прохождение теста Тьюринга? Решение олимпиадных задач? Умение вести светскую беседу? Без четких метрик это дает регулятору бесконечный простор для трактовок: сегодня модель «человекоподобна», завтра — нет, в зависимости от конъюнктуры.
До этого в российском праве не было даже определения ИИ — разработчики, инвесторы и госзаказчики работали в серой зоне. Закон этот пробел устраняет.
Закреплены и полномочия: президент утверждает стратегию, правительство координирует и определяет меры поддержки.
Суверенитет против олигополии: статусы моделей
Вводятся два статуса:
1. Суверенная модель — разработана российским юрлицом, полный контроль на всех стадиях, воспроизводимость цикла, хранение данных в России;
2. Национальная модель — тоже российская, но допускает зарубежные открытые компоненты.
Обе должны пройти подтверждение соответствия законодательству и «традиционным духовно-нравственным ценностям».
Здесь возникает первый серьезный вопрос. «Соответствие традиционным ценностям» — это не декларация, а ценностный фильтр. Он отделяет «свои» модели от «чужих», но критерии и процедура оценки пока не определены. Это создает риск субъективных решений и дополнительных барьеров. Такой фильтр может оказаться непростым и недешевым условием.
Важно отметить, что согласно ст. 1 закона его действие не распространяется на отношения, связанные с применением ИИ для целей обороны, безопасности государства, охраны правопорядка и предотвращения чрезвычайных ситуаций. Таким образом, самые чувствительные сферы с самого начала выведены из-под действия закона — и это не пробел, а сознательное решение законодателя.
Этот пункт сразу снимает многие вопросы о связи с боевыми действиями. Системы наведения БПЛА работают на совершенно иных принципах и не требуют миллиардов параметров, но при этом надежно выполняют свои задачи. В военных и робототехнических системах используются так называемые «узкие» или «прикладные» модели ИИ. Это, как правило, небольшие сверточные нейросети для компьютерного зрения (распознавание объектов на кадрах) или алгоритмы усиленного обучения (reinforcement learning), которые принимают решения в реальном времени. У них параметров — сотни тысяч или миллионы, поскольку им не нужно знать лингвистику или всю энциклопедию — им нужно отличать танк от БМП и рассчитывать траекторию с высокой скоростью. Они работают на принципах детерминированной обработки сигналов и жестких временных циклов, не требуя «творчества» и генерации текста. Именно поэтому они выведены из-под регулирования: эти системы уже вписаны в ведомственные регламенты Минобороны и ФСБ, и их надежность обеспечивается не гражданскими законами, а военной приемкой.
Сроки и переходный период
Согласно закону, основной массив норм вступает в силу с 1 сентября 2026 года. Отдельные положения — о требованиях к моделям, маркировке, использовании интеллектуальной деятельности — с 1 марта 2027 года. Для уже работающих систем предусмотрен переходный период до 1 сентября 2032 года при условии хранения данных в России. Почти шесть лет на адаптацию — достаточный срок, но достаточно ли его для создания конкурентоспособных моделей?
Меры поддержки и доступ к данным
Закон фиксирует право на господдержку: финансовую, имущественную, гарантийную, информационную. Создается правовая основа для страхования рисков. И самое важное — доступ к данным из государственных информационных систем. Данные — топливо для ИИ, и это ключевая мера.
Разрешено использовать открытые материалы для обучения без согласия правообладателя, если доступ получен правомерно. Правообладатели могут защищать материалы техническими средствами. Это уже вызвало критику творческих индустрий, но без этой нормы развитие ИИ было бы заторможено.
Однако остаются вопросы. Порядок доступа к госданным не определен — какие данные, на каких условиях, с какими ограничениями? Согласно закону, доступ будет определяться правительством по согласованию с органом в области безопасности. Есть риск, что доступ будет узким или забюрократизированным.
Какие именно госданные могут открыть? Налоговые отчетности? Медицинские полисы? Геоданные Росреестра? Или только обезличенные статистические агрегаты? От этого зависит, смогут ли малые компании действительно получить «топливо» или им дадут лишь «отфильтрованную воду» — полезную, но не для создания прорывных моделей.
Стартапы: вне игры
Ключевой вопрос: в чьих интересах будет работать этот закон и смогут ли им воспользоваться малые компании? Официальная риторика говорит о поддержке всех. Однако де-факто требования к «суверенности», полному контролю над циклом и миллиарду параметров — это планка, доступная только гигантам вроде Яндекса или Сбера, у которых есть свои дата-центры и тысячи GPU.
У малых ИИ-стартапов, которые создают востребованные нишевые решения для медицины или ритейла, таких ресурсов нет. Закон не предлагает «облегченного» режима для таких игроков, а льготы на доступ к данным могут быть реализованы так, что ими смогут воспользоваться только крупные корпорации с юридическими отделами. По оценкам экспертов, обучение БФМ на 1 млрд параметров требует как минимум 100–200 GPU последнего поколения и бюджета в сотни миллионов рублей. В России таких мощностей — единицы. Закон де-факто консервирует олигополию, не предлагая механизмов коллективного использования вычислительных ресурсов (например, государственных кластеров в аренду для стартапов). Пока складывается впечатление, что закон пишется под нужды двух-трех крупных вендоров, а не под экосистему в целом.
Банковский сектор: регуляторные качели
Банки — одни из главных потребителей ИИ: скоринг, антифрод, анализ транзакций. Закон создает для них двойственную ситуацию.
Плюсы: правовая определенность и потенциальный доступ к госданным. Минус: правительство получило право устанавливать случаи исключительного применения суверенных или национальных моделей, в банковской сфере — по согласованию с ЦБ.
Это может вынудить банки перейти на ограниченный круг отечественных моделей, которые пока уступают зарубежным. Но закон не запрещает использовать иностранные решения в нечувствительных сферах, а переходный период до 2032 года дает время.
Антифрод 3.0: щит или нож?
На июль 2026 года на стадии межведомственного согласования находится законопроект «Антифрод 3.0». В исходной редакции это попытка перекрыть все дыры одним щитом, который бьет «по своим». Автор уже высказывался так ранее, комментируя инициативы НСФР. Фактически банки сегодня лучше кого-либо знают, находится ли клиент под влиянием социальной инженерии или нет. У банков есть собственные риск-модели, обученные на многолетней статистике. Но вместо того чтобы разрешить им довериться этим моделям (и развивать их с помощью ИИ), регулятор предлагает обязательную блокировку всего, что подпадает под формальные признаки мошенничества.
В НСФР предложили смягчить подход — дать клиенту право подтвердить операцию на месте (с обязательным показом суммы, времени и предупреждения о мошенниках), а банкам — право решать, блокировать или нет, при условии готовности компенсировать потери. Однако пока в Минцифры предложения НСФР фактически отправили кружным путем, без четкого адресата.
Конфликт двух законов
Если «Антифрод 3.0» примут в текущей жесткой версии, банки окажутся между двух огней: ИИ-закон требует от них внедрения интеллектуальных систем, а антифрод-закон запрещает им доверять этим системам в ключевой операции — решении о блокировке. Это не просто разнонаправленное регулирование, это настоящий регуляторный нож, бьющий по работающим ИИ-системам.
Напомню, что отдельно в прошлом году озвучена инициатива Роскомнадзора: заменить индивидуальные согласия на обработку персональных данных отраслевыми стандартами. Это может ограничить сбор данных, необходимых для обучения ИИ. Пока это только предложение, но если и его оформят законодательно, разработчики потеряют доступ к ключевым массивам. Баланс между защитой данных и развитием ИИ в России пока отчетливо не просматривается.
Агентный ИИ: правовая пустота
Закон регулирует большие фундаментальные модели. Но технологии идут дальше — появились агентные ИИ-системы, автономно принимающие решения и заключающие договоры. В законе понятие «агентный ИИ» отсутствует. Это не просто пробел, а правовой вакуум. По действующему законодательству агент не может быть субъектом права — ответственность несет владелец. Но когда агенты станут массовыми, ответственность владельца станет фикцией — невозможно отвечать за действия, которые не контролируешь.
В экспертном сообществе обсуждаются квазисубъектность или аналогия с юрлицами, но закон эти вопросы не затрагивает.
Более того, закон молчит и о том, кто отвечает за ущерб от рекомендаций ИИ в обычной (не агентной) практике — врач, который доверился диагнозу нейросети, или разработчик модели? В ответ — тишина, которая может обернуться судебным хаосом.
Кадровый разрыв
Закон создает спрос на ИИ-компетенции, но не решает проблему предложения. С 1 сентября 2026 года в школах вводится углубленный курс «Искусственный интеллект». Это своевременно, но почти 50% педагогов старше 50 лет, их уровень владения ИИ часто ниже, чем у учеников. Массовое переобучение — задача колоссальной сложности. Закон лишь обнажает проблему, но никак не решает ее.
Мнение разработчиков и взгляд эксперта
Глава Комитета Госдумы по информационной политике Сергей Боярский («Единая Россия») назвал законопроект «очень своевременным». По его словам, главная цель документа — «простимулировать внедрение суверенных национальных моделей искусственного интеллекта во все сферы нашей жизни». Эксперт подчеркнул, что Россия «не может проиграть гонку с Соединенными Штатами и Китаем за лидерство в этой области», а закон закладывает основу для укрепления цифрового суверенитета страны. Депутат указал, что законопроект нацелен на обеспечение технологической независимости, защиту прав и свобод граждан, уважение к свободе воли личности, а также учет традиционных духовно-нравственных ценностей России.
Известный эксперт Наталья Касперская обращает внимание на два принципиальных упущения.
Во‑первых, из законопроекта исключены любые ограничения на небезопасное или недопустимое использование ИИ в критически и жизненно важных сферах (оборона, транспорт, правоохрана, здравоохранение). В первоначальных версиях такие нормы присутствовали. Это создает риск применения непроверенных алгоритмов в областях, где ошибка может стоить человеческих жизней.
Во‑вторых, закон фактически сводит господдержку к БФМ — а их в России сейчас насчитывается «ровно полторы штуки», и в обозримом будущем больше не предвидится. Между тем искусственный интеллект не исчерпывается генеративными моделями: распознавание образов, системы управления, предиктивная аналитика и множество других прикладных решений остались за бортом регулирования. Эти направления по‑прежнему находятся в серой правовой зоне, без четких правил игры, несмотря на их огромную практическую ценность для экономики и безопасности.
Европейский контекст и отсутствие «песочниц»
Для сравнения: Евросоюз потратил на согласование своего AI Act почти три года — с публичными консультациями, оценками рисков и градацией систем по опасности. Российский закон прошел все стадии за рекордные сроки. Скорость — это наше конкурентное преимущество или главная уязвимость? Ответа пока нет.
В мировой практике (Сингапур, Великобритания) для новых ИИ-решений создают регуляторные «песочницы» — безопасные полигоны, где можно нарушать общие правила под надзором. В российском законе такого механизма нет. Если его не введут подзаконными актами, разработчики будут зажаты между требованием «не навреди» и отсутствием легального способа проверить свои алгоритмы в деле.
Фундамент или фасад? Два сценария
Обсуждаемый закон — это фундамент, но не готовое здание.
Он дает:
· большую правовую определенность;
· механизмы господдержки, включая доступ к данным;
· барьеры для иностранных моделей в чувствительных сферах;
· переходный период до 2032 года.
При этом закон оставляет следующие белые пятна:
· рамочный характер — все решат подзаконные акты, что на практике отдает полномочия узкому кругу чиновников;
· неясные критерии фильтра «традиционных ценностей» и риск субъективизма;
· прикладные модели и малые компании остались за скобками — закон явно заточен под гигантов;
· агентный ИИ не урегулирован;
· кадровая проблема не решена;
· отсутствуют «песочницы» и четкая ответственность за ошибки.
Ближайшие полтора года покажут, наполнят ли закон реальным содержанием или он останется декларацией. Время для суверенитета — сейчас, и работы предстоит много.
От редакции PLUSworld
На наш взгляд, возможны два сценария. Первый, оптимистический: подзаконные акты пропишут понятные и необременительные правила, доступ к данным станет реальным, а малый бизнес получит субсидии на аренду мощностей — тогда закон станет настоящим драйвером. Второй, пессимистический: все утонет в бюрократии, фильтр «традиционных ценностей» станет инструментом выборочного давления, а господдержка осядет в госкорпорациях. В каком из этих миров мы проснемся 1 сентября 2026-го — зависит от того, кто именно будет писать подзаконные акты.
