Кто заплатит за контент, созданный ИИ

медиатехнологЕкатерина Набатникова

ИИ стремительно меняет медиарынок: нейросети уже становятся частью редакционной работы, одновременно создавая новые риски для авторов и самих СМИ. В центре дискуссии — ответственность за сгенерированный контент, защита авторских прав, потеря трафика и доступ технологических компаний к данным. Как найти баланс между регулированием и развитием отечественных ИИ-технологий и не допустить обесценивания журналистского труда? На эти вопросы «Актуальным комментариям» ответила медиатехнолог, член Экспертного клуба «Дигория», директор по развитию Корпорации AIR Екатерина Набатникова.

Насколько сегодня российское медиасообщество готово к появлению полноценного регулирования ИИ и какие именно нормы вызывают наибольшие опасения у участников рынка?

— Российское медиасообщество сегодня находится в состоянии настороженного ожидания. Крупные медиахолдинги уже активно внедряют ИИ для рутинных задач, но концептуально рынок к жесткому регулированию не готов, так как нет четкого понимания, как оно будет работать.

Наибольшие опасения вызывают две потенциальные нормы.

Первая — это ответственность за ИИ-контент. Если нейросеть сгенерирует фейк, нарушит чьи-то права или выдаст недостоверную информацию, кто будет нести юридическую ответственность: редакция, журналист или разработчик алгоритма?

Вторая боль рынка — потеря трафика. Внедрение ИИ-ответов прямо в поисковики (когда алгоритм сам читает статьи СМИ и выдает пользователю готовый ответ) лишает медиа переходов на сайты, а значит, и рекламных доходов. Медиабизнес боится, что регулирование закрепит это право за бигтехом, оставив создателей контента ни с чем.

Может ли регулирование действительно привести к экономическому обесцениванию контента, созданного журналистами, музыкантами и другими авторами?

— Парадокс в том, что к обесцениванию контента приведет не само регулирование, а его отсутствие. Бесконтрольное развитие генеративных сетей уже привело к тому, что базовый контент (новостной рерайт, стоковые иллюстрации, фоновая музыка, простые SEO-тексты) стремится к нулевой стоимости, так как ИИ производит его в промышленных масштабах.

Однако для качественной журналистики, авторской аналитики и сложного искусства эффект будет обратным. На фоне океана синтетического, усредненного контента ценность верифицированной информации, уникального человеческого опыта и авторского стиля будет только расти. Грамотное регулирование должно не обесценивать труд авторов, а, напротив, создавать механизмы их монетизации в новой реальности.

Где должна проходить граница между защитой авторских прав и необходимостью обеспечить технологическим компаниям доступ к данным для обучения ИИ?

— Это самый сложный компромисс. Обучение ИИ невозможно без колоссальных массивов данных (дата-сетов), основу которых составляют тексты СМИ, книги и произведения искусства. Если полностью запретить бигтеху парсить (собирать) эти данные без прямого договора с каждым автором, развитие ИИ в стране остановится.
Граница должна проходить по линии монетизации и прямого копирования. Технологические компании должны иметь право анализировать открытые данные для понимания паттернов языка и логики. Но если ИИ генерирует продукт «в стиле конкретного автора» или выдает дословные куски платных статей, за это должна выплачиваться компенсация.

Наиболее перспективный путь здесь — создание системы коллективного управления правами (по аналогии с отчислениями за музыку на радио), когда ИИ-платформы платят процент в общий фонд, который затем распределяется между авторами и медиа.

Какая модель регулирования позволила бы избежать монополизации рынка и одновременно создать условия для развития отечественных ИИ-технологий?

— Слишком жесткое и дорогое регулирование (например, требование покупать лицензии на каждый текст для обучения) парадоксальным образом выгодно именно монополистам — гигантам рынка. Только у них хватит бюджетов на юристов и покупку прав, тогда как для ИИ-стартапов и небольших разработчиков это станет непреодолимым барьером.
Чтобы избежать монополизации и поддержать отечественные технологии, необходим риск-ориентированный подход.

Государству стоит сфокусироваться на маркировке ИИ-контента и защите от дипфейков, но при этом создать так называемые «регуляторные песочницы» и национальные биржи обезличенных данных. Это площадки, где медиа и авторы могли бы добровольно и безопасно предоставлять свои архивы для обучения ИИ на понятных коммерческих условиях, а доступ к этим базам имели бы не только корпорации, но и независимые исследователи и стартапы.