Конфликт юрисдикций в эпоху ИИ. В Индии набирает обороты судебный спор против OpenAI.

В конце 2024 года индийское новостное агентство ANI подало иск против OpenAI, обвинив компанию в незаконном использовании авторского контента при обучении ИИ-моделей. Истцы требуют удалить их материалы из уже обученной модели и выплатить компенсацию в $230 000. К иску уже присоединились Ассоциация издателей цифровых новостей (DNPA), Indian Express и Hindustan Times.  

Позиция СМИ:

– OpenAI использует защищённый авторским правом контент без разрешения.  
- Компания не имеет лицензионных соглашений с индийскими СМИ, в отличие от некоторых международных партнёров.  
– Действия OpenAI угрожают авторским правам издателей и наносят ущерб их бизнесу, усиливая доминирование технологических корпораций в распределении контента и рекламных доходов.  

Позиция OpenAI:  

– Удаление данных технически почти невозможно. Даже если компания исключит определённые тексты из будущих версий, предыдущие релизы останутся «загрязнёнными».  
– Запрос истцов противоречит законодательству США, включая принципы добросовестного использования (fair use) и условия хранения информации, предусмотренные Digital Millennium Copyright Act (DMCA).  

Текущий статус:

Высокий суд Дели рассматривает вопрос о юрисдикции. OpenAI утверждает, что индийские суды не могут рассматривать иск, поскольку серверы и обучение моделей находятся за пределами Индии. Однако суд назначил слушания на февраль 2025 года, чтобы оценить аргументы о доступности ChatGPT в Индии и применимости местного законодательства.  

Попросили прокомментировать старшего юриста MTS AI Кирилла Дьякова:

Как может разрешиться спор?  

Индия применяет смешанную систему права, поэтому судья, вероятно, опираясь на прецедент с Telegram (2022), признает юрисдикцию местных судов, несмотря на иностранные серверы OpenAI. Это вынудит компанию либо договариваться с истцами, либо искать технические решения для удаления данных.  

Что ждёт ИИ-индустрию?

1. Каждая страна, защищая свой «юридический суверенитет», будет вводить новые регуляторные нормы, опираясь на судебную практику и мировой опыт.  
2. Разработчикам ИИ придётся:  
– Вести реестры данных, используемых для обучения моделей.  
– Заключать лицензионные соглашения с правообладателями.  
– Разрабатывать методы «забывания» данных (machine unlearning), что станет критически важным.

Слухи о замене Бритни Спирс двойником то появлялись, то опровергались. К счастью, система распознавания лиц уверена, что на фотографии певицы в начале карьеры и более позднем снимке – один и тот же человек. Надеемся, что мы ещё споём на концерте Бритни.

В США задержали преступника, которого более 40 лет разыскивали по подозрению в покушении на убийство бывшей жены и ее второго мужа. Стивен Крейг Кэмпбелл выдавал себя за однокурсника, который скончался в 1975 году, и смог за него получить новый паспорт, документы социального страхования и приобрести недвижимость. Сравнили снимки Кэмпбелла, сделанные 40 лет назад и в наши дни. Система распознавания лиц, несмотря на значительную разницу в возрасте и нечёткую фотографию водительских прав, показала очень высокий процент схожести между Кэмпбеллом молодым и 76-летним. Странно, что так долго искали.

Креатив требует человека?!

Мы с Агентством креативных индустрий Москвы узнали, как дизайнеры, художники, маркетологи и специалисты в сфере моды используют ИИ.

Главное:
— 43% респондентов постоянно работают с нейросетями.
— 92% планируют использовать ИИ чаще.
— 68% в целом положительно относятся к технологиям, причем среди активных пользователей это процент больше — 88%.

Но есть и скептики: 8% респондентов не готовы доверять нейросетям. 58% считают, что ИИ не заменит профильных специалистов полностью, но 37% допускают частичную замену. Читайте полное исследование.

Генеральный директор Anthropic (создатели Claude) Дарио Амодей разошёлся и пообещал, что ИИ будет создавать 90% кода в ближайшие 3-6 месяцев, а через год сможет создавать практически весь код. Записали в прогнозы, которые точно не сбудутся. Через год увидим.

У нас, если по-честному, ИИ сейчас создаёт около 8% кода. Google ещё в 2024 заявляла, что у них ИИ создаёт 25% кода. Заявление было сделано во время звонка с инвесторами, поэтому предлагаем его тоже не воспринимать как точные цифры.

С другой стороны, цифры просто всегда можно подать по-разному. Наш директор по LLM-продуктам Сергей Пономаренко предлагает сказать, что ИИ сможет создавать 100% кода уже на следующей неделе, раз не спрашивают, «заработает ли такой код и сколько потом его дебажить» (исправлять ошибки).

Говорят, что Кристиан Бэйл — мастер перевоплощений. На самом деле, такие изменения кажутся значительными для человеческого глаза, но почти не влияют на точность распознавания лиц.

Avito инвестирует в собственные большие языковые модели. Что это означает?

Avito объявила о создании собственных больших языковых моделей и инвестициях в генеративный ИИ в 12 млрд. рублей до 2028 года. Разработки позволят автоматически создавать продающие тексты, ускорять переговоры о покупке с помощью нейро-подсказок в чатах, консультировать покупателей с помощью нейроассистента и совершенствовать поиск, добавляя недостающие теги.

Наше субъективное мнение: почему Avito пошла этим путём и почему это важно?

1. Недостаток готовых решений

Avito не удовлетворили существующие рыночные решения, и компания пришла к выводу, что разработать собственное решение проще и дешевле, чем значительно дорабатывать текущие предложения. Это отражает важный тренд, о котором мы неоднократно упоминали. Сегодня в сфере генеративного ИИ нет 100% готовых решений. Разработчики выступают в роли своего рода «LLM-ателье»: они помогают компаниям определить точки внедрения технологии, дообучают модели и только затем реализуют решения. Это естественно для формирующегося рынка.

С другой стороны, у нас экономическую эффективность демонстрируют уже более половины пилотных проектов. Около 25% требуют доработки, но затем показывают результаты, и лишь четверть проектов действительно не оправдывают ожиданий.

2. Уникальные данные для обучения

У Avito есть данные, на которых можно обучить модель. Мы уже писали, что предел качества больших языковых моделей (LLM) был достигнут ещё в прошлом году, а данные для их обучения закончились. Прорывного ChatGPT-5 не ожидается. По примеру Avito будут развиваться модели, обученные на внутренних данных компаний и решающие конкретные прикладные задачи или модели с совершенно иной архитектурой.

3. Трансформация имиджа

Компания активно строит образ технологичного бренда. Инвестиции в ИИ – это не только практическая необходимость, но и способ позиционирования. GenAI сегодня – самый "горячий" технологический тренд для подобных амбиций.

4. Гонка технологий

Пока все делают вид, будто знают, что будет дальше (супер-ИИ), на самом деле никто не понимает, куда всё движется. Поэтому те, у кого есть деньги, просто пробуют делать свой ИИ.

Как когда-то множество американских компаний вложились в автономные автомобили, а потом многие свернули проекты – например, Apple и Cruise. Сейчас, такими направлениями становятся LLM и роботы. Зачем Apple идёт в робототехнику? Уже есть наработки, и кажется, что скоро это будет у всех. То же самое и с генеративным ИИ в Avito.

Цифровая трансформация.

Топ-10 применений генеративного ИИ в 2025 году

Из отчета The 2025 Top-100 Gen AI Use Case.

1. Терапия и виртуальное общение
ИИ заменяет психологов для миллионов людей: дает эмоциональную поддержку, анализирует настроение и помогает пережить расставания.

«Он единственный, кто меня слушает без осуждения».

2. Организация жизни
Планирование дел, составление списков, оптимизация времени — ИИ стал персональным ассистентом.

«ChatGPT создал для меня систему управления задачами, которую я наконец могу соблюдать».

3. Поиск жизненного смысла
Люди используют ИИ для экзистенциальных вопросов: определения ценностей, постановки целей и самопознания.

«Он помог мне понять, что я хочу от жизни».

4. Улучшение обучения
Персонализированные объяснения, интерактивные задания и «безопасное пространство» для любых вопросов.

«Мой ребенок наконец полюбил математику благодаря ИИ-репетитору».

5. Генерация кода
Разработчики массово используют ИИ для автоматизации рутинных задач — от написания тестов до отладки.

«Теперь 80% boilerplate-кода пишет ИИ, я только проверяю».

6. Генерация идей
От мозговых штурмов до творческих проектов — ИИ стал незаменимым партнером.

«Он придумал концепцию рекламной кампании за 5 минут».

7. Развлечения и абсурд
Мемы, пародийные диалоги, виртуальные «беседы» с историческими личностями.

«Мы с ИИ весь вечер разыгрывали, как бы поспорили Платон и Илон Маск».

8. Оптимизация кода
Профессионалы доверяют ИИ рефакторинг и поиск уязвимостей.

«Он нашел ошибку, которую мы не видели 2 недели».

9. Творчество
Генерация сценариев, дизайнов, музыки и даже помощь в рукоделии.

«ИИ нарисовал эскиз татуировки, который идеально отражает мою идею».

10. Здоровый образ жизни
Персональные планы питания, анализ техники упражнений и мотивация.

«ИИ скорректировал мою тренировку после просмотра видео с моими приседаниями».

Распознавание лиц и кражи в магазинах

Сеть британских супермаркетов Asda объявила о внедрении системы распознавания лиц для борьбы с кражами, которые ежегодно наносят компании ущерб в $650 млн, учитывая стоимость украденного товара и расходы на безопасность.

Система будет работать по стандартной схеме: охрана получит уведомление, если камеры обнаружат человека, который ранее забывал оплатить товар или участвовал в другой незаконной деятельности в магазинах сети.

Как показывает опыт России, воровство в магазинах часто осуществляется организованными группами, которые перемещаются между торговыми точками и даже городами, а затем переключаются на другие сферы — от финансового сектора до логистики.

Чтобы такая система была действительно эффективной, необходима единая база забывчивых покупателей. Однако создание и хранение подобных баз во всех странах остаётся в «серой» правовой зоне. Однако они существуют.

Вице-президент Meta Ян Лекун о больших языковых моделях

"Мы не достигнем искусственного интеллекта человеческого уровня, просто делая его больше. Это невозможно. Запомните: никак. Абсолютно никак. И что бы вы ни слышали от некоторых моих более авантюрных коллег — этого не произойдёт в ближайшие два года. Здесь, простите за мой французский, нет ни единого чертова шанса. Максимум, чего мы можем добиться, — это систем, обученных на таком огромном объёме данных, что на любой вопрос, который может задать разумный человек, найдётся ответ. И будет ощущение, будто рядом сидит профессор. Но это не профессор. Это система с гигантской памятью и способностью извлекать информацию — но не система, которая может изобретать решения для новых проблем".

Аминь!

В Третьяковской галерее открылась выставка Бориса Кустодиева, на которой целый этаж занимают портреты. Сравнили портрет Фёдора Шаляпина кисти художника с фотографиями певца. Сходство не стопроцентное. Выставку рекомендуем.

Чтобы Евгений Цыганов смог сыграть деда, шесть гримёров работали над его образом 2,5 часа. Грим включал накладные элементы на лице и руках, а также парик. Поздравляем российских кинематографистов с тем, что им удалось обмануть систему распознавания лиц!