Правовой аудит ИИ-систем в России

Предварительная оценка

Какие вопросы стоит проверить в вашем проекте

Отметьте особенности системы. Сервис покажет, какие блоки потребуют внимания. Это ориентир для первого разговора, а не юридическое заключение.

Персональные данные

В обучении, донастройке, RAG или работе системы используются ФИО, фото, поведенческие или биометрические данные.

Внешние ИИ-сервисы

Запросы или документы передаются в сторонние облачные модели или API, в том числе зарубежные.

Автоматические решения о людях

Результат системы влияет на права или интересы человека: например, при скоринге, отборе резюме или биометрическом допуске.

Отрасль со специальными требованиями

Продукт используется в финансах, медицине, транспорте, КИИ, госсекторе или другой регулируемой сфере.

Корпоративный или государственный заказчик

Заказчик проводит свою проверку, запрашивает документы по ИИ или предъявляет специальные требования к безопасности и данным.

10% Охват

Базовая проверка

Базовый режим

Если отмеченных факторов нет, обычно достаточно проверить права на собственные разработки, лицензии открытого ПО и базовые договоры. Точный объём зависит от архитектуры и сценария использования.

ГК РФ (Часть IV) Open Source Audits

Обсудить объём проверки

Предмет проверки

Шесть зон проверки — одна рабочая карта

Не начинаем с универсального чек-листа. Сначала фиксируем реальный сценарий продукта, затем проверяем только применимые блоки.

01

Система

Назначение, пользователи, внешние сервисы и юридические границы проверки.

02

Данные

Источники, основания обработки, локализация, обезличивание и автоматические решения.

03

Интеллектуальные права

Код, модели, датасеты, open source, служебные результаты и генерации.

04

Поставщики

Условия API и облачных моделей, использование данных, гарантии и выход из договора.

05

Ответственность

Роли разработчика, владельца и пользователя, инциденты, журналы и доказательства.

06

Отраслевые требования

Финансы, медицина, КИИ, госсектор, требования заказчика и применимые стандарты.

Поводы для проверки

Когда правовой аудит особенно полезен

Лучше всего проводить проверку до того, как проект станет предметом сделки, крупного контракта или претензии. Но объём работ можно адаптировать и под уже возникшую ситуацию.

01

Запуск, смена языковых моделей или обновление системы

Новая модель, внешний API, дообучение или переход в промышленную эксплуатацию могут изменить состав данных, цепочку поставщиков и распределение ответственности. Эти изменения стоит зафиксировать до запуска.

02

Сделка, инвестиции или крупный клиент

В ходе due diligence обычно возникают вопросы об источниках данных, лицензиях на код, правах на результат, обучении на данных клиента и зависимости от поставщиков. Аудит помогает заранее собрать ответы и документы.

03

Инцидент, претензия или запрос регулятора

В такой ситуации важно быстро сохранить журналы, версии модели, переписку и иные доказательства, а затем отделить причину инцидента от его правовых последствий.

04

Внедрение системы менеджмента ИИ по ГОСТ

Если компания хочет управлять ИИ как постоянным процессом, нужны роли, порядок оценки рисков, документирование изменений и внутренние проверки. ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001 даёт для этого структуру.

Подход

Как устроена работа

Аудит идёт от фактов к выводам: сначала фиксируем устройство системы, затем сопоставляем его с документами и только после этого оцениваем риски.

01

Определяем границы

Фиксируем систему, сценарий использования, участников и нужный клиенту результат.

02

Собираем факты

Изучаем документы, проводим интервью и при необходимости сопоставляем их с журналами и настройками.

03

Расставляем приоритеты

Связываем каждый вывод с фактом и делим замечания по срочности и последствиям.

04

Внедряем изменения

По согласованию обновляем договоры, согласия, регламенты и проверяем устранение критичных замечаний.

Правовой аудит ИИ-систем

КНИГА

Книга «Правовой аудит ИИ-систем»

Практическое руководство для бизнеса и юристов

Практическое руководство о том, как организовать правовой аудит ИИ-системы: от инвентаризации и карты ролей до проверки данных, договоров и системы внутреннего контроля. Автор — Станислав Трофимов.

Ключевые темы книги:

120+ страниц. Последовательный разбор этапов аудита и его результатов.
Чек-листы по ГОСТ. Вопросы для проверки по ГОСТ Р 59277-2020 и ГОСТ Р ИСО/МЭК 24029-1-2024.
Персональные данные (152-ФЗ). Законные методы сбора обучающих выборок и формы согласий.
Договоры с поставщиками ИИ. Изменения сервиса, права на результат, обработка данных и выход из договора.

Скачать первую главу и оглавление

Вышлем PDF с первой главой и оглавлением на указанную электронную почту

Имя * Корпоративный Email *

Telegram / Телефон (по желанию)

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных.

Новости

Последние изменения

Только события и новые требования. Подробная аналитика опубликована отдельно в базе знаний.

Все новости

02 Августа
2026

AI ActДействующее право ЕС

В ЕС начали применяться требования прозрачности для ИИ-систем

Уведомление о взаимодействии с ИИ, машинно-читаемая маркировка, раскрытие deepfake и общественно значимого контента.

28 Июля
2026

243-ФЗРоссияЗакон принят

В России опубликован закон об искусственном интеллекте

Закон регулирует большие фундаментальные модели и вступает в силу поэтапно с 1 сентября 2026 года.

База знаний

Практические разборы права и стандартов

Подробные материалы о персональных данных, ответственности, договорах и регулировании ИИ.

Все разборы

11 июля 2026 10 минут

152-ФЗ персональные данные LLM

ИИ и персональные данные: как выполнить требования 152-ФЗ

Практический разбор для компаний, которые обучают модели, подключают внешние LLM или принимают решения о людях.

Читать разбор →

Обновлено 2 августа 2026 15 минут

243-ФЗ большие модели интеллектуальные права

243-ФЗ об искусственном интеллекте: полный разбор нового закона

Суверенные и национальные модели, маркировка, обучение на охраняемых материалах и подготовка к 1 марта 2027 года.

Разбор Читать

13 июня 2026 11 минут

ответственность ГК РФ

Кто отвечает за вред, причинённый искусственным интеллектом

Разбираем роли разработчика, оператора и поставщика модели, а также договорное распределение рисков.

Разбор Читать

Начать работу

Обсудим вашу ИИ-систему и объём правовой проверки

На первой встрече разберём, как устроен продукт, какая задача стоит перед компанией и какие блоки действительно нужно проверить. После этого сможем оценить срок и стоимость работы.

Обсудить задачу Получить главу книги