База знаний / Разбор

243-ФЗ об искусственном интеллекте: полный разбор нового закона

Суверенные и национальные модели, маркировка результатов, обучение на охраняемых материалах и то, что компании нужно успеть сделать до 1 марта 2027 года.

Обновлено 2 августа 2026 · 15 минут чтения

Закон опубликован 28 июля 2026 года и вступает в силу поэтапно. Для большинства компаний, которые используют готовые решения, принципиальных изменений в первый год не наступает, однако состав обязанностей зависит не от отрасли, а от роли в цепочке: разработчик модели, владелец сервиса или пользователь результата.

1. Кого касается закон

Определение роли начинается с фактических обстоятельств, а не с наименования договора. Компания, которая дообучает чужую модель на собственных данных и предоставляет результат третьим лицам, по своему положению ближе к разработчику, чем к пользователю, со всеми вытекающими требованиями к документированию и раскрытию сведений.

На что смотреть в первую очередь

Кто принимает решение о составе обучающих данных, кто отвечает за результат перед конечным пользователем и в чьих интересах действует оператор сервиса. Ответы на эти три вопроса определяют распределение обязанностей по закону и в договоре.

2. Большие фундаментальные модели

Для моделей, отнесённых к большим фундаментальным, предусмотрен отдельный режим: раскрытие сведений о назначении и ограничениях, документирование оценки рисков и порядок реагирования на инциденты. Компании, которая строит продукт поверх такой модели, важно заранее получить от поставщика документы, подтверждающие выполнение этих требований, и закрепить обязанность предоставлять их в дальнейшем.

1 сентября 2026
Вступают в силу общие положения и понятийный аппарат
[ДАТА]
Требования к раскрытию сведений о модели
1 марта 2027
Маркировка результатов и обязанности владельцев сервисов

3. Маркировка результатов

Обязанность маркировать результат работы системы затрагивает не только медиа, но и обычные клиентские сценарии: ответы чат-бота, сгенерированные описания товаров, автоматически подготовленные документы. Маркировка решается на уровне архитектуры продукта, поэтому обсуждать её с разработкой нужно до релиза, а не после первой претензии.

4. Обучение на охраняемых материалах

Использование чужих текстов, изображений и баз данных в обучающей выборке остаётся зоной повышенного риска. Практический вывод простой: состав выборки должен быть описан и подтверждён документами об источниках, а договоры с подрядчиками, которые собирали данные, должны содержать соответствующие гарантии и порядок возмещения при предъявлении требований правообладателем.

5. Что сделать заранее

Первый шаг не юридический, а фактический: собрать перечень систем, которые компания использует или разрабатывает, и по каждой зафиксировать роль, состав данных и поставщика модели. Дальше становится видно, какие договоры придётся пересматривать, где нужны согласия и в каких сценариях результат должен проверяться человеком до использования.