Важность прозрачности в работе с данными
Марк Кесслен, партнёр национальной юридической фирмы Lowenstein Sandler, возглавляющий группу интеллектуальной собственности, утверждает: всем компаниям, работающим с ИИ, необходимо сосредоточиться на юридической легитимности используемых данных. Вот основные вопросы, которые, по его мнению, каждая компания должна задать себе:
- Как были собраны данные?
- Откуда они поступили?
- Почему именно эти данные нужны для работы модели?
- Можно ли делиться этими данными с другими клиентами?
Компании, только начинающие свой путь в мире ИИ, могут не сразу осознать важность этих вопросов. Однако, по словам Кесслена, это станет критически важным, когда придёт время привлекать серьёзных инвесторов. Особенно на этапе раунда A, когда суммы инвестиций и оценки компаний становятся значительно выше.
Данные из интернета: риск или шанс?
Марк поделился интересным случаем из своей практики: недавно он консультировал сделку по покупке компании, которая чуть не сорвалась из-за того, что приобретаемая сторона использовала данные, собранные путём скрапинга интернета. «В конечном итоге мы пришли к выводу, что всё в порядке, потому что данные были исключительно общедоступными», — говорит он. Но этот пример наглядно демонстрирует, насколько важно заранее учитывать юридические аспекты работы с данными.
Почему это важно:
- Данные, даже если они кажутся доступными, могут быть защищены авторским правом или подпадать под законы о конфиденциальности.
- Использование данных без соответствующих разрешений может обернуться юридическими и финансовыми проблемами, особенно при масштабировании бизнеса.
Регулирование ИИ: чего ожидать в 2025 году?
По мнению Кесслена, ожидать серьёзных законодательных изменений в области ИИ в США в 2025 году не стоит. Причины просты: историческая склонность Дональда Трампа (в случае его возвращения на пост президента) к дерегуляции бизнеса и интересы таких технологических лидеров, как Илон Маск, которые стремятся к ускорению развития ИИ без излишних ограничений.
«Я не думаю, что в ближайшее время мы увидим крупные инициативы по регулированию ИИ в США», — считает Кесслен. Однако он добавляет, что законы о конфиденциальности данных, которые поддерживаются представителями обеих политических партий, вполне могут быть приняты уже в следующем году.
Почему регулирование важно: уроки для компаний
Компании, работающие с ИИ, должны заранее готовиться к ужесточению законодательства, даже если сейчас этого не видно на горизонте. Вот что нужно учесть:
1. Прозрачность в работе с данными
- Чётко документируйте, откуда поступают ваши данные и как вы ими пользуетесь.
- Если вы используете общедоступные данные, убедитесь, что это действительно так. Проверьте юридическую сторону вопроса.
2. Защита интеллектуальной собственности
- Убедитесь, что ваша модель не нарушает права авторов или владельцев данных.
- Если вы используете сторонние данные, позаботьтесь о соответствующих лицензиях или договорах.
3. Подготовка к проверкам инвесторов
- Чем больше становится ваша компания, тем больше вопросов к ней будет у потенциальных инвесторов или покупателей.
- Проблемы с данными могут сорвать крупные сделки, особенно на этапе роста.
Что нас ждёт в будущем?
Несмотря на отсутствие глобального регулирования ИИ в США, законы в других странах, например, в Европейском Союзе, уже требуют более строгого подхода к данным. Компании, которые заранее позаботятся о соблюдении норм, окажутся в более выгодной позиции на мировом рынке.
Кесслен также подчёркивает: правила игры могут измениться быстрее, чем кажется. Даже если сейчас США занимает более мягкую позицию, законы о конфиденциальности данных вполне могут стать первым шагом на пути к более серьёзному регулированию.
Вывод: не играйте с огнём
Работа с ИИ и данными — это не только технический, но и юридический вызов. В условиях, когда каждое действие компании может быть рассмотрено под микроскопом, важно заранее задуматься о юридической чистоте своих данных.
Как говорит Кесслен, лучший способ избежать проблем — это держать все свои процессы максимально прозрачными.
Что вы думаете о будущем регулирования ИИ? Считаете ли вы, что данные должны быть полностью свободными для использования, или их нужно строго контролировать? Поделитесь своим мнением в комментариях!