В России обсуждают инициативу, обязывающую разработчиков ИИ раскрывать данные, на которых обучались нейросети. Соответствующая идея обсуждается отраслевыми ассоциациями и профильным регулятором в рамках подготовки законопроекта по ИИ. Аналитики обращают внимание, что это может существенно усложнить работу разработчиков, поскольку технологии обычно развиваются быстрее регуляторных норм.
Предполагается, что разработчиков ИИ могут обязать предоставлять подробный список сведений о данных, включая их наименование, дату создания и происхождение. Об этом сообщают «Ведомости» со ссылкой на собственные источники в отрасли. Однако, как уточнил представитель Минцифры, в текущей версии законопроекта о регулировании ИИ такие положения отсутствуют.
В июне 2025 года заместитель министра цифрового развития Александр Шойтов сообщил о планах Минцифры создать реестр доверенного ИИ для критической инфраструктуры. Однако судьба этого проекта пока не определена. В настоящее время в России нет других реестров для ИИ-технологий, кроме требований к программно-аппаратным комплексам для ИИ, утвержденных в декабре 2025 года.
Эксперты отмечают, что инициатива может повысить доверие к ИИ-моделям и улучшить качество их оценки. Однако она также создает значительную нагрузку на разработчиков, особенно при регулярных обновлениях моделей. Вопрос о том, будут ли иностранные компании соблюдать эти требования, также остается открытым.
В АНО «Координационная лаборатория» отмечают, что инициатива о раскрытии массивов данных весьма актуальная и современная. Сегодня работа над развитием искусственного интеллекта действительно осложнена проблемой дефицита высококачественных, юридически очищенных и структурированных массивов данных. Однако раскрытие состава данных может затронуть некоторые конкурентные преимущества ИИ-разработок. Кроме того, для особенно крупных моделей раскрытие подобных источников может стать затруднительным с точки зрения организации.
Ранее «Телеспутник» рассказал, как нейросети повлияли на кино и рекламную индустрию. Новые технологии уже активно применяются на стадии предпродакшена и повышают продуктивность при создании текстов и видео.