Ассоциация больших данных предлагает изменения в законодательство, необходимые для законного обмена датасетами в России. По мнению участников АБД, это критически важно для развития ИИ-технологий, испытывающих дефицит данных для обучения.
Проблемы действующего регулирования передачи данных
Ассоциация больших данных (АБД, объединяющая крупные компании: Яндекс, VK, Сбербанк, Мегафон, Ростелеком, МТС) направила в Минцифры инициативу по преодолению правовых преград для развития ИИ. АБД указывает, что текущие нормы фактически ставят под сомнение легальность любой передачи информации.
Даже при обезличивании или надежном шифровании без возможности восстановления, передача данных рискует считаться нарушением без четкого разграничения персональных данных и защищаемой законом информации (например, банковской тайны).
"Без таких разъяснений юридическая передача данных невозможна, всё остается в "серой зоне", что серьезно сдерживает аналитику и развитие ИИ", — подчеркивают в Ассоциации. Существующие запреты включают ограничения на передачу данных за пределы оператора, объединение сведений, собранных для разных целей, и процедуры обезличивания без согласия.
Ограничения межотраслевого обмена и инфраструктурный дефицит
Ещё одна ключевая проблема – отсутствие единых стандартов API по принципу Open Data. Это препятствует эффективному обмену датасетами между представителями разных отраслей: операторами связи, маркетплейсами, банками и др.
"Подобный дисбаланс и барьеры в кросс-отраслевом обмене сдерживают обращение, доступность и разнообразие данных для ИИ-моделей. Это замедляет конкуренцию, улучшение сервисов клиентов и появление востребованных инновационных продуктов", — отмечается в обращении к Минцифры.
АБД также предлагает наделить датасеты статусом объекта имущественных прав, что раскроет их ценность как актива и создаст правовые основы рынка. Использованию государственных данных препятствует и отсутствие понятной модели их оплаты.
Поддержка и сдержанность на рынке
Эксперты подтверждают важность развития обмена данными для ИИ. "Тренировка ИИ действительно ограничена дефицитом данных. Без доступа к информации генеративные модели упрутся в "сырьевую проблему", — отмечает аналитик Алексей Лерон. Альбина Аскерова (Swordfish Security) согласна с потребностью в снятии барьеров.
Между тем, инициатива встречает неоднозначную реакцию. Алексей Штейгер (Hybrid) видит перспективу снижения издержек, но предупреждает о возможном сопротивлении крупных компаний (банков, маркетплейсов), считающих данные ключевым конкурентным активом.
Тимофей Хорошев (ДРТ) добавляет: "Быстрая реализация столь масштабных предложений труднодостижима. Каждый случай требует индивидуального подхода, а гибкие регуляторные режимы не всегда поспевают за скоростью технологий".
Источник: biz.cnews.ru