У России другие ГенИИ
Такие данные приводятся в исследовании, которое провело ООО "Технологии Доверия" ("ТеДо") совместно с АНО "Цифровая экономика". Оно посвящено эволюции международных подходов к регулированию генеративного искусственного интеллекта (ГИИ/ГенИИ) и их влиянию на развитие национальных технологических ИИ-решений.
Топ-4 юрисдикциями (правовых объединений / стран), которые предъявляют самые жесткие детализированные требования, стали Германия (60% - степень требований для компаний), Франция (62%), Евросоюз (было 64%, стало 62%) и в лидерах оказался Китай (было 65%, стало 66%). "Страны, выбравшие путь жесткого регулирования, начали смягчать и корректировать требования (ЕС, США). Это указывает на неэффективность пути, который при этом повторяет ряд других государств (например, Казахстан с 0% в 2024 г. до 44% в 2025 г.). Анализ 25 юрисдикций, наиболее продвинутых в разработке и внедрении генеративного ИИ и обладающих генеративными моделями, показал, что более чем в 70% из них преобладают добровольные меры контроля и рамочное регулирование, способствующие устойчивому развитию ГИИ-сервисов", - сказано в исследовании.
Великобритания (14%), Россия (18%), Аргентина (23%) и Бразилия (25%) опираются преимущественно на саморегулирование, ограничиваясь закреплением базовых принципов и развитием добровольных актов. При этом регулирование смежных областей - защиты персональных данных, авторских прав, медицинской информации - служит общим фоном, обеспечивающим минимально необходимые рамки.
Обычный ИИ ориентирован на интеллектуальное выполнение конкретной задачи. Генеративный ИИ создает новый контент на основе изученных данных. Это может быть текст, изображения, код, музыка, видео и даже 3D-сцены.
Важен баланс
Партнер технологической практики "ТеДо" Анастасия Кабаева пояснила, что под сбалансированным подходом в российском регулировании ГИИ понимается модель, при которой управление ключевыми рисками происходит без избыточного нормативного давления на разработчиков и пользователей технологий: "Регуляторная логика строится вокруг рамочных принципов и механизмов саморегулирования, а не детализированных процедурных требований, что позволяет сохранять высокую скорость развития и масштабирования ИИ-решений. Ключевая особенность этой модели - ограниченный объем жестких обязательных требований. Обязательные нормы закреплены преимущественно на уровне стратегических документов и актов высшего государственного управления и формируют общие цели и принципы, не вводя универсальных требований к лицензированию моделей, обязательной сертификации или всеобъемлющей отчетности для широкого круга ГИИ-сервисов. Это существенно снижает административные издержки и барьеры входа".
Директор департамента "Банки и финансы" ООО "Рексофт" Алексей Лебедев считает, что сбалансированный подход - это как раз выигрышная стратегия в долгосрочной перспективе: "С одной стороны, он не душит инновации в зародыше и дает им возможность прорасти до уровня реальных продуктов. С другой - он готовит фактуру для будущего регулирования. Чтобы регулировать эффективно, нужно сначала хорошо понимать, какие риски несет новая технология и как с ними работать".
Генеральный директор ООО "Осми-Ит" (Osmi It) Михаил Шрайбман подчеркнул, что все больше стран решаются приостановить введение некоторых правил для компаний: "Именно это позволяет развивать ИИ и параллельно управлять рисками, а не блокировать технологии на старте. Российский сбалансированный подход в этом смысле выглядит зрелым, но он не лишен долгосрочных рисков. Главный из них - доверие. Если развитие ИИ не будет сопровождаться прозрачными механизмами подтверждения подлинности контента и ответственности, это может усилить скепсис пользователей и партнеров".
ЕС и США смягчили нрав
Руководитель направления генеративного ИИ "Дар" (ГК "Корус Консалтинг") Игорь Терехин оценил тот факт, что некоторые страны в ЕС, и в частности США, выбравшие путь жесткого регулирования, начали смягчать и корректировать требования к развитию генеративного искусственного интеллекта: "Этот тренд выглядит закономерным и отражает накопленный практический опыт. Первые волны жесткого регулирования во многом формировались в условиях высокой неопределенности и общественного давления - государства стремились заранее минимизировать риски, не имея достаточного понимания реальных сценариев применения генеративного ИИ".
Директор по искусственному интеллекту ПАО "Группа Астра" Станислав Ежов отметил, что корректировка жестких режимов в ЕС и США показывает, что гиперрегуляция ГИИ не работает: "Она замедляет внедрение, а риски все равно остаются. Страны фактически смещаются к рискориентированным, гибким и во многом добровольным механизмам - именно такой вектор доминирует в мире".
Директор проектов ИТ-экосистемы "Лукоморье" Екатерина Ионова считает, что корректировка жестких норм в ЕС и США - это ожидаемый и прагматичный шаг: "Технологии генеративного ИИ развиваются настолько стремительно, что детальные законы рискуют устареть еще до вступления в силу, сковывая инновации. Скорее всего, эти юрисдикции столкнулись с давлением технологического бизнеса, который начал терять конкурентное преимущество из-за бюрократической нагрузки. И это не отказ от регулирования, а переход к более гибкой, рискориентированной модели, которая стала глобальным трендом".
Руководитель проектов развития ИИ-решений ООО "Директум" (Directum) Илья Петухов рассказал, что во многих странах исследования показывают двойственное отношение бизнеса к инновационным технологиям, а Россия только недавно перешла в преобладающее ИИ-амбассадорство: "Поэтому и смещается фокус на разъяснения и методические рекомендации по действующим правилам, а также на корректировку требований. В целом все эти активности - попытка найти компромисс между защитой прав и поддержкой технологического прогресса".
С чем имеем дело
Основатель ИИ-поиска "Жижи" Алексей Нечаев рассказал, что он работает с семантическим поиском на базе нейросетей: "Это бесплатный продукт для массового рынка, по сути, аналог "Алисы" или GigaChat. Российская нормативная база в целом средняя: есть жесткий закон о персональных данных с серьезными штрафами, а также регулирование новостных агрегаторов и смежные законы. При этом многие нормы вступают в силу сразу и не делают различий между крупными платформами и маленькой стартап‑командой. Большинство стартапов начинают на личные сбережения; в РФ слабый венчурный рынок, и раннее попадание под строгие требования часто означает прекращение проекта еще на старте".
Руководитель направления ИИ ООО "Облачные технологии" (Cloud.ru) Дмитрий Юдин сообщил, что для его компании как провайдера облачных сервисов и ИИ-технологий приоритетны два направления развития в сегменте искусственного интеллекта: "Первое - это предоставление ИИ как сервиса. В июне 2025 г. мы запустили цифровую среду Evolution AI Factory с готовыми инструментами для работы с ИИ и разработки ИИ-агентов. Платформа сокращает время вывода ИИ-продуктов на рынок и упрощает их запуск в различных направлениях бизнеса: от автоматизации клиентской поддержки до управления цепочками поставок. Второе направление - внедрение ИИ как интерфейса, который повышает доступность облачной платформы".
Директор департамента голосовых цифровых технологий ООО "БСС" (BSS) Александр Крушинский рассказал, что его компания занимается автоматизацией клиентского обслуживания и, конечно же, активно использует ИИ на всех участках автоматизации. "Распознавание и синтез речи, ИИ-агенты, глубокая аналитика коммуникаций и т.д. Нас нормативное поле полностью устраивает, так как никак не ограничивает нашу деятельность. Рассчитываем, что если регулирование и будет ужесточаться, то не сильно", - сказал Александр Крушинский.
Руководитель по развитию международного направления ООО "Прогрессивные информационные технологии" (Simpl) Артем Шиляев отметил, что с точки зрения разработчика текущее нормативное поле в России в целом позволяет работать и развивать ИИ-ассистентов для прикладных задач: "Подход выглядит рамочным и не создает избыточных барьеров на этапе внедрения. Это важно, потому что генеративный ИИ развивается очень быстро, и чрезмерная формализация на старте может тормозить практическое применение технологий".
Какие риски
Директор по коммуникациям и связям с государственными органами ООО "Элма" (Elma) Полина Самуйлова рассказала, какие потенциальные риски может нести текущий сбалансированный подход к генеративному ИИ в долгосрочной перспективе: "Риск мягкого подхода в долгосрочной перспективе не в отсутствии барьеров как таковых, а в отсутствии единых, проверяемых практик доверия. Например, если генеративный ИИ используется для подготовки ответов клиентам или внутренних решений, но нет контроля качества и механизма обязательной валидации человеком в критических случаях, ошибка модели быстро превращается в репутационный риск. В таких сценариях доверие создают не запреты, а управляемая схема: правила применения по классам задач, пороги уверенности и обязательная проверка для высокорисковых решений".
