Маркировка ИИ-контента

Депутата понять можно — регулировать надо, а как — не понятно. Вот и включается «магия легких решений». Я считаю, что подход этот не работает. Вот почему:

1. Проблема авторства

Идея «маркировать контент» зиждется на бинарной логике: текст создал ИЛИ человек, ИЛИ ИИ. Реальность сложнее. Например, политик готовит речь с языковой моделью. Модель предложила формулировки. Политик отбросил 50%, переписал 30%, добавил примеры из опыта. Кто автор? Если политик, то почему маркировать? Если модель, то это ложь — идеи не ее. Если соавторство, то где граница? Должен ли автор ставить «соавтора», если попросил его вычитать черновик? А если использовал автокоррекцию Word на машинном обучении?

Закон пытается провести границу там, где её нет. Интеллектуальное производство коллективно. Мы всегда используем инструменты — от словарей до поисковиков. ИИ — просто новый инструмент, более мощный и менее прозрачный. Но это не меняет фундаментальные характеристики процесса. 2. Невозможность верификации

Предположим, закон принят. Как и кто проверит соблюдение?

Детекторы ИИ-текста дают множество ошибок: человеческий текст помечается как машинный, если автор пишет структурно и грамотно. Качественный ИИ-текст, отредактированный человеком, проходит как авторский. Закон — в случае принятия — наказывает не обман, а честность. Тот, кто промаркировал текст добросовестно, несёт репутационные издержки. Тот, кто скрыл роль ИИ и слегка отредактировал, остаётся незамеченным. Создаётся рынок обхода регулирования. Уже появляются сервисы «гуманизации» ИИ-текста. Закон стимулирует не корректное использование ИИ, а развитие технологий сокрытия его использования. 3. Что на самом деле сообщает маркировка?

Допустим, я маркирую: «Текст создан с использованием ИИ». Что это говорит читателю?

Если аудитория считает ИИ знаком деградации, мои идеи обесцениваются — хотя мышление остаётся моим. Если аудитория считает ИИ показателем прогрессивности, возникает ложное впечатление технологической компетентности — хотя инструмент вторичен. Маркировка смещает фокус с качества мысли на инструмент её оформления. Это как если бы в 1990-е требовали указывать: «Текст набран на компьютере, а не написан на пишущей машинке». Имеет значение результат, а не способ производства — если только способ производства не искажает сам результат. 4. Настоящая проблема

Депутат пытается регулировать симптом, игнорируя болезнь. Проблема не в том, что люди используют ИИ. Проблема в том, что ИИ проприетарен. В отличие от прялки или электричества, которые можно купить и владеть, языковые модели остаются собственностью корпораций. Пользователь арендует доступ, а не покупает инструмент. Это создаёт критическую зависимость. Компания может в любой момент: поднять цены, изменить условия, ограничить функциональность, вообще закрыть доступ. Более того, модель содержит встроенную нормативность — представления о допустимом, правильном, токсичном. Это не нейтральный инструмент, как электричество, которому всё равно, что вы делаете под его светом. Маркировка контента не решает вопрос технологического суверенитета. Она создаёт иллюзию контроля, отвлекая от реальной проблемы: кто владеет инфраструктурой производства смыслов в цифровую эпоху?

5. Критикуя — предлагаем

Если законодатель действительно озабочен влиянием ИИ на общество, стоит регулировать не атрибуцию, а условия доступа и владения:

• Требовать прозрачности алгоритмов для критически важных применений

• Инвестировать в открытые альтернативы проприетарным системам

• Защищать право пользователей на данные, созданные в процессе взаимодействия с ИИ

• Контролировать использование ИИ

в сферах, где встроенная предвзятость критична (суды, наём, кредитование)

Маркировка — удобная имитация регулирования. Она позволяет депутату отчитаться: «Мы что-то делаем». Но на практике это создаёт абсурдные требования, стимулирует обход закона и не решает ни одной реальной проблемы. Глеб Кузнецов, политолог.