Перспективы правового регулиро­вания и алгоритм маркировки генеративного контента
Authors: Бодров Н.Ф. , Лебедева А.К. 
Published: January 2025

Введение: статья посвящена анализу механизмов правового регулирования генеративно­го контента в Российской Федерации, алгоритма его маркирования. Анализ действующего законодательства показывает, что возрастание роли технологий искусственного интеллек­та в современном обществе диктует необходимость совершенствования существующих, а также разработки новых норм для правового регулирования оборота генеративного контен­та. Российский законодатель предпринимает первые попытки разработки законодательных мер контроля за оборотом генеративного контента, однако в настоящее время отсутствует даже унифицированное определение дипфейка как основополагающего понятия данной сферы. Цель: на основе существующей классификации видов генеративного контента опи­сать существующие виды его маркировки, представить определение дипфейка. Методы: сравнительно-правовой, эмпирические методы описания, интерпретации, теоретические методы формальной и диалектической логики, юридико-догматический и метод толкования правовых норм. Результаты: анализ видов генеративного контента, целей его распростра­нения демонстрирует необходимость создания эффективных правовых и технологических механизмов регулирования. Разработаны теоретические положения о структуре субъектов создания и распространения генеративного контента, предложены рекомендации по уста­новлению их правовых обязанностей и ответственности. Выводы: механизмы правового ре­гулирования генеративного контента на данном этапе сводятся к следующему: закрепление обязанности технологических компаний и пользователей, создающих генеративный контент, использовать водяные знаки для маркирования контента в целях информирования иных лиц о генеративной природе контента; установление ответственности за отказ от маркировки или удаление какого-либо вида маркировки, неправомерное использование биометрических персональных данных для создания дипфейка; учет общественной опасности деяний, совер­шаемых с использованием дипфейка в качестве средства.

Introduction: the article analyzes mechanisms for legal regulation of generative content in the Russian Federation and considers an algorithm of marking generative content. The analysis of current legislation shows that the increasing role of artificial intelligence technologies in modern society necessitates the improvement of existing norms, as well as the development of new ones for the legal regulation of generative content turnover. The Russian legislator is trying to develop legislative measures to control the turnover of generative content, but currently there is not even a unified definition of a deepfake as a fundamental concept of this sphere. Purpose: on the basis of the existing classification of generative content types to describe the existing types of generative content labelling and to present the definition of a deepfake. Methods: comparative-legal, empirical methods of description, interpretation; theoretical methods of formal and dialectical logic, legal- dogmatic and method of interpretation of legal norms, are applied. Results: the analysis of existing types of generative content, the purposes of its distribution demonstrates the need to create effective legal and technological mechanisms for regulating generative content. Theoretical provisions on the structure of subjects of creation and distribution of generative content are developed and recommendations on establishing their legal duties and responsibilities are offered. Conclusions: the mechanisms of legal regulation of generative content at this stage are reduced to the following: establishing the obligation of technology companies and users who create generative content to use watermarks to mark the content in order to inform other persons about the generative nature of the content; establishing liability for the refusal of marking or removal of any type of marking; establishing liability for the misuse of biometric personal data for the creation of a deepfake.