ИИ с «традиционными ценностями». Что за закон об искусственном интеллекте приняла Госдума? При чем здесь цензура? Что с этим делать? Разбор #15

Что такое «суверенные» и «национальные» модели, кого закон затронет и почему «поддержка ИИ» на деле выстраивает государственную рамку контроля над технологией.
Аватар - Яков Пушной
Яков Пушной
ВРЕМЯ НА ЧТЕНИЕ 17 МИН
10 июля 2026
Что это за рубрика

В рубрике «Разбор Теплицы» мы в режиме реального времени разбираемся в определённой проблеме, новостях интернет-цензуры и рассказываем:

  • что происходит;
  • как это устроено;
  • как с этим можно бороться.

Разбираемся, что стоит за первым базовым законом об искусственном интеллекте в России, кого он реально затронет и почему за словами о «поддержке» и «суверенитете» проступает механизм государственного контроля над тем, какой ИИ считается «правильным».

Кратко

8 июля 2026 года Госдума приняла сразу во втором и третьем чтениях правительственный закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Законопроект принимают в спешке; Первое чтение прошло днем ранее, 7 июля. Весь путь через нижнюю палату занял два дня. Дальше закон должен одобрить Совет Федерации и подписать президент; вступление в силу намечено на 1 сентября 2026 года, отдельные нормы — с 1 марта 2027 года.

Как всегда многие важные штуки теряются за громкими новостными заголовками. Вот, что стоит знать;

  • Это рамочный закон. Он вводит определения и принципы, но большую часть конкретики — критерии, процедуры, перечни — отдает подзаконным актам правительства. Реальные правила игры будут дописываться потом и вне парламента.
  • Появляются «суверенные» и «национальные» модели. Обе должны разрабатываться в России и хранить данные в российских дата-центрах. Разница в том, можно ли использовать зарубежные компоненты. Правительство сможет предписывать сферы, где разрешены только такие модели.
  • Модель должна пройти проверку на «традиционные ценности». Чтобы получить статус, а вместе с ним господдержку, нейросеть обязана подтвердить соответствие «традиционным российским духовно-нравственным ценностям» — в порядке, который установит правительство.

    Искренне надеемся, что речь не про религиозный обряд освящения. Такой реально делали: например, 5 марта 2011 года: священник РПЦ отец Виктор освятил сервера видеопортала RuTube.

  • Обучать ИИ на чужом контенте из открытого доступа можно без согласия автора. Если правообладатель не закрыл материал техническими средствами. Против этой нормы выступили писатели, музыканты, мультипликаторы и другие авторы.

За фасадом борьбы за «традиционные ценности» прячется главное: государство хочет решать, какие технологии в России применимы, а какие — нет. Оно и раньше это делало, но до ИИ не добиралось — а теперь, когда с помощью алгоритмов в том числе планируют войны, депутаты быстро придумали формат контроля.

Что происходит

Законопроект приняли быстро, но придумали его еще весной. Документ проекта под названием «Об основах государственного регулирования применения технологий искусственного интеллекта» Минцифры опубликовало на портале нормативных актов еще в середине марта 2026 года.

В первой версии законопроекта моделей было не две, а три: помимо «суверенной» и «национальной» существовала еще «доверенная», к которой предъявляли самые жесткие требования. Первую редакцию раскритиковали крупнейшие российские компании и бизнес-объединения, часть замечаний учли, но лишь частично.

К финальному чтению «доверенную» категорию убрали, ряд самых спорных положений смягчили, а вот идеологическую рамку — требование соответствия «традиционным ценностям» — оставили. Само прохождение через Госдуму заняло два дня.

Председатель Госдумы Вячеслав Володин назвал закон рамочным и сообщил, что необходимые подзаконные акты подготовит правительство. «Контроль Государственная Дума оставляет за собой. До конца года мы обязательно должны будем вернуться к рассмотрению основных положений», — заявил он. Регулятором в сфере ИИ назначено Минцифры. Постановление об этом правительство приняло в начале июля 2026 года. Раньше отдельного профильного органа в России не было.

Здесь стоит зафиксировать важное: «рамочный характер» означает, что самое существенное — как именно проверять модели на «ценности», какие сферы закроют для иностранного ИИ, что попадёт под определение «значимых» данных — определится не в законе, а в постановлениях правительства. И если «рамочный» закон еще обсуждают в Госдуме — и теоретически его могут критиковать представители индустрии — то правительство может все сделать непублично и ни с кем не советоваться.

ИИ в ряду «цифрового суверенитета»

Закон об ИИ логично встает в ряд инициатив последнего года, которые мы разбирали в этой рубрике. Сначала государство занялось каналами связи и мессенджерами: принудительное продвижение «Макса», блокировка звонков в WhatsApp и Telegram, запрет авторизации на российских сайтах через иностранные сервисы. Затем — идентификация и «железо» абонента: ограничения eSIM и M2M-карт, единая база IMEI. Теперь очередь дошла до вычислительного слоя — ИИ-моделей.

Логика во всех случаях одна: заменить открытую, трансграничную инфраструктуру на контролируемую локальную, а точки соприкосновения пользователей с технологиями замкнуть на структуры, которые государство может регулировать напрямую. С ИИ этот подход доходит до верхнего уровня цифрового стека — до алгоритмов, которые определяют, какую информацию человек видит и получает.

Механика: что вводит закон

Предмет регулирования — большие фундаментальные модели (БФМ). Закон касается не любых алгоритмов, а именно крупных моделей вроде российской YandexGPT — тех, что обучаются на огромных массивах данных и лежат в основе чат-ботов, генераторов текста и изображений. Впервые в российском законодательстве вводится юридическое определение искусственного интеллекта и связанных понятий.

Две категории моделей. Ключевое разделение — на суверенные и национальные:

  • Суверенная модель должна быть полностью разработана российским юридическим лицом, все стадии создания, обучения и хранения данных — только на территории России и российскими гражданами и компаниями. По оценке источников РБК на IT-рынке, под эти критерии подходит только модель «Сбера».
  • Национальная модель тоже разрабатывается российской компанией и хранит данные в России, но ей разрешено использовать зарубежные компоненты с открытой лицензией. Пример, называемый теми же источниками, — «Яндекс».

Проверка на «ценности». Обе категории получают свой статус, а с ним льготы и господдержку, только после «подтверждение соответствия законодательству Российской Федерации и традиционным российским духовно-нравственным ценностям в порядке, установленном Правительством Российской Федерации». Что это за порядок, кто и по каким критериям будет оценивать «духовно-нравственное» соответствие нейросети — в законе не сказано. Это определит правительство отдельным актом.

Сертификация силовых ведомств. Для получения статуса модели предстоит пройти проверку безопасности во ФСТЭК и ФСБ — а сами «доверенные» модели предполагается свести в отдельный реестр.

Право предписывать модель. Отдельно закреплено, что правительство сможет устанавливать случаи, когда допускается применение исключительно суверенных или национальных моделей (в финансовой сфере — по согласованию с ЦБ). На практике это означает, что в госсекторе, банкинге и, вероятно, ряде других отраслей использование любых моделей, кроме «отечественных со статусом», может оказаться прямо запрещено.

Принципы регулирования. Среди официальных принципов — технологическая независимость, защита прав и свобод человека, «уважение свободы воли человека», безопасность и, в одном ряду с ними, «учёт и уважение традиционных российских духовно-нравственных ценностей». Именно последний пункт вызвал больше всего вопросов и остался в финальной версии, несмотря на критику.

Почему это важно: цензурный стержень

У закона есть несколько мест, где «поддержка» оборачивается инструментом контроля.

«Традиционные ценности» как фильтр допуска. Требование соответствия «духовно-нравственным ценностям» сразу указано, как условие получения статуса, от которого зависит сотрудничество с госорганами. Появится легальный механизм, через который государство может влиять на то, что модель отвечает пользователю: например, через соответствие «ценностям». Для технологии, которая все чаще выступает посредником в доступе к информации, это прямой рычаг содержательного контроля — по сути, идеологический ОТК для нейросетей.

Приоритет «своих» моделей. Право правительства предписывать использование только суверенных или национальных моделей в отдельных сферах означает, что доступ иностранных систем к целым отраслям может быть закрыт административным решением, без отдельного закона. Сегодня это банки и госсектор, завтра перечень может расшириться, причем пределов у этого расширения нет.

Конкретика вне парламента. Рамочность закона — тоже способ регулирования. Все, что определяет реальные границы (критерии «ценностей», перечни закрытых сфер, процедуры сертификации), выносится в подзаконные акты. Их принимают без публичных чтений, быстро и с возможностью так же быстро менять.

Ни одна из этих норм не называется «цензурой» в тексте — и вообще официально по Конституции цензура в России запрещена. Но вместе они выстраивают систему, в которой государство получает возможность решать, какие ИИ-модели допустимы к массовому применению и в каком идеологическом коридоре они должны работать. То есть по факту это цензура в чистом виде.

Авторское право: обучение на чужом контенте

Вторая проблема закона — данные для обучения. Норма (в проекте это была статья 10) устанавливает: использование объектов авторского и смежного права для обучения моделей ИИ не считается нарушением, если материал был доведен до всеобщего сведения и доступен для анализа без обхода технических ограничений, либо если разработчик правомерно получил экземпляр произведения.

На человеческий язык это переводится так: если ваш текст, музыка, картинка или код лежат в открытом доступе и вы технически не закрыли их от сбора, обучать на них нейросеть можно без вашего согласия и без выплат.

Против нормы выступил широкий фронт правообладателей. Российский книжный союз, Национальная федерация музыкальной индустрии, Ассоциация анимационного кино и Ассоциация поставщиков программных продуктов направили обращения к главе администрации президента Антону Вайно, спикеру Госдумы Вячеславу Володину, премьеру Михаилу Мишустину и главе профильного думского комитета Сергею Боярскому. Их главный аргумент: «Предложенная законопроектом модель будет дестимулировать творчество отечественных авторов и превратит Россию в бесплатный хаб для обучения ИИ-моделей». РКС отдельно указал, что безвозмездный доступ к охраняемым произведениям подрывает экономику книгоиздания, и предложил ввести обязательное лицензирование обучения на книгах с прозрачной системой выплат.

Минцифры в ответ настаивает, что закон рамочный и не отменяет действующее законодательство об интеллектуальной собственности, а в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко пообещали дорабатывать положения об авторском праве «в диалоге с отраслью». Тем не менее в принятой версии норма осталась почти неизменной: ко второму чтению из формулировки лишь убрали разделительный союз «или» для единообразия.

Масштаб проблемы виден уже сейчас. По данным «Хабра», на «Яндекс Музыке» размещено свыше 140 тысяч ИИ-исполнителей, которые ежемесячно выкладывают около 100 тысяч новых треков; сгенерированный нейросетью трек на стихи Есенина в начале года возглавлял чарты. При этом никаких отчислений авторам треков, на которых учились сервисы типа Suno, не было.

Как это устроено в других странах

Чтобы оценить российскую конструкцию, полезно посмотреть, как вопрос решают в мире. Расхождения принципиальные — прежде всего в подходе к обучению на чужом контенте.

Евросоюз пошел по пути «opt-out по умолчанию в пользу автора». По Директиве о авторском праве на едином цифровом рынке (CDSM) и вступающему в силу AI Act майнинг текста и данных для обучения разрешен, но правообладатель вправе зарезервировать права — и тогда его контент использовать нельзя. Резервирование делается машиночитаемым способом: через robots.txt, метатеги, HTTP-заголовки или специальный TDM Reservation Protocol. Вдобавок европейский AI Act обязывает разработчиков публиковать сводку об использованных обучающих данных и маркировать сгенерированный контент, включая дипфейки. Критики отмечают, что и эта система несовершенна: единого стандарта opt-out пока нет, а автор часто не знает, использовали ли его работу. Но принцип в любом случае обратный российскому: по умолчанию право на стороне автора. В Германии общество по управлению правами GEMA судилось с Suno за использование защищённых песен.

США решают вопрос через доктрину добросовестного использования (fair use), и делают это в судах. За 2025 год сложился первый кластер решений: в одних делах обучение признавали преобразующим использованием, в других — упирались в то, как именно получены данные: например, пиратские копии становились отягчающим обстоятельством. Музыкальные лейблы судились с ИИ-генераторами Suno и Udio. К концу 2025 года Warner Music урегулировала спор с Suno и перешла к лицензионному партнёрству с опцией согласия артистов. Общий вектор: споры ведут не к запрету, а к выстраиванию системы лицензирования.

Общий принцип развитых юрисдикций: либо право по умолчанию на стороне автора (ЕС), либо вопрос решается состязательно в суде с упором на происхождение данных (США), и везде параллельно растут требования к прозрачности обучающих наборов. Российский закон устроен наоборот: бремя защиты переложено на автора (не закрыл технически — согласился), а требований к раскрытию обучающих данных нет.

«Суверенный ИИ» и суровая реальность

Но вообще — способна ли Россия вообще построить конкурентоспособный «суверенный» ИИ? Эксперты, на которых мы опираемся ниже, сходятся в том, что технологический разрыв велик и структурно закрепляется.

Российских моделей нет в мировых бенчмарках. В международных рейтингах (LMArena, MMLU-Pro, SWE-bench, GPQA) верхние строчки занимают модели OpenAI, Anthropic, Google, а также открытые китайские DeepSeek и Qwen. Российские GigaChat, YandexGPT, Cotype (МТС) в этих таблицах практически не представлены — их сравнивают в основном на русскоязычных бенчмарках (MERA, SLAVA). Технический разбор семейства GigaChat, опубликованный разработчиками, показывает отставание младших моделей даже от открытых Qwen 2.5 7B и Llama 3.1 8B по математике и программированию.

Отставание отчасти признают на самом верху отрасли. Первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин, рассказывая Reuters о планах продвигать российский «суверенный ИИ» в странах Глобального Юга, признал, что такие системы «могут уступать ведущим зарубежным аналогам по возможностям», но будут учитывать «местный менталитет и традиции» и соответствовать ценностям конкретной страны. В других выступлениях тот же Ведяхин настаивает, что GigaChat по ряду показателей находится «в паритете или даже превосходит» зарубежные модели, а Россия способна стать одним из лидеров, — так что единой публичной оценки нет даже внутри «Сбера». Но сам аргумент Ведяхина показателен: конкурентное преимущество ищут не столько в качестве модели, сколько в ее «ценностной» и языковой настройке под конкретную страну.

Узкое горло — вычислительное «железо». Ключевое ограничение — доступ к передовым графическим процессорам. После вторжения в Украину поставки Nvidia в Россию запрещены, работает серый импорт. Издание T-invariant выяснило, как это работает на практике: центр ИИ-разработки строится в МГУ вокруг суперкомпьютера «МГУ-270», а сама инфраструктура все больше зависит от Китая. Как отмечает издание, «технологии эти суверенны только на бумаге и в речах чиновников, а в реальности Россия находится в сильнейшей зависимости от мировых лидеров в области ИИ — все больше от Китая». По данным T-invariant, «МГУ-270» был собран из чипов Nvidia, закупленных через китайского посредника. При этом в тендерной документации оборудование было подписано несуществующим брендом SOLAR PEAK. ВТБ, в свою очередь, перешел к «опытно-промышленной эксплуатации графических процессоров из Китая» — вероятно, аналогов Huawei Ascend, которые, по данным Wall Street Journal, китайцы позиционируют как замену запрещенным Nvidia.

Инженер, знакомый со сборкой топовых суперкомпьютеров в России, объясняет T-invariant пределы этого пути: заставить китайские GPU работать в рабочих процессах реально, «а вот создание собственных моделей — уже сложнее». Иными словами, дообучать чужое на китайском железе можно, а обучать конкурентоспособную модель с нуля — задача другого порядка.

Ограничения доступа накладываются сверху. Доступ к ведущим западным моделям для российских пользователей ограничен с двух сторон. Со стороны компаний: OpenAI не обслуживает Россию, Anthropic блокирует доступ к Claude, в том числе через VPN. Но важно, где первоисточник ограничений для пользователя внутри страны: именно российское государство блокировками и законами выстраивает контур, в котором легальный доступ к иностранному ИИ сужается, а мартовский законопроект Минцифры и вовсе предполагал возможность запретить иностранные модели. Совокупный эффект — российских разработчиков подталкивают к открытым китайским моделям (Qwen, DeepSeek), что замыкает ту же зависимость от Китая, только уже на уровне не железа, а самих моделей.

Что это значит для разработчиков

Закон рамочный, его еще должны подписать Совфед и президент, и он вступает в силу поэтапно, поэтому речь о подготовке, а не об аврале. Но заложить маневр стоит уже сейчас — базовые нормы заработают с 1 сентября 2026 года, отраслевые ограничения — с 1 марта 2027-го.

  1. Если вы обучаете модели. Норма про обучение на открытом контенте выглядит послаблением, но она хрупкая: положения об авторском праве обещают дорабатывать, а международный тренд — в сторону ужесточения и прозрачности. Ведите документированный учёт происхождения обучающих данных (data provenance) уже сейчас: это и страховка на случай изменения правил, и то, чего всё равно потребуют при выходе на внешние рынки.
  2. Если вы правообладатель и не хотите, чтобы на вашем контенте обучались. Закон переложил защиту на вас: по умолчанию открытый контент считается доступным для обучения. Закрывайте контент машиночитаемыми средствами — robots.txt с директивами для ИИ-краулеров, метатеги, HTTP-заголовки, водяные знаки. Это не идеальная, но единственная предусмотренная законом форма отказа.
  3. Если вы строите продукт на чужой базовой модели. Статус «национальной» модель может получить и на основе открытой зарубежной (Llama, Mistral, Qwen) с дообучением. Но юридический фундамент, контролируемый иностранной корпорацией, — это риск: правообладатель базовой модели может изменить лицензию или ввести региональные ограничения. Для серьёзных внедрений безопаснее модели с лицензиями Apache 2.0 или MIT, где возможности отзыва прав минимальны.
  4. Если работаете в регулируемых сферах. Готовьтесь к тому, что в госсекторе, банкинге и финтехе появятся перечни, где разрешены только суверенные или национальные модели со статусом. Закладывайте в архитектуру возможность миграции на «отечественную со статусом» модель как запасной сценарий.
  5. Следите за подзаконными актами, а не за законом. Всё существенное будет в постановлениях правительства: критерии «ценностного» соответствия, процедуры сертификации ФСТЭК/ФСБ, перечни закрытых сфер. Именно они определят реальные требования. Мы обновим этот разбор, когда появятся первые подзаконные акты.

Если вы пользуетесь ИИ-моделями для работы и не только

  1. Понимайте, что «российская модель» — это модель с настройкой. Требование соответствия «ценностям» означает, что ответы отечественных моделей на чувствительные темы могут быть отфильтрованы. Это не повод отказываться от инструмента, но повод не считать его нейтральным источником.
  2. Держите альтернативы. Для задач, где важна полнота и непредвзятость, полезно сверяться с несколькими источниками, а не полагаться на один сервис.
  3. Помните про приватность. Локализация данных в России означает, что запросы к отечественным моделям обрабатываются внутри страны и доступны по российскому законодательству. Не передавайте в чат-боты чувствительные персональные данные.
  4. Маркировка ИИ-контента — пока добровольная для вас. Крупные платформы обязаны дать техническую возможность маркировать сгенерированный контент, но сама маркировка для пользователя не обязательна. При этом умение отличать ИИ-контент становится частью цифровой гигиены.

Как государство сможет контролировать пользователей ИИ

Отдельной нормы о слежке за пользователями в законе нет. Основные обязанности он возлагает на тех, кто ИИ создаёт и предоставляет — разработчиков моделей, операторов систем, владельцев сервисов — а не на тех, кто им пользуется. Но закон не существует сам по себе: он ложится поверх уже работающих механизмов, и вместе они делают действия пользователя заметно прозрачнее для государства.

Первый и главный рычаг — статус организатора распространения информации. Владельцев ИИ-сервисов с суточной аудиторией больше 500 тысяч пользователей из России приравнивают к ОРИ, а это значит хранение данных о пользователях и их обращениях и выдачу этих данных правоохранителям по запросу. Государству не нужно следить за человеком напрямую — оно получает историю его запросов от сервиса.

Дальше — требование ограничивать создание контента, который противоречит закону. Чтобы его выполнить, сервис вынужден так или иначе просматривать, что пользователь вводит и что получает в ответ. Обязанность фильтровать незаконный результат на практике означает анализ переписки с моделью.

Отдельная линия — маркировка. С 1 марта 2027 года крупные платформы должны дать техническую возможность помечать сгенерированный контент. Вдобавок, как рассказывают сами разработчики, в России готовят технологию скрытой маркировки картинок, видео и звука — такой встроенный в файл след происхождения, по которому материал можно возвести к сервису, а значит, потенциально и к автору.

Наконец, идентификация. Пользователя ИИ закон отдельно не опознаёт, но опознавать его уже научились до него: вход в большие сервисы всё чаще идёт через подтверждённый аккаунт — Госуслуги, российский номер, VK ID или Яндекс ID, тем более после запрета авторизации через иностранные сервисы (мы разбирали это в Разборе #11). Анонимно обратиться к заметному сервису теперь почти негде.

Самое чувствительное закон обходит стороной. Его действие не распространяется на оборону, безопасность и правопорядок. В RKS Global замечают, что исключить оборону — обычное дело, а вот вывести из-под регулирования безопасность и правопорядок гораздо тревожнее: именно там работают распознавание лиц, предиктивная аналитика и мониторинг соцсетей. По их оценке, в нынешнем виде закон регулирует скорее рынок ИИ и его игроков, чем защищает пользователей.

Прямой слежки за пользователем закон, повторимся, не вводит. Но человек, обращающийся к российскому ИИ-сервису, оказывается внутри уже готового контура: сервис хранит его запросы, просматривает их на предмет запрещённого, помечает результат и знает, кто он.

Вместо вывода

На бумаге это закон о поддержке технологий — с определениями, льготами и национальной стратегией. Но его конструкция закладывает рамку, в которой государство получает право решать, какие ИИ-модели «правильные»: через фильтр «традиционных ценностей», через сертификацию силовых ведомств, через возможность закрывать целые сферы для иностранных систем. Вся конкретика при этом вынесена в подзаконные акты — то есть за пределы публичного обсуждения.

Одновременно закон легализовал обучение на чужом контенте, переложив защиту на самих авторов, — против чего единым фронтом выступили правообладатели. А за громкими словами о «суверенном ИИ» стоит технология, которая, по признанию самих участников рынка, уступает мировым лидерам и держится на китайском железе.

Пока это рамка, и главное впереди — в постановлениях правительства. Но направление читается ясно: искусственный интеллект встраивается в тот же контур цифрового контроля, что и мессенджеры, связь и авторизация до него. Следим за подзаконными актами.

Источники

Материал будет обновлён при появлении официального текста подписанного закона и первых подзаконных актов.