Сотрудники Samsung трижды сливали в ChatGPT исходный код и запись внутреннего совещания. Meta планировала учить свои модели на постах и переписках пользователей Facebook и Instagram. А Anthropic скачала более 5 млн пиратских копий книг для обучения. ИИ-компании уже превратили пользовательский след в актив. Отсюда в разных странах остро стал вопрос: нужно более тщательно регулировать эту новую и быстро развивающуюся тему. По нашей информации, в Беларуси тоже ведут разработку законопроекта, который будет дополнительно регулировать сферу ИИ.
Читать на Onlíner10—11 сентября в Минске прошел семинар «Перспективы и направления развития кибербезопасности», где, помимо остальных тем, обсуждали госрегулирование ИИ в Беларуси. Главные тезисы — в этом материале. На семинаре обсуждались как угрозы, актуальные для ИИ-систем, так и необходимость контроля этой сферы. Как напомнил замгендиректора по научной работе Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси Сергей Касанин, уже существует около 40 документов, прямо или косвенно касающихся работы и взаимодействия с ИИ в нашей стране. По его словам, работа по совершенствованию законодательства и законодательных актов будет продолжена.
Мнением о тенденциях безопасности ИИ в целом поделился начальник отдела ИБ компании «ИнноТех Солюшнс» Александр Слабодчиков
По словам эксперта, ИИ быстро становится частью повседневной рабочей инфраструктуры, а число организаций, использующих его в бизнесе, растет. Главный риск он видит не в частом использовании чат-ботов, а в том, что данные, поиск, ранжирование и первичные ответы все чаще контролируются несколькими глобальными корпорациями.
OpenAI прямо указывает, что в ее потребительских сервисах контент может использоваться для обучения моделей, если пользователь не отказался от этого, тогда как бизнес-продукты и API по умолчанию исключены из обучения. Anthropic в 2025 году ввела выбор для пользователей Claude Free, Pro и Max: разрешать ли использовать чаты и coding sessions для улучшения Claude. При согласии срок хранения таких данных увеличивается до пяти лет, при отказе же сохраняется 30-дневный режим.
Для организаций это означает двойную уязвимость: внешние ИИ-сервисы становятся рабочим инструментом, а сотрудники могут переносить туда внутренние документы, программный код, коммерческие планы, базы данных и персональные данные. Потому многие международные организации описывают Shadow AI как уже наступившую реальность: до 58% сотрудников регулярно используют ИИ на работе, 44% применяли ИИ вопреки внутренним политикам и руководствам, 57% признавали ошибки из-за ИИ, а 58% полагались на результат без проверки.
Исходя из доступной статистики, ИИ перестал быть нишевым и для «обычных» пользователей. Примерно треть взрослых жителей когда-либо использовала ИИ-чат-бот, 72% хотя бы слышали о чат-ботах, а 57% взаимодействуют с ИИ хотя бы раз в день, несколько раз в неделю или чаще.
В феврале 2026 года OpenAI объявила о 900 млн еженедельных активных пользователей ChatGPT и 50 млн платных подписчиков, ИИ становится каналом доступа к знаниям, рабочей автоматизации и цифровым услугам, а не отдельным программным продуктом.
Практический риск для компаний, в свою очередь, — не гипотетическая «сверхразумная» угроза, а обычная рабочая привычка: скопировать код, договор, таблицу клиентов, стенограмму совещания или стратегический документ в удобный внешний чат, проанализировать и найти быстро ошибки.
Чтобы избежать этого, эксперт перечисляет практические меры управления риском: классификацию данных, список разрешенных ИИ-сервисов, запрет или DLP-контроль передачи определенных категорий данных во внешние сервисы, журналирование и аудит ИИ-запросов, а также обучение сотрудников на конкретных примерах. Так, сотрудники полупроводникового подразделения Samsung в трех отдельных случаях ввели в ChatGPT чувствительные корпоративные данные, включая исходный код для отладки, программный код для оптимизации и запись внутреннего совещания для подготовки протокола.
В контексте ИИ data enrichment означает не только добавление недостающих полей в базу клиентов, но и превращение разрозненных текстов, файлов, изображений, действий, кликов, отзывов, геолокации, истории запросов и поведения пользователей в более ценные обучающие и продуктовые сигналы.
OpenAI в политике конфиденциальности перечисляет широкий набор собираемых данных: данные аккаунта, платежную информацию, пользовательский контент, загружаемые файлы, изображения, аудио, видео и многое-многое другое. Meta в 2024 году также оказалась в центре спора о данных для обучения ИИ: MIT Technology Review сообщал, что компания планировала использовать публикации и взаимодействия с чат-ботами на Facebook, Instagram, Threads и WhatsApp для обучения генеративных моделей, а пользователи США и стран без сильного законодательства о защите данных фактически не имели надежного способа запретить такую обработку.
Проблема обучения ИИ на книгах перешла из теоретической дискуссии в судебную и договорную практику. Самым показательным кейсом стал спор Bartz v. Anthropic. Authors Alliance описал решение судьи Уильяма Олсапа от июня 2025 года, где обучение LLM на законно приобретенных книгах было признано добросовестным использованием, а скачивание пиратских копий для построения «центральной библиотеки» — недобросовестным использованием.
В материалах дела указано, что Anthropic получила не менее 5 млн копий из LibGen, 2 млн копий из Pirate Library Mirror, около 183 тыс. книг из Books3 и также покупала миллионы печатных книг, которые подрядчики разрезали, сканировали и превращали в машиночитаемый текст.
Были и другие примеры, о тенденции Onlíner рассказывал в отдельном материале: «Поглощение культуры». ИИ-компании скупают и уничтожают печатные книги.
Google прямо формулирует AI Overviews как способ «поручить Google основную работу» по исследованию, планированию, мозговому штурму и поиску информации, а сама функция основана на модели Gemini, адаптированной для поиска. Смена интерфейса меняет экономику знания: пользователь видит не список источников, а готовый «срез» информации, сформированный моделью и поисковой системой. Падение кликов становится измеримым: при наличии AI-резюме пользователи переходили по традиционным ссылкам в 8%, без AI-резюме — в 15%, а клики по ссылкам внутри AI-резюме происходили только в 1% случаев.
Если пользователь перестает идти к первоисточнику, говорит эксперт, де-факто первоисточником становится ответ модели. Это создает риск «информационного заложничества»: общество зависит не только от доступности сайтов, но и от того, какие источники модель выбирает, как она резюмирует их содержание, какие ошибки допускает и какие коммерческие или политические стимулы встроены в интерфейс.
Для стран и организаций, которые не контролируют базовые модели, инфраструктуру и обучающие данные, зависимость принимает несколько форм, поясняет Александр.
Риск усиливается тем, что ИИ-рынок капиталоемок: общие корпоративные инвестиции в ИИ только в 2024 году оценили в $252,3 млрд, а частные инвестиции в генеративный ИИ — в $33,9 млрд. Такие масштабы инвестиций повышают барьер входа для локальных альтернатив и закрепляют преимущество компаний, уже владеющих вычислениями, данными, каналами дистрибуции и отношениями с разработчиками.
Большие ИИ и платформенные компании одновременно инвестируют в исследования, маркетинг, инфраструктуру и политическое влияние. Лоббистские бюджеты меньше маркетинговых, но политически значимы: OpenSecrets указывает $24,43 млн федеральных лоббистских расходов Meta за 2024 год, $19,14 млн у Amazon, $14,86 млн у Alphabet и $10,35 млн у Microsoft. Эксперт предполагает, что даже небольшие изменения в алгоритмической подаче могут давать крупный социальный эффект на больших аудиториях.
В эпоху ИИ механизм переносится из ленты соцсети в ответы ассистента, AI Overviews, рекомендации, автоформулировки писем, подсказки в офисных пакетах и корпоративных агентах. Поэтому зависимость от иностранных моделей — это не только вопрос защиты данных, но и контроля над тем, как формируется и объясняется информация, считает эксперт.
По словам Александра, в Беларуси отдельного закона об ИИ пока нет, но ведется активная его подготовка. Проект модельного закона «О технологиях искусственного интеллекта», опубликованный ОИПИ НАН Беларуси, предусматривает использование качественных и проверенных наборов данных для обучения, проверки и тестирования высокорисковых ИИ-систем, а также упоминает уполномоченный госорган в сфере ИИ-технологий.
Эксперт также перечисляет ключевые риски зависимости от иностранных ИИ-моделей:
По мнению Александра Слабодчикова, организациям вместо запрета ИИ нужна управляемая альтернатива: утвержденные модели и сервисы, защищенные контуры для чувствительных данных, DLP и журналирование, классификация данных, обучение сотрудников, оценка поставщиков, договорные гарантии и регулярный аудит. Не менее важно развивать собственную экспертизу: определить правовой статус ИИ и установить требования к данным, их хранению, обработке и безопасности.
Нравится читать Onlíner? Добавьте наши новости в «Основные источники» Google
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ga@onliner.by