Аннотация. В статье исследуется проблема распределения деликтной ответственности за вред, причиненный результатами, созданными в процессе коллективного творчества человека и генеративных систем искусственного интеллекта. Критически оценивается предлагаемая в доктрине презумпция исключительной ответственности конечного пользователя. На основе анализа правовой природы нейросетей как источника повышенной опасности, принципа справедливости и зарубежного опыта обосновывается переход от моносубъектной к распределенной модели. Предлагается трехзвенная система: солидарная ответственность пользователя и оператора платформы с внутренними регрессными требованиями и обязательным страхованием алгоритмической деятельности. Делается вывод, что только такая модель позволяет сбалансировать интересы участников цифрового оборота и стимулировать развитие безопасных технологий.
Ключевые слова: искусственный интеллект, коллективное творчество, деликтная ответственность, источник повышенной опасности, солидарная ответственность, регресс, страхование, распределение рисков.
Феномен коллективного творчества человека и систем искусственного интеллекта (далее – ИИ) перестает быть абстрактной идеей и превращается в массовую практику, трансформирующую не только креативные индустрии, но и правовую реальность. Современные генеративные модели способны по запросу пользователя создавать тексты, изображения, музыкальные и аудиовизуальные произведения, которые далее дорабатываются человеком. В таких гибридных отношениях появляется результат, качественно отличающийся от продуктов чисто человеческого или чисто машинного труда. Однако вместе с новыми возможностями возникают и новые риски: сгенерированный контент может нарушать авторские права третьих лиц, содержать порочащие сведения, разглашать охраняемую законом тайну или иную информацию, распространение которой причиняет имущественный либо неимущественный вред.
В правовой литературе уже предпринимаются попытки предложить системное решение данных проблем. Одно из них – законодательно закрепить презумпцию, согласно которой конечный пользователь, инициировавший генерацию и использовавший ее результат, несет полную ответственность за весь причиненный таким результатом вред [7, с. 238]. На первый взгляд, этот подход представляется логичным: кто формулирует запрос и принимает решение о публикации, тот и отвечает. Однако при более глубоком рассмотрении он вступает в противоречие с фундаментальными принципами гражданского права и особенностями функционирования нейросетей. Цель настоящей статьи – доказать необходимость перехода к модели распределенного алгоритмического риска, при которой бремя ответственности справедливо распределяется между пользователем, разработчиком (оператором платформы) и страховыми институтами, а не концентрируется исключительно на наименее информированной и технически оснащенной стороне.
Логика, стоящая за идеей полной ответственности пользователя, опирается на аналогию с традиционными инструментами творчества. Утверждается, что нейросеть – всего лишь инструмент, подобный кисти художника или фотоаппарату, и весь риск использования такого инструмента несет тот, кто им оперирует. Эта аналогия не учитывает качественного отличия генеративного ИИ: он действует не как пассивный проводник воли человека, а как активная система, способная к автономной генерации непредсказуемого содержания. Пользователь задает лишь направление (промпт) и, возможно, производит отбор из предложенных вариантов, но не контролирует внутреннюю логику синтеза. Современные нейросети представляют собой «черные ящики», чье поведение не может быть полностью верифицировано даже самими создателями [3, с. 293].
В результате добросовестный пользователь, действовавший без умысла причинить вред, может получить от алгоритма результат, нарушающий права третьих лиц, причем без каких-либо видимых оснований заподозрить такое нарушение на этапе генерации. Например, сервис генерации изображений по описанию может синтезировать композицию, практически идентичную охраняемому товарному знаку, или создать текст, содержащий дословные фрагменты из чужого произведения, о существовании которого пользователь не знал. Возлагать на него полную безвиновную ответственность в подобной ситуации означало бы игнорировать принцип справедливости (ст. 5 Гражданского кодекса Российской Федерации (далее – ГК РФ)) и конструктивно создавать ситуацию правовой незащищенности для миллионов пользователей творческих ИИ-инструментов [1, с. 113].
Кроме того, презумпция ответственности пользователя создает негативные стимулы для разработчиков. Если оператор платформы и создатель алгоритма освобождаются от каких бы то ни было рисков, они лишаются экономической мотивации вкладываться в совершенствование систем фильтрации, создание механизмов проверки оригинальности и внедрение стандартов «объяснимого ИИ» [4, c. 10]. Напротив, разработчик может сознательно экономить на безопасности, перекладывая издержки потенциальных нарушений на ничего не подозревающих клиентов. Таким образом, предлагаемая модель не только несправедлива, но и неэффективна с точки зрения долгосрочного технологического развития.
Адекватный правовой механизм распределения вреда должен основываться не на формальной привязке к фигуре инициатора генерации, а на сущностной характеристике самой технологии [8, с. 195]. Действующее российское гражданское законодательство содержит институт, позволяющий решать сходные проблемы, – ответственность за вред, причиненный деятельностью, создающей повышенную опасность для окружающих (ст. 1079 ГК РФ). Перечень таких источников не является закрытым, и судебная практика неоднократно признавала, что к ним могут быть отнесены любые объекты, чье использование сопряжено с невозможностью полного контроля над ними при обычной эксплуатации.
Генеративный ИИ в полной мере отвечает этим критериям. Во-первых, он обладает свойством автономности: алгоритм самостоятельно принимает решение о синтезе конкретного контента на основе вероятностного распределения, обученного на гигантском массиве данных [2, с. 13]. Во-вторых, его поведение объективно непредсказуемо: даже незначительные вариации запроса могут привести к принципиально разным, в том числе вредоносным, результатам [6, с. 347]. В-третьих, система имманентно несет в себе повышенную вредоносность, обусловленную самим методом ее создания – обучением на корпусах, которые почти неизбежно включают объекты, охраняемые авторским правом, персональные данные и иную защищенную информацию. Риск случайного нарушения прав третьих лиц заложен в архитектуру таких систем, а не привносится пользователем [5, с. 198].
Признание генеративной ИИ-системы источником повышенной опасности влечет важное правовое последствие: субъектом ответственности становится не только тот, кто непосредственно эксплуатирует систему (пользователь), но и ее владелец на законном основании. В отношениях «пользователь – платформа – нейросеть» мы имеем двух совладельцев: разработчик (оператор платформы) создает алгоритм, предоставляет доступ к нему и извлекает коммерческую выгоду из его функционирования; пользователь использует этот алгоритм для решения своих задач. Обе стороны извлекают полезный эффект, а значит, должны совместно нести и риски, порождаемые таким совместным использованием опасного объекта.
Основываясь на изложенной квалификации, предлагается законодательно закрепить трехзвенную модель, включающую внешний и внутренний контуры ответственности, а также страховой механизм.
Первый, внешний контур, обеспечивает защиту потерпевшего. Презюмируется солидарная ответственность пользователя и разработчика (оператора платформы) за любой вред, причиненный сгенерированным контентом. Эта конструкция, аналогичная норме о совместном причинении вреда (ст. 1080 ГК РФ), позволяет потерпевшему обратиться с требованием о возмещении вреда к любому из них либо к обоим одновременно, не доказывая конкретную долю вины каждого. В условиях, когда потерпевший лишен доступа к технической документации и не может понять, что именно стало причиной нарушения – неосторожный запрос или системный сбой, такой подход является единственным, гарантирующим эффективную защиту его прав. Потерпевший освобождается от необходимости разбираться в технических деталях и несет бремя доказывания только трех фактов: факта генерации контента, факта использования его в обороте и факта причинения вреда.
Второй, внутренний контур, регулирует отношения между самими сопричинителями. Солидарный должник, удовлетворивший требование потерпевшего, получает право регрессного требования к другому должнику. При этом распределение бремени доказывания во внутренних отношениях инвертируется: каждый участник должен доказать отсутствие дефектов в собственной сфере контроля. Пользователь, пытающийся переложить ответственность на разработчика, должен представить доказательства того, что вред возник исключительно вследствие конструктивного недостатка ИИ-системы: использования разработчиком неочищенных обучающих данных, отсутствия надлежащих технических фильтров, ошибок в архитектуре модели, которые стали единственной причиной противоправного результата. И наоборот, разработчик, желающий возместить потери за счет пользователя, обязан доказать, что пользователь действовал с прямым умыслом на обход защитных механизмов (например, целенаправленно конструировал запросы, провоцирующие систему на нарушение, или грубо пренебрегал явными предупреждениями о недопустимости определенных действий). Такое распределение не только справедливо, но и функционально: каждая сторона обладает наилучшим доступом к доказательствам, находящимся в ее сфере.
Третьим неотъемлемым элементом системы должно стать обязательное страхование гражданской ответственности для коммерческих операторов ИИ-сервисов. Введение страхового механизма по аналогии с обязательным страхованием ответственности владельцев опасных производственных объектов или транспортных средств позволит аккумулировать средства для выплат потерпевшим в случаях, когда и пользователь, и разработчик окажутся неплатежеспособными либо когда вред носит массовый характер. Страховые взносы должны уплачиваться операторами платформ, что будет стимулировать их к внедрению превентивных мер безопасности для снижения страховых тарифов, а не к простому перекладыванию рисков на конечного пользователя.
Внедрение предложенной трехзвенной модели не требует коренной ломки Гражданского кодекса. Достаточно дополнить статью 1079 ГК РФ положением о том, что правила об ответственности за вред, причиненный источником повышенной опасности, применяются к случаям совместного причинения вреда действиями пользователя и результатами функционирования системы искусственного интеллекта, если такой вред причинен при использовании системы. Одновременно в статью 1080 ГК РФ можно ввести специальную норму о солидарной ответственности указанных лиц, а также делегировать Правительству РФ полномочия по утверждению порядка и условий обязательного страхования в данной сфере. Подобное регулирование будет точечным и органичным для системы деликтного права, в отличие от радикального отступления от принципа вины, заложенного в презумпции ответственности пользователя.
Проведенный анализ показывает, что попытки решить проблему деликтной ответственности при коллективном творчестве «человек – ИИ» посредством простого возложения всего бремени на пользователя являются несправедливыми и контрпродуктивными. Единственным адекватным правовым решением выступает внедрение модели распределенного алгоритмического риска, основанной на квалификации генеративных ИИ-систем как источника повышенной опасности. Для ее реализации необходимо внести в Гражданский кодекс Российской Федерации следующие конкретные изменения:
- Дополнить статью 1079 ГК РФ новой частью 2.1 следующего содержания: «2.1. Правила об ответственности за вред, причиненный деятельностью, создающей повышенную опасность для окружающих, применяются к случаям причинения вреда результатами функционирования системы генеративного искусственного интеллекта, если вред причинен при использовании такой системы, за исключением случаев, когда вред возник вследствие непреодолимой силы или умысла потерпевшего. Обязанность возмещения вреда возлагается на лиц, совместно использующих систему (пользователя и оператора платформы), солидарно». Данная норма легально закрепляет квалификацию генеративных нейросетей как источника повышенной опасности и вводит множественность субъектов ответственности на внешнем контуре.
- Ввести в статью 1080 ГК РФ абзац четвертый: «При совместном причинении вреда действиями пользователя и результатами функционирования системы генеративного искусственного интеллекта пользователь и оператор платформы несут солидарную ответственность перед потерпевшим. Солидарный должник, возместивший вред, вправе требовать с другого должника возмещения в порядке регресса в размере, соответствующем степени вины каждого, а при невозможности ее определения – в равных долях. Обязанность доказывания отсутствия дефектов в сфере своего контроля лежит на каждом из должников». Это дополнение формирует внутренний контур распределения убытков и закрепляет принцип разграничения сфер ответственности, при котором разработчик отвечает за скрытые дефекты системы, а пользователь – за злонамеренное или грубо неосторожное использование.
- Необходимо принять Федеральный закон «Об обязательном страховании гражданской ответственности операторов систем генеративного искусственного интеллекта», который установит минимальные страховые суммы, дифференцированные в зависимости от класса опасности и масштаба деятельности оператора, порядок тарификации, основанной на независимой оценке алгоритмических рисков, и механизм прямого возмещения вреда потерпевшим. В переходный период возможно также распространение действия Федерального закона от 27.07.2010 № 225-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельца опасного объекта за причинение вреда в результате аварии на опасном объекте» на операторов коммерческих ИИ-сервисов.
Реализация указанных законодательных мер позволит, с одной стороны, гарантировать эффективную защиту прав граждан и организаций, пострадавших от вредоносного ИИ-контента, а с другой – создать экономические стимулы для разработчиков внедрять безопасные и прозрачные технологии. Распределение рисков между пользователем и оператором платформы на основе сфер контроля обеспечит справедливый баланс интересов, устранит правовую неопределенность и будет способствовать формированию предсказуемой правовой среды для устойчивого развития цифровой экономики.
Список литературы:
- Апостолова Н.Н. Ответственность за вред, причиненный искусственным интеллектом // Северо-Кавказский юридический вестник, 2021. №1. С. 112-119.
- Бахтеев Д.В. Правовой статус систем искусственного интеллекта и модели дифференциации юридической ответственности за причиненный ими вред // Lex Russica, 2024. Т. 77. №4(209). С. 9-23.
- Головин К.С. Необходимость правового регулирования «черного ящика» искусственного интеллекта // Вестник Костромского государственного университета, 2024. Т. 30. №3. С. 290-297.
- Комбарова В.С., Косолапова Н.В. Искусственный интеллект как средство противодействия преступности // Российский следователь, 2026. №7. С. 8-13.
- Родин О.А., Копьёв А.В. Правовые коллизии интеллектуальной собственности в сфере нейросетевых технологий: проблемы регулирования и минимизация рисков // Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2025. №9-2(108). С. 197-202.
- Селиванова Е.С., Саркисян В.В. Предсказуемость алгоритмического поведения искусственного интеллекта как критерий гражданско-правовой ответственности и нормативного контроля // Russian Journal of Economics and Law, 2026. Т. 20. №2. С. 341-360.
- Топилина А.В., Рожковский В.Б. К проблеме антропологических оснований авторского права: понятия авторства, творчества и оригинальности текстов, созданных при помощи искусственного интеллекта. Часть 2. Основные доктринальные правовые интерпретации // Философия права, 2025. №3(114). С. 235-239.
- Филина Н.В., Гудков Ю.А., Сенин И.Н. Юридическая ответственность искусственного интеллекта: теоретические модели и практические решения // Журнал прикладных исследований, 2025. №7. С. 193-198.
Tort liability in the collective work of «Нuman – AI»: a distributed model of algorithmic risk
Kombarova V.S.
undergraduate of 1 course of the Plekhanov Russian University of Economics, Moscow
Research supervisor:
Rumyantseva Marianna Olegovna,
Associate Professor, Department of Civil Law Disciplines, Russian Economic University named after G.V. Plekhanov, Candidate of Law, Associate Professor
Abstract. The article examines the problem of the distribution of tort liability for harm caused by the results created in the process of collective human creativity and generative artificial intelligence systems. The presumption of the exclusive responsibility of the end user proposed in the doctrine is critically evaluated. Based on the analysis of the legal nature of neural networks as a source of increased danger, the principle of justice and foreign experience, the transition from a monosubjective to a distributed model is justified. A three-tier system is proposed: joint and several liability of the user and the platform operator with internal recourse requirements and mandatory insurance of algorithmic activities. It is concluded that only such a model makes it possible to balance the interests of participants in digital turnover and stimulate the development of secure technologies.
Keywords: artificial intelligence, collective creativity, tort liability, source of increased danger, joint and several liability, recourse, insurance, risk distribution.
References:
- Apostolova N.N. Responsibility for the harm caused by artificial intelligence // North Caucasian Law Bulletin, 2021. №1.: 112-119.
- Bakhteev D.V. The legal status of artificial intelligence systems and models of differentiation of legal liability for harm caused by them // Lex Russica, 2024. Vol. 77. №4(209).: 9-23.
- Golovin K.S. The need for legal regulation of the «black box» of artificial intelligence // Bulletin of Kostroma State University, 2024. Vol. 30. №3.: 290-297.
- Kombarova V.S., Kosolapova N.V. Artificial intelligence as a means of countering crime // A Russian investigator, 2026. №7.: 8-13.
- Rodin O.A., Kopyev A.V. Legal conflicts of intellectual property in the field of neural network technologies: problems of regulation and risk minimization // International Journal of Humanities and Natural Sciences, 2025. №9-2(108).: 197-202.
- Selivanova E.S., Sarkisyan V.V. Predictability of algorithmic behavior of artificial intelligence as a criterion of civil liability and regulatory control // Russian Journal of Economics and Law, 2026. Vol. 20. №2.: 341-360.
- Topilina A.V., Rozhkovsky V.B. On the problem of anthropological foundations of copyright: concepts the authorship, creativity, and originality of texts created using artificial intelligence. Part 2. Basic doctrinal legal interpretations // Philosophy of Law, №3(114).: 235-239.
- Filina N.V., Gudkov Yu.A., Senin I.N. Legal responsibility of artificial intelligence: theoretical models and practical solutions // Journal of Applied Research, 2025. №7.: 193-198.