Сегодня вышла статья в АБН про риски использования контента для обучения ИИ — дал туда комментарий, но по своей теме, стройке и градостроительству, хочу раскрыть чуть шире.

Когда говорят об обучающих данных для ИИ, обычно имеют в виду тексты, изображения, музыку. Но в нашей отрасли всё иначе. Основа отраслевых ИИ-систем — структурированные пространственные данные: сведения о земельных участках, градрегламенты, мастер-планы, данные об инфраструктуре, цифровые модели территорий. Значительная часть этого создаётся государством или находится под его управлением — поэтому вопрос правомерности использования таких данных здесь острее, чем в медиа.

Моя позиция: уже сейчас стоит проводить аудит всех наборов данных, которые используются для обучения и работы моделей — понимать их происхождение, правовые основания использования, ограничения. В перспективе такой реестр станет такой же обязательной частью управления ИИ, как сегодня реестр ПО или информационных систем.

Не менее важно закреплять ответственность в договорах с разработчиками и поставщиками ИИ: заказчик должен понимать, на каких данных обучалась модель, есть ли на них права и кто отвечает при претензиях. Для отраслевых решений это особенно критично — ошибка здесь бьёт по качеству самих инженерных решений.

Куда всё идёт: рынок в ближайшие годы придёт к лицензированию не только произведений, но и отраслевых датасетов — с понятными механизмами доступа и моделями вознаграждения правообладателей.

И важная оговорка: ИИ не заменяет проектировщика. Он помогает быстро прогнать тысячи вариантов и найти оптимальные сценарии. Но постановка задачи, выбор критериев и финальное решение — по-прежнему за человеком. Именно этот вклад, мне кажется, и должен быть основой для определения прав на результат.