Раньше разработчики защищали права на текст кода. Сегодня ИИ может в считанные секунды переписать код без изменения сути. Это ставит разработчиков в уязвимое положение. Александр Киселев, патентный поверенный UserGate, — о том, как можно решить проблему
Правовой фасад
Программисты GitHub подали коллективный иск к Copilot. Истцы утверждали, что модель обучалась на открытых репозиториях GitHub, а Copilot генерирует код, функционально совпадающий с исходным кодом из этих проектов, при этом не указывает лицензии и авторов. Федеральный суд США отклонил ключевые претензии по авторскому праву, потому что истцы не смогли показать конкретные фрагменты кода, которые были бы скопированы в генерации Copilot. Утверждения о том, что модель может генерировать похожий код, оказалось недостаточно. По данным IТ-компании DX, 92% разработчиков в мире используют ИИ хотя бы раз в месяц, а 75% — хотя бы раз в неделю. В России, по нашим оценкам, от 30 до 50% программного обеспечения разрабатывается с привлечением нейросетевых инструментов. Рынок генеративного ИИ в стране, как показало исследование Onside и Just AI, вырос за 2025 год в 4,5 раза — с 13 млрд до 58 млрд руб. Рост числа решений, созданных с помощью ИИ, выявил проблему: традиционные методы больше не обеспечивают охрану кода. Разработчик может потратить время на создание кода, а конкурент с помощью ИИ прогонит этот код через языковую модель и получит формально новый код, хотя исходная структура останется почти прежней.
Иллюзия защиты кода
Проблема особенно заметна в России. Долгое время защита IТ-разработок строилась формально: главное было пройти процедуру регистрации. Поэтому компании и юристы чаще просто оформляли код как объект авторского права и почти не рассматривали его как полноценный рыночный актив. Большинство российских IТ-компаний и юридических консультантов продолжают двигаться по этому проторенному пути. В результате они получают официальные свидетельства, которые красиво выглядят на бумаге, но не защищают бизнес. Ключевая ошибка заключается в попытке рассматривать текст программного кода как основной источник права. В условиях, когда ИИ в состоянии за секунды переработать форму представления ПО (переписать с Python на Go, изменить структуру классов, переименовать переменные) без изменения функциональных свойств, подтвердить неразрывную связь между оригиналом и копией в суде, становится невозможным. Если конкурент использует вашу технологию, прогнав ее через нейросеть для генерации аналогичного кода, он не нарушает ваше авторское право на текст как таковой. Вы защищаете форму, которую ИИ способен видоизменять до бесконечности. В итоге юристы продают клиентам защиту строк, которые ИИ перепишет за один запрос.
Патент как технологическая рента
В отличие от российской сервисной модели, на Западе (США, ЕС) патент в сфере IТ — это инструмент агрессивного технологического оборота. К примеру, такие гиганты, как IBM и Qualcomm, десятилетиями строят бизнес-модели на патентовании методов и процессов. Qualcomm защищает не текст кода драйверов, а методы обработки сигналов на уровне архитектуры. Это позволяет компании контролировать стандарты связи, независимо от конкретных программных реализаций. Бюро по патентам США (USPTO) уже внедряет руководства, где фокус смещен на «значительный вклад» человека в работу с ИИ. Если человек использовал ИИ для достижения технического эффекта (ускорение вычислений, снижение энергопотребления), такое решение признается патентоспособным. В ЕС патентуются не программы, а способы управления цифровыми двойниками и методы синхронизации. Это создает технологическую ренту — конкуренты вынуждены лицензировать само решение. Мировая практика показывает, что защита уникальности строк кода больше не эквивалентна защите решения. Пока мы спорим о творческом вкладе программиста, другие страны уже патентуют цепочки контекстного управления моделями.
Новый путь к правовой защите
Рассмотрим гипотетический, но вполне типичный кейс. По запросу заказчика вычислительная система собирает данные о входящих и исходящих звонках абонентов сотовой сети, анализирует их и периодически, например раз в неделю, формирует список номеров, которые с высокой вероятностью не принадлежат физическим лицам. Заказчик предполагает, что такие номера используются ботами для рекламных обзвонов.
На первый взгляд это типичная задача для ИИ или для программного кода, созданного с его помощью. Однако с точки зрения интеллектуальных прав все гораздо интереснее. Код — не объект правовой охраны. В действительности объект охраны здесь — изобретение, а именно способ анализа трафика сети связи. Генерация кода, то есть процесс автоматизированной разработки, может быть изобретением, но это будет уже независимое изобретение, направленное на решение любой сходной задачи. В рассматриваемом примере искусственный интеллект выполняет строго утилитарные функции: обрабатывает пользовательский запрос (промпт); помогает формализовать этапы предложенного способа решения поставленной задачи; ускоряет процессы генерации первоначальной версии кода, тестирования, внесения изменений и уточнений в результирующий код. ИИ при этом не становится ни субъектом, ни объектом патентного права, если рассматривать отдельно право на использование генеративной нейронной сети.
Промпт в такой модели — это исходная форма постановки технической задачи, фактически черновик совокупности существенных признаков будущего изобретения. Важно, что ИИ не принимает и не может принимать творческих решений. Он реализует предопределенную запросом и уточненную человеком логику обработки данных. Именно поэтому вклад ИИ в готовое решение не является авторским. Из уточненного набора операций и их последовательности, а не из текста промпта и рождается формула изобретения — классическая, старомодная, полностью укладывающаяся в рамки действующего патентного права. Даже если искусственный интеллект помогает сформировать выверенную формулу и описание изобретения на основе технической документации и справочной литературы, его роль не становится творческой.
Связка здесь проста и юридически прозрачна: промпт, описывающий сущность изобретения с использованием нейросети, преобразуется в формулу изобретения, соответствующую формальным требованиям. Из поясняющих материалов, например технической документации разработчика и научных статей, с использованием ИИ формируется подробное описание изобретения. ИИ в этой модели — переходное звено, но не субъект и не объект права. При этом сама нейронная сеть может охраняться отдельно — и как совокупность программных продуктов, и как набор оригинальных технологических решений.
Практический эффект такого подхода для IТ-компаний вполне очевиден.
Он позволяет:
— своевременно патентовать концепции программных продуктов, а не код как таковой;
— лицензировать отдельно запрос и код, сгенерированный по запросу;
— снижать риски при утечке модели, смене команды или трансграничном использовании решений, поскольку ключевые технологии могут
— быть защищены патентным правом до окончания процесса разработки;
— опционально сформировать патентную заявку, проверить возможность патентования изобретения перед подачей.
Сгенерированный код при этом остается самостоятельным объектом авторского права — результатом использования инструмента, а не его заменой. Его можно регистрировать, передавать заказчику, дорабатывать и вводить в оборот независимо от судьбы патента.
