Pattern AI
399 subscribers
119 photos
5 videos
84 files
367 links
Искусственный интеллект изучает нас. Мы изучаем ИИ.
Отслеживаем, как меняется регулирование ИИ.
Разбираем манипуляции, UX-паттерны и алгоритмические ловушки.
Учимся применять ИИ: осознанно, этично и с пользой.
Download Telegram
ЕС меняет экосистему Android: Google открывает новые возможности для AI-ассистентов

Около 60% пользователей смартфонов в Европе используют Android, поэтому изменения правил доступа к платформе затронут миллионы пользователей и разработчиков.

👀 16 июля Европейская комиссия направила компании Google два пакета обязательных к исполнению требований в рамках Digital Markets Act, определив требования к интероперабельности AI-сервисов с Android.

Сторонние ИИ-помощники и сервисы на базе ИИ смогут эффективно использовать 11 функций Google Android, которые сегодня в основном доступны Gemini:
▪️запуск по голосовой команде или кнопке устройства,
▪️ понимание контекста на экране (с согласия пользователя),
▪️взаимодействие сразу с несколькими приложениями,
▪️управление настройками устройства,
▪️использование локальных ИИ-моделей и выполнение сложных последовательностей действий от имени пользователя.
Пользователь всегда сможет явно дать согласие на доступ к любой из функций тех ИИ-помощников, которые он решит установить.
Например, вместо привычной цепочки «открыть приложение → найти ресторан → оформить заказ» пользователь сможет просто сказать: «Закажи мой обычный ужин». Ассистент сам выполнит необходимые действия через соответствующие сервисы.

Сроки реализации:
Google должен сначала разработать программу соответствия и критерии доступа (подробно здесь):
▪️1 февраля 2027 года — публикация проекта условий программы для обсуждения с Комиссией и независимыми экспертами;
▪️1 мая 2027 года — публикация финальных условий программы;
▪️с 1 мая 2027 года — начало приема заявок на сертификацию ИИ-сервисов;
проверка соответствия конкретного ИИ-ассистента критериям должна занимать не более 4 недель.
▪️внедрение мер для каждой функции не позднее 1 августа 2027 годаAndroid 18).
▪️функция одновременного распознавания ключевых слов, позволяющая запускать несколько сервисов с помощью голосового вызова не позднее 1 августа 2028 года (Android 19).
".....Благодаря этим мерам мы надеемся увидеть появление альтернатив Google Search и сервисам ИИ от Google, таким как Gemini, и предоставить пользователям в ЕС более широкий выбор услуг. Все разработчики, как крупные, так и малые, могут изучить эти новые возможности, которые, безусловно, принесут пользу и пользователям."


✏️При этом Комиссия отдельно предусмотрела гарантии защиты данных в своем решении:
▪️требование применять многоуровневую анонимизацию передаваемых поисковых данных,
▪️позволяет Google оценивать риски для кибербезопасности и защиты данных перед их передачей третьим лицам,
▪️также устанавливает прозрачные правила доступа к данным и их стоимости.
Такой подход должен обеспечить совместимость требований DMA и GDPR.

Интересно, что Apple отложила запуск части функций Apple Intelligence в ЕС, хотя Еврокомиссия заявила, что DMA не препятствует запуску продукта и что решение не выводить Siri AI на рынок ЕС является выбором самой Apple. Google же согласился адаптировать архитектуру Android под новые требования.

Если эти меры будут реализованы в полном объеме, конкуренция постепенно сместится с приложений на ИИ-ассистентов. Регулирование будет все заметнее влиять не только на комплаенс, но и на дизайн пользовательского опыта.

#UXWatch #LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Guidelines_on_the_implementation_of_the_transparency_obligations.pdf
818 KB
До 2 августа осталось мало времени: опубликованы рекомендации по статье 50 AI Act

Европейская комиссия опубликовала долгожданные гайдлайны по статье 50 AI Act, которые разъясняют, как выполнять требования к прозрачности для ИИ.
Правила начинают применяться уже со 2 августа 2026 года.
Руководство подробно объясняет, на кого распространяются обязанности, какие существуют исключения и как выполнять требования на практике.
FAQ можно почитать здесь.

Напомним, что:
1️⃣ Пользователь должен понимать, когда он взаимодействует с ИИ, а не с человеком.
2️⃣ Контент, созданный или существенно измененный ИИ, должен маркироваться в случаях, предусмотренных AI Act (включая дипфейки и отдельные категории ИИ-сгенерированных текстов).

Дальше посты с примерами из документа.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какой дипфейк считается вымышленным?

В рекомендациях по статье 50 AI Act Еврокомиссия привела примеры.
1️⃣ Дипфейки, представляющие собой креативные, сатирические, вымышленные или аналогичные произведения:
▪️Художественные/вымышленные произведения: фильмы (или трейлеры к фильмам), содержащие созданные или обработанные с помощью ИИ дипфейки омоложенных существующих актеров или цифровые копии умерших актеров или других лиц, доступные в кинотеатрах или на стриминговых платформах.
▪️ Художественные/креативные произведения: музыка, созданная с помощью ИИ в любом жанре, напоминающая индивидуальный стиль существующих исполнителей.
▪️ Сатирические/вымышленные произведения: обработанное с помощью ИИ изображение существующего политика, помещенное в сцену, явно призванную в юмористической форме критиковать определенные политические решения, принятые или поддержанные этим человеком.
▪️ Аналогичные креативные/вымышленные произведения: игровые изображения, созданные с помощью ИИ, включающие дипфейки-симуляции реальных, существующих людей.
Даже если дипфейк относится к художественному или сатирическому произведению, это не освобождает от обязанности раскрыть, что контент был искусственно создан или изменен. Однако такое раскрытие может быть реализовано способом, который не мешает восприятию произведения, например в титрах, описании или иной сопроводительной информации.


2️⃣ Дипфейки, не являющихся художественными, творческими, сатирическими, вымышленными или аналогичными произведениями:
▪️Видео, созданное с помощью ИИ в стиле телемагазина, включающее симуляцию дипфейка, в котором люди рекламируют продукт в сгенерированной ИИ сцене, демонстрирующей функциональное использование продукта смоделированными потребителями с целью убедить зрителей купить продукт.

▪️Изображение знаменитостей, созданное с помощью ИИ, подразумевающее их участие в действиях, которых никогда не было, и не имеющее никакой вымышленной, сатирической или аналогичной цели.

▪️ Видео, созданное с помощью ИИ, в котором реалистичный синтетический инфлюенсер тестирует спонсируемый реальный продукт, сфокусированное исключительно на демонстрации функциональных возможностей продукта.

▪️Видео, созданное с помощью ИИ, изображающее реалистичные сцены Холокоста, распространяемое на общедоступных платформах социальных сетей.

Для такого контента исключение для художественных произведений не применяется. Если материал является дипфейком, должны соблюдаться требования статьи 50 AI Act о раскрытии информации о его искусственном происхождении или изменении.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Когда ИИ-текст нужно маркировать по AI Act?

Примеры из рекомендаций Еврокомиссии в каких случаях текст, созданный или измененный с помощью ИИ, должен быть помечен как искусственно сгенерированный или измененный.

НУЖНО маркировать материалы, опубликованные с целью информирования общественности по вопросам, представляющим общественный интерес, если они не прошли проверку человеком или редакционный контроль:
▪️ Сгенерированное ИИ краткое изложение статьи, написанной человеком, на веб-сайте газеты, обсуждающее недавнее решение городского совета.
▪️ Части статьи на сайте о стиле жизни, измененные с помощью ИИ, сравнивающие влияние различных диет на конкретное заболевание у женщин среднего возраста.
▪️ Измененные с помощью ИИ корпоративные отчеты, опубликованные на сайте публичной компании и содержащие информацию для инвесторов.
▪️ Сгенерированное ИИ сообщение в аккаунте метеорологического института в социальных сетях, предупреждающее граждан о штормовой погоде и связанных с ней мерах предосторожности.

Требования не распространяются на текст, который не публикуется для информирования общественности по вопросам общественного интереса:
▪️ Фантастические романы, сгенерированные ИИ.
▪️ Текст, измененный с помощью ИИ, являющийся частью рекламы компании или описания товаров (за исключением заявлений, касающихся, например, здоровья, безопасности потребителей или устойчивого развития).
▪️ Краткое изложение новости, сгенерированное чат-ботом и доступное только пользователю, который направил запрос.
▪️ Текст, измененный с помощью ИИ, подготовленный консультантом для клиента и содержащий рекомендации по соблюдению требований действующего законодательства.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
👍1
Что такое "проверка человеком" текста по AI Act?

AI Act предусматривает исключение, если текст прошел проверку человеком или редакционный контроль, обязанность маркировать его как созданный или измененный ИИ может не применяться.

Примеры, когда действует исключение:
▪️ Статья в газете, измененная с помощью ИИ, или сгенерированное ИИ краткое изложение статьи, прошедшее редакционный контроль главного редактора, при этом редакционную ответственность несет юридическое лицо (издатель газеты).
▪️ Академический блог, измененный с помощью ИИ, прошедший внутреннее рецензирование, при этом редакционную ответственность несет исследовательский центр, управляющий блогом.
▪️ Сгенерированные ИИ предупреждения о безопасности населения, утвержденные государственным должностным лицом перед их распространением гражданам под ответственность компетентного органа гражданской защиты.
▪️ Сгенерированные ИИ отчеты об устойчивом развитии, опубликованные на сайте публичной компании и прошедшие проверку специалистами соответствующего профиля (например, по вопросам комплаенса).
▪️ Перевод статьи, написанной человеком, выполненный с помощью ИИ и прошедший проверку человеком.

Примеры, когда требования к проверке человеком не выполнены:
▪️ Веб-сайт, на котором статьи о политике Европейского союза, сгенерированные ИИ, публикуются без какой-либо целенаправленной проверки человеком или редакционного контроля.
▪️ Статьи, сгенерированные ИИ, которые проверяются и редактируются другой системой ИИ, а редактор-человек перед публикацией выполняет лишь поверхностную грамматическую проверку.
▪️ Самостоятельно опубликованная книга об изменении климата, сгенерированная ИИ и размещенная на платформе электронной коммерции, которая не прошла проверку компетентным физическим или юридическим лицом (включая саму платформу).

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
👍1
Запрет соц.сетей детям младше 15 лет во Франции

Франция приняла закон, запрещающий детям до 15 лет пользоваться социальными сетями, и стала второй страной в мире после Австралии (запрещены с 10 декабря 2025 года до 16 лет) и первой страной Европейского союза.

👀 С 1 сентября 2026 года пользователи младше 15 лет не смогут создавать новые аккаунты.
1️⃣Действующие аккаунты должны быть удалены в течение четырех месяцев.
2️⃣Платформы обязаны внедрить эффективную систему проверки возраста.
3️⃣Исключения предусмотрены для образовательных сервисов, онлайн-энциклопедий и платформ с открытым исходным кодом.
4️⃣Запрещается реклама, прямая или косвенная, онлайн-сервисов социальных сетей, если она специально ориентирована на несовершеннолетних, в том числе если она осуществляется влиятельными лицами или в рамках коммерческого партнерства.
5️⃣Реклама социальных сетей или онлайн-платформ должна содержать предупреждение: «Продукты опасны для детей младше пятнадцати лет».

Закон стал возможен после обновления европейских подходов к защите несовершеннолетних в рамках Digital Services Act (DSA). Франция считает, что именно платформы должны нести ответственность за недопуск детей младше установленного возраста.
Теперь внимание сместится на главный практический вопрос, какие механизмы проверки возраста будут признаны достаточными и как они будут сочетаться с требованиями GDPR по минимизации обработки персональных данных.
Если французская модель окажется успешной, она может стать ориентиром для других стран.
Так, Норвегия планирует установить минимальный возраст в 16 лет, Дания выступает за общеевропейские ограничения, Испания готовит реформу по усилению защиты несовершеннолетних в цифровой среде. В Турции также подготовлен законопроект об ограничении доступа несовершеннолетних к социальным сетям.

Тренд становится глобальным.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ в HR становится предметом судебных разбирательств

26 сотрудников Meta * (компания признана экстремистской организацией на территории России) подали иск, который может стать одним из первых судебных процессов в США, напрямую проверяющих законность использования ИИ при принятии кадровых решений.

👀 Истцы утверждают, что при массовом сокращении около 8 000 сотрудников компания использовала комплекс внутренних ИИ-инструментов для оценки и отбора работников на увольнение.
Система анализировала не только результаты работы, но и цифровую активность сотрудников, включая данные с корпоративных устройств, использование внутренних ИИ-инструментов и автоматизированные рейтинги эффективности. Модели не учитывали отпуска ( по беременности и родам, семейный, по болезни и предоставленные работодателем условия для сотрудников с инвалидностью), а в результате, по мнению истцов, именно эти категории работников непропорционально часто попадали в списки на увольнение, что может нарушать требования законов США.
Meta * (компания признана экстремистской организацией на территории России) категорически отвергает обвинения. Компания заявила суду, что окончательные решения принимались руководителями подразделений по нейтральным критериям, а ИИ не использовался для ранжирования сотрудников или принятия решений об увольнении.

17 июля федеральный судья Уильям Оррик отказался временно приостанавливать увольнения. Однако решение нельзя считать победой Meta.
Суд отметил, что на текущем этапе истцы не представили достаточных доказательств, подтверждающих использование ИИ именно для принятия решений об увольнении.
При этом судья прямо указал, что вопросы, поднятые в иске, являются серьезными, назначил дальнейшее рассмотрение дела на август и допустил возможность изменить свою позицию, если появятся дополнительные доказательства использования ИИ при сокращении персонала.
Эксперты обращают внимание, что дело демонстрирует одну из главных проблем эпохи ИИ в HR: доказать, как именно алгоритм повлиял на решение работодателя, крайне сложно. Внутренние модели, журналы принятия решений и параметры работы алгоритмов остаются закрытыми для сотрудников, а обязательный арбитраж существенно ограничивает возможности получения таких доказательств. Именно поэтому подобные дела будут сталкиваться с серьезными процессуальными трудностями даже при наличии подозрений в дискриминации.


🔍Это не единственный сигнал напряженности внутри Big Tech.

На прошлой неделе более 4 500 сотрудников Google передали генеральному директору Сундару Пичаи петицию с требованием усилить гарантии защиты от увольнений.
Инициатива, организованная профсоюзом Alphabet Workers Union, стала крупнейшей коллективной акцией сотрудников компании по вопросу сохранения рабочих мест.
Работники требуют гарантированных выходных пособий, добровольных программ увольнения до принудительных сокращений, отказа от рейтинговых квот при оценке эффективности и возможности получать выходное пособие в виде оплачиваемого отпуска. По словам профсоюза, кампания уже привела к расширению программ добровольного ухода (Voluntary Exit Packages) более чем на 70 тыс. сотрудников Google.

📌 Примеры из судебной практики:
▪️ Mobley v. Workday, Inc.
- AI-инструменты Workday автоматически отсеивали кандидатов по признакам возраста, расы и инвалидности.
▪️EEOC v. iTutorGroup - система автоматически отклоняла женщин старше 55 лет и мужчин старше 60 лет, компания выплатила $365 000, изменила алгоритмы и согласилась на гос. контроль.
▪️Baker v. CVS Health Corp. - система анализа интервью фактически выполняла функции запрещенного законом «детектора лжи» при приеме на работу, стороны заключили мировое соглашение.
▪️А.Н. Рожкова v. ООО «Алиса» - увольнение из-за ИИ признано незаконным, выплаты и моральная компенсация.

По мере роста инвестиций в ИИ сотрудники все чаще требуют прозрачности в принятии кадровых решений и дополнительных гарантий защиты от увольнений.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI в HR: что должны учитывать работодатели в ЕС

Часть 1


Системы ИИ в сфере занятости по AI Act подразделяются на подкатегории (Annex III AI Act):
▪️ системы, используемые для набора персонала, рекламы и оценки кандидатов (например, написание описаний вакансий, взаимодействие с кандидатами через чат-ботов, фильтрация заявок, подготовка сценариев собеседований или анализ и оценка ответов и поведения кандидатов);
▪️ системы, используемые для принятия решений относительно повышения по службе, увольнений, назначения задач на основе индивидуального поведения или характеристик, а также мониторинга и оценки индивидуальной производительности и поведения ( организация работы, установление показателей и целей, выявление возможностей для развития, разработка программ вознаграждения, разработка планов преемственности или выявление сотрудников, имеющих право на повышение).

Примеры ИИ- инструментов по оценки категории риска:
▪️Запрещены (Unacceptable risk): инструменты по определению эмоций сотрудников на работе (если только они не служат медицинским целям или целям обеспечения безопасности, таким как контроль усталости), инструменты использующие данные биометрии, расы, политических, религиозных и философских взглядов, сексуальной ориентации.
▪️Высокий риск: инструменты, используемые при приеме на работу или отборе людей, для размещения целевых объявлений о приеме на работу, анализа и фильтрации заявлений о приеме на работу и оценки кандидатов, инструменты, используемые для принятия решений рабочего характера (повышение, увольнение и тд); для создания задач на основе индивидуального поведения и черт сотрудника; для мониторинга эффективности сотрудника.
▪️Исключения (ст. 6(3) AI Act) которые не представляют существенного риска причинения вреда здоровью, безопасности или фундаментальным правам физических лиц, включая отсутствие значительного влияния на принятие решений при выполнении следующих условий:
- выполнение узкой процедурной задачи.
- улучшение результата завершенной человеком деятельности.
- обнаружение паттернов решений без замены оценки человека.
- выполнение подготовительной задачи для оценки.
Например, инструменты для аппрува отпусков, переводчики, обучающие программы.

Работодатель - развертыватель высокорисковой системы ИИ, если не является разработчиками систем ИИ, но покупает и использует существующие системы ИИ.

Работодатель - поставщик высокорисковой системы ИИ, если сам «настраивает» высокорисковые системы ИИ.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
AI в HR: что должны учитывать работодатели в ЕС
Часть 2


Индивидуальные меры регулирования нац. законодательства + требования к системам ИИ с высоким риском + основополагающие принципы, регулирующие этические практики наблюдения = ответственное и этичное использование ИИ, обеспечивая баланс между технологическими достижениями и защитой индивидуальных прав.

📝 Чек-лист:
1️⃣ Осознанное согласие: сотрудники должны быть полностью информированы об используемых инструментах мониторинга, их целях и собираемых данных. Получение явного согласия обеспечивает осведомленность и согласие с методами наблюдения.
2️⃣Обеспечить прозрачность: работники и кандидаты должны понимать, когда при принятии кадровых решений используется ИИ, какие данные анализируются и каким образом результаты влияют на итоговое решение.
3️⃣Минимизация данных: следует собирать только необходимые данные для законных деловых целей. Этот принцип предотвращает чрезмерное наблюдение, защищая сотрудников от ненужного вторжения в личную жизнь.
4️⃣Недискриминация: системы ИИ должны быть разработаны и внедрены таким образом, чтобы избегать дискриминации по признаку расы, пола, возраста или других защищенных характеристик. Регулярные проверки и стратегии смягчения предвзятости имеют важное значение для обеспечения справедливости в практике наблюдения. Соответствующий и достаточно репрезентативный ввод данных, например, в систему подбора персонала на основе ИИ, которая поддерживает выбор подходящих кандидатов.
5️⃣Соразмерность и необходимость: мониторинг должен быть соразмерен его цели. Например, отслеживание производительности может быть оправдано, но постоянное наблюдение без четкой, необходимой цели неэтично и потенциально незаконно.
6️⃣Проведение DPIA. Определить обязательства путем соблюдения подхода, основанного на оценке риска, как для уже используемых систем ИИ, так и для планирования и внедрения новых систем.
7️⃣ Установить правила использования ИИ на рабочем месте и предложить обучение по базовому техническому пониманию ИИ.
8️⃣ Назначить должностное лицо по внедрению и использованию ИИ в рабочих процессах/человеческий надзор.
9️⃣ Использование и мониторинг высокорисковых систем ИИ в соответствии с инструкциями по использованию и немедленное сообщение об обнаруженных рисках.
1️⃣0️⃣ Участие представителей сотрудников (это обязательство уже применяется в некоторых государствах-членах, например, в Германии).
1️⃣1️⃣Если работодатель классифицируется как поставщик - обеспечить, чтобы система ИИ с высоким риском соответствовала общим требованиям к надежному ИИ, пройти процедуру оценки соответствия и внедрить систему управления качеством, соблюдать строгие обязательства по регистрации, документированию и предоставлению информации.

Подробно в предыдущих постах про:
🔹ИИ для встреч (записи, саммари, заметки и черновики документов);
🔹ИИ-переводчики и защита персональных данных;
🔹ИИ-транскрипция голоса и персональные данные (позиция Испанского регулятора (AEPD));
🔹AI- транскрипция на собеседованиях и GDPR: разъяснения латвийского регулятора;
🔹Синтетические данные сотрудников: для чего нужны и какие риски использования;

Гайды регуляторов:
▪️Here’s what jobseekers need to know about automated recruitment decisions/ ICO;
▪️AI tools in recruitment, Audit outcomes report November 2024 by ICO;
▪️Recent policy developments on AI in the labour market;
▪️Navigating AI with Pestalozzi – Part 6: Employment;

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Польше подписан Закон об ИИ

Президентом подписан Закон от 3 июля 2026 года "О системах искусственного интеллекта" (o systemach sztucznej inteligencji) в развитие положений EU AI Act. Полный текст здесь.

👀 Разбираем ключевые пункты:

1️⃣Создается специализированный орган надзора за рынком ИИ - Комиссия по развитию и безопасности ИИ (Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji).
Компетенции (ст.6): контроль за соблюдением требований EU AI Act, проведение проверок и аудитов, наложение административных штрафов, а также ведение национального реестра, реализация образовательных программ и т.п.
Регулятор работает в контакте с UOKiK (защита конкуренции и потребителей), UKE, KNF и PUODO (защита персональных данных), что обеспечивает всесторонний контроль использования алгоритмов.
Состав комиссии: председатель, два заместителя председателя и четыре члена, назначенные органами, ответственными за конкуренцию и защиту прав потребителей, финансовый надзор, вещание и электронные коммуникации. Её члены должны действовать самостоятельно. Председатель назначается Сеймом с согласия Сената на пятилетний срок и может служить не более двух сроков.

Социальный совет по искусственному интеллекту будет работать вместе с Комиссией в качестве консультативного органа. В него войдут представители государственных учреждений, академических кругов, бизнеса, профсоюзов и гражданского общества. Совет сможет выносить мнения, формулировать собственные позиции и запрашивать инициирование процедур по исполнению исполнения.

2️⃣Процедура официальных запросов (ст. 9 -17).
Если у компании есть сомнения, относится ли её ИИ-решение к категории высокого риска (high-risk) или подпадает ли под ограничения, она может подать заявление в Комиссию на получение официального индивидуального заключения.
Запрос позволяет заранее прояснить позицию регулятора, зафиксировать правовой статус системы и сформировать доказательную базу на случай будущих проверок.

3️⃣ Вводятся правила проведения проверок.
Комиссия (плановые и внеплановые инспекции), Социальный совет (Rada Społeczna) или граждане/клиенты могут инициировать процесс через механизм официальных жалоб (например, при оспаривании автоматизированного отказа в найме или кредите).
При незначительных отклонениях Комиссия может выдать предписание с указанием конкретных мер для восстановления соответствия с требованиями закона без наложения штрафа.
В случае существенных нарушений регулятор уполномочен обязать компанию изменить алгоритм, приостановить его использование или полностью отозвать ИИ-систему с рынка.

Все решения Комиссии (включая штрафы и запреты) обжалуются в специализированном Суде по защите конкуренции и потребителей в Варшаве (SOKiK).

4️⃣ Вводится возможность досудебного урегулирования, заключив официальное соглашение с Комиссией и взяв на себя обязательства по устранению нарушений. В случае активного сотрудничества и полного устранения последствий соглашение позволяет существенно снизить размер штрафа или полностью освободить компанию от административной ответственности.

5️⃣ Вводится уголовная ответственность для должностных лиц (директоров, ответственных за комплаенс):
▪️за воспрепятствование или противодействие проведению проверки Комиссией;
▪️за непредоставление (или предоставление ложной) информации, необходимой для определения размера штрафа.

6️⃣Правовая база для регуляторных песочниц. Доступ будет предоставлен через конкурсную процедуру. Микро, малые и средние предприятия смогут участвовать бесплатно.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Доверие к ИИ важнее политики конфиденциальности

С 23 по 26 августа пройдет SOUPS 2026 (Symposium on Usable Privacy and Security), объединяющий экспертов в области взаимодействия человека с компьютером, информационной безопасности и психологии.

👀 Один из докладов посвящен вопросу: как пользователи оценивают существующие коммуникации в области безопасности и конфиденциальности? Препринт здесь.
Исследователи опросили 21 человек в США и выяснили, что большинство людей не читают политики конфиденциальности, описания безопасности или документацию. Вместо этого они судят о надежности сервиса по косвенным признакам:
▪️ насколько известна компания;
▪️ насколько популярен сервис;
▪️ пользуются ли им друзья и коллеги;
▪️ вызывает ли интерфейс ощущение доверия.

Если возникают сомнения, пользователи чаще отказываются использовать ИИ для работы с конфиденциальной информацией, чем пытаются разобраться в юридических документах.

При этом участники исследования достаточно четко сформулировали, какой прозрачности они ожидают. Вместо длинных политик они хотят:
▪️ безопасные настройки по умолчанию;
▪️ возможность получить более подробную информацию только при необходимости;
▪️ понятные сведения о том, какие данные собираются и как используются;
▪️ независимые оценки и сертификацию, которым можно доверять.

Авторы рекомендуют проектировать интерфейсы так, чтобы безопасность была обеспечена по умолчанию, предлагая при этом дополнительную детализацию по запросу. Такой подход снижает когнитивную нагрузку и помогает избежать ложного ощущения безопасности, которое может возникать при большом количестве настроек.
Также обращают внимание на то, что сегодня требования к прозрачности ИИ существенно различаются между странами. AI Act устанавливает обязательные требования к прозрачности для отдельных категорий ИИ-систем, тогда как многие другие международные инициативы, включая Singapore Model AI Governance Framework и OECD Hiroshima AI Process Reporting Framework, носят рекомендательный характер.
При этом большинство существующих требований сосредоточено на технической документации, управлении рисками и отчетности для регуляторов, а не на информации, понятной обычному пользователю

По мнению исследователей, следующим этапом развития регулирования должны стать обязательные механизмы прозрачности, ориентированные на потребителя:
▪️стандартизированные и сопоставимые раскрытия информации о работе ИИ;
▪️независимая сертификация, которой можно доверять;
▪️единые сигналы безопасности, понятные пользователям.

Одновременно регуляторам предстоит бороться с явлением, которое авторы называют transparency washing, т.е. созданием ложного ощущения прозрачности с помощью расплывчатых обещаний, собственных «значков доверия» без независимой проверки или интерфейсов, которые побуждают пользователя раскрывать больше данных, скрывая при этом важные условия их обработки.

В программе конференции также исследования о совместном использовании устройств семьями, защите уязвимых групп пользователей, борьбе с цифровым мошенничеством, кибербезопасности и ИИ, уведомлениях о конфиденциальности, разрешениях и маркировке.
Про еще один доклад в следующем посте.

#UXWatch
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Чьи рекомендации важнее, человека или ИИ?

Недавно на Линкедине мне попался пост, как девушка не знала, радоваться, смеяться или плакать, потому что тезисы ее старого поста стали попадаться в обзор Google AI Overviews
и, соответственно, содержали ошибки и неточности, т.к. положения законодательства уже успели поменяться.

На конференции SOUPS 2026 исследователи представят результаты немного по другому вопросу в работе «Clear, Actionable and Confidence-Inspiring Recommendations? Comparative Study of AI-Generated and Human-Written Penetration Testing Reports». Она будет опубликована в сборнике после конференции.
Суть в том, что 600 специалистов по ИТ и кибербезопасности оценивали и сравнивали рекомендации по устранению уязвимостей, которые были написаны экспертами и сгенерированы ИИ.
Оценивались по трем критериям:
▪️насколько понятны рекомендации;
▪️насколько легко их выполнить;
▪️насколько они внушают уверенность в правильности действий.

Исследователи обнаружили, что происхождение текста ( человек или ИИ) само по себе не определяет его качество. Гораздо большее значение имеет структура рекомендации.
Наиболее высокие оценки получили рекомендации, которые:
▪️ разбиты на последовательные шаги;
▪️ содержат конкретные действия;
▪️ исключают двусмысленность;
▪️ помогают быстро понять, что именно нужно сделать.

Этот вывод хорошо отражает более широкий тренд в использовании генеративного ИИ. Пользователи оценивают прежде всего качество результата, а не то, кем он создан. И, возможно, именно поэтому хорошо структурированные материалы чаще становятся источниками для ИИ-сервисов. Но они не всегда актуальны или безошибочны. Если информация не обновляется, ИИ будет воспроизводить уже устаревшие выводы.

📌 Ошибки Google AI Overviews

#UXWatch
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Если ИИ «запомнил» произведение, это может быть нарушением авторских прав

Суд Мюнхена последователен и после кейса с OpenAI вынес решение, по которому Suno должна предоставить информацию GEMA и выплатить компенсацию. Решение пока не вступило в законную силу.

1️⃣Суд пришел к выводу, что спорные музыкальные произведения воспроизводимо содержатся в моделях Suno (v3.5 и v4). По мнению суда, модели не только извлекли закономерности из обучающих данных, но и сохранили содержание произведений в своих параметрах.
Эти модели хранились на серверах в Германии. Исследования в области информационных технологий показали, что обучающие данные могут содержаться в моделях ИИ и извлекаться в качестве выходных данных.

2️⃣Само обучение может нарушать авторские права. Суд признал, что воспроизведение произведений в процессе обучения является использованием, подпадающим под исключительное право автора на воспроизведение. При этом немецкое исключение для интеллектуального анализа текста и данных (TDM) в данном случае, по мнению суда, не применяется.

3️⃣Воспроизводя музыку в выходных данных в Германии, ответчики незаконно воспроизвели и публично исполнили спорные музыкальные произведения. Оригинальные элементы музыки были узнаваемы в выходных данных.
4️⃣ Ответственность за это несут разработчики, а не пользователи. Выходные данные генерировались с помощью простых и открытых запросов, которые указывали только на текст и музыкальный стиль. Ответчики управляли моделями ИИ, для которых музыка была выбрана в качестве обучающих данных и на которых модели обучались. Они отвечали за архитектуру моделей и за запоминание обучающих данных.

5️⃣Fair Use не спас. Суд также оценил обучение с точки зрения американского авторского права, поскольку копирование произведений происходило в США. В отличие от недавних дел Bartz и Kadrey, где обучение моделей было признано добросовестным использованием, здесь суд указал, что модель способна воспроизводить произведения, существенно схожие с оригиналами. Поэтому защита по §107 Copyright Act, по мнению суда, неприменима.

Три элемента вместе:
▪️ наличие произведений в обучающих данных;
▪️ их «запоминание» моделью;
▪️ возможность воспроизведения по относительно простым запросам.

Проверьте еще раз ваши датасеты и выдачу ответов.

📌 Кейс GEMA vs OpenAI

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Решение Бабушкиного суда.pdf
278.2 KB
Загрузка данных в DeepSeek признана судом разглашением коммерческой тайны

Бабушкинский районный суд Москвы вынес решение, которое может стать важным ориентиром для компаний, внедряющих генеративный ИИ.
Суд рассмотрел дело об увольнении директора по продажам, которая выгружала корпоративные документы (лиды, панель РОПов, финансовые метрики по отделам) из внутренней системы Power BI в DeepSeek, а также пересылала служебные документы на личную почту и передавала конфиденциальную информацию поставщику. Служба ИБ поймала, работодатель провёл расследование и уволил.
Суд не требовал доказывать, что кто-либо действительно получил доступ к этой информации. Был применен подход, ранее сформулированный Конституционным Судом РФ (Постановление № 25-П от 26.10.2017), что уже само создание условий для неконтролируемого использования конфиденциальных данных может рассматриваться как нарушение режима коммерческой тайны.
.....Выгрузка сведений, составляющих коммерческую тайну, и (или) являющихся конфиденциальной информацией, в систему искусственного интеллекта Deepseek, является разглашением таких сведений. ......Угроза заключается в том, что возможно просматривать активность пользователя или перехватывать передаваемые данные

Работодатель заранее оформил режим коммерческой тайны: утвердил перечень конфиденциальных сведений, ознакомил сотрудника с внутренними политиками, получил обязательство о неразглашении и потом провел служебное расследование в соответствии с требованиями трудового законодательства.

Похожая тенденция прослеживается в других странах.
Напомню, про кейс в США United States v. Heppner, где суд пришел к выводу, что использование публичного генеративного ИИ может привести к утрате адвокатской тайны, поскольку информация добровольно передается третьей стороне. Хотя дело касалось юридической привилегии, а не коммерческой тайны, логика очень похожа: передача данных во внешний ИИ-сервис означает потерю контроля над конфиденциальной информацией (см пост здесь).
В Великобритании в кейсе Munir v Secretary of State for the Home Department суд также указывал на риски использования публичных генеративных моделей для обработки клиентских документов и противопоставил их корпоративным решениям с контролируемой средой обработки данных.

В Европейском союзе регуляторы неоднократно рекомендуют организациям не передавать персональные данные и иную чувствительную информацию в публичные генеративные модели без соответствующих мер защиты:
▪️ рекомендации французского регулятора CNIL,
▪️позиция британского ICO по генеративному ИИ,
▪️Руководящие принципы по веб-скрейпингу для генеративного ИИ.

Бездумная загрузка корпоративной информации в публичные генеративные модели может приводить как к рискам информационной безопасности, так и юридическим.

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
В России с 1 сентября вступит в силу Закон "О поддержке развития технологий ИИ в РФ"

Ключевые нормы вступают в силу с 1 марта 2027 года.
Полный разбор можно почитать у RKS Global здесь.
Текст закона здесь.

1️⃣Единых технических требований к маркировке нет, как нет и последствий ее отсутствия.
▪️Владельцы соц. сетей и иных информационных ресурсов (с аудиторией более 500 тысяч пользователей в сутки на территории РФ) обязаны обеспечить пользователям возможность разместить предупреждение о применении технологий ИИ. 
▪️Обязанность пользователя маркировать такой материал, как и ответственность за отсутствие предупреждения, или технические требования к предупреждению, закон не устанавливает.
▪️Лица, предоставляющие возможность применения моделей, должны уведомить пользователя о принадлежности прав на полученные с помощью модели результаты интеллектуальной.
деятельности, а также об условиях доступа к ним, их использования и сохранения при наличии технической возможности.

2️⃣Для обучения российских («суверенных» или «национальных») фундаментальных моделей ИИ разработчики смогут анализировать произведения, извлекать из них информацию, сравнивать, классифицировать, выявлять закономерности, тенденции и взаимосвязи, а также временно копировать их в память компьютера при одном из двух условий:
▪️разработчик получил экземпляр произведения законным способом (одной книги хватит); или
▪️произведение уже было опубликовано и доступно для анализа без технических ограничений (например, без защиты от доступа).

3️⃣Дан термин большой фундаментальной модели ИИ и категории.
Суверенная модель разрабатывается российским ЮЛ, которое обеспечивает полную техническую воспроизводимость всего цикла разработки, включая обучение. Национальная модель тоже создаётся российским ЮЛ, но может включать зарубежные компоненты, распространяемые на условиях открытой лицензии. Данные и ответы пользователям должны храниться в дата-центрах на территории России, принадлежащих российским ЮЛ, а также подтверждать соответствие модели рос. законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям.

Планируется разделить центры обработки данных для ИИ (ЦОД ИИ) и прочих ЦОДов

#LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎1
Android вводит обязательную верификацию разработчиков

Google продолжает внедрение Android Developer Verification (системы обязательной проверки личности разработчиков). После волны критики компания смягчила некоторые требования, но от самой идеи не отказалась.
1️⃣Первые страны перейдут на новую систему уже в конце 2026 года, а затем она начнет распространяться на остальные регионы.
С 30 сентября 2026 обязательная верификация начинает применяться в:
▪️Бразилии,
▪️Индонезии,
▪️Сингапуре,
▪️Таиланде;
с 2027 года поэтапное распространение на остальные регионы мира.

2️⃣Google хочет, чтобы верифицированы были разработчики любых Android-приложений, включая распространяемые:
▪️через собственные сайты;
▪️сторонние магазины приложений;
▪️APK-файлы;
▪️корпоративные каналы распространения.
Пользователь должен знать, кто создал приложение, даже если оно установлено не из Google Play.
В первоначальной концепции предполагалось, что приложения от неверифицированных разработчиков практически невозможно будет установить.
Однако после критики со стороны сообщества Android, разработчиков независимых магазинов приложений, организаций EFF, FSFE, F-Droid, Proton, Tor Project и других Google пересмотрел подход.
Теперь появился Advanced Flow. Если разработчик не прошел верификацию, пользователь все равно сможет установить приложение, но только после дополнительной процедуры:
▪️включить режим разработчика;
▪️подтвердить, что устройство не находится под удаленным управлением мошенника;
▪️перезагрузить устройство;
▪️подождать 24 часа;
▪️подтвердить установку с помощью PIN-кода или биометрии.

3️⃣В июле Google запустил Android Developer ID Status API и ранний доступ к Android Developer Console API. Теперь магазины приложений и производители устройств могут автоматически проверять, зарегистрирован ли разработчик

4️⃣Google также представил Limited Distribution Account.
Такой режим предназначен для студентов, образовательных проектов и небольших проектов:
▪️не требуется оплачивать регистрационный сбор;
▪️не требуется проходить полную идентификацию;
▪️приложение можно распространять максимум на 20 заранее авторизованных устройств.

🔍 Кто сможет пройти проверки?
Google сообщает, что проверяет личность разработчика, а не его гражданство. Формально критериями являются:
▪️подтверждение личности или существования компании;
▪️действительные документы;
▪️возможность связаться с разработчиком;
▪️контроль над аккаунтом Google.
Однако компания не опубликовала, какие документы принимаются по каждой стране и как будут обрабатываться документы государств, находящихся под санкциями.

Европейская комиссия пока не начала отдельного разбирательства относительно Android Developer Verification.
В настоящее время основное внимание ЕС сосредоточено на исполнении Digital Markets Act (DMA), в рамках которого Google уже обязали открыть Android для сторонних ИИ-ассистентов, предоставить больше возможностей выбора сервисов и обеспечить доступ конкурентов к системным функциям (см пост здесь).

Если Google не изменит планы, то в 2027 году Android может стать первой массовой мобильной платформой, где для распространения приложений вне официального магазина также потребуется подтверждение личности разработчика.

#UXWatch #LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
ENISA Secure by Design and by Default.pdf
1.7 MB
ENISA Secure by Design and Default Playbook

80 страниц пользы, принципы и конкретные рекомендации по применению требований безопасности на протяжении всего жизненного цикла продукта.

#AIShelf
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Guide on federated learning.pdf
2.9 MB
Privacy Enhancing Technologies: Guide on Federated Learning|PDPC Singapore

Технологии повышения конфиденциальности (PET) позволяют организациям обрабатывать, анализировать и извлекать полезную информацию из данных, не раскрывая при этом личную или коммерчески конфиденциальную информацию.

Федеративные вычисления - один из методов, решающий проблему, как обеспечить совместную разработку ИИ в организациях, чьи наборы данных изолированы нормативными, конкурентными или операционными ограничениями.
Это достигается за счет переноса вычислений туда, где находятся данные, а не централизации необработанной конфиденциальной информации.
Включает в себя две взаимодополняющие возможности: федеративное обучение (FL) и федеративную аналитику (FA).
Гайд в основном посвящен FL из-за его большей технической сложности и рисков конфиденциальности, включает структурированную оценку соответствия проблемы, практические рекомендации по проектным решениям, а также средства управления и технические меры по снижению рисков.

Целевая аудитория: CIO, CTO, CDO, специалисты по ИИ, защите данных и лиц, принимающих технические решения, которые могут прямо или косвенно участвовать в оценке, внедрении и управлении федеративными системами.

#AIShelf
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Как компании будут бороться за рекомендации ИИ или почему SEO меняется

Еще недавно главной задачей маркетолога было оказаться на первой странице поисковой выдачи.
Сегодня у бизнеса появляется другой вопрос: «Что скажет нейросеть о моем бренде, когда пользователь спросит ее совета?»
Эта смена кажется небольшой, но она меняет модель цифрового маркетинга. С развитием ИИ-ассистентов путь клиента будет выглядеть, как пользователь → ChatGPT / Gemini / Алиса → рекомендация → покупка.

👀 А значит появляется новое направление Generative Engine Optimization (GEO) или попытка сделать так, чтобы ИИ чаще упоминал бренд в своих ответах.
Например, если пользователь спрашивает: «Какие сервисы подходят для автоматизации бухгалтерии?», то в поиске он получает список ссылок. ИИ может сразу сказать: «Для малого бизнеса можно рассмотреть X, Y и Z».

Сервисы вроде brandfound уже предлагают мониторинг того, как бренды представлены в ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Алисе и других системах, анализируя запросы пользователей и ответы нейросетей. Компания задает вопросы, которые реальные пользователи могут задавать нейросетям (например, какой банк выбрать для бизнеса в Европе). Дальше сервис проверяет ответы разных ИИ ( упоминается ли бренд, как часто он появляется, с кем его сравнивают, какие преимущества или недостатки ему приписывают) и создает аналитики для управления присутствием бренда в ответах ИИ.

Фактически появляется новая аналитика не сколько людей увидели рекламу", а сколько раз ИИ рекомендовал бренд потенциальному клиенту.

🔍 Какие методы использовать:
1️⃣Структурированные данные. Разметка Schema.org позволяет указать поисковым системам, что именно находится на странице ( товар, цена, организация, отзывы, автор, дата публикации). Это помогает алгоритмам лучше понимать содержание сайта.
2️⃣Файл llms.txt как экспериментальный подход и машинно-читаемый контент. Его идея похожа на robots.txt, т.е. дать ИИ-системам краткое описание сайта, его структуры и важных материалов. Например, компания может указать, какие страницы являются основными, где находится документация, какие данные можно использовать.
3️⃣Авторитетность источников. ИИ-модели оценивают не только текст, а важны еще параметры, кто написал материал, насколько источник надежен, есть ли подтверждение информации, насколько давно обновлялись данные. Принцип E-E-A-T (опыт, экспертность, авторитетность, надежность), который Google использует в рекомендациях для качества контента, становится еще более важным.
4️⃣Качество данных становится конкурентным преимуществом. Если в интернете противоречивая информация, ИИ может сделать неправильный вывод.
5️⃣Учитывать контекст пользователя. Интеграции Google с собственными сервисами дают ИИ-помощникам возможности отвечать на вопрос "что важно именно для этого человека?". И тот же туристический сервис может быть рекомендован не просто потому, что у него хороший сайт, а потому что ИИ знает, что пользователь планирует поездку, у него есть определенные даты, он уже покупал похожие услуги.

❗️Пользователям в таком контексте остается:
▪️не воспринимать ответ ИИ как истину.
▪️понимать, что рекомендации могут стать новым видом рекламы.
▪️учиться задавать вопросы, т.к. качество ответа будет зависеть от запроса. Не спрашивать "какой лучший банк", а " сравни, какие банки подходят под такие-то задачи, какие есть ограничения, зак-во, тарифы, история клиентских отношения и т.п".
▪️проверять результаты.

📌 Разметка структурированных данных Google,
GEO: Generative Engine Optimization,
What is Generative Engine Optimization (GEO) and how does it differ from SEO?

#UXWatch
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
AI Assistants Overassist.pdf
1.8 MB
Синдром гиперопеки: как ИИ-ассистенты разрушают навыки долгосрочного обучения

Новое исследование Гарварда и Стенфорда показывает проблему современных ИИ-ассистентов: они мешают нам учиться, потому что помогают слишком быстро и слишком сильно.

Ученые представили бенчмарк INT-BENCH, который имитирует взаимодействие "ученика" и "учителя" в трех сферах: отладка кода, математика и логические задачи. Оценка происходит в области обучения по частоте и времени вмешательств, а также по влиянию на
как непосредственный успех в выполнении задачи, так и решения новых проблем.

Результаты сравнения ИИ-преподавателей с людьми оказались весьма показательными:
1️⃣Синдром гиперопеки (Overassisting)
ИИ вмешивается слишком рано. В 90% случаев модель встревает в процесс рассуждения на самых первых шагах (в среднем показав всего 18% текста).
ИИ вмешивается, даже когда всё хорошо. Такие модели, как GPT-5.2 и GPT-OSS-120B, давали подсказки в 98–100% случаев, когда «ученик» прекрасно справлялся сам и шёл к верному ответу.
2️⃣ Сливы решений вместо обучения
Вместо того чтобы натолкнуть на мысль (наводящие вопросы, намеки), ИИ в 58–65% случаев сразу выдает почти готовый ответ или прямую инструкцию.
Человек-преподаватель в аналогичных условиях чаще указывает на ошибку косвенно или предлагает перепроверить шаги, давая возможность додумать самостоятельно.
3️⃣ Ноль навыков в долгосрочной перспективе (Generalization)
Быстрая помощь ИИ дает иллюзию успеха, т.к. сиюминутная точность выполнения задачи действительно растет.
Однако обобщение знаний падает. Когда «ученику» дают аналогичную, но новую задачу, наличие предыдущих подсказок от ИИ вообще не улучшает результат. Ученик не усваивает принцип, так как за него проделали всю ментальную работу.

Авторы статьи предупреждают о риске постепенного выгорания самостоятельного мышления (gradual disempowerment). Когда нейросети оптимизированы на быстрый результат, они приучают пользователя к «когнитивной разгрузке». Мы теряем навык преодоления сложных задач (productive struggle), ведь проще сразу получить готовый ответ.
Разработчикам LLM нужно обучать ассистентов не просто реверсировать ошибки, а балансировать между краткосрочной помощью и долгосрочным обучением, т.е. давать пользователю совершать ошибки и доходить до сути своим умом.

#UXWatch
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM