«Дочка» «Ростелекома» стала включать в договоры с ИТ-компаниями 30% неустойки за применение ИИ

Как выяснил CNews, пункты о запрете на теневое применение нейросетей ГК «Солар» уже внесла в проект договора с подрядчиком в рамках исполнения госконтракта с Генпрокуратурой России. Конкурс выиграла структура «Ростелекома» — «РТК — Информационная безопасность». К работам компания решила привлечь стороннего исполнителя с лицензиями ФСТЭК, которому и ограничила доступ к ИИ.

Согласно документам «Солар», за 11 млн руб. подрядчик должен в срок до 5 марта 2027 г. модернизировать подсистемы криптографической защиты информации узлов единой защищенной сети передачи данных (ЕЗСПД), заменив существующие 105 ПАК ЦУС «Континент» на платформе IPC-100 на аналогичное количество ЦУС на новой платформе IPC-R1000. Также нужно проверить годность рабочих мест, убедиться в корректной работе и обновлениях. Речь идет о каналах связи для передачи информации ограниченного доступа, но не гостайны. Работы должны вестись на территориях региональных, военных, природоохранных и транспортных прокуратур.

«Солар» ввел новые пункты об ИИ в договор с подрядчиками

Решение ограничить бесконтрольное использование ИИ при выполнении подрядных работ связано не только с контрактом с прокуратурой, это общий тренд для «Солар», пояснили CNews в пресс-службе группы компаний.

«Такой пункт мы ввели во все новые договоры с подрядчиками. Это требование касается всех новых контрактов с подрядчиками», — указали в компании.

При этом признали, что в госконтрактах вопрос особенно чувствительный, поскольку должно быть понятно, каким образом подрядчик получил результат и кто отвечает за его качество.

«Если в работе применялся ИИ, мы хотим знать, где именно он использовался и как подрядчик проверил то, что выдала модель», — рассказали в ГК «Солар».

Пункты об ограничениях ИИ

Главным ограничением, о котором упоминается в проекте договора с «Солар», является запрет на несогласованное с заказчиком использование ИИ.

«Исполнитель обязуется не использовать при выполнении работ на любой стадии и ни в каком виде любые инструменты искусственного интеллекта (далее – ИИ) (в т.ч., но не ограничиваясь, проприетарные) без согласования заказчика», — говорится в будущем контракте.

Нарушение условия может повлечь санкции. На выбор у структуры «Ростелекома» несколько жетских вариантов. Например, «Солар» может снизить стоимость работ на 30% от общей суммы по договору или в одностороннем порядке отказаться от договора без возмещения затрат, убытков подрядчика. В том числе речь идет об отказе от уже выполненных работ без их оплаты. Применившего ИИ тайно подрядчика могут заставить возместить убытки, в т.ч. на проведение экспертизы использования ИИ.

Еще один вариант развития событий — подрядчику придется переделать работу с самого начала, но уже без ИИ. В случае, если выполнение работы заново приводит к просрочке выполнения работ, то могут быть начислены штрафные санкции.

При этом «Солар» допускает использование ИИ, но только по согласованию, с официальным письмом, с указанием на конкретную модель и ее характеристики. На этом сложности не закончатся, ИТ-компании придется в ручном режиме проверить деятельность ИИ, описать ее, выделить работы, сделанные с применением нейросети. Полученную в ходе работ информацию запрещено использовать для обучения ИИ, также нейросеть не должна претендовать на результаты генерации, раскрывать кому-то полученные данные, требовать авторский гонорар.

Если в результате использования ИИ возникнут претензии об использовании чужой интеллектуальной собственности, то заниматься этим вопросом будет только подрядчик и за свой счет. В случае необходимости он должен оплатить покупку интеллектуальных прав. Также исполнитель самостоятельно осуществляет маркировку контента, сгенерированного ИИ, в случае если это предусмотрено условиями использования, говорится в проекте договора.

В ГК «Солар» добавили, ИИ уже используется во многих рабочих процессах, при этом единого подхода, который учитывал бы разные сценарии его применения, работу с результатами и защиту передаваемых данных, пока нет.

«Для нас важно, чтобы использование ИИ подрядчиком не создавало дополнительных рисков для наших клиентов и не снижало прозрачность результата работ. Поэтому мы закрепили условия, при которых подрядчик может использовать ИИ: конкретный инструмент и сценарий его применения нужно согласовать, а полученный результат – проверить вручную. Это позволяет нам понимать, как именно использовался ИИ, контролировать качество работы и снижать риски, связанные с передачей данных во внешние системы. У разных моделей отличаются условия использования, поэтому каждый такой случай разумнее рассматривать отдельно», — рассказали в ГК «Солар».

Отказ от ИИ как тенденция

Запреты появляются на фоне активного роста рынка ИИ в России. По данным «Коммерсанта», объем российского рынка ИИ превысил 316 млрд руб. в 2025 г., увеличившись на 30%. По базовому сценарию отечественный ИИ-рынок вырастет до 830 млрд руб. к 2030 году, по консервативному — всего до 582 млрд руб., прогнозируют в аналитическом агентстве AIANA, на которое ссылается издание. Крупнейшим сегментом в 2025 г. стало ИИ-оборудование, ключевым потребителем — бизнес.

Если еще год назад пункты об ИИ в договорах воспринимались как курьез, то сейчас это устойчивый тренд — особенно в госконтрактах и в работе с подрядчиками на объектах критической информационной инфраструктуры, рассказал CNews председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России, основатель компании «Интернет-Розыск» (входит в ГК «Киберсистема») Игорь Бедеров.

«Причем запреты бывают разной степени жесткости: от полного табу до разрешения использовать только конкретные модели, развернутые на собственных мощностях заказчика, без выхода во внешние сервисы», — знает эксперт.

При этом Дарье Масленниковой, юристу юридической фирмы Intellect, чаще на практике встречался обратный подход — в договорах оказания услуг прямо предусматривается согласие заказчика на то, что при выполнении отдельных задач исполнитель вправе прибегать к помощи искусственного интеллекта.

Большинство недовольных использованием ИИ — получатели консалтинговых и юридических услуг, свидетельствуют аналитические данные юриста Lumeries Legal Юлии Сычевой, которыми она поделилась с РБК.

Суды традиционно отказывают в таких исках, считая, что использование нейросетей само по себе не свидетельствует о недобросовестности поставщика и не является признаком его низкой квалификации, равно как и не служит основанием для пересмотра стоимости работ или услуг.

Более действенной практикой является указание на отказ от использования ИИ уже в договоре, считает Сычева. При этом законодательного регулирования пока не существует. В июне 2026 г. Минцифры России представило только на обсуждение законопроект о регулировании в сфере искусственного интеллекта. В проекте прямо закрепляется обязанность информирования заказчика, если услуги оказаны с использованием ИИ или автономной системы ИИ. Вступление законопроекта в силу намечено на сентябрь 2027 г.

Требования обоснованы

В пресс-службе ГК «Солар» уточнили, что решили действовать на опережение, ведь при бесконтрольном использовании ИИ существуют огромные риски.

«Самый очевидный риск — ошибки, которые никто не заметил до передачи работы. Модель может некорректно интерпретировать исходные данные, придумать ссылку или уверенно выдать неверный факт. Если подрядчик воспринимает такой результат как готовый, ошибка переходит уже в итоговый документ или другой результат работ», — рассказали в компании.

Есть и вопросы, которые зависят от конкретной модели: что происходит с загруженными в нее данными, какие права возникают на сгенерированный результат, появляются ли дополнительные лицензионные условия, добавляют в «Солар».

«Именно поэтому мы предусматриваем согласование инструмента и ручную проверку результата», — пояснили в ИБ-компании.

С последствиями бесконтрольного использования ИИ в компании пока не сталкивались. «Подтвержденных случаев у нас пока не было. Но использование ИИ быстро становится обычной рабочей практикой, поэтому правила лучше определить заранее. Нам важно понимать, когда подрядчик использует ИИ, какой именно инструмент он выбрал, кто проверил конечный результат и нет ли риска утечки загруженных в него конфиденциальных данных», — добавили в «Солар».

Андрей Бурилов, ИТ-директор Мосбиржи: Финансовые операции станут частью кода цифровизация

Введение ограничений на ИИ со стороны российских компаний эксперт Игорь Бедеров считает вполне обоснованным.

«Представьте, что вы заказываете модернизацию системы защиты для прокуратуры. Это не сайт интернет-магазина. Здесь утечка проектной документации, конфигураций, логики работы системы защиты — это не коммерческий ущерб, а потенциальный удар по государственной безопасности. Публичные генеративные модели — это, по сути, черный ящик, куда вы отправляете промпт и откуда получаете ответ. Где физически находятся серверы, которые обрабатывают этот запрос, как долго хранятся данные, кто имеет к ним доступ — на эти вопросы вы не получите исчерпывающего ответа. А если в промпт случайно попадет фрагмент реальной конфигурации защищенной сети — это уже инцидент», — говорит эксперт.

Еще одна проблема, по словам Бедерова, это верификация. ИИ может выдать код, который выглядит корректно, но содержит логические дыры, уязвимости или просто не соответствует требованиям регуляторов. Заказчик в таких проектах не может себе позволить принять работу «на глаз».

«Поэтому требование ручной проверки — это не бюрократия, а необходимость», — указал эксперт.

На рекрутинг каждого ИТ-специалиста компании тратят до 30% от его годовой зарплаты цифровизация

После ряда событий с утечками данных и ужесточения требований к объектам КИИ заказчики стали гораздо внимательнее относиться к тому, через какие каналы проходит чувствительная информация.

«Публичные ИИ-сервисы — это, по сути, неконтролируемый канал передачи данных третьим лицам. Кроме того, уже есть дела, где заказчики пытались оспорить результаты работ, узнав, что они сгенерированы нейросетью. И суды не всегда встают на сторону заказчика — если в договоре не было прямой оговорки, доказать факт использования ИИ крайне сложно. Наконец, риск некачественного результата. ИИ хорош для генерации идей, черновиков, типовых решений. Но когда речь идет о защите информации, цена ошибки слишком высока», — считает Бедеров.

Денежные санкции

Наиболее спорным в данном вопросе выглядит предусмотренное пунктом проекта договора о снижении общей стоимости работ на 30%, считает юрист Дарья Масленникова.

Такое последствие применяется независимо от того, насколько существенная часть работы была выполнена с использованием ИИ, в чем именно состояло нарушение и повлекло ли оно какие-либо негативные последствия для заказчика. В связи с этим есть основания рассматривать такое условие не как обычный механизм определения цены договора, а как санкцию за нарушение договорной обязанности. Если спор дойдет до суда, именно правовая природа этого 30%-ного снижения может быть квалифицирована в качестве неустойки, размер которой потенциально может быть снижен на основании ст. 333 Гражданского кодекса России, как явно несоразмерный последствиям нарушения.

При этом жесткость санкций вынудит исполнителей взяться за сокрытие использования ИИ, а надежного детектора ИИ-генерации не существует, добавляет Сергей Кудряшов, партнер практики «Цифровая трансформация» Strategy Partners

«Скрыть использование ИИ несложно, и здесь возникает парадокс: жесткость санкций — отказ от договора, переделка без оплаты, минус 30% от цены — не повышает прозрачность, а усиливает стимул молчать. Исполнитель, который качественно применил ИИ и вручную проверил результат, и недобросовестный исполнитель оказываются в одном положении: обоим выгодно не декларировать. Фактически заказчик перекладывает контроль на ответственность исполнителя за результат, и в этом есть здравое зерно, но конструкция наказаний работает против заявленной цели», — говорит Кудряшов.

Как поймать айтишников на использовании ИИ?

Рассуждая о технической возможности реализации требований со стороны «Солар», Бедеров считает, что это реальная задача, если исполнитель работает в инфраструктуре заказчика. Можно развернуть DLP-систему, которая отслеживает обращения к внешним ИИ-сервисам, или использовать шлюз веб-безопасности с политиками контроля ИИ-трафика.

Если работа ведется на стороне исполнителя, контроль сложнее, но возможен через аудит процессов, анализ журналов и выборочные проверки. Однако и скрыть использование ИИ — тоже можно.

«Полностью гарантированного способа доказать факт генерации не существует. Опытный разработчик может «очеловечить» сгенерированный код, добавив нестандартные решения, изменив стиль, переписав критические участки вручную. И тогда никакой детектор не отличит», — считает Бедеров.

Что касается описания частей работы, выполненных с ИИ — это проверяемо только через аудит процесса, а не через анализ результата.

«Если исполнитель ведет журнал использования инструментов, если есть трассировка промптов и ответов, если сохраняется история изменений — да, можно сопоставить. Но если исполнитель просто скажет «я использовал ИИ для генерации вот этого блока», проверить это постфактум практически невозможно. Это заявление на доверии», — говорит эксперт.

ИИ обучится на данных из российской прокуратуры?

Эксперты сошлись во мнении, что одним из принципиальных моментов договора остаются заверения подрядчика, что полученные данные ИИ не использует для обучения.

«Что касается гарантии, что модель не переиспользует данные для обучения — вот здесь есть принципиальный момент. Технически проверить это со стороны заказчика нельзя. Это внутренняя политика провайдера модели. Можно запросить у вендора документацию, сертификаты, условия лицензии — но это бумажная проверка, а не техническая. Заказчик фактически полагается на заверения исполнителя, которые, в свою очередь, основаны на заверениях правообладателя модели. Цепочка доверия длинная, и на каждом звене возможны искажения», — констатировал Игорь Бедеров.

Даже отключение использования данных для обучения не означает, что провайдер вообще не хранит переданную информацию: например, OpenAI может хранить отдельные API-логи до 30 дней, а в Gemini данные, попавшие на проверку человеком, значительно дольше, считает юрист Дарья Масленникова. По ее словам, полноценный контроль возможен скорее тогда, когда канал использования ИИ контролирует сам заказчик, например, через корпоративный шлюз, фиксирующий запросы, ответы и используемые модели. В остальных случаях условие работает преимущественно как заверение самого исполнителя. За его недостоверность исполнитель может нести ответственность, однако доказать нарушение придется заказчику, что технически может быть весьма затруднительно.

На практике подрядчик вряд ли сможет самостоятельно «заглянуть под капот» ИИ, работающего в закрытой инфраструктуре разработчика (если, конечно, это не локальная ИИ), и проверить, используются ли переданные данные для обучения модели, полагает Шермет Курбанов, соруководитель практики IP и цифрового права SL LEGAL.

«Поэтому на практике такое условие, скорее всего, будет работать преимущественно как требование к подрядчику проверить документацию и условия использования конкретного ИИ-сервиса: предусматривают ли они право разработчика использовать пользовательские данные и результаты запросов для обучения или совершенствования моделей, в каких целях и на каких условиях», — говорит Шермет Курбанов.

Бизнес-архитектор с экспертизой в финансовом управлении, системной разработке и кибербезопасности Олег Гомазков добавляет, опасения бизнеса вполне обоснованы, когда речь идет о работе с конфиденциальной информацией (коммерческая тайна, документы для служебного пользования) или интеллектуальной собственностью. Компании интуитивно опасаются, что такая чувствительная информация «осядет» в моделях и станет (полностью или частично) достоянием общественности или владельца модели.

Хороший пример таких опасений — это недавний скандал с доказательством «задачи тысячелетия» о решении системы уравнений Навье‑Стокса, добавляет Гомазков.

«Математики Тристан Бакмастер и Левент Альпеге из Anthropic год работали над доказательством с помощью не самых популярных идей, активно используя одновременно Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI. Но OpenAI выпустило доказательство чуть раньше, сообщив, что их новая модель нашла решение всего за две недели недели, однако использованный ими подход был подозрительно практически идентичен тому, над чем последний год работали математики. Доказать, что модель обучалась на их пользовательских данных пока удалось», — заявил эксперт.