Правовое регулирование генеративного искусственного интеллекта в Японии: вопросы авторского права и защиты персональных данных

• ГУБАНОВА Аделина Олеговнабакалавр юриспруденции со знанием иностранных языков, студент магистратуры по направлению «Международное, частное и публичное право» МГИМО МИД России, младший юрист отдела юридического консультирования ООО «ДРТ Консалтинг»adelina.gubanova@bk.ru

В статье анализируется правовое регулирование генеративного искусственного интеллекта в Японии через призму двух ключевых отраслей – авторского права и защиты персональных данных. Автор приходит к выводу, что японская модель регулирования носит «про-инновационный» характер: Япония осознанно избегает принятия специального законодательства об ИИ, опираясь вместо этого на действующие отраслевые законы, дополняемые разветвлённой системой ненормативных актов.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, Япония, авторское право, персональные данные

Стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта (далее – «ИИ») радикально меняет способы создания и использования цифрового контента, порождая качественно новые вызовы в сфере защиты авторских прав и персональных данных. В отличие от «традиционных» систем ИИ, выполняющих строго определённые задачи на основе входных данных, генеративные модели способны создавать новые тексты, изображения и иные материалы, схожие с обучающими выборками, но не тождественные им [1, С. 23].

Алгоритмический и автоматизированный характер работы таких систем порождает комплекс рисков. Если на техническом уровне речь идет, например, о феномене т.н. «галлюцинаций» и «предвзятостях» обучающих данных, то на правовом уровне в центре внимания оказываются вопросы массового использования охраняемых авторским правом произведений и соблюдения законодательства о защите персональных данных. Если проблемы первой категории являются управляемыми благодаря тонкой настройке моделей и введению архитектурных и содержательных ограничений, то разрешение правовых проблем сводится к поиску баланса между конкурирующими интересами различных субъектов.

Процесс взаимодействия с генеративным ИИ Для целей настоящего исследования представляется целесообразным рассматривать взаимодействие с генеративным ИИ как совокупность следующих стадий:

1. Стадия обучения модели:

–Сбор и анализ данных (text and data mining) – автоматизированный сбор и обработка больших объёмов информации с целью выявления статистических закономерностей; –Донастройка (fine tuning) – адаптация уже обученной базовой модели к конкретной задаче посредством дополнительного обучения.

На этой стадии правовая проблематика сводится прежде всего к тому, признается ли правомерным такое использование охраняемых произведений в качестве обучающих данных без согласия правообладателей, а также допускается ли включение в такие массивы данных персональных данных без отдельного информированного согласия субъектов.

2. Стадия использования модели:

–Ввод пользователем запроса; –Генерация результата – формирование генеративной моделью условно новых данных.

На стадии ввода запроса проблема возникает, когда пользователь описывает контент, являющийся объектом авторского права третьего лица, либо раскрывает в запросе его персональные данные. На стадии генерации, напротив, на первый план выходят вопросы о наличии схожести результата с исходными произведениями, о праве авторства в отношении сгенерированного материала, а также о рисках нарушения законодательства о защите персональных данных.

В контексте обозначенных выше проблем особое значение приобретает вопрос о том, как различные правопорядки реагируют на подобные вызовы. В научной литературе выдвигается тезис о наметившейся тенденции к определённому сближению национальных режимов: так, М. Сэг и П. Ю, опираясь на сравнительный анализ сферы авторского права ряда юрисдикций, утверждают, что формируется своего рода ситуация, при которой государства признают допустимость использования охраняемых произведений для обучения моделей без согласия правообладателей [2, С. 1163]. Вместе с тем данная оценка отнюдь не является общепринятой. Е.А. Войниканис указывает, что, хотя государства и стремятся обеспечить условия для развития ИИ, «тенденция к глобализации преувеличена» и «пока чаша весов склоняется в пользу запретов» [3, С. 30].

В этой связи интересным представляется опыт Японии, которая в литературе нередко характеризуется как своего рода «рай» [4, С. 54] для разработчиков генеративного ИИ благодаря одному из самых либеральных в мире режимов регулирования подобных моделей. Более того, статистические показатели позволяют, по меньшей мере, констатировать тесную корреляцию между таким таким подходом и динамикой соответствующих рынков: так, в Японии объём рынка ИИ, по оценкам различных исследовательских компаний, увеличится до прогнозируемых 15,8– 27,1 млрд долл. к началу 2030 х годов при ожидаемом среднем ежегодном темпе роста свыше 20% [5; 6].

Общая характеристика правового режима регулирования генеративного ИИ в Японии Как справедливо отмечает Х. Хабука, японская подход к регулированию ИИ характеризуется обилием «мягко-правовых» норм «с обязательными требованиями прозрачности и защиты данных в определенных секторах» [7, С. 3]. М. Ниси также подчеркивает, что Япония пока полагается на существующие отраслевые законы для регулирования ИИ [8].

Так, например, в апреле 2024 г. Министерство экономики, торговли и промышленности совместно с Министерством внутренних дел и коммуникаций выпустили «Руководство для бизнес-операторов ИИ» [9], закрепляющее базовые принципы в сфере ИИ и предлагающее инструменты для их внедрения, адресованные разработчикам, поставщикам и пользователям ИИ. Для государственного сектора Цифровое агентство совместно с рядом иных органов разработало отдельные «Руководящие принципы по закупкам и использованию генеративного ИИ в органах власти» [10], предусматривающие, в частности, должность ответственного за ИИ, создание консультативных органов и введение отчётности по применению соответствующих технологий.

Определенный сдвиг произошёл с принятием Закона о содействии исследованиям, разработке и использованию технологий, связанных с ИИ [11], вступившего в силу в 2025 г. Тем не менее, данный закон по своей природе является рамочным: он носит преимущественно программный характер и закрепляет четыре ключевых принципа государственной политики – признание ИИ стратегическим активом, поощрение его промышленного использования, снижение рисков посредством обеспечения прозрачности, а также содействие международному сотрудничеству; в тексте закона отсутствуют прямые запреты и санкции; он в основном наделяет правительство координационными полномочиями и ориентирует коммерческие организации на добровольное следование уже существующим руководствам; наконец, нормы, прямо адресованные операторам ИИ, сформулированы в предельно общем виде (например, статья 7 предписывает компаниям прилагать «разумные усилия» к использованию ИИ).

Декларативный характер принятого закона получил неоднозначную оценку в обществе. Ряд аналитиков подчеркивает, что закон воплощает «инновационно ориентированную» модель, нацеленную на формирование «наиболее дружественной к ИИ» юрисдикции [12]. С другой стороны, например, профессор Сато Ичиро считает, что данный закон при отсутствии реальных санкций вряд ли способен эффективно регулировать рынок: наиболее крупные игроки всё равно будут ориентироваться на более строгие требования ЕС и США, тогда как в юрисдикциях с недостаточным регулированием существует риск увеличения количества компаний с пониженным уровнем правовой и этической ответственности; кроме того, вопросы вызывает и сложившийся подход к точечному и ситуативному регулированию [13].

Вопросы авторского права

Особый интерес представляет японский подход к регулированию генеративного ИИ именно в сфере авторского права.

Еще в 2019 г. в Закон об авторском праве №48 от 06.05.1970 была введена статья 30-4, допускающая использование охраняемых произведений любыми необходимыми способами в случаях, когда такое использование не направлено на получение удовольствия от идей или эмоций, выраженных в произведении, и не причиняет «неразумного ущерба интересам правообладателя» [14]. Как считает Т. Уэно, данная статья, хотя и содержит определенный ряд положений об автоматизированном анализе информации, является квазигенеральным исключением из авторско правовой охраны, выведенной из самой природы авторского права [4, С. 151].

Для целей ИИ разработки важно, что статья 30 4:

–распространяется как на коммерческое, так и на некоммерческое использование; –действует независимо от согласия правообладателя; –допускает любые необходимые способы использования; –не содержит требования «законного доступа» к произведению.

В качестве типичного примера использования не в целях «наслаждения» закон прямо называет «информационный анализ» произведений:

сравнение, классификацию, выделение закономерностей, иную статистическую обработку больших массивов данных. При этом, данная формулировка сознательно оставлена открытой, что позволяет распространять её на иные модели машинного обучения и на категорию смежных прав [15, С. 110].

В доктрине при этом подчёркивается, что столь широкая формулировка не означает полное исключение механизмов авторско-правовой защиты.

Во-первых, японская теория традиционно исходит из того, что авторское право гарантирует автору вознаграждение от тех, кто «наслаждается» произведением [4, С. 150], где под «наслаждением» понимается удовлетворение интеллектуальных или эмоциональных потребностей пользователя.

В марте 2024 г. Агентство по делам культуры опубликовало документ «Общее понимание ИИ и авторского права в Японии» [16], прямо указав, что использование произведений для обучения ИИ, осуществляемое не в целях «наслаждения», в общем случае не наносит имущественный вред правообладателю. В то же время статья 30 4 не применяется, если такое использование осуществляется «для наслаждения», т.е. в случае донастройки модели, воспроизведения произведения или его существенных фрагментов пользователю в ходе генерации контента, либо в результате использования правообладателю причиняется «неразумный ущерб». В названном документе предлагается двуступенчатый критерий для оценки «неразумного ущерба»: конкуренция с уже существующим рынком и препятствование формированию ожидаемого рынка в будущем.

Во-вторых, отсутствие требования «законного доступа» не означает возможность использования заведомо пиратских ресурсов: осознанный сбор данных с источников, очевидно нарушающих авторские права, выходит за пределы добросовестного «ненаслаждающегося» использования.

Более того, дискуссионным остаётся вопрос о силе односторонних оговорок правообладателей (robots.txt, метки «do not use for AI training» и др.). В доктрине на данный момент нет единства: часть авторов сомневается в правовой силе таких оговорок в условиях широкой конструкции статьи 30 4 [8], другие рассматривают их как средство конкретизации критерия «неразумного ущерба» [18]. Агентство по делам культуры допускает, что при наличии чётко выраженной воли правообладателя, реализованной через технические меры и договорные механизмы, объём применения статьи 30 4 может быть ограничен.

Ввод промпта, как правило, не относится к «информационному анализу» в смысле данной нормы, поскольку она не адресована разовым действиям пользователя. При этом, если промпт нацелен на воспроизведение конкретного охраняемого произведения и итоговый контент обеспечивает пользователю «наслаждение», такая ситуация выходит за пределы исключения и подлежит оценке по общим правилам. Тем не менее, также считается, что в ситуациях, когда пользователь вводит промпт и создаёт с помощью генеративного ИИ изображение или иной контент исключительно для личного или семейного просмотра без распространения и извлечения прибыли, такое использование может подпадать под исключение из авторского права для личного использования [19].

На стадии генерации в центр оценки возвращаются традиционные критерии японского авторского права, а именно «существенное сходство», под которым понимают совпадение значимых выразительных элементов между результатом и оригиналом, и «зависимость», т.е. ситуация, когда результат создан на основе конкретного охраняемого произведения.

Тем не менее, генеративный ИИ усложняет применение данных критериев.

Так, часть исследователей указывает, что при многократной математической переработке исходного материала модель воспроизводит статистические паттерны, а не конкретный текст или изображение [3, С. 29], так как ключевым объектом обучения для генеративной модели выступают векторизованные токены, а не цельные тексты или изображения. Тем не менее, другие авторы отмечают, что с технической точки зрения целенаправленная имитация стиля технически возможна, а потому вышеназванные критерии должны применяться так же строго, как и при традиционных формах копирования [19].

Сложившийся подход в японском правовом регулировании генеративного ИИ порождает серьёзную дилемму. Креспин Перелес Монтсеррат обращает внимание на то, что при отсутствии раскрытия обучающих наборов правообладатель оказывается в ситуации probatio diabolica: с одной стороны, закон разрешает широкое использование произведений для обучения; с другой – крайне трудно доказать, что именно его произведение было включено в датасет и повлияло на итоговый результат [20, С. 12]. Похожие оценки встречаются и в российской доктрине, где подчеркивается, что «завеса секретности» над обучающими данными делает защиту прав практически невозможной, если только в сгенерированном контенте не проявляются очевидные следы исходных произведений (генерация ранее не обнародованного произведения и т.п.). [21] В отношении вопроса о критериях охраноспособности сгенерированного контента японский подход заключается в учете достаточного человеческого творческого вклада. В вышеназванном документе Агентства по делам культуры прямо указываются следующие примеры: количество и содержательная сложность промптов, число попыток генерации, а также характер отбора и редактирования сгенерированных материалов.

Вопросы защиты персональных данных Как и в прочих сферах, вопросы защиты персональных данных в Японии в контексте генеративного ИИ регулируются общими, а не специальными правовыми нормами с учетом разъясняющих ненормативных актов.

В Японии действует Закон о защите персональных данных №57 от 30.05.2003 [22], который основан на принципах, характерных для сферы защиты персональных данных во многих государствах: ограничение цели обработки таких данных и уведомление субъектов о целях обработки. Тем не менее, особенностью данного закона является то, что он не требует наличия согласия субъекта для обработки таких данных, за исключением случаев выхода за рамки заявленной цели, работы с чувствительными данными и передачи данных третьим лицам.

Специфика генеративного ИИ «размывает» традиционные конструкции, характерные для сферы защиты персональных данных, что предопределяет, как минимум, необходимость специальных разъяснений по данным вопросам [23, C.

118].

Письмо предупреждение Комиссии по защите персональной информации от 02.06.2023 г. [24] стало первым значимым актом в отношении генеративного ИИ. В нём Комиссия предупредила организации о рисках передачи персональных данных ИИ сервисы, которые могут использовать такие данные для обучения моделей в целях, выходящих за рамки изначально заявленных, и рекомендовала убедиться в том, что персональные данные, вводимые в качестве промпта, используются исключительно для формирования ответа на запрос. Одновременно Комиссия обратилась к OpenAI с указанием воздерживаться от использования особо чувствительных данных без согласия субъектов таких данных, удалять такие данные до включения в обучающие массивы и обеспечивать понятное уведомление о целях обработки. Фактически, эти разъяснения Комиссии сместили акцент с классической модели «контроля субъекта через согласие» к подходу, в рамках которого обязанность оценки рисков полностью возлагается на операторов [24, С. 120].

В настоящее время в рамках периодических обзоров существующего закона обсуждается возможность смягчения ряда требований в части генеративного ИИ. Например, в феврале 2025 года Комиссия предложила предоставить разработчикам ИИ возможность как собирать общедоступные чувствительные персональные данные, так и распространять персональные данные третьим лицам без согласия субъектов при условии, что данные будут использованы исключительно для обучения ИИ моделей [25].

Вывод

Проведённый анализ позволяет констатировать, что японская модель регулирования генеративного ИИ обладает рядом принципиальных особенностей, обусловленных целью стимулирования инноваций. Япония осознанно избегает принятия специального законодательства об ИИ, опираясь вместо этого на действующие отраслевые законы, дополняемые разветвлённой системой ненормативных актов. Принятый в 2025 году Закон о содействии исследованиям, разработке и использованию технологий, связанных с ИИ не меняет существа этой модели: по своей природе он остаётся рамочным документом, лишённым реальных запретов и санкций. Описанный подход также наглядно проявляется как в сфере авторского права, так и защиты персональных данных.

Список литературы

1. Самарцева М.В. Правовой режим результатов, создаваемых генеративным искусственным интеллектом // Цифровое право. 2024. 5(3). С. 29-65
2. Sag M., Yu P. K. (2025) The Globalization of Copyright Exceptions for AI Training. Emory Law Journal. Vol. 74. Iss. 5. P. 1163–1227
3. Войниканис Е.А. Спектр проблем авторского права в контексте развития искусственного интеллекта // Интеллектуальные права: вызовы XXI века: сборник научных трудов. М., 2024. С. 23-33
4. Ueno T. (2021) The Flexible Copyright Exception for Non Enjoyment Purposes: Recent Amendment in Japan and Its Implication. GRUR International. Vol. 70. No. 2. P. 145-152
5. Japan Artificial Intelligence Market Assessment, Opportunities, and Forecast, FY2017–FY2031F // Markets and Data, July 2025. URL: https://www. marketsandata.com/industry-reports/japan-artificialintelligence-market (дата обращения: 01.03.2026)
6. Japan Artificial Intelligence Market Insights Forecasts to 2032 // Spherical Insights LLP, April 2023. URL: https://www.sphericalinsights (дата обращения: 01.03.2026)
7. Habuka H. (2023) Japan’s Approach to AI Regulation and Its Impact on the 2023 G7 Presidency. Center for Strategic and International Studies (CSIS). P. 1–8
8. Japanese Law Issues Surrounding Generative AI: ChatGPT, BARD and Beyond / Nishi M. Clifford Chance, URL: https://www.cliffordchance.com/ content/dam/cliffordchance/briefings/2023/10/japanese-law-issues-surrounding-generative-ai-chatgptbard-and-beyond.pdf (дата обращения: 15.03.2026)
9. Руководство по ИИ для бизнеса от 19.04.2024 // Министерство экономики, торговли и промышленности Японии. URL: https://www. meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_ jisso/pdf/20240419_9.pdf (дата обращения: 05.03.2026).
10. The Guideline for Japanese Governments’ Procurements and Utilizations of Generative AI for the Sake of Evolution and Innovation of Public Administration // Digital Agency. URL: https://www. digital.go.jp/en/news/3579c42d-b11c-4756-b66e- 3d3e35175623 (дата обращения: 15.03.2026)
11. Закон о содействии исследованиям, разработке и использованию технологий, связанных с искусственным интеллектом № 53 от 01.09.2025 г. // Kojima Law Offices. URL: https:// www.kojimalaw.jp/wp/wp-content/uploads/2025/09/ Japan-AI-Promotion-Act-KOJIMA-LAW-OFFICES-jp-en-reference-translation.pdf (дата обращения: 02.03.2026).
12. Understanding Japan’s AI Promotion Act: An Innovation-First Blueprint for AI Regulation / Dominic Polger. Future of Privacy Forum, July 5, 2025. URL: https://fpf.org/blog/understanding-japans-ai-promotion-act-an-innovation-first-blueprintfor-ai-regulation/ (дата обращения: 15.03.2026).
13. Japan’s AI Promotion Act: An Innovation-First Blueprint for AI Regulation // NII Today. URL: https://www.nii.ac.jp/today/105/6.html (дата обращения: 20.03.2026)
14. Закон об авторском праве Японии от 06.05.1970 г. № 48 // Japanese Law Translation. URL: https://www.wipo.int/wipolex/en/legislation/ details/22612 (дата обращения 01.03.2026)
15. Никифоров, А. А. Копировать нельзя обучать: проблема обучения искусственного интеллекта с позиций авторского права // Цифровое право. 2025. 6(1). С. 74-128
16. Общее понимание ИИ и авторского права в Японии // Отдел по авторскому праву Агентства по делам культуры Японии. URL: https:// www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/ aiandcopyright.html (дата обращения: 10.03.2026)
17. Интеллектуальная собственность и обучение искусственного интеллекта: трансформация современного правового ландшафта разных стран мира: аналитический обзор. // Российский центр оборота прав на результаты творческой деятельности. URL: https://xn--h1apes.xn--p1ai/ storage/uploads/2025/06/05/analiticheskii-obzoris-ii_uid_6841b77cd425d.pdf (дата обращения: 16.03.2026).
18. Legal Issues in Generative AI under Japanese Law – Copyright / Nishimura & Asahi. Lexology. URL: https://www.lexology.com/library/detail. aspx?g=68d490a1-3021-4040-afdd-90ae8fa69337 (дата обращения: 25.03.2026)
19. Crespón Perales Montserrat (2024). A Brief Note on Japan’s AI Race, the Copyright Dilemma, and Generative AI Impact on Authorship. Interface: Journal of Art, Technology and Culture. Issue 24. P. 3–22
20. Карцхия А.А., Родионов В.И. Распределение гражданско-правовой ответственности между провайдером и пользователем нейросети при генерации контента, нарушающего исключительное право на произведение // Журнал Суда по интеллектуальным правам. 2025. Декабрь. 4 (50). С. 64-75
21. Закон Японии № 57 от 30.05.2003 «О защите персональных данных» // Комиссия по защите персональных данных. URL: https://www. ppc.go.jp/personalinfo/legal/ (дата обращения: 18.03.2025)
22. Yan, T. (2024) “Research on Personal Information Protection in the Context of Generative Artificial Intelligence”, Scientific Journal Of Humanities and Social Sciences, 6(7), P. 116–124
23. Об уведомлении и предупреждениях в связи с использованием сервисов генеративного ИИ от 02.06.2023 г. // Комиссия по защите персональных данных Японии. URL: https://www.ppc. go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_ alert/ (дата обращения: 25.03.2026).
24. Japan’s Plans to Adopt AI-Friendly Legislation // Inside Privacy. URL: https://www.insidepri� - vacy.com/international/japans-plans-to-adopt-ai-friendly-legislation/ (дата обращения: 10.03.2026)

Скачать