В статье исследована проблема нормативной неопределенности правовых оснований, содержания и порядка применения маркировки информационных материалов, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта. Установлено, что российское законодательство предусматривает возможность размещения предупреждения при создании материала в аудио- и (или) визуальной форме с применением большой фундаментальной модели искусственного интеллекта, однако не формирует общего правового режима маркировки таких материалов, не закрепляет критерии существенности участия искусственного интеллекта в их создании и не определяет требования к сохранению соответствующего обозначения при последующем распространении. Проведен сравнительный анализ ключевых моделей правового регулирования, каждая из которых в отдельности не обеспечивает комплексного регулирования соответствующих информационных отношений. Предложена двухуровневая модель маркировки, предусматривающая сохранение машиночитаемых сведений о происхождении материала на всех этапах его обращения и размещение видимого предупреждения при публичном распространении контента, характеризующегося существенным синтетическим вкладом. Обоснована необходимость закрепления общей нормы о маркировке материалов, созданных с использованием искусственного интеллекта, в законодательстве об информации, унификации технических форматов маркировки, установлении запрета на ее умышленное удаление, а также введении процедуры исправления ошибочного обозначения.

The article examines the issue of regulatory uncertainty regarding the legal grounds, content, and application procedures for labeling information materials created using artificial intelligence technologies. It is established that while Russian legislation allows for the inclusion of a warning when material in audio and/or visual form is created using a large foundational AI model, it fails to establish a general legal framework for labeling such materials, does not define criteria for the significance of AI involvement in their creation, and does not specify requirements for retaining the relevant designation during subsequent distribution. A comparative analysis of key regulatory models reveals that none of them individually provides comprehensive regulation of the relevant information-related interactions. A two‑tier labeling model is proposed, involving the retention of machine-readable data on the material's origin throughout its lifecycle and the display of a visible warning during the public dissemination of content characterized by a significant synthetic contribution. The article substantiates the need to enshrine a general rule on labeling AI‑generated materials within information legislation, to standardize technical labeling formats, to prohibit the intentional removal of such labels, and to introduce a procedure for correcting erroneous designations.