Промпт как доказательство творческого вклада пользователя при определении авторства результатов с использованием генеративного искусственного интеллекта

Обращаясь к части IV Гражданского кодекса Российской Федерации (далее – ГК РФ), раскрывающей положения об авторском праве, норма статьи 1257 ГК РФ прямо предусматривает необходимость наличия творческого труда при создании любого произведения науки, литературы или искусства, на которое будут распространяться положения об охране авторского права. Из этой нормы вытекает приоритетность критерия творчества при признании права авторства на создаваемые произведения. Вместе с тем, исследуя данный критерий важно исходить из многоаспектности самого понятия “творчество”, которое охватывает как и активную деятельность автора, так и результат этой активности, в силу чего выделяемые в литературе критерии (такие как новизна, уникальность, объективная форма выражения и т.д.) характеризуют лишь отдельные аспекты рассматриваемого явления и не могут выступать единственно верным способом установления авторства [8, с. 234]. Уточнение многоаспектного характера творчества является методологически верным, поскольку позволяет обосновать различия в подходах к оценке творческого вклада и способов его реализации в каждом конкретном случае.

В контексте определения сущности исследуемого понятия целесообразно обратиться к доктринальному толкованию творчества: так, Б. М. Гонгало в широком понимании рассматривает творчество как создание чего‑то нового, ранее не существовавшего, либо новую комбинацию уже известных элементов [1, с. 301]. Представляется, что такое доктринальное толкование в большей степени отражает сущность творческого характера произведений, включая в себя такие характеристики как новизна, оригинальность и уникальность. Указанные критерии также выделены и законодательной практикой: Пленум Верховного суда РФ в Постановлении № 10 от 23.04.2019 сослался на них в рамках действия презумпции творческого вклада, уточнив при этом в содержании, что их отсутствие само по себе не опровергает факт создания объекта творческим трудом.

В доктрине гражданского права многоаспектность творчества наиболее корректно определяется через призму разграничения его субъективного и объективного содержания: так, отражение психического отношения лица к процессу создания произведения характеризует субъективную составляющую данного понятия. А.Ю. Копылов определяет данный аспект как отпечаток личности автора, подчеркивающий его индивидуальность и, как следствие, его неповторимый (уникальный) авторский стиль (язык) [5, с. 59]. Представляется, что рассматриваемая позиция исчерпывающе отражает данный аспект, наиболее очевидно противопоставляя его ситуации, в которой творческий характер закрепляется не за личностью, а за созданным результатом деятельности, обладающим признаками новизны и оригинальности.

Отдавать предпочтение какому-либо одному из подходов в рамках определения правовой природы творчества признается нецелесообразным, поскольку каждый из них определяет отдельную грань единого целого и позволяет на основе комплексного анализа определить наличие творческого вклада при признании авторства в каждом конкретном случае.

Вместе с тем на сегодняшний день актуальным остается вопрос признания авторства на объекты, где определение творческого вклада лица является проблематичным: ярким примером как в научной доктрине, так и в правоприменительной практике выступают споры о признании авторских прав на результаты, созданные с помощью генеративного искусственного интеллекта (далее – языковые модели, LLM). Федеральный закон № 243-ФЗ "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации" через определение большой фундаментальной модели (далее – БФМ) искусственного интеллекта, под которой понимает программу, работающую через определенные алгоритмы и обученную на массиве данных и предназначенную для выполнения интеллектуальных задач на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящем их, определяет отличительные свойства генеративного искусственного интеллекта. Отдельно стоит отметить, что хотя Закон № 243-ФЗ с 1 сентября 2026 года уже частично вступил в силу, нормы, касающиеся использования чужих произведений для обучения моделей и маркировки контента, начнут действовать с 1 марта 2027 года.

Законодательное уточнение о высоком качестве ответов языковой модели, которое может по своему содержанию конкурировать с результатами человеческого размышления, подтверждает острый характер существующей дискуссии. В рамках данной статьи внимание будет уделено отдельным элементам доказывания признания авторства за человеком, прибегавшим к использованию технологий искусственного интеллекта, в частности, такому явлению, как промпт, содержание которого в случае спора, на наш взгляд, при определенных условиях должно учитываться как доказательство при признании право авторства на такие результаты.

Упомянутый Федеральный закон № 243-ФЗ не закрепляет определения понятия “промпт”, что позволяет авторам в научной литературе трактовать его с точки зрения разных подходов. Так, с практической точки зрения промпт определяется как ввод текстовых и иных данных, позволяющих моделям генеративного искусственного интеллекта генерировать текст и изображения, схожие с человеческими [3, с. 908], а с теоретической – как инструмент, регулирующий и структурирующий мыслительную деятельность исследователя при взаимодействии с языковыми моделями [7, с. 11]. Оба эти подхода характеризуют промпт как сформулированный пользователем запрос к большой языковой модели посредством ввода текстовых или иных данных с целью получения желаемого результата. В этом контексте промпт может выступать новой формой выражения творчества, отражающей творческий замысел автора в содержании самого запроса.

Однако было бы неразумным проводить соответствие между творческим началом и любым промптом, создаваемым человеком, поскольку, как справедливо указывают Н.Н. Ковалева и М.А. Рожкова: «Промпт пользователя может быть кратким и весьма абстрактным, что, по сути, отдает создание результата полностью на откуп самому ИИ… «продвинутое» формулирование промпта существенно улучшает качество и релевантность конечного результата – сгенерированного ИИ контента» [4, с. 110]. Данное суждение достаточно четко подчеркивает значимость качественного содержания любого создаваемого промпта, поскольку именно его содержательные элементы будет выступать одним из доказательств при разрешении споров относительно авторства результатов, созданных при помощи языковой модели.

При более детальном анализе промптов, создаваемых пользователями для больших языковых моделей (LLM) стоит отметить, что содержательно они могут иметь разную структуру, что существенно отражается на итоговом результате. Представляется обоснованным разделение создаваемых промптов на категории “слабые” и “сильные”, что на наш взгляд должно находить свое отражение и на правоприменительном уровне. Данные уровни промптов были выделены В.И. Токтаровой, О.В. Ребко, Д.А. Семеновой в исследовании, основанном на концепции уровней таксономии Блума, и определены функции каждого из видов, где “слабый” промпт не обладает содержательной ценностью, выступая только источником простых ответов, а сильный – инициируют творческое мышление, делая работу с ИИ более эффективной и осмысленной [7, с. 17].

Исходя из описания данных разновидностей, наиболее весомым доказательством при признании права авторства будет выступать именно “сильный” промпт, демонстрирующий степень вовлеченности человека в его составление. Однако в целях правоприменения видится нецелесообразным одно лишь указание на “сильный” промпт, поскольку у судов не будет объективных оснований для отнесения запроса к данной категории, в связи с чем видится необходимым выработать конкретные критерии, определяющие степень проработанности промпта, что позволит сформировать системный и единообразный подход к данному вопросу.

В данной статье предлагается четыре критерия, которым должны соответствовать запросы пользователей для признания его в качестве доказательства при признании авторства на результаты, полученных с помощью генеративного искусственного интеллекта:

Детализированность промпта. Данный критерий предполагает исследование содержательной глубины и комплексности запроса пользователя к языковой модели: проработанный промпт должен содержать в себе цель, контекст, необходимые инструкции, желаемый формат вывода результата и необходимые ограничения [2, с. 353]. Иными словами, запрос должен выступать своего рода творческим или техническим заданием, где четко прописана роль искусственного интеллекта, желаемый результат с необходимыми уточнениями по его созданию и соответствующие ограничения. Только подробный и комплексный промпт может подтверждать внесение творческого вклада человека в процесс его создания.

Индивидуальность запроса. Под данным критерием понимается непосредственный творческий вклад автора в создаваемый промпт, который может выражаться в оригинальности структуры, словесной интерпретации задачи, а также в использовании оригинальных сравнений или примеров. Не подлежит сомнению тот факт, что содержание запроса должно быть четким и понятным для алгоритмов языковой модели, однако это не лишает автора возможности индивидуализировать его посредством ввода оригинальных речевых оборотов. Кроме того, соответствие промпта данному критерию во многом будет предопределять его уникальность, неразрывно связанную с творческим началом, что позволит более точно выделить индивидуальный творческий замысел автора и отграничить от иных создаваемых запросов третьих лиц.

Последовательная доработка промпта (критерий итерационности). Выделение данного критерия во многом обуславливается техническими особенностями языковой модели, которые даже при наличии качественно написанного первичного промпта могут выдавать некорректный результат. Именно в доработке промежуточных результатов генерации в случае неудовлетворительного качества проявляется творческая воля человека: такая доработка носит точечный характер и реализуется посредством введения уточняющей серии промптов, которые могут быть не такими объемными и детализированными, как изначальный запрос, но точно отражающими волю автора по исправлению отдельных элементов. Именно предоставление в случае спора такой цепочки исправлений может иметь высокую доказательственную силу при определении авторства. На подобный способ доказывания ссылается и Косицкий А.О. в своей научной работе, мы же считаем, что предоставление промежуточных материалов может выступать одним, но не единственным доказательством авторства [6, с. 77].

Профессиональная экспертность при формировании запроса. Необходимость выделения данного критерия вытекает из ранее названных, поскольку на детализацию и корректную итерационность узкоспециализированного промпта влияют профессиональные знания человека, который этот промпт формулирует. Включение в такой промпт профессиональных категорий свидетельствует об осознанном управлении средствами получения желаемого результата, что предполагает использование алгоритмов LLM в соответствии с творческим замыслом автора.

Выделенные в рамках данной работы критерии могут послужить необходимой базой для выработки систематизированного подхода судов к сбору доказательственной базы и разрешению споров, связанных с использованием генеративного искусственного интеллекта. Отдельно стоит подчеркнуть, что в рамках исслелования промпт рассматривается не как отдельный объект авторского права, а именно как технико-творческое средство управления моделью: когда «сильный» промпт выступает аналогом сложного технического задания, сама БФМ юридически сводится к роли инструмента (как фотоаппарат или кисть), что и позволяет признать авторство на финальный сгенерированный результат за человеком. Безусловно, признание наличия в созданном пользователем промпте творческого вклада не может служить единственно верным и абсолютным доказательством наличия авторства на то или иное произведение, но с целью формирования единообразной судебной практики и исключения противоречий в судебных решениях предложенный в данной статье подход может стать началом для более детальной проработки этого вопроса на законодательном уровне.