Изображение долго считалось более убедительным доказательством, чем текст. Фотография с места происшествия, снимок товара, портрет эксперта или кадр публичного выступления воспринимались как подтверждение того, что человек, объект или событие существуют в реальности. Генеративные нейросети меняют этот механизм доверия: реалистичную картинку теперь можно создать без камеры, модели, локации и самого события.
Проблема заключается не только в качестве генерации. Нейросети резко снизили стоимость производства синтетического контента. Для создания серии фейковых изображений больше не нужны навыки профессионального ретушёра и несколько часов работы: достаточно текстового запроса, после чего пользователь может за несколько минут получить десятки вариантов одного сюжета.
Из-за этого всё чаще обсуждается обязательная маркировка ИИ-контента. Предполагается, что пометка «создано с использованием искусственного интеллекта» позволит человеку отличить документальный кадр от художественной иллюстрации, снизит риск манипуляций и усложнит использование дипфейков в СМИ, рекламе и политике.
Однако универсальная маркировка создаёт новую проблему. Современные редакторы используют искусственный интеллект не только для полной генерации изображения, но и для удаления фона, ретуши, цветокоррекции, увеличения разрешения и восстановления отдельных деталей. Если маркировать любое изображение, к которому применялся ИИ-инструмент, под одну категорию попадут и полностью вымышленная фотография, и обычный снимок, на котором нейросеть убрала случайный объект.
Поэтому основной вопрос заключается не в том, использовалась ли нейросеть технически. Важнее понять, выдаётся ли изображение за свидетельство реального события, способно ли оно повлиять на решение пользователя и возникает ли риск введения аудитории в заблуждение.
Нужна ли обязательная маркировка изображений, созданных нейросетями
Обязательная маркировка оправдана в ситуациях, где происхождение изображения меняет смысл публикации. Если синтетический кадр используется как фотография с места события, демонстрация результата медицинской процедуры, изображение реального товара или подтверждение слов публичного лица, отсутствие пометки создаёт прямой риск обмана.
Для декоративных иллюстраций ситуация отличается. Фон статьи, абстрактная заставка, коллаж или отдельный объект в рекламном макете не всегда претендуют на документальность. Их задача — передать идею или привлечь внимание, а не подтвердить реальность события.
Тотальная маркировка потребует определить степень участия искусственного интеллекта. Неясно, следует ли считать ИИ-контентом фотографию после автоматической ретуши, изображение с увеличенным разрешением, макет с нейросетевым фоном или работу, где генератор создал только один объект. Чем шире будет формулировка закона, тем больше обычных дизайнерских операций попадёт под обязательное раскрытие.
Руководитель отдела дизайна типографии «Икс-пресс», колумнист журнала Publish и практикующий дизайнер Ирина Рябинова считает, что регулировать нужно не сам инструмент, а содержание изображения и контекст его публикации.
Эта позиция позволяет отделить два разных предмета регулирования. Первый — технология создания изображения. Второй — последствия его публикации. Для пользователя критично не само участие нейросети, а то, соответствует ли визуал заявленному контексту.
Полностью сгенерированная иллюстрация космического корабля не вводит аудиторию в заблуждение, если размещена в фантастическом рассказе. Но такая же технология становится источником риска, когда создаёт несуществующую очередь у банка, повреждённое здание или портрет человека в ситуации, которой не было.
Поэтому более рабочей выглядит риск-ориентированная модель. Она предполагает обязательное раскрытие происхождения изображения там, где визуал воспринимается как доказательство факта, влияет на деньги, здоровье, репутацию или политический выбор. Для декоративных элементов и технической обработки можно сохранить добровольную маркировку.
Подобный принцип уже прослеживается в европейском регулировании. AI Act предусматривает требования к машиночитаемой маркировке некоторых результатов генеративного ИИ и отдельное раскрытие для дипфейков и общественно значимого контента. При этом регулирование не приравнивает каждое использование алгоритма к одинаковому уровню риска.
Почему ИИ-изображения могут вводить пользователей в заблуждение
Основная опасность синтетических изображений связана не с тем, что фальсификация появилась впервые. Фотомонтаж, постановочные кадры и ретушь существовали задолго до генеративных моделей. Изменилась экономика производства: создание убедительного фейка стало быстрее, дешевле и доступнее человеку без профессиональных навыков.
Один автор может сгенерировать десятки вариантов изображения, адаптировать их под разные заголовки и проверить реакцию аудитории. Если один сюжет не вызывает нужной эмоции, его можно заменить другим почти без дополнительных затрат. Такая масштабируемость превращает визуальную манипуляцию из единичного продукта в поток.
Особенно опасны изображения, которые имитируют документальный кадр. Пользователь может проверить текст, перейти по ссылке или сопоставить цифры, но фотографию часто воспринимает мгновенно. Эмоциональная реакция возникает раньше, чем начинается проверка источника.
В результате синтетический визуал способен запустить распространение фейка даже тогда, когда текст публикации содержит осторожные формулировки. Изображение задаёт интерпретацию события, а последующее опровержение обычно получает меньше внимания, чем первоначальный эмоциональный кадр.
Управляющий партнёр компании «Зинин, Штурбин и партнёры» Тим Зинин считает, что обязательная маркировка должна применяться прежде всего там, где изображение влияет на доверие пользователя и может восприниматься как подтверждение реального факта.
Из позиции эксперта следует, что маркировка работает только внутри более широкой системы проверки происхождения контента. Если добросовестный автор укажет, что изображение создано нейросетью, пользователь получит дополнительный контекст. Если же задача публикации состоит в намеренном обмане, автор с высокой вероятностью удалит метаданные, сделает скриншот или загрузит файл через сервис, который не сохраняет информацию о происхождении.
Поэтому сама надпись «создано ИИ» не остановит производство фейков. Она снизит риски в легальном контенте — СМИ, рекламе, образовательных материалах и корпоративных коммуникациях, — где автор или площадка заинтересованы в сохранении репутации.
Где маркировка ИИ-контента наиболее критична
Риск зависит не столько от реалистичности изображения, сколько от решения, которое человек принимает после его просмотра. Одна и та же нейросетевая картинка может быть безопасной иллюстрацией в развлекательном паблике и инструментом обмана в рекламе финансового продукта.
СМИ и новостные публикации
В новостном материале изображение воспринимается как часть доказательной базы. Читатель может не знать автора фотографии и не проверять её источник, но сам факт публикации на сайте СМИ повышает доверие к кадру.
Особенно опасны изображения чрезвычайных происшествий, военных событий, протестов, аварий, очередей у банков и повреждений инфраструктуры. Такой визуал способен вызвать панику или резкое эмоциональное суждение ещё до того, как пользователь прочитает текст.
Маркировка в этом случае должна отвечать не только на вопрос, применялся ли искусственный интеллект. Редакции важно разделять документальный кадр, художественную иллюстрацию и реконструкцию события.
Формулировка «иллюстрация создана с использованием искусственного интеллекта» сообщает о технологии, но не всегда раскрывает главное. Более точная подпись должна указывать, что изображение не является фотографией с места события и не подтверждает описанный эпизод.
Политика и общественные события
Синтетический портрет политика или общественного деятеля может использоваться для имитации поступка, заявления или присутствия на определённом мероприятии. Даже после опровержения изображение продолжает распространяться отдельно от первоначального контекста.
В политической коммуникации визуал воздействует быстрее текста. Изображение не требует перевода, сокращения или подробного объяснения, поэтому его можно масштабировать между платформами и аудиториями практически без изменений.
Европейский AI Act предусматривает отдельные требования прозрачности для дипфейков. Лицо, использующее систему ИИ для создания или изменения изображения, аудио или видео, которое напоминает реальных людей, объекты, места или события и может быть ошибочно воспринято как подлинное, должно раскрывать искусственное происхождение контента. При этом для художественных, сатирических и вымышленных произведений предусмотрен более мягкий режим раскрытия, не мешающий восприятию самой работы.
Такой подход показывает возможное направление регулирования: чем выше риск того, что синтетическое изображение будет принято за реальность, тем жёстче требования к раскрытию его происхождения.
Реклама товаров и услуг
В рекламе генеративный ИИ позволяет создавать продуктовые изображения, которых не существовало во время съёмки. Бренд может изменить цвет, форму, комплектацию или условия использования товара, а также сгенерировать модель, интерьер или результат применения услуги.
Сам факт использования нейросети не означает нарушения. Риск появляется, когда изображение формирует у покупателя ожидание, которому продукт не соответствует.
Например, синтетический интерьер допустим как концептуальная визуализация будущего жилого комплекса, если он прямо обозначен как проект. Но та же картинка способна вводить покупателя в заблуждение, если её публикуют как фотографию уже построенного объекта.
Отдельно нужно различать маркировку ИИ-контента и обязательную маркировку интернет-рекламы. Рекламный креатив должен учитывать требования законодательства о рекламе независимо от того, создан он фотографом, дизайнером или генеративной моделью.
Для интернет-рекламы, направленной на потребителей в России, используется идентификатор erid, а сведения передаются через операторов рекламных данных в Единый реестр интернет-рекламы. Происхождение изображения не отменяет этих требований и не заменяет рекламную маркировку.
Медицина и индустрия красоты
В медицинской рекламе и продвижении косметологических услуг изображение «до и после» напрямую формирует ожидание результата. Если оба кадра созданы нейросетью или существенно изменены генеративными инструментами, пользователь оценивает эффективность процедуры на основе вымышленного результата.
Риск здесь выше, чем в обычной товарной рекламе. Покупатель принимает решение, связанное не только с деньгами, но и со здоровьем, внешностью и возможными медицинскими осложнениями.
Даже маркировка «создано ИИ» не всегда снимает проблему. Пользователь может увидеть пометку, но всё равно воспринимать изображение как приблизительную демонстрацию достижимого эффекта. Поэтому для медицинских и косметологических материалов логичнее не просто раскрывать использование нейросети, а запрещать выдавать синтетический результат за клинический кейс.
Финансовые продукты и инвестиции
В финансовой рекламе нейросеть может использоваться для создания поддельных интерфейсов приложений, графиков доходности, банковских выписок, отзывов клиентов и портретов экспертов.
Такие изображения формируют ощущение материального доказательства. Скриншот с балансом воспринимается убедительнее текстового обещания доходности, хотя его можно полностью сгенерировать или отредактировать.
Особенно высокий риск возникает при использовании образов известных предпринимателей, инвесторов и публичных лиц. Синтетический портрет или дипфейк создают ложное впечатление, что человек поддерживает продукт, участвовал в его разработке или лично рекомендует инвестиционную схему.
В этой сфере маркировка должна сочетаться с проверкой рекламодателя, источника публикации и правомерности использования образа человека. Одна техническая метка не подтверждает легальность финансового предложения.
Образование и творческие конкурсы
В образовательных материалах ИИ-изображение не всегда создаёт прямой риск. Схема клетки, реконструкция исторического здания или условная модель физического процесса могут быть полезны, если визуал точно соответствует объясняемому предмету.
Проблема возникает, когда реконструкция выдаётся за документальный источник. Сгенерированный «архивный снимок» может закрепить у ученика ложное представление о событии, внешности человека или историческом объекте.
В творческих конкурсах маркировка нужна для обеспечения равных условий. Участник, который вручную создаёт иллюстрацию несколько дней, и автор, получивший итоговый вариант генерацией, демонстрируют разные навыки. Если правила конкурса не разделяют эти категории, оценка результата становится некорректной.
Оптимальным решением может стать не запрет нейросетей, а отдельное указание степени их использования: полная генерация, генерация отдельных элементов, ретушь, апскейл или техническая обработка.
Социальные сети
В соцсетях синтетический контент распространяется быстрее, но уровень доверия к отдельной публикации часто ниже, чем к материалу СМИ или официальному заявлению. Пользователи привыкли к фильтрам, постановочным кадрам, мемам и визуальным экспериментам.
Однако массовое распространение не снижает риск полностью. Даже очевидно развлекательная картинка может потерять первоначальную подпись, перейти в другие каналы и начать восприниматься как реальная.
Платформенная маркировка полезна именно потому, что сопровождает файл после репоста внутри одной экосистемы. Но если изображение скачали, пересохранили или разместили на другой площадке, предупреждение может исчезнуть.
Что говорит закон о маркировке изображений, созданных ИИ
В России пока нет единой действующей нормы, которая обязывала бы сопровождать каждое изображение, созданное нейросетью, пометкой об использовании искусственного интеллекта.
Законодательные инициативы развиваются по отдельным категориям контента. Например, в Государственную думу вносился законопроект об обязательной маркировке видеоматериалов, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта. Однако карточка инициативы показывает, что законопроект № 1069302-8 был перенесён в архив, а связанный проект № 1069331-8 касается именно видеоматериалов, а не универсальной маркировки всех изображений.
Следовательно, нельзя утверждать, что любая сгенерированная картинка уже должна содержать обязательную надпись «создано нейросетью». Правовой режим зависит от содержания изображения, сферы публикации и того, не нарушает ли материал требования о рекламе, достоверности информации, защите изображения гражданина и интеллектуальных правах.
С точки зрения закона важен не только способ производства визуала. Значение имеет то, как он представлен аудитории: как художественная иллюстрация, рекламный креатив, документальное подтверждение события или изображение реального человека.
Артем Переверзев отмечает, что общей обязанности маркировать каждое ИИ-изображение сейчас нет, однако для рекламы и материалов, влияющих на доверие аудитории, действуют отдельные требования и репутационные риски.
Комментарий разделяет юридическую обязанность и добровольное раскрытие. Отсутствие универсального требования не означает, что редакции, бренду или автору выгодно скрывать использование генеративного ИИ.
Для новостного ресурса экономический риск заключается в потере доверия. Если один синтетический кадр был опубликован как реальная фотография, читатель начинает сомневаться и в остальных материалах, включая те, где изображения и факты были проверены.
Для компании риск связан с претензиями потребителей и несоответствием рекламы реальным свойствам продукта. Для эксперта или автора личного бренда — с репутацией, поскольку аудитория оценивает не только качество визуала, но и честность его подачи.
Поэтому добровольная маркировка может быть рациональной даже при отсутствии прямой обязанности. Она снижает вероятность того, что иллюстрацию примут за документальный кадр, и заранее объясняет, почему изображение не следует использовать как подтверждение реального события.
Кто должен отвечать за маркировку ИИ-изображений
Маркировка не может работать, если ответственность возложить только на одного участника. Разработчик нейросети способен добавить техническую метку, но не контролирует дальнейшее использование файла. Платформа может показывать предупреждение, но не всегда знает, как именно создавалось изображение. Автор публикации понимает контекст, но может удалить метаданные или сознательно выдать синтетический визуал за реальный.
Поэтому рабочая модель должна распределять обязанности между четырьмя сторонами.
Разработчики генеративных сервисов могут встраивать в файл метаданные, цифровую подпись или невидимый водяной знак. Это создаёт исходную точку для проверки происхождения изображения.
Платформы должны сохранять эти данные при загрузке, распознавать технические метки и показывать пользователю понятное предупреждение. Если площадка автоматически удаляет метаданные при сжатии файла, техническая маркировка теряет смысл.
Авторы контента и заказчики публикации определяют, как именно изображение будет представлено аудитории. Именно они решают, назвать его фотографией, иллюстрацией, реконструкцией или рекламным креативом. Поэтому на них должна лежать основная ответственность за корректный контекст.
Государство устанавливает категории контента, где раскрытие происхождения обязательно, и определяет санкции за умышленное введение аудитории в заблуждение. Универсальная обязанность для всех изображений создаст чрезмерную нагрузку, поэтому регулирование должно учитывать сферу применения и уровень риска.
Юрист WOWBLOGGER Анна Рязанова считает, что ответственность должна распределяться между всеми участниками цепочки, однако ключевая роль остаётся за креатором или компанией, которые принимают решение о публикации.
Комментарий показывает, что маркировка не решает вопрос авторских прав. Пометка «создано с помощью ИИ» сообщает о технологии, но не подтверждает, что результат не повторяет чужую композицию, персонажа, фотографию или другое охраняемое произведение.
Для коммерческого использования этого недостаточно. Компания должна отдельно проверять лицензию сервиса, условия использования результата, наличие узнаваемых объектов и риск претензий со стороны правообладателей.
Может ли нейросеть нарушить авторские права
Пользователь часто воспринимает генерацию как создание полностью нового объекта. На практике модель формирует результат на основе закономерностей, изученных в обучающих данных, поэтому итоговое изображение может оказаться визуально близким к существующему произведению.
Риск особенно высок при запросах на конкретного художника, персонажа, бренд, фотографию или узнаваемый стиль. Чем точнее пользователь просит воспроизвести чужой визуальный язык, тем выше вероятность спора.
Коммерческая лицензия нейросети не всегда защищает от претензий третьих лиц. Она регулирует отношения между пользователем и сервисом, но не отменяет права автора исходного произведения, владельца товарного знака или человека, чьё изображение использовано без согласия.
Поэтому перед публикацией необходимо проверить:
не воспроизводит ли изображение узнаваемый объект интеллектуальной собственности;
не используется ли лицо реального человека;
не создаёт ли визуал ложную ассоциацию с брендом;
разрешает ли лицензия сервиса коммерческое использование;
не выдаётся ли синтетическая картинка за фотографию реального товара или результата.
Маркировка снижает риск обмана аудитории, но не освобождает от правовой проверки содержания.
Можно ли технически подтвердить происхождение изображения
Существующие технологии позволяют зафиксировать происхождение файла, но не дают абсолютной гарантии.
Самый распространённый подход — метаданные. В файл записывается информация о сервисе, времени создания, модели и внесённых изменениях. Проблема в том, что метаданные легко удалить при пересохранении, сжатии или публикации через платформу.
Видимый водяной знак устойчивее для обычного пользователя, но его можно обрезать, замазать или удалить с помощью другого редактора.
Невидимые водяные знаки встраиваются в структуру изображения и сохраняются после части преобразований. Однако сильное сжатие, скриншот или повторная обработка могут снизить точность распознавания.
Более сложный вариант — криптографическая история происхождения файла. Стандарт C2PA позволяет фиксировать, где изображение создано, каким инструментом изменялось и кем подписано. Пользователь или платформа могут проверить, не была ли цепочка редактирования нарушена.
Но даже C2PA не доказывает, что изображённое событие действительно произошло. Стандарт подтверждает происхождение файла и историю операций, а не истинность содержания. Автор может честно подписать полностью вымышленную сцену, и техническая цепочка будет корректной.
Также отсутствие метки не означает, что изображение фальшивое. Файл мог пройти через мессенджер, социальную сеть, конвертер или редактор, который удалил данные без умысла.
Поэтому техническая проверка должна использоваться как дополнительный сигнал, а не как единственный критерий достоверности.
Почему одной пометки «создано ИИ» недостаточно
Пометка отвечает только на вопрос о способе создания изображения. Она не объясняет, соответствует ли картинка реальности и можно ли доверять автору публикации.
Обычная фотография тоже может вводить в заблуждение. Снимок можно сделать в другой стране, использовать повторно через несколько лет, обрезать, изменить композицию или вырвать из контекста.
Одновременно полностью сгенерированная инфографика может быть достоверной, если построена на проверенных данных и не выдаётся за документальную фотографию.
Поэтому доверие должно строиться на нескольких уровнях:
Источник публикации.
Контекст использования изображения.
Наличие подписи или пояснения.
Техническая история происхождения.
Подтверждение фактами, документами или другими материалами.
Маркировка полезна как первый фильтр. Она сообщает пользователю, что изображение нельзя автоматически воспринимать как фотографическое доказательство. Но окончательная проверка всё равно требует анализа источника и содержания.
Как маркировать изображения, созданные нейросетями
Формулировка должна зависеть от того, как используется визуал.
Для новостной иллюстрации подойдёт:
Иллюстрация создана с использованием искусственного интеллекта и не является фотографией с места события.
Для исторической реконструкции:
Художественная реконструкция события, созданная с использованием генеративного ИИ.
Для рекламного изображения:
Изображение создано с использованием ИИ. Фактический внешний вид товара или результат услуги может отличаться.
Для частично обработанного снимка:
Фотография отредактирована с использованием инструментов искусственного интеллекта.
Для конкурсной работы:
Работа полностью создана с использованием генеративной модели.
или:
При создании отдельных элементов работы использовались инструменты генеративного ИИ.
Формулировка «фото создано нейросетью» неточна, если камера не использовалась. Корректнее называть такой материал иллюстрацией, визуализацией или реконструкцией.
Как будет развиваться регулирование ИИ-контента в ближайшие 3–5 лет
Наиболее вероятен переход к риск-ориентированной модели. Государства вряд ли будут одинаково регулировать декоративный фон, сатирическую иллюстрацию и синтетический кадр политического события.
Жёсткие требования будут вводиться для контента, который может повлиять на выборы, здоровье, финансовые решения, репутацию или общественную безопасность.
Для рекламы и политической агитации маркировка, скорее всего, станет обязательной раньше, чем для развлекательного контента. Причина в том, что в этих сферах изображение напрямую влияет на поведение пользователя.
Крупные платформы будут развивать автоматическое распознавание синтетических файлов и поддержку стандартов происхождения. Генераторы и редакторы станут чаще добавлять технические метки по умолчанию.
Однако мелкие сайты, анонимные каналы и мошеннические площадки смогут продолжать удалять предупреждения. Поэтому основной эффект маркировки будет заметен в добросовестной части рынка, где компании дорожат репутацией и соблюдают правила.
Регулирование также начнёт разделять полную генерацию и техническое редактирование. Без этого под одну норму попадут фейковые фотографии и обычная коррекция изображения, что сделает требования формальными и трудноисполнимыми.
Повысит ли маркировка доверие пользователей
Маркировка повысит доверие только при двух условиях.
Первое — пометка должна быть понятной. Технический значок без объяснения не поможет пользователю оценить риск.
Второе — правила должны применяться последовательно. Если крупные СМИ маркируют изображения, а платформы не сохраняют метаданные, пользователь получает неполную систему.
Маркировка не вернёт прежнее автоматическое доверие к фотографии. Наоборот, она закрепит новую норму: любое изображение нужно оценивать вместе с источником и контекстом.
Пользователь не станет отказываться от ИИ-контента только из-за его происхождения. Для него важнее понимать, является ли визуал иллюстрацией, реконструкцией или свидетельством реального события.
Нужно ли маркировать изображения, созданные нейросетями: вывод
Обязательная маркировка нужна не для каждого изображения, к которому применялся искусственный интеллект. Она необходима там, где происхождение визуала влияет на решение пользователя и где синтетическая картинка может быть принята за доказательство реального факта.
Наиболее критичные сферы — новости, политика, реклама, медицина, финансы, исторические материалы и творческие конкурсы. В этих сегментах отсутствие пометки может привести к финансовому ущербу, репутационным потерям, общественной панике или искажению фактов.
Для декоративных иллюстраций, фонов, ретуши и технического улучшения изображения тотальная маркировка избыточна. Она потребует измерять степень участия ИИ и создаст формальные обязанности без заметного снижения риска.
Ответственность должна распределяться между разработчиками, платформами, авторами и государством. При этом ключевая роль остаётся за автором публикации, поскольку именно он задаёт контекст и решает, выдавать ли изображение за реальный кадр.
Технические решения — метаданные, водяные знаки и C2PA — помогают проверить происхождение файла, но не гарантируют достоверность содержания. Их можно удалить, потерять при пересохранении или обойти с помощью скриншота.
Поэтому маркировка должна стать частью системы, а не единственным механизмом защиты. Она работает вместе с проверкой источника, соблюдением авторских прав, ответственностью платформ и понятным разделением между документальной фотографией, художественной иллюстрацией и реконструкцией.
В статье использованы все четыре экспертных комментария полностью. Перед публикацией стоит уточнить у Анны Рязановой слово «пухососы»: в текущей версии оно сохранено без изменений, как было в исходном комментарии.
