Законопроект №15379: ответственность за ИИ-мошенничество

Техническое определение в тексте законопроекта

Законопроект оперирует тремя классами генеративных систем. Замена лица (face swap, deepfake). Модификация голоса (voice cloning, синтез речи, voice conversion). Генерация текстовых данных (LLM-фишинг). Это прямой стек современных пайплайнов: TTS-модели (Tacotron, VITS, XTTS, CosyVoice), вокодеры (HiFi-GAN, BigVGAN, NSF-HiFiGAN), zero-shot клонирование через энкодеры WavLM и HuBERT, диффузионные аудиомодели. Законодатель трактует весь этот пласт как механизм введения в заблуждение.

Термин «электронно-вычислительная техника» заменяется на «информационно-коммуникационные системы или системы искусственного интеллекта». В кодексе закрепляется дефиниция: технологическая система, генерирующая контент, прогнозы или решения на основе данных и имитирующая интеллектуальную деятельность человека. Под охват попадают облачные сервисы, цифровые платформы, inference-серверы, а не только локальный запуск моделей.

Статистика по мошенничеству

По данным Офиса Генпрокурора Украины, в 2025 году зарегистрировано 48 871 производство по статье 190 УК — рост ×2,05 к 2021 году. Средняя сумма одной мошеннической операции выросла на 30%: с 4 247 до 5 536 гривен. Совокупный ущерб от карточного мошенничества — 1,4 млрд гривен, +24% год к году. При этом количество незаконных транзакций снизилось с 270 тысяч в 2024 году до 256 тысяч в 2025-м — каждая афера стала дороже.

США, по данным опроса Gallup–Stop Scams Alliance (5 173 респондента): совокупный ущерб от мошенничества в 2025 году — $68 млрд. ~12% успешных схем связаны с ИИ или дипфейками. По данным ФБР, к сентябрю 2025 года число жалоб на deepfake-инциденты выросло более чем вдвое год к году. Прогноз Deloitte: $40 млрд ущерба от ИИ-схем в США к 2027 году против $12,3 млрд в 2023 году. Основной вектор атаки — фишинговые сайты (40% контактов с жертвами).

Что меняется на практике

Законопроект создаёт правовую базу для привлечения экспертов по кибербезопасности к верификации ИИ-генераций в ходе следствия. Формализуется процедура атрибуции синтезированного аудио: датасет, веса, метаданные inference-сессии, артефакты вокодера, spectral watermark становятся предметом экспертизы. Без отдельного квалифицирующего признака суды испытывали дефицит практики по подтверждению факта использования TTS или voice conversion в мошеннической схеме.

Для разработчиков голосовых моделей — регуляторный сигнал. Использование открытых пайплайнов клонирования в продакшене формально попадает в зону правовой оценки при соучастии. Базовые требования усиливаются: логирование inference, аудио-водяные знаки, метаданные сессии, rate-limit на клонирование, верификация голосового отпечатка донора. Только такие операционные меры отделяют легитимный инструмент от инструмента преступления в трактовке новой нормы.

Что отслеживать: прохождение законопроекта через профильные комитеты Рады, конкретику дефиниции ИИ в финальной редакции, формирование первой судебной практики по статье 190 в обновлённой формулировке, публикацию технических рекомендаций НБУ и киберполиции по атрибуции синтезированного голоса.