Основатель
December 14, 2025
28 min read
Столкнулась ли революция ИИ с дефицитом данных?
Искусственный интеллект (AI), признанный величайшей технологической трансформацией века, сегодня сталкивается с парадоксальным кризисом. Хотя данные являются самым ценным ресурсом цифровой экономики, их обработка ограничена одним из самых строгих режимов регулирования в истории — Законом о защите персональных данных (KVKK и GDPR). С одной стороны, существует острая техническая потребность в огромных и «реальных» наборах данных для развития моделей; с другой стороны, существуют правовые барьеры, заставляющие контролеров данных хранить информацию в закрытых системах (silo).
Эта ситуация создает серьезный «правовой и технический тупик» (deadlock), который необходимо преодолеть в экосистеме данных. Напряжение между конфиденциальностью и доказуемостью (provability) в традиционных системах управления базами данных достигло точки, когда его уже невозможно контролировать классическими договорными гарантиями. В то время как владельцы данных (больницы, банки) закрывают свои двери из-за риска тяжелых санкций, разработчики не могут обучать свои модели на сценариях из реальной жизни из-за отсутствия доступа к данным.
Являются ли синтетические данные правовой «тихой гаванью» или технической ловушкой?
Первым рефлексом индустрии на кризис нехватки данных стало производство «Синтетических данных». С юридической точки зрения, эти искусственные данные, оторванные от реальных людей, воспринимаются как «тихая гавань», поскольку они выпадают из сферы действия KVKK. Однако техническая реальность угрожает этой зоне юридического комфорта. Истощение общедоступных интернет-данных (Common Crawl и т.д.) и заполнение интернета контентом, созданным самим AI, порождает риск «Коллапса модели» (Model Collapse). Эта ситуация также противоречит принципам «Качества и точности данных», предусмотренным в EU AI Act.
Единственный способ предотвратить коллапс модели — получить доступ к необработанным и высококачественным «частным» данным. Однако обмен этими данными, которые заперты на серверах больниц или банков и имеют статус «Персональных данных особой категории» согласно ст. 6 KVKK или охраняемой законом «Тайны», в рамках текущего режима практически невозможен. Вывод данных наружу подобен юридически запрещенному минному полю из-за риска утечки данных.
Как примирить аппетит к Большим данным (Big Data) с ограничениями KVKK?
В то время как успех моделей искусственного интеллекта зависит от парадигмы «Больших данных» (Big Data), то есть от объема и глубины данных, современное право защиты данных предписывает прямо противоположное направление — «Минимизацию данных». Статья 4 KVKK требует, чтобы данные были «связаны с целями, для которых они обрабатываются, ограничены и соразмерны им». Это противоречие создает фундаментальный парадокс: для получения точных результатов модель AI должна иметь доступ к максимально широкому набору данных, тогда как закон предписывает контролеру данных сводить обработку к минимуму. Это противоречие представляет собой неустойчивое уравнение, заставляющее делать выбор между инновациями и соблюдением нормативных требований (compliance).
Почему перемещение данных туда, где находится модель, несет высокие правовые риски?
В традиционных методах машинного обучения для обучения модели данные должны быть физически или в цифровом виде перемещены на сервер, где находится модель (data consolidation). Однако этот процесс перемещения является одним из самых рискованных видов деятельности с точки зрения KVKK. Основные правовые риски в этом процессе таковы:
Ответственность за утечку и нарушение: Как только данные извлекаются из безопасного «силоса», поверхность атаки расширяется. Нарушение, произошедшее на сторонних серверах, ставит контролера данных (например, больницу) перед лицом прямой солидарной ответственности.
Превышение цели (Purpose Limitation): Когда данные выходят наружу, для контролера данных становится технически невозможным проверить, используются ли эти данные только для определенной цели.
Отсутствие аудита и верификации: Владельцы данных не имеют возможности проверить, как их данные обрабатываются на внешних серверах, что может представлять собой нарушение обязательства по уведомлению.
Уничтожает ли анонимизация ту точность, которая необходима Искусственному Интеллекту?
Контролеры данных, желающие избежать риска раскрытия данных, часто прибегают к традиционным методам, таким как Маскирование или Обобщение. Однако в контексте обучения AI эти методы являются палкой о двух концах.
Компромисс между полезностью и конфиденциальностью (Utility-Privacy Trade-off): Модели AI учатся, улавливая тонкие паттерны в данных. Традиционные методы добавляют шум в набор данных, уничтожая эти детали. По мере повышения конфиденциальности данных их «полезность» для обучения модели снижается.
Риск обратимости: С юридической точки зрения еще большей опасностью является то, что защита, обеспечиваемая этими методами, не является абсолютной. В наборах данных с простым маскированием возможна повторная идентификация лиц с помощью косвенных запросов (inference attacks). Если человека можно заново идентифицировать из набора данных разумными методами, эти данные юридически все еще являются «персональными данными» и находятся под защитой KVKK.
Следите за новостями отрасли от Genesis Hukuk и получайте приоритетную информацию об отраслевых аналитических обзорах от экспертов в области блокчейна.
Возможно ли верифицировать данные, не видя их?
Решение текущего кризиса данных заключается не в попытках «извлечь» данные традиционными методами, а в радикальном изменении нашего подхода к данным. Необходима модель, в которой владельцы данных могут создавать ценность, не выводя свои данные наружу (data residency) и не раскрывая их содержание, но при этом доказывая корректность операций над этими данными. Подход «извлечения ценности без раскрытия данных» (extracting value without exposing data) знаменует новую эру на пересечении права и технологий.
Доказательства с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs — ZKP) позволяют одной стороне (Доказывающий) математически доказать другой стороне (Проверяющий) истинность определенной информации, не раскрывая саму информацию. Эта технология устраняет историческое противоречие между конфиденциальностью и доказуемостью. Пока данные остаются в безопасности в «силосах», инсайт (insight), полученный из данных, может свободно и законно циркулировать.
Как данные создают ценность там, где они заперты?
Архитектуры нового поколения «Баз данных с нулевым разглашением» (ZK-DB) переворачивают устоявшуюся в отрасли парадигму «Передача данных для вычислений» (Data-to-Compute), принимая модель «Перенос вычислений к данным» (Compute-to-Data). В этой модели данные не сдвигаются с места; вместо этого запрос (query) приходит к данным. Контролер данных обрабатывает информацию на своих защищенных серверах, не выводя ее наружу, и отправляет обратно только две вещи: результат операции и криптографическое доказательство (proof), подтверждающее точность этого результата.
Этот подход с помощью технического маневра позволяет обойти риски утечки, возникающие при передаче данных, и особенно тяжелые юридические обязательства, такие как «трансграничная передача данных» (ст. 9 KVKK). Технически «персональные данные» не передаются наружу; экспортируется лишь математическое доказательство, полученное из данных. Таким образом, пока право собственности и безопасность данных остаются в больнице или банке, полезность (utility), полученная из данных, становится доступной для разработчика ИИ.
Можно ли обеспечить одновременно и конфиденциальность, и прозрачность?
Системы на базе ZK, такие как PoneglyphDB, в отличие от традиционных баз данных, предоставляют клиенту не сами данные, а криптографическое доказательство, созданное в результате их обработки. Эта архитектура делает принцип «Конфиденциальности» (Confidentiality) абсолютным, гарантируя, что сырые данные (raw data) остаются исключительно у владельца. В то же время, благодаря предоставленному клиенту доказательству, процесс становится «Доказуемым» (Provable): клиент уверен, что операция была выполнена над реальными данными и без манипуляций.
Этот синтез разрешает парадокс «использования без обмена» в экосистеме данных. Владелец данных может сотрудничать, не опасаясь потери контроля, а потребитель данных (например, ИИ-компания), даже не видя данных, с математической точностью уверен в правильности полученного результата. Это и есть техническая инфраструктура экономики данных, совместимой с KVKK.
Является ли технология ZK синонимом блокчейна?
Самая распространенная ошибка при интеграции технологий Доказательства с нулевым разглашением (ZKP) в правовой мир — это прямое и исключительное отождествление этой технологии с блокчейном. Однако ZKP — это криптографический протокол, независимый от блокчейна. Этот протокол создает механизм проверки между сторонами, не требующий доверия (trustless).
Современные архитектуры баз данных ZK являются «блокчейн-агностиками»; то есть для создания и проверки доказательств им не требуется сеть блокчейн. С юридической точки зрения это означает конец эпохи «доверия заявлению контрагента» (договорная гарантия) и начало эпохи «математического доказательства правильности операции» (криптографическая гарантия).
Как возможно сотрудничество в мире, где стороны не доверяют друг другу?
В традиционных системах доверие основано на институциональной репутации центрального органа или поставщика услуг. Однако в архитектуре ZK эти доверительные отношения уступают место «криптографической определенности». Система построена на предположении, часто встречающемся в праве: «взаимно не доверяющие стороны» (mutually distrusting parties).
Фундаментальный сдвиг парадигмы, который должны понять юристы в этой новой модели, заключается в следующем: Доверие изъято у «корпоративной репутации» и передано «математическому доказательству». В модели есть два основных актора: Доказывающий (Prover), который хранит данные и обрабатывает запрос, и Проверяющий (Verifier), который отправляет запрос и проверяет правильность результата.
Как «локализация» данных устраняет правовые риски?
Самый большой риск в праве защиты данных возникает во время передачи данных (data transmission) из одной точки в другую. Самый революционный аспект архитектуры базы данных ZK заключается в том, что она встраивает принцип «Конфиденциальности» непосредственно в код как техническую необходимость. В этой архитектуре сырые данные никогда не покидают сервер Доказывающего (Host).
Поскольку данные не сдвигаются с места, риск утечки минимизируется, и обеспечивается естественное соблюдение законов о «Локализации данных» (Data Locality). В отличие от традиционных систем, данные не отправляются наружу для обучения модели ИИ. С юридической точки зрения это усиливает аргумент о том, что технически акт «передачи» в смысле ст. 9 KVKK не происходит.
Возможна ли система, не требующая честности от контрагента?
В этой новой модели доверия отношения между сторонами строятся на принципе «Don't Trust, Verify» (Не доверяй, проверяй). Клиент доверяет не честности Сервера, а надежности используемого алгоритма.
В этой модели три основных риска решаются криптографически:
Риск поддельной базы данных: Клиент проверяет, что операция была выполнена над зафиксированными (committed) реальными данными.
Риск правильности обработки: Протокол ZKP доказывает, что SQL-запросы были корректно выполнены на арифметических цепях. Если сервер попытается изменить результат, доказательство станет недействительным.
Риск утечки данных: Благодаря свойству «Нулевого разглашения» Клиент получает только ответ на заданный вопрос и не видит никаких других записей в базе данных.
Является ли в цифровом мире гарантом «Слово» или «Математика»?
В юридическом мире доказательство неизменности данных традиционно опирается на внешние авторитеты, такие как нотариальное заверение или метки времени. Архитектуры баз данных на основе ZK превращают эти доверительные отношения в математическую необходимость с помощью концепции «Криптографического обязательства» (Cryptographic Commitment). Система создает неизменяемый «цифровой отпечаток» текущего состояния базы данных. Этот отпечаток юридически связывает владельца данных; после принятия обязательства изменение даже одного бита в данных создаст математическое несоответствие и будет отвергнуто системой.
С юридической точки зрения эта технология работает почти как цифровой нотариус. Созданное криптографическое обязательство является сильным электронным доказательством, подтверждающим в рамках ст. 199 ГПК (HMK), что данные существовали в определенный момент времени и с тех пор не изменялись. Более того, для этого доказательства не обязательно нужна сеть блокчейн; юридическое доверие может быть обеспечено с помощью меток времени, соответствующих Закону № 5070 об электронной подписи, или общедоступных панелей прозрачности. Таким образом, пока целостность (integrity) данных защищается на высшем уровне в рамках ст. 12 KVKK, становится возможным управление такими чувствительными процессами в регулируемых секторах, как «право на забвение».
Как аудит превращается из формальной процедуры в математическую необходимость?
В традиционном праве управления данными аудит обычно представляет собой проверку лог-записей или сертификацию физической безопасности серверов. Однако в системах ZK аудит превращается из формальной процедуры в математическую точность. В этой архитектуре «Сторонний аудитор» (Auditor) является ключевым юридическим субъектом, заполняющим вакуум доверия между Владельцем данных и Клиентом.
В то время как Клиент не может получить доступ к сырым данным из-за ограничений конфиденциальности, Аудитор имеет полномочия проверять базу сырых данных в рамках соглашений о конфиденциальности (NDA) и юридических полномочий. Аудитор вступает в дело как своего рода «цифровой эксперт» (в терминологии турецкого права — bilirkişi), наводящий мост между цифровым миром и физической реальностью.
Как криптографически выдается цифровое подтверждение «Копия верна»?
Основная задача Аудитора — удостоверить, что публично объявленное криптографическое обязательство совпадает с реальным и актуальным состоянием базы данных. В этом процессе Аудитор проверяет базу сырых данных на серверах владельца на месте и подтверждает аутентичность данных. Затем он лично запускает используемую системой схему полиномиальных обязательств (polynomial commitment scheme) на этих оригинальных данных и вычисляет значение.
Аудитор сравнивает вычисленное им значение со значением обязательства, объявленным Владельцем данных. Если эти значения совпадают, это юридически означает следующее: база данных, к которой Клиент будет делать запросы и от которой будет получать доказательства, является той самой реальной базой данных, которую видел и одобрил аудитор. Этот механизм является криптографическим эквивалентом подтверждения «копия верна» (aslı gibidir) в юридическом мире; однако точность здесь абсолютна и математична, не оставляя места человеческой ошибке.
Может ли контролер данных использовать поддельные данные для манипулирования результатами?
Самый большой страх в сценариях обмена данными — это риск того, что Контролер данных выполнит запросы не на реальной базе данных, а на манипулируемой «Поддельной базе данных» (Bogus Database). Архитектуры ZK технически делают эту атаку невозможной благодаря свойству «Связывания» (Binding) механизма «Криптографического обязательства».
В системе обязательство базы данных встроена в цепь (circuit), обрабатывающую SQL-запрос. Если владелец данных использует поддельную базу данных, обязательство этой базы данных неизбежно будет отличаться от оригинального обязательства. Когда Клиент попытается верифицировать доказательство, созданное на основе поддельных данных, с помощью имеющегося у него оригинального обязательства, математическая операция завершится неудачей. В праве это означает невозможность мошенничества из-за «технической невозможности», что является революционной гарантией в доказательном праве.
Изучите наш экспертный юридический консалтинг по технологии Zero-Knowledge (ZK) в банковской сфере, обеспечивающий соблюдение KYC/AML и надежную конфиденциальность данных.
Самый фундаментальный узел, который необходимо развязать при интеграции систем Доказательства с нулевым разглашением (ZKP) в правовой мир, — это правовая онтология «Доказательства» (π), являющегося выходным данными системы, и «Результата запроса» (R), подтверждаемого этим доказательством. Утверждение о «Нулевом разглашении» в технической литературе не всегда синонимично статусу «Анонимности» в правовой доктрине, и это различие имеет жизненно важное значение.
Может ли файл математического доказательства юридически считаться «персональными данными»?
В традиционных методах шифрования зашифрованные данные юридически все еще считаются «персональными данными», поскольку тот, у кого есть ключ, может вернуть их в исходное состояние (обратимость/reversible). Однако доказательство, созданное в архитектуре ZK, — это не зашифрованный текст, а математический «сертификат» правильности вычисления.
Эта ситуация создает серую зону в отношении правовой природы данных. Хотя файл доказательства сам по себе не имеет смысла, при оценке в контексте и вместе с результатом запроса его правовой статус находится на тонкой грани между «анонимными данными» и «псевдонимизированными данными».
Можно ли представить данные без самих данных?
В технической архитектуре баз данных на основе ZK «Доказательство» (Proof) никогда не содержит самих сырых данных (Witness), находящихся в базе. Вместо этого оно содержит числовую последовательность, которая на плоскости, где данные представлены в виде математических полиномов, показывает раскрытие определенных точек и соответствие этих точек ограничениям арифметических цепей.
С юридической точки зрения этот выходной продукт должен классифицироваться как «Производные данные» (Derived Data) или своего рода технические «Мета-данные». Доказательство, рассматриваемое изолированно, не способно идентифицировать какое-либо физическое лицо и не несет информации, «относящейся к определенному или определяемому физическому лицу» в смысле ст. 3 KVKK. Это ключ к обеспечению правового соответствия при сохранении коммерческой ценности данных.
Сводит ли использование ZKP риск «Повторной идентификации» к абсолютному нулю?
Преамбула (Recital) 26 Общего регламента по защите данных ЕС (GDPR) и мнения Рабочей группы по статье 29 (WP29) устанавливают условие, что для признания данных анонимными «повторная идентификация» (re-identification) должна стать невозможной разумными средствами. WP29 определила три основных критерия риска в тесте на анонимность: Выделение (Singling out), Связываемость (Linkability) и Вывод (Inference).
Категорическое признание выходных данных систем ZK напрямую «Анонимными данными» и полный вывод их из-под действия KVKK является юридически рискованным подходом в свете этих тестов. Эти данные должны рассматриваться в статусе «Псевдонимизированных данных» (данных с псевдонимами), что является более безопасной гаванью. Хотя псевдонимизированные данные юридически все еще считаются персональными данными, они имеют гораздо более высокий уровень технической безопасности по сравнению с незашифрованными (открытыми) данными, что является сильным фактором в пользу контролера данных при анализе рисков.
Обеспечивает ли математическая сложность юридическую безопасность?
Самым важным техническим условием, необходимым для действительности методов анонимизации, является «Необратимость». То есть должно быть невозможно восстановить исходные данные путем обращения процесса, примененного к данным. Архитектуры ZK-SQL нового поколения обеспечивают это условие на уровне «Вычислительной безопасности» (Computational Security).
Используемые в этих системах Схемы полиномиальных обязательств (Polynomial Commitment Schemes) основаны на криптографических задачах, решение которых практически невозможно (например, Проблема дискретного логарифмирования). Чтобы злоумышленник мог «взломать» имеющееся доказательство и добраться до сырых данных, потребуется процесс, который на существующих суперкомпьютерах займет время, сопоставимое с возрастом вселенной. С юридической точки зрения это означает «Математическую необратимость» и соответствует обязательству по принятию «технических мер» согласно ст. 12 KVKK по самым высоким стандартам.
Означает ли «Нулевое разглашение» также «Нулевой риск»?
Наиболее часто неправильно понимаемым аспектом технологий ZKP является предположение, что фраза «Нулевое разглашение» в названии системы гарантирует конфиденциальность всех генерируемых выходных данных. Однако протокол ZKP обеспечивает конфиденциальность только операции и процесса (невозможность копирования базы данных); но «Результат запроса» (R), являющийся выходом системы, может нести информацию о содержании данных.
Технология ZKP скрывает, «как обрабатываются данные», но может не скрыть, «что говорят обработанные данные». В правовой дисциплине это называется риском «Вывода» (Inference). Модель ИИ или злоумышленник могут получить доступ к скрытым данным, объединяя по частям информацию, которая кажется безвредной.
Можно ли вести «охоту» за персональными данными с помощью специфических запросов?
Системы ZK, поддерживающие гибкие SQL-запросы, не имеют врожденного иммунитета к рискам «Выделения» (Singling out). Даже если Клиент не видит всю базу данных, он может свести результат к одному человеку, используя чрезвычайно специфические фильтры (оператор WHERE).
Например, такой запрос, как «Каков диагноз пациента в возрасте 42 лет, работающего в филиале X и поступившего в больницу вчера?», даже будучи подтвержденным с помощью ZKP, вернет результат (например, «Сердечная недостаточность»), который раскроет чувствительные данные о здоровье конкретного лица. В этом сценарии ZKP не анонимизирует данные; напротив, он «удостоверяет», что раскрытые данные принадлежат этому лицу. Юридически это является открытым раскрытием персональных данных особой категории и должно быть предотвращено.
Как найти баланс между точностью данных и конфиденциальностью?
Правовое и техническое решение этого парадокса заключается в объединении технологических слоев. Архитектуры ZK должны быть подкреплены методами «Дифференциальной приватности» (Differential Privacy — DP) для минимизации рисков утечки данных. DP делает невозможным понимание того, присутствует ли конкретное лицо в наборе данных, путем добавления математически рассчитанного «Шума» (Noise) к результату запроса.
С юридической точки зрения идеальной архитектурой является подход «Двойной щит» (Double Shield):
ZKP: Гарантирует «Честность вычислений» (что операция выполнена правильно).
DP: Гарантирует «Конфиденциальность результата» (что никто не может быть профилирован).
Интеграция этих двух технологий технически устраняет риски «Вывода» и «Выделения». Эта структура является самым компетентным в отрасли примером принципа «Конфиденциальность при проектировании» (Privacy by Design) в рамках ст. 12 KVKK и ст. 25/32 GDPR.
Должна ли обработка данных остановиться, если невозможно получить явное согласие?
Величайшая дилемма экономики, основанной на данных, — это правовой пробел между первоначальной целью сбора данных и целью их вторичного использования. Операционно практически невозможно получить «Явное согласие» по отдельности от тысяч пациентов или клиентов для обучения искусственного интеллекта. В этом моменте «Законный интерес контролера данных», регулируемый ст. 5/2-f KVKK, является наиболее жизненно важной правовой основой для непрерывности деятельности по обработке данных.
Могут ли технологии изменить правовой балансовый тест в пользу контролера данных?
В балансовом тесте (LIA), применяемом в правовой доктрине для условия «Законного интереса», при использовании традиционных методов чаша весов обычно склоняется в пользу субъекта данных. Однако использование Технологий повышения конфиденциальности (PETs), таких как Zero-Knowledge (Нулевое разглашение), коренным образом меняет этот баланс.
Благодаря протоколу ZK исследователь или разработчик модели (Verifier) никогда не видит сырых данных отдельных лиц; он видит только веса модели или статистический результат. Данные не «передаются», передается «инсайт» (insight), полученный из данных. Следовательно, вмешательство в права субъекта данных сводится к минимуму. Этот высокий уровень безопасности позволяет законному интересу контролера данных перевесить ожидания конфиденциальности владельца данных и делает возможной обработку данных без необходимости повторного получения явного согласия.
Может ли использование данных для другой цели стать юридически правомерным?
Принцип «Ограничения цели», регулируемый ст. 4 KVKK, как правило, запрещает использование данных за пределами первоначальной цели их сбора. Однако право допускает вторичные цели, которые «совместимы» с первоначальной целью (например, научные исследования или статистика). Архитектура ZK выполняет функцию критической правовой «гарантии» в этом тесте на совместимость.
В архитектуре на базе ZK контролер данных может выдвинуть следующий сильный аргумент: «Мы тестируем точность модели, не выводя данные наружу и не раскрывая их содержание, используя только их математические свойства». Поскольку целостность и конфиденциальность данных сохраняются, юридически усиливается тезис о том, что деятельность по обработке не создает «превышения цели», а, наоборот, создает ценность при защите данных.
Может ли информация пересекать границы, не пересекая их данные?
Конфликт между безграничной природой глобальной цифровой экономики и рефлексом «цифрового суверенитета» национальных законов о защите данных ощущается в режимах трансграничной передачи данных. Особенно в таких странах, как Турция, где высока тенденция к локализации данных (data localization), вывод данных за границу является одним из самых дорогостоящих и рискованных процессов с юридической точки зрения.
Что делать компаниям, зажатым между глобальными технологиями и локальными законами?
В турецком праве ст. 9 KVKK, как правило, ставит передачу персональных данных за границу в зависимость от «Явного согласия» или разрешения Совета (Kurul). Кроме того, в критически важных секторах, таких как финансы и здравоохранение, существует обязательство хранить данные в пределах границ Турции. Однако самые передовые модели ИИ и облачные инфраструктуры обычно базируются за рубежом.
В традиционной архитектуре отправка турецкой компанией своих данных глобальной ИИ-модели для анализа требует физического копирования данных из Турции на серверы за границей. Эта «миграция данных» является актом «передачи» в соответствии со ст. 9 KVKK и возлагает на контролера данных тяжелое юридическое бремя. Эта ситуация создает фактический «тупик облачных вычислений».
Является ли получение результата без отправки данных правовым решением?
Архитектуры баз данных ZK нового поколения обладают потенциалом преодолеть барьер ст. 9 KVKK с помощью технического маневра: данные не экспортируются, экспортируется математическое доказательство, полученное из данных. В этой модели сырые данные остаются на локальном сервере Доказывающего (Prover/Host) в пределах границ Турции.
Зарубежная ИИ-компания отправляет запрос на сервер в Турции и получает в ответ только результат запроса и доказательство ZKP, подтверждающее правильность операции. Критическое юридическое различие заключается в следующем: Созданное Доказательство π — это не сами данные, а криптографические мета-данные о правильности операции. Следовательно, отправка π за границу, при условии обеспечения анонимности данных, не может считаться «передачей персональных данных» в рамках ст. 9 KVKK. Этот метод является наиболее устойчивым способом интеграции в глобальную цепочку создания стоимости без ущерба для суверенитета данных.
Интеграция больших языковых моделей и блокчейн-реестровПубликацииNovember 23, 2025👤Sercan Koç
Закончилась ли для юридического соответствия эра «Мусор на входе — мусор на выходе»?
Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте (EU AI Act), признанный конституцией цифровой трансформации, классифицирует системы искусственного интеллекта на основе подхода, ориентированного на риски. В этой классификации системы, оказывающие непосредственное влияние на жизнь человека и основные права (здравоохранение, транспорт, наем на работу, кредитный скоринг и т.д.), оцениваются в категории «Высокорискового ИИ».
Для наборов данных, используемых для обучения этих систем, были введены строгие стандарты «Управления данными» (Data Governance). Архитектуры ZK (Нулевого разглашения) нового поколения предлагают критически важную инфраструктуру для технического соответствия этим строгим стандартам и реализации принципов «Ответственного ИИ» (Responsible AI). Законодатель теперь интересуется не только точностью результата, но и качеством данных, использованных для достижения этого результата.
Кто несет юридическую ответственность за ИИ, обученный на ошибочных данных?
Статья 10 Закона ЕС об искусственном интеллекте устанавливает условие, что наборы данных, используемые при обучении, валидации и тестировании высокорисковых систем ИИ, должны быть «подходящими, релевантными, репрезентативными, безошибочными и полными». Эта ситуация, резюмируемая в юридическом мире принципом «Garbage In, Garbage Out» (Мусор на входе — мусор на выходе), теперь является не просто технической проблемой, а обязательным условием юридического соответствия.
Если больница или технологическая компания собирается использовать свои данные для обучения модели ИИ, ставящей диагноз рака, она обязана доказать качество и точность этих данных. То, что данные остаются в «закрытой коробке» (silo), не снимает этой ответственности; напротив, это порождает обязательство доказать качество набора данных.
Может ли модель, обученная на искусственных данных, юридически считаться «Точной»?
Производство «Синтетических данных», к которому часто прибегают из-за опасений по поводу конфиденциальности данных, несет в себе два больших риска с правовой и технической точек зрения. Технический риск заключается в том, что данные, не отражающие реальный мир, вызывают «Коллапс модели» (Model Collapse). Юридический же риск связан с принципом «Точности и, при необходимости, актуальности» персональных данных, регулируемым п. 2-b ст. 4 KVKK.
В случае, если модель ИИ, обученная на вымышленных синтетических данных вместо данных реального пациента, поставит реальному пациенту неверный диагноз, возникнет утверждение о нарушении принципа «точности данных» и виновности контролера данных. Технология ZK решает эту дилемму, доказывая «точность» данных, не раскрывая «сами данные». Благодаря этому модели ИИ могут обучаться не на симуляциях, а на «реальных, сырых и верифицированных» данных в базе данных.
Возможно ли юридически проконтролировать, что данные «чистые», не видя их?
Самый критический вопрос, который должны задать юристы: «Как мы можем проконтролировать качество (безошибочность, полноту, непротиворечивость) данных, не видя их?». «Арифметические цепи» (Arithmetic Circuits) в архитектурах ZK-DB превращают этот правовой контроль в математическую точность.
Например, в педиатрическом наборе данных возраст пациентов должен находиться в диапазоне «0–18». Механизм «Таблицы поиска» (Lookup Table) в инфраструктуре ZK криптографически доказывает, что каждая запись находится в этом диапазоне, не раскрывая данные. Точно так же цепи, обнаруживающие пустые (NULL) значения или логические несоответствия (например, Дата выписки < Дата поступления) в наборе данных, гарантируют, что набор данных является «чистым». Эта техническая структура дает регулирующему органу следующую гарантию: «Я не видел данные, но я на 100% математически подтвердил, что в этих данных нет ошибок».
GRC (Управление, Риски и Соответствие) в контексте токенизацииУслугиJuly 12, 2025👤Genesis Hukuk
Можно ли провести юридический аудит без раскрытия коммерческой тайны?
Для высокорисковых систем ИИ «Прозрачность» (Transparency) и «Подотчетность» (Accountability) являются не произвольным выбором, а юридическим обязательством. Однако полное раскрытие алгоритмов, являющихся коммерческой тайной, и чувствительных данных, даже в целях аудита, создает для компаний огромный коммерческий риск.
Как сделать механизм принятия решений алгоритма прозрачным?
Традиционные модели ИИ работают как «Черные ящики», где неизвестно, как принимается решение. Правовая система же требует «обоснования» решений. Системы ZK нового поколения делают этот черный ящик прозрачным благодаря предоставляемой ими функции «Доказуемости» (Provability).
Система генерирует выходные данные (Proof), доказывающие, что результат запроса был получен на заявленных данных с использованием определенного алгоритма. Этот результат является самой сильной частью технической документации, требуемой в рамках AI Act. Аудитор, изучив созданное доказательство, может на уровне кода проконтролировать, какие данные использовались при обучении модели ИИ, были ли данные изменены и правильно ли была выполнена операция. Этот подход превращает концепцию «Verifiable AI» (Доказуемый ИИ) в правовой стандарт.
Что технология предлагает для обнаружения предвзятости и «Регуляторных песочниц»?
Технология ZK выделяется как стратегическая «технология соответствия» в двух критических статьях Закона ЕС об ИИ. Закон обязывает выявлять географические, поведенческие или функциональные недостатки (предвзятость/bias) в обучающих данных (Статья 10). Операторы сложения и подсчета систем ZK могут доказать демографическое распределение набора данных, не раскрывая данные. Например, компания может доказать утверждение «Соотношение мужчин и женщин в нашем обучающем наборе сбалансировано», не открывая данные.
Кроме того, закон предусматривает создание «Регуляторных песочниц» (Regulatory Sandboxes) для поощрения инноваций (Статьи 53/54). В этих песочницах разрешается обработка персональных данных, но при условии обеспечения их безопасности. Архитектура ZK и предоставляемая ею гарантия «Нулевого разглашения» соответствуют этому законному требованию «по дизайну» (by design). Особенно благодаря способности рекурсивного доказательства (recursive proof) становится возможным обучить общую, мощную и легальную модель, объединяя только доказательства, а не данные нескольких учреждений.
Убедитесь, что ваши блокчейн-проекты полностью соответствуют турецким лицензионным и регуляторным рамкам. Получите экспертную консультацию.
Заканчивается ли эра «Убеждения» в цифровых спорах?
В спорах, основанных на данных, целостность (integrity) данных и правильность процессов обработки являются наиболее важными элементами, определяющими судьбу дела. В традиционной правовой системе доказательство того, что запись базы данных не была изменена, опирается на внешние и подверженные манипуляциям элементы, такие как лог-записи, метки времени и экспертные заключения.
Технологии ZK (Нулевое разглашение) преобразуют этот режим доказывания, основанный на «убеждении», в новый режим, основанный на «математической точности». Эта система коренным образом меняет бремя доказывания и режим ответственности контролера данных посредством криптографических обязательств, демонстрирующих принадлежность и целостность данных.
Можно ли доказать «Безупречность» с помощью цифровых отпечатков?
Криптографические обязательства (commitments) и файлы доказательств, создаваемые базами данных ZK нового поколения, имеют статус «документа» в соответствии со ст. 199 Гражданского процессуального кодекса (HMK) № 6100. Хотя они не считаются напрямую «Актом» (Окончательным доказательством), поскольку не содержат Квалифицированного электронного сертификата (NES), они представляют собой очень сильное «Оценочное доказательство» (Takdiri Delil) в судах благодаря своей математической точности, которая может быть подтверждена экспертной проверкой.
Более того, в коммерческих отношениях (B2B) эти технические выходные данные могут быть повышены до статуса «Окончательного доказательства» с помощью «Соглашения о доказательствах» (ст. 193 HMK), заключенного сторонами. Эта технологическая инфраструктура также меняет баланс в доказательственном праве. В то время как контролеру данных трудно доказать, что он «чего-то не делал» (отрицательный факт) в случае утверждений об утечке данных или манипуляциях, технология ZK превращает это в позитивное доказательство благодаря свойству «Связывания». Контролер данных, предоставляя обязательства, изменение которых математически невозможно, с «неопровержимой» (non-repudiation) точностью доказывает, что данные не были фальсифицированы.
Стираются ли границы между Контролером данных и Обработчиком данных?
В традиционном праве управления данными распределение ролей основано на физическом доступе. Сторона, хранящая или обрабатывающая данные, обычно считается «Обработчиком данных» (Data Processor), и на нее возлагается тяжелая ответственность. Однако модель ZK коренным образом меняет эти иерархические отношения, предлагая архитектуру, в которой данные «не уходят», а уходит только «доказательство».
Каков правовой статус стороны, выполняющей «Слепую обработку» (Blind Processing)?
Самым большим новшеством, которое архитектура ZK привносит в юридическую догматику, является концепция «Слепой обработки». Клиент (Verifier/Client) никогда не получает доступа к сырым данным; он получает только Доказательство π, подтверждающее правильность операции, и Результат запроса (R), являющийся выходными данными операции.
Если Результат запроса не содержит персональных данных (например, является анонимной статистикой), Клиент никоим образом не приобретает статус «Обработчика данных». Потому что он не имеет доступа к персональным данным, не хранит их и не может вносить в них изменения. Клиент выполняет лишь математическую проверку. В этом сценарии владелец данных (Host), поскольку он хранит данные у себя и осуществляет деятельность по обработке на своем оборудовании, является одновременно и Контролером данных, и единственной стороной, технически осуществляющей обработку.
Уходят ли в прошлое тяжелые договоры об обработке данных?
Эта архитектура порождает революционный для отрасли правовой результат: радикальное снижение потребности в Договорах об обработке данных (DPA) и сокращение их объема. В настоящее время подписываются договоры с очень тяжелой ответственностью, так как ИИ-компания «видит» данные.
Однако в модели ZK ИИ-компания не получает данные, она получает только доказательство. Это означает «Нулевую передачу ответственности». Поскольку данные не покидают безопасную зону больницы или банка, учреждение остается единственным ответственным за безопасность данных. ИИ-компания же избавляется от риска стать виновником утечки данных. Технология ZK переводит договоры облачных вычислений из плоскости «Хранения/Обработки данных» в плоскость «Услуг по проверке вычислений» (Verification Service).
Может ли ZKP стать «Золотым стандартом» в безопасности данных?
Статья 12 KVKK налагает на контролера данных обязательство «принимать все необходимые технические и административные меры» для обеспечения безопасности данных. В то время как традиционные меры (брандмауэр, антивирус) обеспечивают периметральную безопасность, архитектуры ZK, такие как PoneglyphDB, поднимают концепцию безопасности данных с уровня «блокировки доступа» на уровень «математической невозможности».
Как принцип конфиденциальности при проектировании внедряется в код?
Универсальный принцип права защиты данных «Конфиденциальность при проектировании» (Privacy by Design) внедрен в базовый код систем на основе ZK. В традиционных системах безопасность зависит от инициативы администратора, здесь же безопасность встроена в математические цепи. Сырые данные технически не могут покинуть сервер, потому что архитектура системы построена не на передаче данных, а на передаче доказательства, полученного из данных.
С юридической точки зрения это должно рассматриваться как одна из технических мер высшего уровня в руководстве Совета, поскольку риск «восстановления данных» устраняется на уровне технической невозможности. Данные перестают быть файлом, который можно украсть, и превращаются лишь в проверяемую абстрактную ценность.
Смягчает ли наказание принятие мер высшего уровня?
Ни одна система не безопасна на 100%; однако административная санкция, с которой столкнется контролер данных в случае нарушения, определяется в зависимости от характера принятых мер. В процессах Оценки воздействия на защиту данных (DPIA) использование ZK радикально снижает балл «Остаточного риска» (Residual Risk).
В случае возможной утечки математическая структура данных не позволит злоумышленникам осмыслить их. В ходе расследования учреждение может заявить: «Мы не просто поставили пароль для защиты данных; мы использовали технологию ZK, делающую данные математически недоступными». Эта защита показывает, что «обязанность проявлять должную осмотрительность» (duty of care) была выполнена с избытком, и должна учитываться как сильное «Смягчающее обстоятельство» (Mitigating Factor) при возможном административном штрафе.
В эпоху искусственного интеллекта конфликт между «Дефицитом данных» и «Конфиденциальностью данных» невозможно решить традиционными запретительными методами. Право, вместо того чтобы отставать от технологий и быть тормозящим механизмом, говорящим только «стой», должно стать «Активатором» (Enabler), понимающим такие технологии, как Zero-Knowledge, и делающим их частью регулирования.
Полное открытие данных — это юридическое самоубийство, а их закрытие — коммерческая неэффективность. Теперь возможен третий путь: раскрыть точность данных, не раскрывая сами данные.
Мы, Genesis Hukuk, не просто применяем сегодняшние законы, мы строим правовую архитектуру экономики данных завтрашнего дня. Мы готовы стать вашим стратегическим партнером, чтобы открыть сокровищницу ваших данных миру ИИ без юридических рисков, объединить ваше соответствие KVKK с техническими инновациями и определить правила этого нового цифрового консенсуса.
Пусть потенциал ваших данных не гниет в «силосах». Давайте освободим ваши данные, защитив их юридической броней.
