Можно ли обучать модель на данных клиентов: чек-лист для польского SaaS

Вопрос попадает почти в каждый продуктовый роадмап: на платформе лежат годы клиентских данных, и модель, обученная на них, будет работать лучше покупной. По ст. 28(10) GDPR обработчик, который сам определяет цели обработки, становится контролером и уже этим нарушает регламент. Здесь и ломается большинство планов по обучению, а чинится это договором, а не техникой.

Сначала роль, потом датасет

SaaS-вендор обрабатывает клиентский контент по документированным инструкциям клиента. Обучение собственной модели на этом контенте — новая цель, а ст. 28(3)(a) допускает обработку только по инструкции. Тест совместимости по ст. 6(4) принадлежит клиенту как контролеру, не вам, а ограничение цели по ст. 5(1)(b) закрывает лазейку.

Картина меняется, когда данные действительно ваши: свои пользователи, телеметрия, лицензированные корпуса или клиентские данные, которые договор прямо разрешает брать для обучения. Тогда вы контролер и можете опираться на законный интерес по ст. 6(1)(f), пройдя трехступенчатый тест из заключения EDPB 28/2024. Суд ЕС в деле C-621/22 подтвердил, что чисто коммерческий интерес тоже может быть законным. Особые категории данных вне этого маршрута: коммерческого основания в ст. 9 нет, а новая ст. 4a AI Act допускает такие данные только там, где это строго необходимо для выявления и исправления предвзятости, с гарантиями и последующим удалением.

Анонимизация — это вывод, а не шаг

Команды видят в анонимизации галочку перед обучением. Регуляторы видят утверждение, которое надо доказать. Псевдонимизированные данные остаются персональными по ст. 4(5), а хеширование идентификаторов анонимизацией не считается.

Заключение 28/2024 идет дальше: обученная модель тоже не анонимна по умолчанию. Если персональные данные можно извлечь из весов или вытащить промптами с вероятностью выше пренебрежимой, сама модель попадает в сферу регулирования, и надзорный орган вправе потребовать удаления или переобучения. 8 июля 2026 года EDPB принял проекты руководств по анонимизации и по веб-скрейпингу для генеративного ИИ, консультации идут до 30 октября 2026 года, и критерий там знакомый: нельзя выделить человека, связать записи и вывести новые сведения. Свой вывод фиксируйте до запуска обучения, а не во время проверки.

Реформа, которой пока нет

Digital Omnibus Еврокомиссии от ноября 2025 года предлагал прямое основание законного интереса для разработки ИИ и более узкое определение персональных данных. Это пока не право. Досье лежит в комитетах Европарламента, содокладчик заявила, что определение персональных данных надо оставить как есть, а EDPB и EDPS в феврале 2026 года выпустили критическое совместное заключение. Принятие раньше 2027 года маловероятно.

Принятый омнибус по ИИ, регламент 2026/1744, обязанности для моделей общего назначения по ст. 53 не тронул. Кто обучает и выпускает такую модель, по-прежнему ведет техническую документацию, держит политику соблюдения авторских прав с учетом оговорок правообладателей и публикует сводку об обучающих данных по шаблону Еврокомиссии.

Конфиденциальность и авторское право идут отдельно

Клиентские документы обычно подпадают под конфиденциальную информацию по рамочному договору и под коммерческую тайну по ст. 11 закона о борьбе с недобросовестной конкуренцией. Обучение на них — использование за пределами лицензии, и это нарушение дает убытки и расторжение, а не административный штраф. Анонимизация персональных данных его не лечит.

С собранным в интернете или лицензированным публичным материалом вопрос другой. Исключения для text and data mining, перенесенные в ст. 26(2) и 26(3) польского закона об авторском праве, разрешают майнинг с учетом оговорки правообладателя, и суды расходятся в том, что именно это покрывает. В ноябре 2025 года суд Мюнхена в деле GEMA против OpenAI решил, что запомненные в весах тексты песен — воспроизведение за рамками исключения, а Высокий суд Англии в деле Getty Images против Stability AI счел веса не контрафактной копией. Два решения первой инстанции, направленные в разные стороны.

Чего уже требуют клиенты

Корпоративные покупатели давно торгуются за оговорку о запрете обучения, и у них есть ориентир. OpenAI, Anthropic и Microsoft подтверждают, что бизнес-данные и данные из API по умолчанию не используются для обучения, а нулевое хранение доступно опцией. Вендор, чьи условия резервируют широкое право обучаться на клиентском контенте, торгуется против этого стандарта.

Итальянский регулятор оштрафовал OpenAI на 15 млн EUR в декабре 2024 года за обучение без правового основания, а ирландский орган с апреля 2025 года расследует обучение на постах европейских пользователей. В Польше решений UODO по обучению ИИ нет, но там работает экспертная группа, и представители ведомства публично говорят о запоминании данных моделями и о слабости нынешних механизмов отказа. Опрос UODO показал, что 95,9% организаций не готовы использовать ИИ по правилам GDPR.

Рекомендации REVERA

  1. Сначала разложите данные по категориям: клиентский контент, ваша телеметрия, лицензированные корпуса и публичные данные живут по разным правилам.
  2. Определите свою роль для каждой категории. Как обработчик вы не можете обучать модель без документированной инструкции клиента.
  3. Пропишите права на обучение в рамочном договоре и договоре поручения прямо: opt-in для корпоративных клиентов, максимум opt-out для самообслуживания, с категориями данных, сроками хранения и правом отзыва.
  4. Зафиксируйте анализ анонимизации и оценку законного интереса до обучения и проведите оценку воздействия.
  5. Проверьте слой конфиденциальности и коммерческой тайны отдельно. Он отваливается независимо от защиты данных.
  6. Назовите обучение как цель в политике конфиденциальности и держите список субобработчиков в актуальном состоянии.

Arbitration & IT Disputes практика консультирует SaaS и ИИ-компании по работе с данными, готовит условия об обучении и лицензиях и делает оценки, которые спрашивают корпоративные клиенты и регуляторы.

Написать нам










    Отправить запрос