Американский регулятор оштрафовал робота-юриста

Американский регулятор оштрафовал робота-юриста

Американский регулятор оштрафовал робота-юриста

Федеральная торговая комиссия США (FTC) оштрафовала на 193 тыс. долларов стартап DoNotPay, который оказывал платные юридические услуги с помощью чат-бота.

Поводом для взыскания стали отсутствие в штате компании юристов-людей и то, что она не проводила тесты на соответствие чат-бота необходимым навыкам.

DoNotPay была лишь одной из пяти компаний, которые попали в поле зрения FTC за оказание различных услуг с помощью чат-ботов и генеративного ИИ («Operation AI Comply»).

Однако в отношении четырех других компаний, действия которых в том числе чреваты более серьезными наказаниями, поскольку касались финансового мошенничества, расследования продолжаются.

Согласно официальному сообщению FTC, претензии к DoNotPay связаны с низким качеством услуг, а не только с формальным несоответствием требованиям регулятора.

Особенно серьезные ошибки допускали юридические боты в ходе проверки сайтов малого бизнеса на предмет соответствия требованиям законодательства. При этом цена такой ошибки, как предупредила глава комиссии ведомства Лина Хан, чревата издержками в 125 тыс. долларов.

DoNotPay пошел на досудебное урегулирование. Помимо штрафа в 193 тыс. долларов, оно включает также уведомление клиентов об ограничениях предложений компании и возможных рисках.

«Правоприменительные действия FTC ясно дают понять, что использование искусственного интеллекта не является индульгенцией для соблюдения законов. Пресекая несправедливую или откровенно мошенническую практику на этих рынках, FTC гарантирует, что честные предприятия и новаторы могут получить справедливый шанс, а потребители защищены», — прокомментировала результаты расследований в рамках Operation AI Comply Лина Хан.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru