ИИ ПОД КОНТРОЛЕМ: правила для бизнеса
Практичный разговор о том, где проходит граница между разумной помощью нейросетей и этически, юридически опасным использованием.
Принять участие! Начало обучения
2 июня 2026
Формат проведения
ОНЛАЙН-ВЕБИНАР
Вы Получите:
УДОСТОВЕРЕНИЕ О ПОВЫШЕНИИ КВАЛИФИКАЦИИ
О КУРСЕ
ИИ уже стал повседневным инструментом — от учебных заданий до управленческих решений.
Но вместе с удобством приходят риски: отчисления, увольнения, судебные иски и репутационные скандалы.
Этот КУРС —
практичный разговор о том, где проходит граница между разумной помощью нейросетей и этически (и юридически) опасным использованием.
Через реальные кейсы дипфейков, судебных тяжб и утечек данных вы построите свой «светофор» этичности и заберёте чек-лист, который защитит ваш проект от репутационных и правовых рисков.
Через реальные кейсы дипфейков, судебных тяжб и утечек данных вы построите свой «светофор» этичности и заберёте чек-лист, который защитит ваш проект от репутационных и правовых рисков.
Для кого этот вебинар
- СТУДЕНТ ИЛИ АСПИРАНТПользуетесь ChatGPT и другими ИИ‑инструментами в учёбе и не хотите оказаться отчисленным из‑за «детектора ИИ».
- ПРЕПОДАВАТЕЛЬ ИЛИ НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬХотите понять, как честно разрешать/регулировать использование ИИ в работах студентов и защитить себя и вуз.
- СПЕЦИАЛИСТ В БИЗНЕСЕ: МАРКЕТОЛОГ, HR, АНАЛИТИК, ЮРИСТ, МЕНЕДЖЕРУже используете ИИ в текстах, документах, подборе персонала, принятии решений и боитесь репутационных и правовых последствий.
- РУКОВОДИТЕЛЬ, КТО ОТВЕЧАЕТ ЗА РЕПУТАЦИЮ И РИСКИХотите, чтобы команда использовала ИИ эффективно, но безопасно, без скандалов и «самодеятельности».
ПОСЛЕ 16 ЧАСОВ ВЕБИНАРА ВЫ СМОЖЕТЕ:
Понимать, где заканчивается помощник и начинается обман
И отличать «нормальное» использование ИИ от зон, грозящих отчислением, увольнением или судом.
Оценивать свои кейсы по простой шкале «зелёная / жёлтая / красная зона»
Применять «светофор» этичности к учебным, рабочим и личным задачам.
Осознанно работать с ИИ‑контентом
Знать, когда нужно проверять факты, источники и формулировки, а когда можно спокойно опираться на ИИ.
Чётко понимать, почему «ИИ сам придумал» — не оправдание
Осознать, где именно лежит личная ответственность за результат.
Сделать первые шаги к своим правилам работы с ИИ
Сформулировать, что для вас «можно», «рискованно» и «точно нельзя».
ЧТО БУДЕТ В КУРСЕ
-
Реальные истории и границы — разберём случаи с цифровыми подделками, судебными тяжбами за обучающие материалы и публичными увольнениями за материалы, созданные искусственным интеллектом. - Нормы, которые работают — научитесь читать и сравнивать кодексы Евросоюза, Соединённых Штатов, Китая, России и документы Организации Объединённых Наций.
- Этическая проверка наборов данных — возьмёте открытую базу сведений и проверите её на предвзятость, происхождение сведений и степень открытости.
- Авторство и творящий интеллект — разберём примеры, кто владеет правами на изображение или текст, созданный машиной.
- Проверка защитных барьеров — в рамках этичного тестирования проверите, как срабатывают ограничения публичных моделей, разберёте приёмы обхода защиты и построите свой «светофор» безопасного использования искусственного интеллекта в организации.
Лектор
Тихомирова Екатерина Григорьевна
- Доктор философских наук.
- Доцент, профессор кафедры философии, онтологии и теории познания.
- Ведущий эксперт лаборатории цифровых технологий в гуманитарных науках центра изучения культурного наследия Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ».
- Топ-профессор ИИ - образовательные программы.
Программа КУРСА
Отличите настоящую проблему от имиджевого шума за 30 секунд.
- Есть ли методология — или только громкие слова?
- Есть ли метрики — или красивые декларации?
- Есть ли механизм ответственности — или корпоративный пиар?
Мораль нельзя перевести в программный код один к одному. Почему?
Потому что справедливость в одной культуре — это распределение по заслугам, а в другой — по потребности. Потому что благо для бизнеса и благо для общества — разные вещи. Потому что команда разработчиков из трёх стран привнесёт три модели «правды» в один алгоритм.
Получите модель для обсуждения ценностей до начала разработки.
Потому что справедливость в одной культуре — это распределение по заслугам, а в другой — по потребности. Потому что благо для бизнеса и благо для общества — разные вещи. Потому что команда разработчиков из трёх стран привнесёт три модели «правды» в один алгоритм.
Получите модель для обсуждения ценностей до начала разработки.
Кодексы Евросоюза, Соединённых Штатов, Китая и России — разные, расплывчатые и часто конфликтуют. Вы научитесь:
- читать нормы между строк и находить лазейки;
- отличать обязательные требования от деклараций намерений;
- переписывать формулировки вроде «доверенный» в измеримые метрики.
Три вопроса, которые вы сможете закрыть после занятия:
- Кому принадлежит результат, созданный машиной — вам, разработчику или владельцам обучающих материалов?
- Можно ли использовать чужие работы для обучения модели без согласия?
- Как защитить собственный контент от присвоения и не нарушить права других?
Перед запуском проверьте десять пунктов:
- цели, заложенные в архитектуру;
- баланс и происхождение обучающих данных;
- представительность всех групп пользователей;
- прозрачность источников;
- механизм объяснения решений;
- внутренний аудит на предмет искажений;
- протокол мониторинга после релиза;
- процедура блокировки при обнаружении риска;
- ответственность за результат;
- согласование с этическим советом.
Три границы, которые вы будете чётко видеть:
- Тестирование защиты внутри компании — это забота о пользователе.
- Публикация инструкций по обходу — это уголовная ответственность.
- Использование найденной уязвимости во вред — это злонамеренный взлом.
Экспертиза за три шага:
- Первичный осмотр: нелогичная физика, артефакты освещения, несоответствие мимики.
- Контекст: кто и зачем распространяет материал — медицинский снимок или развлекательный ролик?
- Действие: алгоритм для врача, журналиста, историка — кого уведомить и как задокументировать.
Три принципа, которые вы сформулируете для себя:
- Кто задаёт ценности, когда машина становится умнее человека?
- Кто отвечает за решение, которое человек уже не может проконтролировать?
- Как не потерять меру, перекладывая этику на автомат?
Стоимость
- ДАТА2 июня 2026
- ДЛИТЕЛЬНОСТЬ16 часов.
8 часов практика + 8 часов лекций - УЧАСТИЕПо предварительной регистрации.
- ОРГАНИЗАЦИЯПосле регистрации вы получите письмо с подтверждением и ссылкой на подключение.
Дополнительная информация придёт на указанную почту/в личный кабинет. - ФОРМАТЖивой эфир с модератором и экспертом по цифровой этике.
Практические задачи и разбор ответов из чата.
Возможность задать вопросы спикеру.
ЧТО ВЫ УНЕСЁТЕ С СОБОЙ
- Понимание базовых категорий морали, и почему «благо», «справедливость» и «правда» по-разному читаются в разных культурах.
- Навык смотреть на ИИ не как на магию, а как на систему, где есть проектирование, данные, обучение, ограничения и ответственность.
- Знание того, где проходят границы между этичным использованием, нарушением правил и потенциально незаконными действиями, включая джейлбрейки и дипфейки.
- Способность задавать правильные вопросы: кто отвечает за модель, данные, результат, вред и интерпретацию.