Законопроект о расширении ERID на AI-агентов: как это устроено и почему сложно

6 мая 2026 года в Государственную Думу внесён законопроект, расширяющий действие системы ERID — Единого реестра интернет-рекламы — на сценарии, где решение о таргетировании или формулировке рекламного сообщения принимает автоматизированная AI-система. Документ подготовлен в Комитете по информационной политике и получил предварительное одобрение профильных министерств. Первое чтение запланировано на конец июня.

Что такое ERID и зачем его расширять

С 2022 года каждое интернет-объявление в России обязано пройти регистрацию через оператора рекламных данных (ОРД), получить уникальный идентификатор и показывать его пользователю в виде пометки «Реклама» с кликабельным токеном. Логика системы — проследить цепочку от рекламодателя до конкретного показа, установить ответственного за содержание.

Механика работает следующим образом: рекламодатель передаёт креатив в ОРД, получает ERID-токен, встраивает его в объявление. Площадка, показывающая рекламу, фиксирует показ и передаёт данные обратно в ОРД. Таким образом Роскомнадзор получает полную цепочку: кто заказал рекламу, кто её разместил, сколько раз показали. Для статического баннера или текстового объявления это работает без особых сложностей.

Когда эту систему создавали, предполагалось, что рекламное сообщение создаёт человек, а размещает — платформа или рекламная сеть. AI-агенты эту схему ломают: сообщение генерируется в реальном времени под конкретного пользователя, и «автор» в классическом смысле отсутствует. Действующий ERID не предусматривает механизма для такого случая — каждый идентификатор привязан к статическому креативу, а не к динамически создаваемому тексту.

Три изменения, которые предлагает законопроект

Первое — расширение определения «рекламы». Под действие ERID предлагается подвести сообщения, сгенерированные AI-системой в ответ на запрос пользователя, если они содержат коммерческую рекомендацию: упоминание бренда, продукта или услуги в контексте, побуждающем к покупке или выбору. Информационный ответ без явного коммерческого склонения — не реклама. Граница между этими двумя случаями в тексте законопроекта не формализована достаточно чётко, и это главный источник разногласий в отраслевых обсуждениях.

Второе — требование идентификации генерирующей системы. Каждое AI-сгенерированное рекламное сообщение должно нести метаданные: какая система создала текст, когда, с какими параметрами таргетирования. Это должно попасть в реестр ОРД — то есть ОРД нужно научиться принимать не статический список креативов, а поток метаданных в реальном времени. Это требует переработки API всех действующих ОРД: Яндекса, VK, МТС и нескольких меньших операторов.

Третье — обязанность оперативного отзыва. Операторы AI-систем обязаны технически обеспечить возможность остановки или корректировки некорректных рекламных сообщений в течение установленного срока после фиксации нарушения регулятором. Конкретный срок в нынешней редакции не указан — его определение отдано на уровень подзаконных актов.

Почему техническая реализация нетривиальна

Текущая архитектура большинства LLM-приложений не предполагает встраивания рекламных метаданных в вывод модели. Такие данные можно вести в серверных журналах, но связать конкретный пользовательский показ с конкретной строкой журнала при масштабе в десятки миллионов запросов в день — задача, требующая серьёзной инфраструктурной работы. У Яндекса и Сбера эта инфраструктура частично уже есть, поскольку они и так логируют запросы для внутренней аналитики. Вопрос в том, насколько эти внутренние логи совместимы с форматом, который потребует ОРД.

Дополнительный вопрос — где именно проходит граница «рекламы». Пользователь спрашивает «какой смартфон купить» — и AI-ассистент даёт развёрнутое сравнение с явными рекомендациями. Это очевидно коммерческое сообщение, если за ним стоит партнёрское соглашение с производителем. Пользователь спрашивает «что такое OLED» — и в ответе появляются упоминания брендов без призыва к действию. Это серая зона, и без разъяснений регулятора платформы не могут однозначно разметить свои системы.

Ещё сложнее случай, когда AI-агент встроен в пользовательский интерфейс интернет-магазина. Ассистент Ozon или Wildberries, помогающий выбрать товар, технически отвечает коммерческой рекомендацией на каждый запрос. Весь диалог — реклама? Только финальная рекомендация? Только ответы, за которые платит продавец, а не органические? Законопроект этого не разграничивает.

Для крупных российских AI-сервисов — Яндекса, Сбера, VK, Тинькофф — это означает архитектурные изменения в промышленных системах. Компания, обслуживающая 30 миллионов AI-запросов в день с коммерческим контентом, должна будет либо маршрутизировать каждый такой запрос через ОРД, либо внедрить предварительную классификацию: реклама это или нет. Второй вариант требует отдельной classifier-модели, которая сама может ошибаться, — и чьи ошибки будут стоить компании штрафов.

Асимметрия для иностранных сервисов

ChatGPT, Claude и Gemini формально подпадают под действие закона — они доступны российским пользователям, пусть и через обходные пути, и генерируют контент на русском языке. Реальный enforcement в отношении компаний, не имеющих юридического присутствия в России, крайне затруднён: нет локального юридического лица, которому можно выставить предписание, нет рублёвого счёта для взыскания штрафа.

Это создаёт хорошо известную асимметрию: российские платформы несут полную compliance-нагрузку, а их иностранные конкуренты, с точки зрения пользователя, работают ровно так же, как раньше. Похожая проблема возникла при первоначальном введении ERID в 2022 году — тогда иностранные рекламные сети в итоге либо ушли с рынка по другим причинам, либо получили формальные предписания без реального взыскания. Логика здесь, по всей видимости, будет аналогичной.

Один возможный инструмент давления — блокировка на уровне трафика. Роскомнадзор технически способен ограничить доступ к сервисам, не выполняющим требования. Но блокировки крупных AI-платформ сопряжены с заметными издержками для бизнес-аудитории, которая их активно использует, и регулятор, судя по прецедентам последних лет, применяет этот инструмент с осторожностью.

Отраслевая реакция и перспективы

Отраслевые ассоциации — АКАР и РАЭК — запросили дополнительное время на проработку технических аспектов и намерены подать поправки ко второму чтению. Ключевые запросы: чёткое определение «коммерческой рекомендации» с примерами, переходный период для технической адаптации не менее 12 месяцев, разграничение ответственности между оператором AI-системы и площадкой-распространителем.

Яндекс, у которого есть собственный ОРД и крупнейший AI-ассистент на российском рынке, оказывается в двойственной позиции: он одновременно является и субъектом требований, и инфраструктурным игроком, через которого требования должны реализовываться. Это не конфликт интересов в формальном смысле, но создаёт специфическую точку влияния на итоговую форму закона.

Что дальше

Первое чтение запланировано на конец июня 2026 года. Реальная имплементация при условии принятия в нынешней редакции ожидается не раньше первого квартала 2027 года. Это даёт рынку порядка 9–12 месяцев на адаптацию — срок небольшой для архитектурных изменений в промышленных системах.

Законопроект об ERID — первый российский регуляторный шаг, целенаправленно касающийся AI-генерации в коммерческом контексте. Параллельно идёт обсуждение более широкой нормативной рамки: ответственности за сгенерированный контент, прозрачности обучения, обработки персональных данных в тренировочных корпусах. Точечный закон о рекламной маркировке, по всей видимости, станет первым принятым элементом этой системы — именно потому, что его логика проще и понятнее, чем общее регулирование AI. Рекламный рынок регулируется давно, инструменты известны, и расширить их на новый класс сообщений политически проще, чем создавать регулирование AI с нуля.