Чем отвечаешь
Понять, что можно отдавать наружу, что говорить людям и за что вы ручаетесь.
Три предыдущих навыка отвечали на вопрос, как получить хороший результат. Этот отвечает на другой: что вы делаете с результатом дальше и чем за него отвечаете.
Собрать личную политику работы с ИИ на одну страницу. Документ, который отвечает на три вопроса: чем вы пользуетесь и с какими данными, что говорите людям о своём участии машины, за что ручаетесь подписью.
Три части
Выбор. Каким сервисом вы пользуетесь и что ему показываете. Вопрос не про удобство интерфейса. Каждый облачный сервис это внешняя сторона, которая видит всё, что вы туда положили: переписку, договор, выгрузку с фамилиями и суммами.
Раскрытие. Что вы говорите людям об участии машины в работе. Ожидания сильно разнятся по контексту: в личной заметке никого это не волнует, в отчёте для заказчика может оказаться условием договора, в академической работе бывает прямым нарушением при умолчании.
Выпуск. Ответственность за то, что вы отдали дальше. Здесь простое правило: подпись ваша, значит и ошибка ваша. Формулировка «так написал ИИ» не работает нигде, где кто-то полагается на ваш результат.
Про данные
Часть, которую в оригинале курса проходят вскользь, а в Казахстане она встаёт первым вопросом на любой встрече.
Персональные данные людей: фамилии, ИИН, адреса, зарплаты. Финансовая первичка и выписки. Договоры и коммерческие условия. Всё, что вам передали под обязательство о конфиденциальности. Данные, для которых закон требует хранения внутри страны.
Работать с такими материалами можно, но иначе: обезличивать до отправки, заменять реальные суммы на порядок величины, держать чувствительное на локальной модели. Разбор конкретных инструментов и режимов лежит в модуле про свой набор.
Отдельно стоит правовая рамка, и в Казахстане она с 2026 года конкретная.
Раскрытие в Казахстане это не только вежливость
С 18 января 2026 года действует Закон РК «Об искусственном интеллекте» № 230-VIII от 17.11.2025. Для читателя этого курса из него важна одна развилка.
Пока вы используете готовый сервис для внутренней работы, вы пользователь системы ИИ. Обязанности лёгкие: работать в рамках своих прав доступа и следить за безопасностью данных.
Как только вы публикуете сгенерированный материал наружу, вы становитесь владельцем в части этого материала, и появляется обязанность маркировки. Закон требует два слоя сразу (ст. 21 п. 2): машиночитаемую форму и видимое предупреждение, которое человек воспринимает без специальных усилий. Скрытый метатег без видимой пометки условию не соответствует.
Порядок машиночитаемой маркировки определяет уполномоченный орган (ст. 22 п. 3). На середину 2026 года утверждённые правила в открытых источниках не подтверждены, подзаконный акт готовится. Практический вывод: видимый блок с раскрытием делайте уже сейчас, машиночитаемую часть добавляйте, когда появятся правила.
Персональные данные это отдельный закон и отдельный разговор. Если вы по работе обрабатываете чужие персональные данные, режим использования облачных моделей определяется его требованиями, и решение принимается с юристом. Удобство инструмента тут не аргумент.
Заявление об участии ИИ
Короткий текст, который прикладывается к работе. Смысл в том, чтобы читатель понимал, как документ появился, и знал, кто за него отвечает.
Рабочая рамка из четырёх пунктов: какими системами пользовались, в чём именно они помогли, как вы проверяли результат, за что ручаетесь. Пример формулировки:
При подготовке этого материала я использовал ИИ-ассистента для сбора структуры и первого черновика. Все факты, цифры и выводы проверены мной по первоисточникам. Ответственность за содержание и точность несу я.
Тон и объём подстраиваются под адресата. Внутренней записке хватит одной строки, публичному материалу или документу для заказчика нужна конкретика: где именно помогала машина и что именно вы перепроверили.
Заявление о проверке, которой не было. Написать «все факты проверены» и не открыть ни одного первоисточника хуже, чем не писать ничего: вы уже не просто ошиблись, а поручились за ошибку.
Практика
Финальный артефакт курса. Одна страница, которую вы потом реально используете.
Инструменты и данные. Выпишите, какими сервисами пользуетесь. Против каждого укажите, какие данные туда попадают и какие туда не попадают никогда.
Что отдаёте и что оставляете. Перенесите сюда выводы из модуля про делегирование: какие типы задач уходят машине, какие остаются за вами и почему.
Как проверяете. Ваш минимум перед выпуском: что пересчитываете, что сверяете с первоисточником, где просите возражения на собственную позицию.
Что говорите людям. Правило раскрытия для разных случаев: внутренняя работа, документ заказчику, публикация. Плюс готовая формулировка заявления, которую можно вставить.
Прогоните готовую страницу через модель: попросите найти места, где вы обещаете больше, чем реально делаете.
Страница отвечает на вопрос «что мне можно, а что нельзя» без размышлений в моменте. Проверка на честность: возьмите последнюю работу, сделанную с ИИ, и приложите к ней эту политику. Расхождения между написанным и сделанным показывают, где документ пока красивее реальности.
Самопроверка
Обязательно ли сообщать, что я пользовался ИИ?
Зависит от того, на что человек полагается. Если результат воспринимается как ваша личная экспертная работа и это влияет на решения, умолчание становится проблемой. Внутренний черновик такого веса не несёт.
Заказчик просит не использовать ИИ вообще. Что делать?
Уточнить, что именно его беспокоит. Обычно за таким требованием стоит либо конфиденциальность данных, либо страх шаблонного результата. Первое решается режимом работы, второе качеством. Договорённость фиксируется письменно, дальше вы её соблюдаете.
Я обезличил данные перед отправкой. Достаточно?
Зависит от того, восстанавливается ли личность по совокупности оставшихся признаков. Небольшая компания, должность и сумма зарплаты вместе часто указывают на конкретного человека, даже без фамилии.
Насколько подробным должно быть заявление об участии ИИ?
Настолько, чтобы читатель понял степень вашего участия и не был введён в заблуждение. Перечислять каждое обращение к модели незачем, скрывать существенную часть работы нельзя.
Материал основан на курсе AI Fluency: Framework and Foundations. Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, Anthropic PBC, лицензия CC BY-NC-SA 4.0. В основе The AI Fluency Framework авторства Дакана и Феллера, при поддержке Higher Education Authority (Ирландия) через National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning. Раздел про данные, требования Казахстана и практика: JB Solutions. Русская версия и дополнения распространяются на тех же условиях.