ЭТИКА, БРЕНД И ЗАКОН: УПРАВЛЕНИЕ РЕПУТАЦИОННЫМИ РИСКАМИ РЕКЛАМЫ, СОЗДАННОЙ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

ETHICS, BRAND, AND LAW: MANAGING REPUTATIONAL RISKS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-GENERATED ADVERTISING

Stulov Dmitry Alekseevich

postgraduate student, Faculty of Economics and Management, Moscow International Academy,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Стремительное внедрение генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в креативные процессы рекламной индустрии создает принципиально новые вызовы для управления репутацией бренда, что определяет цель данного исследования – анализ новой природы репутационных рисков, возникающих при использовании ГИИ в рекламе, и разработка концептуальных основ системы управления этими рисками. Методология исследования строится на системном подходе, включающем теоретический анализ и структурирование ключевых категорий рисков, вытекающих из технологических особенностей ГИИ. В результате проведенной работы были получены следующие основные результаты: во-первых, выявлены и систематизированы четыре ключевые категории репутационных рисков, специфичных для рекламы на основе ГИИ – генерация неприемлемого или дискриминационного контента; нарушение прав интеллектуальной собственности; риск распространения ложной информации (дезинформации); потеря аутентичности и уникального «голоса» бренда; во-вторых, установлено, что традиционные постфактумные методы контроля рекламы неадекватны новым вызовам; в-третьих, в качестве решения предложена проактивная управленческая модель, основанная на принципах «ответственного промптинга» и включающая этапы риск-аудита, разработки внутренних регламентов, создания кросс-функционального комитета по этике ИИ, обучения сотрудников и внедрения специализированных инструментов мониторинга. Основной вывод исследования заключается в том, что устойчивость репутации бренда в условиях цифровой трансформации напрямую зависит от способности организации выстроить превентивную систему управления рисками ГИИ, интегрирующую этические и правовые принципы в архитектуру креативного процесса, что требует перехода от ситуативного контроля к целостной системе управления, сочетающей формальные регламенты, этический надзор и развитие соответствующих компетенций.

ABSTRACT

The rapid integration of generative artificial intelligence (GAI) into the creative processes of the advertising industry creates fundamentally new challenges for brand reputation management, which defines the objective of this study – to analyze the new nature of reputational risks arising from the use of GAI in advertising and to develop the conceptual foundations of a management system for these risks. The research methodology is based on a systematic approach, including theoretical analysis and structuring of key risk categories stemming from the technological features of GAI. As a result of the work carried out, the following key results were obtained: firstly, four key categories of reputational risks specific to GAI-based advertising were identified and systematized – generation of unacceptable or discriminatory content; infringement of intellectual property rights; the risk of spreading false information (disinformation); loss of brand authenticity and unique "voice"; secondly, it was established that traditional post-factum advertising control methods are inadequate to address the new challenges; thirdly, as a solution, a proactive management model was proposed, based on the principles of "responsible prompting" and including stages of risk audit, development of internal regulations, creation of a cross-functional AI ethics committee, staff training, and implementation of specialized monitoring tools. The main conclusion of the study is that the resilience of a brand's reputation in the context of digital transformation directly depends on the organization's ability to build a proactive GAI risk management system that integrates ethical and legal principles into the architecture of the creative process, which requires a shift from situational control to a holistic management system combining formal regulations, ethical oversight, and the development of relevant competencies.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект; репутационные риски; управление репутацией бренда; этика искусственного интеллекта; рекламное производство; бренд-безопасность; ответственный промптинг; правовые риски.

Keywords: generative artificial intelligence; reputational risks; brand reputation management; AI ethics; advertising production; brand safety; responsible prompting; legal risks.

Современная рекламная индустрия переживает период глубокой технологической трансформации, движимой развитием и коммерциализацией генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Такие модели, как GPT-5, Midjourney, Stable Diffusion и их аналоги, переопределяют саму суть креативного производства, позволяя генерировать уникальные текстовые, визуальные и даже видео-материалы с беспрецедентной скоростью и минимальными предельными издержками [1]. Этот сдвиг открывает перед брендами новые горизонты для массовой персонализации коммуникаций и оптимизации рекламных бюджетов. Однако параллельно формируется обширная зона неопределенности, где технологические возможности опережают развитие этических норм, правовых рамок и управленческих практик. Главной ставкой в этой новой реальности становится репутация бренда, которая оказывается уязвимой перед целым спектром новых, плохо изученных рисков. Внедрение ГИИ в рекламное производство из инструментального вопроса эффективности превращается в стратегическую задачу управления репутацией, требующую пересмотра традиционных подходов к контролю качества, правовому сопровождению и этическому аудиту. Актуальность данной проблемы обусловлена тем, что ущерб от реализации репутационного риска, связанного с ИИ, может быть не только значительным в финансовом выражении, но и долгосрочным, подрывая доверие потребителей, которое является основой капитала бренда.

Основная цель данного исследования заключается в анализе специфики репутационных рисков, порождаемых применением генеративного ИИ в рекламе, и в разработке контуров управленческой системы для их минимизации. Для достижения цели были поставлены следующие задачи: 1) выявить и классифицировать ключевые категории репутационных рисков, возникающих на различных этапах работы с ГИИ; 2) проанализировать этические и правовые вызовы, лежащие в основе данных рисков; 3) предложить структурную модель управления репутационными рисками ГИИ для рекламных агентств и маркетинговых подразделений компаний.

Репутационный риск [3] традиционно понимается как угроза негативного восприятия компании ее стейкхолдерами, ведущая к потере доверия и стоимости бренда. В контексте рекламы, созданной с помощью ГИИ, этот риск приобретает новые качественные характеристики. Во-первых, резко возрастает скорость и масштаб потенциального ущерба. Алгоритм, настроенный на генерацию тысяч вариантов креатива для A/B-тестирования, может так же быстро произвести и распространить контент, противоречащий ценностям бренда или общественным нормам. Во-вторых, усложняется атрибуция ответственности. Когда неприемлемый контент создается не человеком, а сложной нейросетью на основе миллионов загруженных в нее данных, возникает вопрос: кто несет ответственность – разработчик модели, промпт-инженер, задавший неточную инструкцию, или бренд, утвердивший материал к публикации? Эта неопределенность создает правовой вакуум, который может быть использован против компании.

Можно выделить четыре основных категории репутационных рисков, специфичных для рекламы на основе ГИИ:

1. Риск генерации неприемлемого или дискриминационного контента. Нейросети обучаются на массивах данных из открытых источников, которые могут содержать предвзятость, стереотипы и откровенно вредоносные паттерны. В результате ИИ может непреднамеренно генерировать рекламу, содержащую расовые, гендерные или социальные стереотипы, неприемлемые образы или символику [2]. Для бренда публикация такого материала означает немедленный публичный скандал и обвинения в непрофессионализме или даже в поддержке дискриминации.
2. Риск нарушения прав интеллектуальной собственности (IP-риск). Генеративные модели создают контент, «интерполируя» черты миллионов существующих произведений. Это создает высокую вероятность непреднамеренного плагиата или создания произведения, чрезмерно похожего на работу конкретного художника, фотографа или бренда. Судебные иски о нарушении авторских прав или прав на товарный знак представляют собой прямой финансовый и репутационный ущерб. Правовой статус контента, созданного ИИ, во многих юрисдикциях, включая Российскую Федерацию, остается не до конца определенным, что добавляет неопределенности.
3. Риск распространения ложной информации (риск дезинформации). ГИИ способен создавать убедительные, но полностью сфабрикованные изображения, видео и тексты. Использование такой технологии в рекламе для создания ложных свидетельств, манипуляции фактами или имитации знаменитости может быть расценено как мошенничество и нанести катастрофический урон доверию к бренду.
4. Риск потери аутентичности и «голоса» бренда. Уникальный стиль коммуникации и эмоциональная связь с аудиторией – ключевые активы бренда. Массовое использование ГИИ, если его не контролировать, может привести к обезличиванию контента, утрате фирменного стиля и появлению безликих, шаблонных сообщений. Для потребителя это может означать, что бренд становится безразличным, теряет свою человеческую сущность и перестает быть узнаваемым, что в долгосрочной перспективе ведет к утрате лояльности.

Реактивная модель управления, при которой контент проверяется уже после его создания, в условиях скорости работы ГИИ оказывается неэффективной и рискованной. Требуется переход к проактивной системе, встроенной в сам процесс производства. Основой такой системы является концепция «ответственного промптинга» – методологии формулировки заданий для ИИ, которая включает этические и бренд-ограничения на входе.

Управленческая модель минимизации репутационных рисков ГИИ в рекламном производстве должна включать следующие ключевые элементы:

1. Проведение риск-аудита ГИИ. На первом этапе компания должна идентифицировать, в каких именно процессах (генерация идей, создание макетов, написание текстов, локализация) планируется использование ГИИ, и оценить потенциальные репутационные угрозы для каждого сценария. В аудит должны быть вовлечены не только маркетологи и юристы, но и специалисты по этике, а также представители целевой аудитории.
2. Разработка и формализация внутренних регламентов. На основе аудита создаются четкие политики и стандарты работы с ГИИ. Эти документы должны регулировать:
   • Допустимые и недопустимые темы и формулировки;
   • Требования к проверке и валидации любого контента, созданного с участием ИИ, перед публикацией;
   • Процедуры документирования использования ГИИ: какой инструмент был использован, какие были вводные, кто проверил результат;
   • Принципы работы с данными, обеспечивающие конфиденциальность клиентской информации и персональных данных при использовании публичных AI-сервисов.
3. Создание кросс-функционального комитета по этике ИИ. Для надзора за соблюдением регламентов и разрешения спорных случаев необходим постоянный орган, состоящий из представителей юридической службы, отдела соблюдения правил, маркетинга, PR и привлеченных внешних экспертов. Этот комитет утверждает промпт-стратегии для ответственных кампаний и проводит периодические аудиты.
4. Инвестиции в обучение и развитие компетенций. Креативные команды и менеджеры проектов должны пройти обучение не только техническим аспектам работы с ГИИ, но и основам ИИ-этики, правовым границам и принципам ответственного промптинга. Понимание ограничений технологии так же важно, как и понимание ее возможностей.
5. Внедрение специализированных технологических решений. Управление рисками должно поддерживаться технически. Это включает использование платформ ГИИ с встроенными фильтрами контента, инструментов для проверки оригинальности сгенерированных изображений и текстов на предмет плагиата, а также систем мониторинга медиапространства для раннего обнаружения негативной реакции на запущенную рекламу.

Внедрение генеративного искусственного интеллекта в рекламную индустрию – это не просто новая технологическая возможность, а вызов всей системе управления репутацией бренда. Этические, правовые и имиджевые риски, порождаемые этой технологией, носят системный характер и требуют столь же системного управленческого ответа. Успех в этой области будет определяться не скоростью внедрения самых передовых алгоритмов, а способностью организации выстроить культуру «ответственного инноватора», где креативная эффективность неотделима от этической и правовой ответственности. Предложенная модель, интегрирующая риск-аудит, формальные регламенты, этический надзор и развитие компетенций, представляет собой дорожную карту для перехода от ситуативного реагирования на скандалы к построению устойчивой и защищенной репутации в цифровую эпоху. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку конкретных метрик для оценки уровня зрелости системы управления рисками ГИИ и анализ отраслевых кейсов успешного и неудачного применения данной модели на практике.

Список литературы:

1. Евстафьев В.А. Парадигма соло-коммуникаций с ИИ // Цифровая трансформация бизнес-коммуникаций. – М.: Издательские решения, 2024. – С. 45-62.
2. Герасименко В.В. Цифровая этика применения искусственного интеллекта в бизнесе: осознание новых возможностей и рисков // Вестник университета. – 2023. – № 4. – С. 88-104.
3. Контроль и регулирование: репутационный риск [Электронный ресурс] // ORION Solutions: блог. – URL: https://orion-solutions.ru/blog/bezopasnost/tpost/6fh9z69xt1-kontrol-i-regulirovanie-reputatsionnii-r (дата обращения: 11.01.2026).
4. Felzmann, H., Fosch-Villaronga, E., Lutz, C., & Tamò-Larrieux, A. (2020). Towards Transparency by Design for Artificial Intelligence // AI & Society. – Vol. 35. – P. 391–399.
5. Мунджишвили И.И. Построение системы управления цифровыми репутационными и имиджевыми рисками для экспортно-ориентированного предприятия на различных этапах его жизненного цикла // Российское предпринимательство. – 2024. – Т. 25, № 1. – С. 120-138.
6. Городнова Н.В., Жевняк О.В., Плешакова И.Н. Управление репутационными рисками в условиях цифровизации: новые вызовы для экономики и бизнеса // Экономика, предпринимательство и право. – 2025. – Т. 15, № 7. – С. 4713-4734.
7. Принципы бренд-безопасности в цифровых коммуникациях [Электронный ресурс] // Determ: блог. – URL: https://determ.com/blog/brand-safety/ (дата обращения: 11.01.2026).
8. World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report 2023. Geneva: World Economic Forum.