Кому належить ШІ-згенерований продукт в Україні? Режим sui generis, який CEO не можуть ігнорувати

Вступ

Для CEO технологічної компанії або власника бренду, який захищає інтелектуальну власність на українському ринку, 2026 рік став переломним. Рік тому штучний інтелект у комерційних продуктах обговорювали як перспективу; сьогодні це реальність, яка вимагає договірного, трудового та ліцензійного оформлення ще до того, як продукт виходить на ринок. Щоденні інженерні рішення про використання Copilot, Midjourney чи донавчених моделей створюють комерційно значущі активи, правовий режим яких у багатьох компаніях залишається невизначеним.

Попередній парадокс української ІТ-індустрії формулювався так: «Я заплатив за розробку — значить, код мій».Цю логіку вже спростовано в судовій практиці та чітко врегульовано Законом України «Про авторське право і суміжні права» № 2811-IX від 1 грудня 2022 року (далі — «Закон про авторське право»). Парадокс ери ШІ сформульований ще агресивніше: «Я написав промпт — значить, результат мій». Логіка та сама — і наслідок той самий: природно з точки зору бізнесу, але цілком хибно з точки зору правової власності.

У 2022 році Україна стала однією з перших юрисдикцій у світі, яка запровадила спеціальний правовий режим для об’єктів, створених без прямої участі фізичної особи.^[1] Стаття 33 Закону про авторське право встановила режим sui generis, який відрізняється і від класичного авторського права, і від суспільного надбання. Ця стаття значно менш відома бізнес-спільноті, ніж стаття 20, яка охороняє звичайний вихідний код, проте саме стаття 33 опиниться в центрі майбутніх спорів за ШІ-згенеровані продукти.

Для CEO великої технологічної компанії, який сприймає Україну як хаб розробки, як ліцензійного контрагента або як ринок, де потрібно захищати свій портфель торговельних марок та авторських прав, постають три практичні питання — і стандартні IP-застереження, які використовувалися в договорах до 2023 року, не дають відповіді на жодне з них: (а) чи взагалі охороняється ШІ-згенерований продукт; (б) кому саме належать права — розробнику моделі, ліцензіату, особі, яка ініціювала генерацію, чи роботодавцю; (в) які договірні механізми забезпечують чисту передачу прав до портфеля компанії. У цій статті ці питання розглядаються з позицій українського права, інституційної практики 2024–2026 років та порівняльних режимів Сполученого Королівства, Сполучених Штатів та Європейського Союзу. Стаття розвиває аналіз авторського коду, який я виклав на початку цього року (Спори за ІТ-продукти та програмний код: хто є власником?, Lexology, квітень 2026 р.^[2]), та поширює цей підхід на сферу ШІ-згенерованих результатів.

Три категорії, а не дві

Поширене спрощення трактує питання як бінарне: охороняється авторським правом — або не охороняється. Українська система складніша і виокремлює три категорії об’єктів.

Категорія перша — традиційне авторське право. Застосовується там, де фізична особа робить істотний творчий внесок в об’єкт: дизайн, структуру, добір, упорядкування, формулювання промптів або редагування результату. У таких випадках застосовується стаття 20 Закону про авторське право, код або контент охороняється як літературний чи мистецький твір, строк охорони — життя автора плюс 70 років, а правовласник набуває як майнових, так і особистих немайнових прав.

Категорія друга — режим sui generis за статтею 33 Закону про авторське право. Він застосовується до «неоригінального об’єкта, згенерованого комп’ютерною програмою», який визначено як «об’єкт, що відрізняється від існуючих подібних об’єктів та згенерований у результаті роботи комп’ютерної програми без прямої участі фізичної особи»^[3]. Твори, створені фізичними особами з використанням комп’ютерних технологій, прямо виключаються з цього визначення. Строк охорони — 25 років, починаючи з 1 січня року, наступного за роком створення. Принципово важливо: режим sui generis надає лише майнові права (відтворення, розповсюдження, переклад, переробка); він не передбачає особистих немайнових прав, оскільки немає автора-людини, чия особистість могла б бути предметом таких прав.

Категорія третя — відсутність охорони. Об’єкт, який не відповідає ні стандарту творчого внеску для традиційного авторського права, ні трьом критеріям статті 33, потрапляє у суспільне надбання. У такому разі захист можливий лише через режим комерційної таємниці чи договірні обмеження.

Правильна класифікація — не академічне питання. Вона визначає строк охорони (70 років post mortem auctorisпроти 25 років проти жодного), обсяг прав (майнові + особисті немайнові проти лише майнових проти жодних), коло потенційних правовласників та доказову базу в судовому процесі. У 2024 році Український національний офіс інтелектуальної власності та інновацій (УКРНОІВ) зареєстрував перші об’єкти, що містять згенеровані ШІ елементи — ілюстрації до дитячої книги, поетичну збірку та серію листівок^[4]. Реєстраційна практика почала формуватися, і перші прецеденти розподілу між трьома категоріями вже створюються.

Три критерії охорони sui generis

Щоб отримати охорону за статтею 33 Закону про авторське право, об’єкт повинен одночасно відповідати трьом критеріям: новизні, автоматизованому генеруванню та відсутності людської творчості.^[5]

Новизна. Об’єкт повинен відрізнятися від існуючих подібних об’єктів. Цей критерій є м’якшим за поріг «оригінальності» традиційного авторського права, але суворішим за нульовий поріг. На практиці це означає, що два послідовні запуски однієї моделі з однаковими параметрами не створюють двох охороноздатних об’єктів — охорона прикріплюється лише до першого; другий є його копією.

Автоматизоване генерування. Об’єкт повинен бути результатом технічного функціонування програмного забезпечення. Ключова відмінність — між генеруванням і використанням інструмента. Дизайнер, який використовує Adobe Photoshop для створення ілюстрації, не здійснює автоматизованого генерування — програма виконує його творчі команди. Дизайнер, який надсилає промпт у Midjourney та отримує ілюстрацію без подальшого редагування, здійснює автоматизоване генерування. Межа проводиться там, де зникає творчий внесок користувача в кінцевий результат.

Відсутність людської творчості. Участь людини обмежується активацією програмного забезпечення. Це найскладніший критерій на практиці. Промпт-інжиніринг у його сучасному вигляді може передбачати десятки ітерацій, тонке налаштування параметрів, негативні промпти та контрольовані сіди — все це з погляду користувача виглядає як творча робота. Стаття 33, однак, підходить до питання з іншого боку: вона оцінює не зусилля користувача, а те, чи є кінцевий результат продуктом його творчої волі — чи продуктом ймовірнісної роботи моделі. Якщо той самий промпт того самого користувача на тій самій моделі дає різні результати через стохастичність, це є показником відсутності людської творчості у розумінні статті 33.

Логіка режиму sui generis пов’язана з логікою охорони самого вихідного коду за статтею 20 Закону про авторське право, яка охороняє форму вираження, а не основну ідею чи алгоритм — як підтвердив Верховний Суд України в постанові від 22 травня 2023 року у справі № 760/16961/19^[6]. Стаття 33 охороняє результат автоматизованого генерування як матеріальний об’єкт, а не творчу волю користувача.

Правовласник: кому належать права за відсутності автора-людини

Найменш прозоре питання чинного регулювання — кому саме належать права на об’єкт sui generis. Стаття 33 передбачає, що права «можуть належати» особі, яка ініціювала створення об’єкта, розробнику комп’ютерної програми, ліцензіату програми, правонаступнику, або особі, якій належать майнові права на програму^[7].

Формулювання «можуть належати» не вирішує колізії, що виникає, коли кілька із зазначених осіб одночасно претендують на права. Розгляньмо типовий M&A-сценарій: компанія А розробляє базову модель; компанія B отримує комерційну ліцензію на цю модель; працівник компанії B (компанія C — як роботодавець) пише промпт, що генерує комерційно цінний результат — елемент продукту, який підлягає оцінці з боку покупця. Хто є правовласником: компанія А (розробник), компанія B (ліцензіат), працівник (ініціатор), чи компанія C (роботодавець)? Закон не дає прямої відповіді.

В академічних коментарях пропонується надавати пріоритет особі, яка правомірно ініціювала створення, якщо інше не передбачено договором.^[8] У наукових публікаціях також обговорювалося створення державного реєстру ШІ-згенерованих об’єктів із метаданими, що фіксують внесок кожного учасника, архітектуру генерування та інвестиції в модель^[9]. Чи рухатиметься Україна до такого реєстру — питання відкрите; практичний урок для бізнесу, однак, уже очевидний.

Порівняльний аналіз виявляє три різні національні підходи. У Сполученому Королівстві пункт (3) розділу 9 Закону про авторське право, дизайн і патенти 1988 року (CDPA 1988) прямо передбачає, що автором комп’ютерно-згенерованого твору є особа, яка зробила необхідні для його створення приготування, — тобто Сполучене Королівство розширило поняття авторства. У Сполучених Штатах Бюро авторського права у 2023 році в рішенні щодо коміксу Zarya of the Dawn відмовило в охороні зображень, згенерованих Midjourney, на тій підставі, що внесок людини у вибір промптів був недостатнім для авторства, — тобто США пішли шляхом відмови в охороні. Європейський Союз на рівні Директиви (ЄС) 2019/790 (DSM Directive) та Регламенту (ЄС) про штучний інтелект 2024 року (AI Act) прямо це питання не вирішив, залишивши простір для національних рішень.

Український підхід відрізняється від усіх трьох: Україна створила окремий правовий режим, замість того щоб розширювати авторство (як у Великій Британії) чи відмовлятися від охорони (як у США). У цьому контексті практичний урок для CEO зрозумілий: покладатися на статутний default небезпечно. Договірне закріплення статусу правовласника об’єктів sui generis у кожних відносинах, де використовуються ШІ-інструменти, — це не формальність, а необхідна передумова комерційного використання результату.

Службовий твір 2.0: коли працівник використовує ШІ

Стаття 14 Закону про авторське право передбачає, що майнові права на службовий твір належать роботодавцю з моменту створення, якщо договором не передбачено інше.^[10] Для іноземного читача варто зазначити, що українська концепція ширша за обсягом за свого американського аналога загального права згідно з 17 USC §101: стаття 14 застосовується загалом до творів, створених працівником у межах виконання трудових обов’язків, без обмеження переліком категорій, що діє для замовних творів у США. Це правило вирішило давній конфлікт між статтею 429 Цивільного кодексу (спільні права працівника та роботодавця) та попередньою редакцією Закону про авторське право і суттєво посилило позицію роботодавців у класичних ІТ-спорах — див., наприклад, постанову Київського апеляційного суду від 6 лютого 2024 року у справі № 760/18303/14-ц^[11], в якій суд визнав програму службовим твором, попри виплату працівникам авторської винагороди.

ШІ-інструменти ламають цю конструкцію. Службовий твір за статтею 14 передбачає наявність автора-працівника, який створив твір у зв’язку з виконанням трудових обов’язків. Якщо розробник використовує Copilot, і 40% коду по суті згенеровано моделлю без творчого внеску розробника у конкретні рядки, то для цих 40% не існує «твору» в традиційному розумінні — натомість є об’єкт sui generis за статтею 33. А стаття 14 не поширюється на об’єкти sui generis автоматично.

Це створює прогалину у правовому титулі роботодавця. Права на «людську» частину коду переходять до роботодавця через механізм службового твору. Права на ШІ-згенеровану частину переходять через механізм статті 33, але потребують самостійного обґрунтування: чи є роботодавець «особою, яка ініціювала створення» (якщо промпт сформулював працівник, то ймовірно ні), чи «особою, якій належать майнові права на програму» (так — якщо компанія ліцензувала Copilot; ні — якщо працівник користувався власним обліковим записом OpenAI).

Як наслідок, типовий розробник, який використовує ШІ-інструменти, створює гібридний продукт, правовий статус половини якого є неясним. Для CEO, який проводить due diligence або планує ліцензування продукту в Україну, це означає, що стандартної IP-перевірки вже недостатньо. Єдиний спосіб закрити прогалину — прямо передбачити в посадовій інструкції та трудовому договорі, що до обов’язків працівника входить використання ШІ-інструментів, ліцензованих роботодавцем, і що всі результати такого використання — включно з об’єктами sui generis за статтею 33 — належать роботодавцю.

Пов’язаний ризик виникає у разі відкритого спору з працівником. Якщо при звільненні розробник заявить, що окремі модулі продукту є не його власним кодом, а sui generis-результатом, згенерованим через його особистий ChatGPT Plus на домашньому комп’ютері, роботодавець повинен спростувати цю заяву. Урок із попередньої практики — див. справу № 756/960/15-ц^[12], в якій Київський апеляційний суд відмовив у визнанні авторства підрядника за відсутності свідоцтва про реєстрацію авторського права, — полягає в тому, що тягар доказування авторства та правового титулу лежить на стороні, яка претендує на майнові права. У контексті ШІ-генерування цей тягар суттєво важчий.

Замовник і виконавець: подвійне IP-застереження

Стаття 15 Закону про авторське право передбачає, що майнові права на твір, створений за замовленням, переходять до замовника з моменту створення в повному обсязі, якщо договором замовлення не передбачено інше. Це одне з найвигідніших для замовника правил нового Закону, і воно становить доказову основу у спорах з аутсорсинговими виконавцями — див. постанову Верховного Суду України у справі № 910/2683/19 щодо змішаного характеру договорів про розробку програмного забезпечення.

Стаття 15 у її чинній редакції, однак, посилається на «твори», а не на неоригінальні об’єкти за статтею 33. Саме тут і прихована пастка: стандартне IP-застереження в договорі про розробку програмного забезпечення, яке добре працює для авторського коду, не покриває юридично шар результатів, згенерованих ШІ-інструментами під час розробки.

Рекомендована практика — подвійне IP-застереження. Договір повинен окремо передбачати:

— перехід усіх майнових прав на об’єкти, що охороняються авторським правом за статтею 20 Закону про авторське право (традиційний код і документація);

— перехід усіх майнових прав на неоригінальні об’єкти за статтею 33 Закону про авторське право (ШІ-згенеровані елементи продукту), разом із підтвердженням з боку виконавця, що він діє як особа, яка правомірно ініціювала створення таких об’єктів; та

— гарантії виконавця щодо ліцензійної чистоти ШІ-інструментів, використаних у розробці (корпоративні ліцензії Copilot Business, а не персональні облікові записи), та щодо відсутності порушень прав третіх осіб у навчальних даних використаних моделей.

Останній пункт пов’язаний з наступним критичним аспектом — правовим статусом навчальних даних.

Навчальні дані: прихована пастка, яка може зруйнувати правовий титул

Комерційні моделі ШІ навчаються на величезних обсягах даних, які включають твори, що охороняються авторським правом. Чинний український Закон про авторське право — на відміну від Директиви (ЄС) 2019/790 про авторське право та суміжні права на Єдиному цифровому ринку (DSM Directive) — не містить спеціального винятку для видобутку тексту і даних (text-and-data mining, TDM)^[13]. Стаття 3 DSM Directive передбачає виняток для TDM з метою наукових досліджень; стаття 4 — загальний виняток для TDM з механізмом opt-out для правовласників. Аналогічних положень в українському Законі про авторське право немає.

Практичний наслідок — використання творів, що охороняються українським авторським правом, для навчання генеративних моделей ШІ потребує дозволу правовласника. Академічна дискусія про те, чи можна підвести таке використання під чинні винятки на кшталт fair use, триває, але позиція не є усталеною, і ризик претензій про порушення прав існує там, де навчальні набори містять український охороноспроможний контент без відповідних ліцензій.

Для бізнесу на рівні рішень CEO це конвертується у три послідовні зони ризику:

Перша зона — розробник моделі. Компанія, яка розробляє українську базову модель або донавчену модель для внутрішнього використання, повинна провести аудит навчальних даних і отримати відповідні ліцензії, або чітко встановити, що дані належать до суспільного надбання чи до власних ресурсів компанії.

Друга зона — впровадження. Компанія, яка використовує іноземну модель (OpenAI, Anthropic, Google) у комерційних продуктах, що продаються на український ринок, наражається на ризик опосередкованого порушення прав, якщо навчальні дані моделі містили неправомірно використані українські твори. Цей ризик наразі є теоретичним — судової практики немає, — але не нульовим.

Третя зона — правовий титул замовника. Якщо ваша модель була навчена на сторонньому контенті, у майбутньому спорі щодо захисту ваших прав sui generis відповідач може стверджувати, що ваш продукт побудовано на неліцензованих даних і що саме звернення до суду за захистом є зловживанням правом у тому ж предметі.

*Важливе застереження щодо доктрини unclean hands. Unclean hands — це загальний принцип англо-американського права справедливості (equity), згідно з яким суд відмовляє у захисті стороні, яка сама вчинила неправомірні дії в тому ж предметі, у якому вона шукає захисту. Класичним прикладом її застосування є справа Lasercomb America, Inc. v. Reynolds (4th Cir. 1990), в якій суд відмовив у захисті авторського права позивачу, який включив антиконкурентні умови до свого ліцензійного договору. У своїй загальноправовій формі доктрина unclean hands не є частиною українського права і не застосовується українськими судами як самостійна правова підстава. Її використання у цьому розділі є лише аналогією, як порівняльно-правовий орієнтир. Українське право діє через свої власні, концептуально споріднені, але автономні інструменти: частину шосту статті 13 Цивільного кодексу України, яка забороняє здійснення прав у спосіб, що становить зловживання правом, та частину третю статті 16 Цивільного кодексу, яка дозволяє суду відмовити у захисті особі, яка зловживає цивільними правами^[14]. Стандарти доказування за цими положеннями (необхідність показати намір або зловживання правом за українськими процесуальними правилами) відрізняються від англо-американського тесту unclean hands, який ґрунтується на дискреції суду справедливості. Станом на 2026 рік немає чіткого прецеденту застосування статей 13 і 16 Цивільного кодексу до ситуацій із неліцензованими навчальними даними для моделей ШІ; аргумент за аналогією може бути частиною оборонної позиції, але його успіх залежатиме від якості фактологічної бази та від доведення зловживання за українськими стандартами.

Станом на 2026 рік проєкт Закону № 8153 про захист персональних даних прийнято в першому читанні; у разі остаточного ухвалення він узгодить українське право з GDPR та з Модернізованою конвенцією Ради Європи 108+ і запровадить незалежний наглядовий орган^[15]. Його ухвалення прямо не вирішить питання TDM, але суттєво посилить регуляторний нагляд за кожною операцією з персональними даними у системах ШІ, що опосередковано охопить і навчальні дані.

Як довести права на ШІ-згенерований об’єкт

У 2024 році УКРНОІВ зареєстрував перші об’єкти, що містять згенеровані ШІ елементи: ілюстрації до дитячої книги, поетичну збірку та серію листівок^[16]. Це підтвердило, що механізм статті 33 Закону про авторське право є робочим, а не декларативним. Інституційна інфраструктура IP-спорів активна: у 2024 році місцеві суди України розглянули 303 господарські IP-справи, 194 цивільні IP-справи та 101 кримінальну IP-справу, причому на торговельні марки та авторське право разом припадало приблизно 80% господарського IP-навантаження.^[17]

Окремої судової статистики за режимом sui generis за статтею 33 станом на 2026 рік ще немає. Це означає, що перші спори за ШІ-згенерованим контентом проходитимуть без готових прецедентів, а отже — з неординарно високими вимогами до доказової бази.

Додатковий системний фактор: Вищий суд з питань інтелектуальної власності України, передбачений у законі ще у 2017 році як спеціалізований орган для розгляду IP-спорів, станом на середину жовтня 2025 року так і не розпочав здійснювати правосуддя^[18]. Перші спори за статтею 33 розглядатимуться судами загальної юрисдикції, навантаження яких у 2025 році суттєво зросло: цивільні суди отримали 771 749 справ (на 39% більше, ніж у 2024 році), господарські — 67 098 справ (+10%)^[19]. Час до отримання судового рішення в первинному спорі за режимом sui generis буде відповідно значним, що є додатковим стимулом вирішити ці питання договірно ще до виникнення конфлікту.

Доказова база об’єкта sui generis відрізняється від доказової бази класичного авторського права. У справі № 760/16961/19 фрагмент вихідного коду, доданий до свідоцтва про реєстрацію, виявився недостатнім для ідентифікації програми, і суд дійшов висновку, що факт похідності неможливо встановити. Ризик аналогічний для об’єктів sui generis, але набір документів інший:

— Промпти і параметри генерування. Повний текст запиту, негативні промпти, випадковий seed, температура моделі, версія моделі, мітка часу генерування. Без цих даних процес генерування неможливо відтворити, а суд не може переконатися в тому, що конкретний об’єкт є результатом конкретного генерування.

— Модель та її ліцензійний статус. Версія моделі на момент генерування (OpenAI GPT-4 Turbo з січня 2024 року та «GPT-4 Turbo» з червня 2024 року — це різні моделі); ліцензійний договір (корпоративна ліцензія Copilot Business має інші юридичні наслідки, ніж персональна Copilot Individual).

— Архітектура ініціювання. Документи, що встановлюють, хто саме діяв як «особа, яка правомірно ініціювала створення» у розумінні статті 33: трудовий договір, письмове доручення та акт приймання-передачі. У корпоративному контексті критично важливо, щоб ініціатор діяв як представник юридичної особи, а не у власній якості.

— Журнали генерування. Централізовані журнали використання ШІ-інструментів, які зберігають повну історію запитів працівників (корпоративні обгортки над OpenAI API з логуванням, а не персональні облікові записи ChatGPT Plus).

В академічних коментарях обговорювалося запровадження реєстру ШІ-згенерованих об’єктів з обов’язковим включенням метаданих про процес генерування^[20]. Такого реєстру наразі не існує, і завдання формування доказової бази повністю покладається на бізнес. Урок із «класичних» справ за програмним кодом — зберігати все — залишається актуальним і в епоху ШІ, з ширшим обсягом того, що повинно зберігатися.

Питання доказування копіювання також зберігається. «Тест абстракції — фільтрації — порівняння» (Abstraction-Filtration-Comparison Test), сформульований у справі Computer Associates International, Inc. v. Altai, Inc. (2d Cir. 1992), залишається актуальним інструментом і в контексті коду, згенерованого ШІ. Однак крок фільтрації стає складнішим: результат повинен бути очищений не лише від ідей, scène à faire і стандартних шаблонів, а й від елементів, які були типовим виходом моделі, навченої на публічних даних, — тобто фактично «статистичним середнім» предметних знань, а не охороноспроможним вираженням.

Рекомендації для бізнесу

Внутрішня розробка. Посадова інструкція розробника або дизайнера повинна прямо охоплювати використання ШІ-інструментів у межах виконання трудових обов’язків. Слід прийняти внутрішню політику використання ШІ-інструментів, яка визначає дозволені моделі, обов’язок використовувати корпоративні ліцензії, заборону використовувати персональні облікові записи для службових завдань і вимоги до зберігання журналів та промптів. Усі письмові доручення мають бути задокументовані, включно з описом компонентів, які створюватимуться за допомогою ШІ-інструментів. В актах приймання-передачі окремо слід посилатися як на твори, що охороняються авторським правом, так і на об’єкти sui generis за статтею 33.

Аутсорсинг та незалежні підрядники. Договори повинні включати подвійне IP-застереження, описане у Розділі 6. Вони також мають передбачати: обов’язок виконавця декларувати використані ШІ-інструменти та їх ліцензійний статус; заборону використовувати конвеєри навчальних даних, правовий статус яких не встановлено; гарантії щодо відсутності порушень прав третіх осіб у навчальних даних використаних моделей; та обов’язок передати всі артефакти генерування (промпти, моделі, сіди, журнали) разом із вихідним кодом.

M&A due diligence. Перевірка ІТ-активів цільової компанії повинна включати AI IP-аудит: інвентаризацію всіх ШІ-інструментів, використаних у створенні продукту; перевірку наявності корпоративних, а не персональних, ліцензій; перевірку адекватності договорів з працівниками та підрядниками щодо розподілу прав на об’єкти sui generis; та оцінку ризиків навчальних даних. Відсутність такого аудиту вже у 2026 році є серйозним недоліком due diligence і швидко стане ринковим стандартом у міру розвитку судової практики.

Документація, що працює в суді. Системне централізоване логування всього використання ШІ-інструментів, прив’язане до конкретного працівника та конкретного завдання. Версіонування промптів і параметрів генерування у тому ж репозиторії, що й вихідний код. Реєстрація комерційно цінних об’єктів sui generis через УКРНОІВІ за аналогією з реєстрацією традиційного авторського права (перші реєстрації 2024 року продемонстрували, що механізм є робочим). Реєстр джерел навчальних даних для моделей, які використовуються чи розробляються всередині компанії.

NDA. Як і у випадку традиційного коду, ефективність умов про неконкуренцію в українській юрисдикції обмежена відсутністю прямого законодавчого регулювання. Захист, отже, забезпечується головним чином через NDA та зобов’язання про конфіденційність, які в контексті ШІ повинні додатково охоплювати промпти, параметри генерування та архітектуру використання моделі як окремі категорії конфіденційної інформації.

Висновок

Власником продукту, створеного штучним інтелектом за українським правом, є не та особа, яка написала промпт, не та, яка запустила генерування, і навіть не та, яка заплатила за модель. Власник — це особа, якій належить правовий титул, статутний за статтею 33 Закону про авторське право або договірний за угодою. Як і у випадку традиційного коду, фактичний контроль не дорівнює правовому титулу, і саме ця різниця є джерелом майбутніх спорів.

У 2022 році українське право зайняло позицію, відмінну і від британської (розширення авторства), і від американської (відмова в охороні), створивши окремий режим sui generis для неоригінальних об’єктів, згенерованих комп’ютерною програмою. Ця позиція дозволяє комерційне визнання ШІ-згенерованого контенту без розмивання поняття авторства як акту творчої волі людини. Для CEO це означає, що охорона є доступною, але потребує цілеспрямованого договірного та процесуального дизайну, якого немає у стандартних IP-застереженнях, складених до 2023 року.

Випливають три практичні висновки. По-перше, класифікація об’єкта (традиційний твір за статтею 20 / неоригінальний об’єкт за статтею 33 / поза охороною) є визначальною і повинна здійснюватися на стадії створення, а не під час судового процесу. По-друге, стандартні IP-застереження в договорах розробки програмного забезпечення, складені до 2023 року, юридично недостатні в контексті ШІ і повинні бути переглянуті для подвійного покриття. По-третє, доказова база для об’єктів sui generis є ширшою, ніж для традиційних творів, і її формування — відповідальність бізнесу: на цьому етапі немає ні державного реєстру таких об’єктів з повними метаданими, ні усталеної судової практики.

Україна перебуває у фазі формування цієї сфери. До набрання чинності обов’язковим законом про ШІ — найімовірніше у 2027–2028 роках за низхідним сценарієм Білої книги з регулювання штучного інтелекту, виданої Міністерством цифрової трансформації, — українська рамка ШІ вже перебуває у конкретній імплементації: у квітні 2025 року Міністерство відкрило Центр AI-експертизи WINWIN, а Кабінет Міністрів ухвалив План дій з реалізації Концепції розвитку штучного інтелекту на 2025–2026 роки^[21]. Компанії, які вже працюють із ШІ-інструментами, фактично формують перші стандарти галузі. CEO, які вирішать це питання правильно, отримають чистий правовий титул на свій продукт. Ті, хто відкладе рішення, отримають натомість судовий процес.

Над статтею працював Ярослав Баєнко, старший юрист судової практики GOLAW, адвокат

---

^[1] Біла книга з регулювання штучного інтелекту в Україні, Міністерство цифрової трансформації України / USAID / UK International Development, червень 2024 р.: https://storage.thedigital.gov.ua/files/c/fc/36c4cae89deedfbf3781ec6bceddffcc.pdf

^[2] Спори за IT-продукти та програмний код: хто є власником? / GOLAW, 2026: https://golaw.ua/ua/insights/publication/spori-za-it-produkti-ta-programnij-kod-hto-ye-vlasnikom%ef%bf%bc/

^[3] Закон України «Про авторське право і суміжні права» № 2811-IX від 1 грудня 2022 року, стаття 33: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2811-20

^[4] Український національний офіс інтелектуальної власності та інновацій (УКРНОІВ), Річний звіт 2024: https://nipo.gov.ua/wp-content/uploads/2025/06/Annual_Report-2024-web.pdf

^[5] В. Г. Жорнокуй, «Штучний інтелект і режим sui generis в українському авторському праві», Forum Prava (2024), с. 118–127: https://forumprava.pp.ua/files/118-127-2024-2-FP-Zhornokui_13.pdf

^[6] Єдиний державний реєстр судових рішень

^[7] «Аналіз охорони ШІ-згенерованого контенту в Україні», Domhelder Law Review: https://revista.domhelder.edu.br/index.php/veredas/article/view/3721/26105

^[8] Бабецька І. Я., Штучний інтелект: проблеми правового регулювання, Вісник Прикарпатського університету права (Випуск 19): https://visnyk.iful.edu.ua/

^[9] І. Я. Бабецька, «Штучний інтелект: проблеми правового регулювання», Вісник Прикарпатського університету права (Випуск 19): https://visnyk.iful.edu.ua/

^[10] Цивільний кодекс України (зі змінами станом на січень 2025 р.), статті 13, 16, 429, 1112: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/435-15

^[11] Єдиний державний реєстр судових рішень

^[12] Ухвала Апеляційного суду м. Києва від 18.02.2015 р. Справа № 756/960/15-ц // [Електронний ресурс]. – Єдиний державний реєстр судових рішень. Режим доступу: http://www.reyestr.court.gov.ua/Review/42783733

^[13] Директива (ЄС) 2019/790 Європейського Парламенту та Ради від 17 квітня 2019 року про авторське право та суміжні права на Єдиному цифровому ринку, статті 3 і 4: https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj

^[14] Цивільний кодекс України (зі змінами станом на січень 2025 р.), статті 13, 16, 429, 1112: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/435-15

^[15] Проєкт Закону України № 8153 про захист персональних даних: https://itd.rada.gov.ua/billInfo/Bills/Card/41110

^[16] Український національний офіс інтелектуальної власності та інновацій (УКРНОІВ), Річний звіт 2024: https://nipo.gov.ua/wp-content/uploads/2025/06/Annual_Report-2024-web.pdf

^[17] Верховний Суд України, Звіт про здійснення правосуддя у 2024 році: https://supreme.court.gov.ua

^[18] Т. Анцупова, «Судова система в Україні: еволюція в контексті системних недоліків і нескінченних реформ», BIICL, Bingham Centre, жовтень 2025 р. (станом на середину жовтня 2025 року дату початку діяльності Вищого суду з питань інтелектуальної власності не було визначено): https://www.biicl.org/documents/12957_judicary_in_ukraine_-tetyana_antsupova__final_27_10_25.pdf

^[19] LCF Law Group / CEE Legal Matters, «Від 2025 до 2026: вирішення спорів в Україні» (статистика навантаження українських судів за 2025 рік): https://lcf.ua/en/thought-leadership/litigation/from-2025-to-2026-dispute-resolution-in-ukraine/

^[20] І. Я. Бабецька, «Штучний інтелект: проблеми правового регулювання», Вісник Прикарпатського університету права (Випуск 19): https://visnyk.iful.edu.ua/

^[21] План дій з реалізації Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні на 2025–2026 роки, Міністерство цифрової трансформації України (реєстрація в OECD.AI Policy Observatory): https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/action-plan-for-the-implementation-of-the-concept-for-the-development-of-artificial-intelligence-in-ukraine-for-2025-2026