В мире венчурных инвестиций и M&A (слияний и поглощений) покупка технологического стартапа всегда сопряжена с риском. Но когда речь идет об искусственном интеллекте, риски умножаются многократно. Юридическая проверка ai решений (AI Due Diligence) — это специализированный аудит, который выходит далеко за рамки проверки корпоративных документов. Это глубокое погружение в архитектуру данных, чистоту кода и этику алгоритмов.
«Покупая AI-стартап, вы покупаете не только код и команду. Вы покупаете риски, связанные с данными, на которых училась модель. Если модель обучена на краденом контенте, она токсична. Если в коде есть GPL-библиотеки, ваша проприетарная разработка может стать общественным достоянием. Наша задача — найти эти «скелеты в шкафу» до подписания чека».
Ви Эф Эс Консалтинг проводит технико-юридический аудит AI-проектов для инвесторов, фондов и корпораций, внедряющих сторонние решения.
Ключевые блоки проверки
1. Аудит данных (Data Due Diligence)
Это самый важный этап. Модель без данных — ничто. Мы проверяем:
- Происхождение (Provenance): Есть ли документы, подтверждающие право на использование каждого датасета?
- Персональные данные: Соблюдены ли требования 152-ФЗ и GDPR? Есть ли согласия на использование данных для ML?
- Обезличивание: Насколько надежно анонимизированы данные? Возможна ли ре-идентификация?
2. Аудит Интеллектуальной собственности (IP Audit)
- Chain of Title: Проверка всей цепочки перехода прав от разработчиков (в т.ч. фрилансеров) к компании.
- Open Source (SCA): Анализ состава ПО на наличие компонентов с лицензиями Copyleft (GPL, AGPL), которые могут «заразить» ваш продукт требованием открытости.
- Права на веса: Оформлены ли права на обученную модель и параметры весов как на ноу-хау или базу данных?
- Юридическая помощь в решении проблемных ситуаций
- Консультации юриста онлайн проводятся Пн-Пт, с 10:00 до 18:00 часов
3. Регуляторный и Этический аудит
- Compliance: Соответствует ли решение отраслевым нормам (медицина, финтех) и законам об ИИ (например, EU AI Act для экспортеров)?
- Bias & Fairness: Есть ли в алгоритме дискриминационные искажения? Проводилось ли тестирование на предвзятость?
- Безопасность: Устойчива ли модель к атакам типа Data Poisoning или Model Extraction?
Результат проверки: Red Flag Report
По итогам аудита клиент получает отчет, в котором риски разделены на категории:
- Red Flags (Критические): Проблемы, делающие сделку невозможной или требующие кардинального пересмотра цены (например, отсутствие прав на ключевой алгоритм).
- Yellow Flags (Существенные): Требуют устранения до закрытия сделки (Conditions Precedent).
- Green Flags: Незначительные недочеты.
Не покупайте «кота в мешке». Проведите профессиональный аудит AI-актива с Ви Эф Эс Консалтинг.