Як проєктувати AI-лейбли під нові вимоги ЄС: практичний гайд

Автор ·

У цьому матеріалі розбирається підхід Віталія Фрідмана (Smashing Magazine) до нових вимог ЄС щодо маркування контенту, створеного або зміненого ШІ. Далі — практичний конспект для продакт- і дизайн-команд: що саме треба позначати, де проходять «тонкі межі» та як це відобразити в інтерфейсі.

1. Коли маркування AI-контенту стає обов’язковим

З 2 серпня 2026 року для будь-якої компанії, що працює з користувачами в ЄС, запрацювали прозорі вимоги до ШІ (AI Act, стаття 50). Вони стосуються не лише європейських компаній: достатньо того, що результат роботи вашого AI бачать люди в ЄС.

Базова ідея: людина має однозначно розуміти, що перед нею — штучно створений або суттєво змінений контент. Стаття 50 (4) AI Act виділяє кілька ключових категорій, де маркування обов’язкове:

  • Діпфейки. Будь-які фото, відео чи аудіо, які правдоподібно імітують реальну людину, подію, місце або об’єкт так, що це можна сприйняти як справжнє. Якщо контент не є «оманливо реалістичним», він зазвичай не підпадає під це правило.
  • Чат-боти й AI-агенти. Користувач має знати, що взаємодіє не з людиною. Це стосується як простих віджетів підтримки, так і складних агентів у продуктах.
  • Повністю AI-написаний текст з тем суспільного інтересу, якщо його ніхто не редагував і не взяв на себе редакційну відповідальність. До суспільного інтересу відносять здоров’я, безпеку, довкілля, економіку, фінанси, політику, науку, культуру.
  • Інструменти розпізнавання емоцій і біометричної категоризації. Їхнє використання має бути прозорим для людини, до якої такі алгоритми застосовують.

Важливий момент, на який автор окремо звертає увагу: обов’язки несуть і провайдери (ті, хто створює або постачає AI-систему), і деплойери (ті, хто її використовує в продукті). Неможливо «зняти з себе» вимоги, просто купивши готовий AI-сервіс.

Що не потрапляє під обов’язкове маркування

Усе, що виходить за межі перелічених вище кейсів, формально не покривається обов’язковою вимогою. Це означає, що велика частка «AI-assisted» роботи (автодоповнення, чернетки текстів, чернові зображення, підказки в інтерфейсі) не зобов’язана маркуватися за замовчуванням.

Ключове виключення, яке сильно впливає на редакційні та маркетингові процеси: якщо AI-текст переглянутий та відредагований людиною, і є конкретна особа або організація, що бере на себе редакційну відповідальність, вимога про маркування може не застосовуватися.

2. Де проходить межа між «AI-згенерованим» і «людськи відредагованим»

Автор описує одну з найбільших практичних проблем: коли саме контент перестає вважатися AI-згенерованим? Кілька орієнтирів, згідно з роз’ясненнями Єврокомісії:

Що не вважається генерацією

  • Малі допоміжні правки — перевірка орфографії, граматики, стилістичне полірування без зміни суті.
  • Форматування — розбиття на абзаци, застосування стилів.
  • Легка обробка зображень — обрізка, корекція кольору, базове покращення якості.
  • AI-переклад, якщо він використовується як технічний інструмент і контент зберігає свою людську природу (на це посилаються юридичні коментарі, згадані в статті).

У таких випадках ви користуєтеся AI як «потужним редактором», але не створюєте новий зміст.

Що вже вважається AI-генерацією

  • AI-резюме та конспекти — якщо система сама «переписує» або узагальнює великі обсяги тексту.
  • Композиційні зображення, коли з кількох джерел збирається нова сцена або додаються суттєві елементи.
  • Значні переписування — коли AI міняє структуру, логіку, формулювання тексту настільки, що результат вже не можна вважати просто відредагованою версією людського варіанту.
  • Додавання / видалення важливих об’єктів на фото — наприклад, «домалювати людей» або «прибрати» об’єкти.

Тут AI вже виступає як співавтор контенту, тому виникає обов’язок чесно це позначити (крім окремих виключень, наприклад, закритих B2B-середовищ, які в статті згадані як виняток із загального правила).

Ще одна деталь з керівних документів ЄК: «людина одним оком пробіглася перед публікацією» не вважається належним редакційним контролем. Має бути сутнісна перевірка, з розумінням змісту й відповідальністю за нього.

3. Візуальна мова: чому «іскорки» ✨ не рятують

Команди продуктів звикли позначати AI-функції «іскорками» або подібними іконками. Автор наводить ключовий аргумент: це хороший маркер «в цьому місці є розумна фіча», але поганий маркер саме згенерованого контенту.

Офіційні AI-іконки ЄС

Єврокомісія запропонувала власний набір EU AI icon set — три варіанти для:

  • загального позначення AI,
  • повністю згенерованого контенту,
  • частково зміненого контенту.

Важлива цитата з керівництва: використання іконки «само по собі не означає дотримання закону». Тобто:

  • ледь видима іконка в кутку,
  • нотатка десь у футері,
  • лейбл, який зникає за секунду або пропадає при шерингу,

— усе це приклади неналежного маркування.

Практичний патерн: іконка + текст

З погляду UX та доступності, безпечний базовий варіант, який радять у матеріалі та в офіційних гайдлайнах:

  • поєднати іконку з простим текстом на кшталт «AI-generated» або «AI-modified»;
  • забезпечити достатній розмір і контраст для читання;
  • зробити лейбл доступним для assistive technologies (ARIA-опис, читабельний текст, фокус тощо);
  • подбати, щоб лейбл зберігався під час шерингу чи завантаження контенту (наприклад, у підписі, метаданих або явно в самому зображенні/відео).

Як референс для компонентів інтерфейсу автор наводить Carbon Design System, де AI-лейбл використовується в складних дашбордах, таблицях і картках даних.

Варіанти розміщення лейблів у UI

Carbon пропонує декілька варіантів подачі, які можна адаптувати у власних продуктах:

  • Inline-лейбл — текст «AI-generated» поруч з елементом контенту, наприклад, під заголовком або в карточці.
  • Іконка без тексту у щільних інтерфейсах, але з повноцінним текстовим описом у tooltip або панелі докладної інформації.
  • Панель пояснення (explainability panel) — докладне пояснення «як і чому це згенеровано AI», доступне за кліком по лейблу.

Один із прикладів застосування таких патернів у Carbon Design System дивіться за посиланням вище.

4. Як це застосувати в продукті: кроки для команди

Підхід, описаний автором, можна перетворити на послідовний план дій для продакт- , дизайн- і юркоманд.

Крок 1. Проведіть інвентаризацію AI-використань

  • Зберіть список усіх місць у продукті, де AI генерує або змінює контент (текст, зображення, відео, рекомендації, відповіді ботів).
  • Окремо відмітьте кейси, де AI лише
    асистує (перевірка помилок, переклад, автодоповнення, базова обробка зображень).

Крок 2. Віднесіть кейси до правових категорій

  • Чи можна цей контент прийняти за реальну подію, людину або факт? Якщо так — це ризик діпфейку і потрібен явний лейбл.
  • Чи стосується контент сфер суспільного інтересу (здоров’я, безпека, політика тощо) і чи був він повністю створений AI без редакції людиною? Якщо так — потрібне маркування.
  • Чи є це чат-бот або агент, якого користувач може сприйняти за людину? Тоді має бути чітке повідомлення про використання AI.
  • Чи використовуєте ви розпізнавання емоцій або біометричні категоризації? Якщо так — це також під зоною підвищеної уваги AI Act.

Крок 3. Вирішіть, де можливий людський редакційний шар

Якщо у вас є AI-тексти в зонах суспільного інтересу, варто спільно з юристами відповісти на два питання:

  • Чи можете ви організувати реальний редакційний процес (зчитування, фактчек, затвердження) з конкретною відповідальною особою?
  • Як будете відображати цю відповідальність (автор, редактор, юридична особа)?

Тут компроміс часто виглядає так: AI допомагає з драфтами, але фінальний текст пише / суттєво доопрацьовує людина, і саме вона позначається як відповідальна.

Крок 4. Спроєктуйте патерни маркування в інтерфейсі

На основі списку кейсів визначте, які саме UI-патерни використовувати:

  • Для блоків контенту — inline-лейбли з текстом («Згенеровано AI», «AI-переклад» тощо).
  • Для інтерактивних панелей, віджетів, чат-ботів — постійно видимі індикатори того, що це AI.
  • Для складних рішень (скоринг, рекомендації, діагностика) — панелі пояснення з описом ролі AI і обмежень.

Як приклад продуманих патернів лейблів у таблицях, картках і дашбордах можна орієнтуватися на компоненти Carbon AI Label (деталі на їхній сторінці).

Крок 5. Перевірте доступність і стійкість маркування

  • Лейбл має бути читабельним для скрінрідерів, мати текстову альтернативу й бути в логічному порядку фокусу.
  • При шерингу контенту (наприклад, завантаження зображень) продумайте, як зберегти згадку про AI (через підпис, watermark або метадані).
  • Уникайте «ефекту зникнення»: лейбл не має пропадати з часом або після взаємодії.

5. Чому це не лише про ЄС: глобальний контекст

Автор наголошує, що вимоги ЄС — частина ширшого тренду, а не поодинокий випадок. У статті стисло згадуються кілька прикладів:

  • Китай: з 1 вересня 2025 року — обов’язкове маркування AI, включно з видимими тегами та водяними знаками в метаданих.
  • Каліфорнія: SB 942 (з поправками AB 853) набув чинності того ж дня, що й правила ЄС — 2 серпня 2026 року, синхронізовано за часом.
  • Південна Корея: AI Basic Act (з 22 січня 2026 року) зобов’язує маркувати діпфейки; штрафи менші, ніж у ЄС, але є перехідний період.
  • Індія: зміни до IT Rules (з 20 лютого 2026 року) — платформи мають позначати «synthetically generated information» і швидше реагувати на шкідливі діпфейки.

Ці приклади показують, що маркування AI-контенту перетворюється на глобальний патерн. Якщо ви запускаєте AI-фічі сьогодні, є сенс одразу закладати прозорі лейбли в дизайн-систему — так простіше адаптуватися під локальні закони різних регіонів.

6. Висновок: робоче правило для продуктів з AI

Ключова ідея, яку підкреслює автор: нові вимоги не про «паніку й гігантські штрафи», а про досить просте правило:

Якщо AI-контент легко сплутати з людським — творці мають чітко й однозначно сказати про це в інтерфейсі.

Звідси випливає практичне правило для команд:

  • там, де AI допомагає, але не створює сутність контенту — достатньо прозорої внутрішньої політики;
  • там, де AI генерує реалістичний або суспільно значущий контент, потрібне явне маркування, і краще одразу закласти відповідні патерни в UI;
  • відповідальність не можна «передати» вендору моделі — її несуть ті, хто показує результат користувачеві.

Практичний наступний крок для більшості продуктів — провести інвентаризацію AI-функцій, оновити дизайн-систему під прозоре маркування й звіритися з офіційними матеріалами Єврокомісії: Guidelines on transparency obligations (Article 50), EU Icons for labelling AI-generated content і Code of Practice on marking and labelling of AI-generated content. Це допоможе зробити AI-функції не тільки законними, а й зрозумілими для людей.

Джерело: Vitaly Friedman — Smashing Magazine