Искусственный интеллект в пострегистрационной защите географических указаний: риск-ориентированная модель на примере «Алматинского Апорта»
Наурызгалиева Айжан
Президент Казахстанской Ассоциации сахарной, пищевой и перерабатывающей промышленности; докторант программы DBA «Экономика и управление», Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан
Главный научный вклад статьи в одном абзаце
Предложена концептуальная модель GI-AI Risk Control Loop для пострегистрационной защиты географических указаний, объединяющая цифровую идентификацию садов, оценку правдоподобия урожая, прослеживаемость товарных партий, проверку формализуемых требований спецификации и мониторинг рынка в единый риск-ориентированный управленческий цикл. Отличие модели от изолированных технологий установления происхождения заключается в обязательной экспертной верификации алгоритмических сигналов и разграничении полномочий участников контроля. Для последующей апробации сформулированы три проверяемые гипотезы и сравнительные показатели. Модель иллюстрируется на примере «Алматинского Апорта», но не заявляется как внедренная или эмпирически подтвержденная.
Аннотация
Регистрация географического указания (ГУ) закрепляет правовую охрану наименования, но сама по себе не обеспечивает непрерывного подтверждения происхождения продукции, контроля соблюдения спецификации и защиты коллективной репутации на рынке. Цель исследования - разработать концептуальную риск-ориентированную модель применения искусственного интеллекта (ИИ) в пострегистрационной защите географических указаний на примере ГУ «Алматинский Апорт». Методологическую основу составляют институциональный и процессный анализ, концептуальное моделирование контрольного цикла, анализ законодательства Республики Казахстан и научных публикаций о дистанционном зондировании, прогнозировании урожайности и мониторинге цифрового рынка. Предложена модель GI-AI Risk Control Loop, объединяющая идентификацию производственной базы, оценку правдоподобия декларируемого урожая, прослеживаемость партий, проверку контролируемых требований спецификации, выявление рыночных аномалий и экспертную верификацию. ИИ рассматривается как инструмент формирования сигналов риска, а не самостоятельного установления нарушений. Сформулированы три проверяемые гипотезы, показатели эффективности и последовательность апробации. Работа имеет концептуальный характер: модель не обучалась на данных «Алматинского Апорта», а ее экономическая результативность не измерялась. Практическая значимость состоит в возможности разработки коллективной инфраструктуры контроля и защиты репутации ГУ, доступной малым производителям.
Аннотация для междисциплинарного читателя
Регистрация географического указания защищает название продукта, но не гарантирует, что каждая продаваемая партия действительно соответствует заявленному происхождению и установленным требованиям. На примере «Алматинского Апорта» предлагается система, связывающая сведения о садах, урожае, партиях и рыночных предложениях. Искусственный интеллект может помогать находить подозрительные несоответствия и выбирать случаи для проверки. Однако окончательные выводы должны делать специалисты и уполномоченные субъекты: алгоритмическое отклонение не доказывает нарушение. В статье описаны модель контроля, условия пилотного внедрения и показатели для сравнения с ручными процедурами. Эффективность модели пока не подтверждена практическими испытаниями.
Ключевые слова: географическое указание; Алматинский Апорт; искусственный интеллект; риск-ориентированный контроль; прослеживаемость; дистанционное зондирование; коллективная репутация.
Таблица 1 – Научная ценность исследования
Аспект
Научная и практическая ценность
Теория
Рассмотрение географического указания как коллективного репутационного актива, требующего управления после регистрации.
Методология
Интеграция пространственных, производственных и рыночных данных в цикл GI-AI Risk Control Loop с экспертной верификацией сигналов.
Практика
Сценарий ограниченного пилота, распределение ответственности и сравнительные критерии эффективности контроля.
Научное сообщество
Три проверяемые гипотезы и разграничение возможностей ИИ, цифровых правил и юридически значимых процедур.
1. Введение
Географическое указание отличается от обычного коммерческого обозначения тем, что его экономическая ценность связана с определенной территорией, особенностями продукта и доверием к его происхождению. Это коллективный репутационный ресурс: выгоду от узнаваемости могут получать разные производители, соответствующие установленным условиям, тогда как сомнения в достоверности происхождения потенциально затрагивают их всех. В руководстве ФАО подчеркивается значение коллективного управления, согласованных правил производства и сохранения территориальных ресурсов для устойчивости ГУ [5].
Казахстанская система географических указаний находится на этапе, когда наряду с регистрацией все большее значение приобретают контроль соблюдения спецификации, организация производителей и защита обозначений на рынке. В открытом государственном реестре по состоянию на октябрь 2026 года отображались 167 регистрационных записей о ГУ [1]. При этом количество регистраций не является показателем эффективности последующего управления: наличие правовой охраны следует отличать от способности подтверждать происхождение продукции и своевременно реагировать на нарушения.
Показателен пример «Алматинского Апорта», зарегистрированного 11 октября 2023 года за № 05-1; в реестре указана Ассоциация производителей Алматинского Апорта [1]. Репутация продукта формируется не только особенностями яблок, но и устойчивой связью с местом выращивания. Для потребителя, приобретающего товар вне хозяйства, эта связь непосредственно не наблюдаема. Документы и маркировка могут подтверждать отдельные элементы цепочки, но вопрос их согласованности на всем пути от сада до продажи требует самостоятельного управленческого решения.
2. Исследовательская проблема и методология
Распространенный технологический подход к ИИ в агропродовольственной сфере направлен на определение происхождения отдельного образца по спектральным, химическим, изотопным или иным характеристикам. Однако для пострегистрационной защиты ГУ недостаточно классифицировать продукт. Необходимо установить, с каким производителем и участком связана партия, насколько правдоподобен заявленный объем, какие требования спецификации могут быть проверены, кто рассматривает подозрительный случай и кто уполномочен принимать решение.
Исследовательский вопрос сформулирован следующим образом: каким образом объединение пространственных, производственных и рыночных данных с инструментами ИИ может повысить адресность и обоснованность пострегистрационного контроля ГУ, не подменяя экспертные проверки и юридические процедуры?
Исследование носит концептуально-аналитический характер; «Алматинский Апорт» используется как объект предметной иллюстрации проектируемой модели, а не как эмпирически обследованный кейс. Применены институциональный и процессный анализ, концептуальное моделирование целевого контрольного цикла, функциональное сопоставление цифровых и AI-компонентов, анализ законодательства и опубликованных исследований по оценке урожайности яблоневых садов и мониторингу цифрового рынка. Фактические процедуры и качество контроля Ассоциации производителей Алматинского Апорта в рамках работы не обследовались. Поэтому обозначенные ниже разрывы являются гипотезами для последующей диагностики, а не установленными нарушениями или недостатками конкретной организации.
Научная новизна исследования заключается в разработке концептуального контура GI-AI Risk Control Loop, в котором анализ производственного потенциала, прослеживаемость партий, оценка проверяемых требований спецификации и мониторинг рынка объединены с процедурами экспертной верификации и институционального принятия решений. В отличие от исследований, ограничивающихся классификацией происхождения отдельного образца, предложенная конструкция переносит результат анализа данных в процесс пострегистрационного управления. Ее предполагаемые эффекты представлены в форме проверяемых гипотез, а не установленных эмпирических результатов.
3. Предлагаемая модель GI-AI Risk Control Loop
В качестве основного результата предложена архитектура GI-AI Risk Control Loop - замкнутый контур риск-ориентированного управления происхождением и репутацией ГУ. Он включает последовательность IDENTIFY → ESTIMATE → TRACE → DETECT → VERIFY → DECIDE → LEARN: идентифицировать производственную базу; оценить правдоподобный объем; проследить движение партии; выявить аномалию; проверить сигнал и применимые требования спецификации; принять решение в пределах установленной компетенции; использовать подтвержденные результаты для корректировки аналитических правил.
Цифровой профиль сада (Digital Orchard Identity). Для участвующего хозяйства предполагается сформировать проверяемую карточку участка: географическое расположение, площадь, сортовой состав, количество и возраст деревьев, агротехнологические показатели, историческая урожайность и сведения о проверках. Такой профиль является информационной основой модели, а не самостоятельным доказательством соответствия всем требованиям ГУ.
Оценка правдоподобия урожая (AI Yield Plausibility). Производитель сообщает фактический объем, а аналитический модуль сопоставляет его с прогнозным диапазоном на основе доступных пространственных, погодных, агрономических и исторических данных. При существенном отклонении формируется сигнал для проверки. Его причиной могут быть не только ошибки в отчетности или смешивание продукции, но и особенности сезона, изменение агротехники, неполные данные либо ошибка модели. Поэтому отклонение не должно автоматически квалифицироваться как нарушение.
Цифровая идентификация партии (Digital Product Identity). После предусмотренной процедуры подтверждения сведений о происхождении партии могут получать уникальные идентификаторы, связывающие их с хозяйством и сопровождающими записями. Уровень маркировки - партия, упаковка либо отдельная единица товара - следует определять с учетом затрат и фактических логистических процессов. QR-код сам по себе не подтверждает подлинность, если исходные записи недостоверны или идентификатор может использоваться повторно.
Контроль соблюдения спецификации (Specification Compliance). Требования зарегистрированной спецификации следует разделить на параметры, которые можно сопоставлять с подтвержденными цифровыми данными, и положения, требующие физического осмотра, лабораторных испытаний либо экспертного заключения. Географические границы могут проверяться по координатам, документированные производственные операции - по учетным записям, а отдельные количественные характеристики - по результатам измерений. ИИ способен помогать выявлять нетипичные сочетания признаков или приоритизировать проверку, но сам по себе не устанавливает соответствие всей спецификации. Конкретный перечень контролируемых параметров для «Алматинского Апорта» следует определять только после изучения действующей зарегистрированной спецификации.
Мониторинг цифрового рынка (AI Market Monitoring). Инструменты обработки текста и изображений могут выявлять объявления и карточки товаров с защищенным наименованием, сопоставлять заявленное происхождение и сведения о товарной партии с доступными подтверждающими данными, обращать внимание на нетипичные объемы и повторное использование идентификаторов. При этом продавец может законно реализовывать продукцию ГУ, не являясь ее производителем: отсутствие продавца в реестре производителей само по себе не свидетельствует о нарушении. Аналогичные технологические подходы исследуются применительно к защите товарных знаков на маркетплейсах [9], однако их использование для «Алматинского Апорта» требует отдельного тестирования с учетом локальных каналов сбыта и правовых оснований доступа к данным.
Экспертная верификация и управленческое решение (Human Verification). Каждый сигнал должен сопровождаться исходными данными, указанием проверяемого требования и объяснением причины срабатывания. Ответственный специалист оценивает корректность информации, при необходимости запрашивает документы и объяснения, проверяет применимые положения зарегистрированной спецификации и инициирует предусмотренные процедуры контроля. Организация производителей осуществляет внутренние действия только в пределах своей компетенции; юридически значимые меры принимаются уполномоченными субъектами в установленном законодательством порядке. Выявленная алгоритмом аномалия не является доказательством нарушения.
Таблица 2 – Направления применения ИИ в пострегистрационной защите ГУ
Задача защиты ГУ
Возможная функция ИИ
Пример применения к «Алматинскому Апорту»
Подтверждение производственной базы
Анализ пространственных и агрономических данных
Сопоставление профиля сада и заявленного объема урожая
Соблюдение спецификации
Выявление аномалий среди формализованных и подтвержденных параметров
Отбор для проверки записей о территории и производственных условиях
Прослеживаемость партий
Поиск нетипичных связей и несовместимых записей
Проверка связи «сад - урожай - партия - продажа»
Защита наименования на рынке
Классификация объявлений и выделение подозрительных предложений
Скрининг карточек товаров с обозначением «Алматинский Апорт»
Управление рисками
Приоритизация сигналов и объяснение признаков риска
Формирование очередности экспертных проверок
4. Данные и дополнительная ценность искусственного интеллекта
Исследования показывают технологическую возможность прогнозирования урожайности яблонь с использованием нескольких источников информации. Pan и Liu (2026) рассматривают сочетание мультиспектрального дистанционного зондирования и наземных признаков, включая уточнение прогноза для небольших садов [6]. Chen и соавторы (2022) используют данные беспилотной съемки и структурные характеристики деревьев при прогнозировании урожайности отдельных яблонь [7]. Эти результаты подтверждают перспективность технологии, но не доказывают ее точность для сорта и конкретных условий «Алматинского Апорта».
Для управленческой задачи необходимо разграничить цифровую инфраструктуру и собственно ИИ. Реестр производителей, учет партий, уникальные идентификаторы и формализованные контрольные правила могут функционировать без машинного обучения. Дополнительная ценность ИИ предполагается в анализе многофакторных зависимостей при прогнозировании урожайности, обнаружении нетипичных сочетаний производственных признаков и классификации большого числа рыночных объявлений по уровню риска. Однако преимущество таких алгоритмов перед простыми статистическими методами и правилами не является заранее доказанным: оно должно подтверждаться сравнением точности, стоимости и трудоемкости в пилоте. Внедрение блокчейна также не является обязательным: прежде необходимо обеспечить достоверный ввод, уникальность идентификаторов, разграничение доступа и журнал аудита. Обзоры по аутентичности и прослеживаемости продовольствия рассматривают ИИ, IoT и блокчейн как возможные взаимодополняющие инструменты [8; 10].
5. Управленческая ответственность и правовые ограничения
Ключевой принцип модели можно сформулировать так: AI flags - humans verify - institutions decide («ИИ выявляет риск - специалисты проверяют - уполномоченные субъекты принимают решение»). Он согласуется с принципами прозрачности, объяснимости, ответственности, подконтрольности и защиты данных, закрепленными Законом Республики Казахстан «Об искусственном интеллекте» [3]. При этом предложенный цикл не является специально предусмотренной законом процедурой контроля географических указаний; он представляет авторскую организационную конструкцию и требует правовой настройки при внедрении.
6. Пилотное внедрение и проверяемые гипотезы
Для «Алматинского Апорта» предлагается начинать не с приобретения сложной AI-платформы, а с ограниченного организационного пилота. Участие, например, двух-трех хозяйств может позволить проверить согласованность сведений, прохождение партии по цепочке и процедуру реагирования на сигнал. Однако такой состав нельзя считать достаточной выборкой для обучения устойчивой модели урожайности: для этого потребуется значительно более широкий массив наблюдений по участкам и сезонам.
Предлагаемая последовательность пилота включает фиксацию исходных показателей ручного контроля, согласование цифровых профилей хозяйств, идентификацию экспериментальных партий, испытание формализованных правил обнаружения отклонений и проверки отдельных требований спецификации, ограниченный скрининг доступных цифровых каналов, экспертную верификацию сигналов и оценку результатов. Обучение и независимая проверка ML-моделей урожайности предусматриваются как отдельный этап при наличии достаточных данных. Если данных недостаточно, пилот остается на уровне цифрового учета и статистических правил; приписывать ему результаты применения ML было бы методологически неверно.
Выдвигаются три гипотезы. H1: риск-ориентированный отбор объектов проверки способен сократить время и стоимость контроля по сравнению с равномерной ручной проверкой без ухудшения выявляемости обоснованных несоответствий. H2: локально валидированная многофакторная оценка диапазона урожайности может обеспечить более надежный прогноз, чем оценка по одному спутниковому индексу или простому базовому методу. H3: автоматизированный скрининг цифровых предложений может сократить время обнаружения подозрительного использования ГУ по сравнению с периодическим ручным просмотром при приемлемой доле ложных сигналов.
Таблица 3 – Показатели и сравнительные критерии апробации
Область проверки
Предлагаемые показатели пилота
Что необходимо сравнить
Организационный контроль
Время обработки сигнала; стоимость завершенной проверки; доля обоснованных несоответствий среди проверенных случаев
Ручная процедура и пилотная процедура при сопоставимом качестве отбора
Прогноз урожайности
Ошибка прогноза; покрытие фактического урожая прогнозным интервалом
Многофакторная модель и простой базовый метод
Прослеживаемость
Доля партий с полным комплектом проверяемых записей; время восстановления маршрута партии
До и после введения цифровых идентификаторов
Соблюдение спецификации
Доля параметров, допускающих проверку по данным; количество экспертно подтвержденных несоответствий
Цифровая проверка и стандартная экспертная процедура
Рыночный мониторинг
Время выявления подозрительного предложения; доля подтвержденных сигналов; ложные срабатывания
Ручной просмотр и автоматизированный скрининг
Управление и защита прав
Доля сигналов, прошедших экспертную проверку; срок рассмотрения возражений
Соответствие утвержденным процедурам
7. Экономический и прикладной потенциал
Экономический эффект риск-ориентированной модели может возникать за счет более адресного отбора партий и случаев для дополнительной проверки, сокращения времени обработки информации и уменьшения повторного ручного сопоставления документов. Для оценки эффекта необходимо сопоставлять затраты на одну завершенную проверку, время реагирования на подтвержденный риск и стоимость поддержки цифровой инфраструктуры. Возможные выгоды не должны достигаться ценой роста необоснованных претензий к производителям.
8. Где и почему наши результаты могут не работать
Исследование не включает собственный массив данных о садах «Алматинского Апорта», результаты обучения ML-модели, измерение затрат хозяйств, обследование действующей системы контроля или проверку фактических нарушений на рынке. Следовательно, все функциональные компоненты рассматриваются как проектируемые. Техническая реализуемость их отдельных элементов, показанная в других исследованиях, не означает доказанной эффективности для данного ГУ.
9. Заключение
Рассмотрение ГУ как коллективного репутационного актива показывает ограниченность подхода, при котором регистрация воспринимается как завершение его защиты. После регистрации сохраняется необходимость подтверждать связь между территорией, производителем, спецификацией, товарной партией и предложением на рынке. Для поддержки этих задач предложена концептуальная модель GI-AI Risk Control Loop, объединяющая производственные и рыночные сведения в процесс выявления и экспертной проверки рисков.
Научно-практический результат состоит не в доказательстве способности ИИ автоматически устанавливать подмену происхождения, а в проектировании проверяемого механизма пострегистрационной защиты ГУ: аналитические инструменты помогают определять приоритеты контроля, а оценка доказательств и принятие юридически значимых решений остаются за компетентными субъектами. На примере «Алматинского Апорта» предложена поэтапная апробация - от достоверного учета и прослеживаемости к проверке дополнительных AI-функций.
При подтверждении приемлемой точности обнаружения рисков и экономической эффективности отдельные компоненты модели смогут использоваться и для других ГУ Казахстана. Долгосрочное значение такого подхода связано с поддержкой коллективного управления, более надежным подтверждением происхождения и снижением барьеров доступа малых производителей к инструментам защиты репутации.
Список литературы
10. Практические вопросы для читателя
Кому именно будет полезна эта работа? Объединениям производителей географических указаний, специалистам по интеллектуальной собственности, агропродовольственным предприятиям, разработчикам систем прослеживаемости и уполномоченным организациям, участвующим в контроле происхождения продукции.
Где ее можно применить уже сейчас? При проектировании цифрового учета садов и партий, подготовке регламентов экспертной проверки, составлении требований к пилотной системе риск-ориентированного контроля и оценке целесообразности подключения ИИ-модулей.
Какое исследование логично продолжит эту статью? Сравнительная апробация модели на локальных данных нескольких сезонов с измерением точности выявления рисков, стоимости проверки, качества прогнозирования урожайности и доли ложных сигналов.
11. Вопросы для дальнейшей научной дискуссии
Как обеспечить сопоставимость оценок риска между небольшими хозяйствами с разной полнотой данных, не создавая для них дискриминационных условий? Какие элементы контроля следует оставлять на уровне объединения производителей, а какие требуют независимой проверки?
12. Использование ИИ в исследовании
При редакционной подготовке рукописи применялся генеративный ИИ для структурирования текста и приведения его к требованиям журнала. Автору необходимо подтвердить полноту раскрытия использования ИИ на всех этапах исследования и подготовки статьи. Редакционная обработка не является эмпирической проверкой модели и не заменяет авторскую ответственность за содержание, ссылки и выводы.
Список литературы
1. Национальный институт интеллектуальной собственности Республики Казахстан. Государственный реестр географических указаний. URL: https://gosreestr.kazpatent.kz/GU/GUPartial (дата обращения: 19.10.2026).
2. Закон Республики Казахстан от 26 июля 1999 года № 456 «О товарных знаках, знаках обслуживания, географических указаниях и наименованиях мест происхождения товаров» (с изменениями и дополнениями). URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/Z990000456_.
3. Закон Республики Казахстан от 17 ноября 2025 года № 230-VIII ЗРК «Об искусственном интеллекте» (с изменениями и дополнениями). URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/Z2500000230.
4. World Intellectual Property Organization. Completion Report of the Project on Empowering Small Businesses Through IP: Developing Strategies for Supporting Geographical Indications or Collective Marks in the Post-registration Period. CDIP/36/6. Geneva, 2026. URL: https://www.wipo.int/meetings/en/doc_details.jsp?doc_id=656786.
5. Vandecandelaere E., Arfini F., Belletti G., Marescotti A. Linking People, Places and Products: A Guide for Promoting Quality Linked to Geographical Origin and Sustainable Geographical Indications. Rome: FAO, 2010. URL: https://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/286556/.
6. Pan S., Liu L. A Prediction Framework of Apple Orchard Yield with Multispectral Remote Sensing and Ground Features. Plants. 2026. Vol. 15, № 2. Art. 213. DOI: https://doi.org/10.3390/plants15020213.
7. Chen R., Zhang C., Xu B. et al. Predicting individual apple tree yield using UAV multi-source remote sensing data and ensemble learning. Computers and Electronics in Agriculture. 2022. Vol. 201. Art. 107275. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107275.
8. Das P., Altemimi A. B., Nath P. C. et al. Recent advances on artificial intelligence-based approaches for food adulteration and fraud detection in the food industry: Challenges and opportunities. Food Chemistry. 2025. Vol. 468. Art. 142439. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.142439.
9. Pokrovskaya A. V. The application of AI technologies: Enforcement of trademark rights on e-commerce marketplaces. The Journal of World Intellectual Property. 2025. Vol. 28, № 2. P. 665–683. DOI: https://doi.org/10.1111/jwip.12352.
10. Liu Z. et al. Integrating AI with detection methods, IoT, and blockchain to achieve food authenticity and traceability from farm-to-table. Trends in Food Science & Technology. 2025. Vol. 158. Art. 104925. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tifs.2025.104925.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE POST-REGISTRATION PROTECTION OF GEOGRAPHICAL INDICATIONS: A RISK-BASED MODEL USING “ALMATINSKY APORT” AS AN EXAMPLE
Aizhan Nauryzgaliyeva — President of the Kazakhstan Association of Sugar, Food and Processing Industries; DBA researcher
Abstract
Registration of a geographical indication (GI) provides legal protection for a product designation but does not, by itself, ensure ongoing verification of origin, compliance with product specifications, or protection of collective reputation. This article develops a conceptual, risk-based framework for the post-registration protection of GIs, using “Almatinsky Aport” as an illustrative case. The proposed GI-AI Risk Control Loop combines identification of the production base, assessment of the plausibility of declared harvest volumes, batch traceability, verification of digitally assessable specification requirements, detection of anomalies in online marketplaces, and expert review. The methodological approach integrates institutional and process analysis, conceptual modelling, relevant Kazakhstani legislation, and published research on remote sensing, orchard yield prediction, and digital market monitoring. Artificial intelligence is treated as a means of generating explainable risk signals rather than independently establishing violations. Three testable hypotheses, comparative performance indicators, and a phased pilot design are presented. The framework has not been trained or validated using data from “Almatinsky Aport”, and its economic effects have not been measured. The practical contribution is a possible shared control infrastructure that may help producer associations protect the credibility of geographical indications without imposing disproportionate costs on smaller farms.
Keywords: geographical indication; Almatinsky Aport; artificial intelligence; risk-based control; traceability; remote sensing; collective reputation.
Наурызгалиева Айжан
Президент Казахстанской Ассоциации сахарной, пищевой и перерабатывающей промышленности; докторант программы DBA «Экономика и управление», Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан
Главный научный вклад статьи в одном абзаце
Предложена концептуальная модель GI-AI Risk Control Loop для пострегистрационной защиты географических указаний, объединяющая цифровую идентификацию садов, оценку правдоподобия урожая, прослеживаемость товарных партий, проверку формализуемых требований спецификации и мониторинг рынка в единый риск-ориентированный управленческий цикл. Отличие модели от изолированных технологий установления происхождения заключается в обязательной экспертной верификации алгоритмических сигналов и разграничении полномочий участников контроля. Для последующей апробации сформулированы три проверяемые гипотезы и сравнительные показатели. Модель иллюстрируется на примере «Алматинского Апорта», но не заявляется как внедренная или эмпирически подтвержденная.
Аннотация
Регистрация географического указания (ГУ) закрепляет правовую охрану наименования, но сама по себе не обеспечивает непрерывного подтверждения происхождения продукции, контроля соблюдения спецификации и защиты коллективной репутации на рынке. Цель исследования - разработать концептуальную риск-ориентированную модель применения искусственного интеллекта (ИИ) в пострегистрационной защите географических указаний на примере ГУ «Алматинский Апорт». Методологическую основу составляют институциональный и процессный анализ, концептуальное моделирование контрольного цикла, анализ законодательства Республики Казахстан и научных публикаций о дистанционном зондировании, прогнозировании урожайности и мониторинге цифрового рынка. Предложена модель GI-AI Risk Control Loop, объединяющая идентификацию производственной базы, оценку правдоподобия декларируемого урожая, прослеживаемость партий, проверку контролируемых требований спецификации, выявление рыночных аномалий и экспертную верификацию. ИИ рассматривается как инструмент формирования сигналов риска, а не самостоятельного установления нарушений. Сформулированы три проверяемые гипотезы, показатели эффективности и последовательность апробации. Работа имеет концептуальный характер: модель не обучалась на данных «Алматинского Апорта», а ее экономическая результативность не измерялась. Практическая значимость состоит в возможности разработки коллективной инфраструктуры контроля и защиты репутации ГУ, доступной малым производителям.
Аннотация для междисциплинарного читателя
Регистрация географического указания защищает название продукта, но не гарантирует, что каждая продаваемая партия действительно соответствует заявленному происхождению и установленным требованиям. На примере «Алматинского Апорта» предлагается система, связывающая сведения о садах, урожае, партиях и рыночных предложениях. Искусственный интеллект может помогать находить подозрительные несоответствия и выбирать случаи для проверки. Однако окончательные выводы должны делать специалисты и уполномоченные субъекты: алгоритмическое отклонение не доказывает нарушение. В статье описаны модель контроля, условия пилотного внедрения и показатели для сравнения с ручными процедурами. Эффективность модели пока не подтверждена практическими испытаниями.
Ключевые слова: географическое указание; Алматинский Апорт; искусственный интеллект; риск-ориентированный контроль; прослеживаемость; дистанционное зондирование; коллективная репутация.
Таблица 1 – Научная ценность исследования
Аспект
Научная и практическая ценность
Теория
Рассмотрение географического указания как коллективного репутационного актива, требующего управления после регистрации.
Методология
Интеграция пространственных, производственных и рыночных данных в цикл GI-AI Risk Control Loop с экспертной верификацией сигналов.
Практика
Сценарий ограниченного пилота, распределение ответственности и сравнительные критерии эффективности контроля.
Научное сообщество
Три проверяемые гипотезы и разграничение возможностей ИИ, цифровых правил и юридически значимых процедур.
1. Введение
Географическое указание отличается от обычного коммерческого обозначения тем, что его экономическая ценность связана с определенной территорией, особенностями продукта и доверием к его происхождению. Это коллективный репутационный ресурс: выгоду от узнаваемости могут получать разные производители, соответствующие установленным условиям, тогда как сомнения в достоверности происхождения потенциально затрагивают их всех. В руководстве ФАО подчеркивается значение коллективного управления, согласованных правил производства и сохранения территориальных ресурсов для устойчивости ГУ [5].
Казахстанская система географических указаний находится на этапе, когда наряду с регистрацией все большее значение приобретают контроль соблюдения спецификации, организация производителей и защита обозначений на рынке. В открытом государственном реестре по состоянию на октябрь 2026 года отображались 167 регистрационных записей о ГУ [1]. При этом количество регистраций не является показателем эффективности последующего управления: наличие правовой охраны следует отличать от способности подтверждать происхождение продукции и своевременно реагировать на нарушения.
Показателен пример «Алматинского Апорта», зарегистрированного 11 октября 2023 года за № 05-1; в реестре указана Ассоциация производителей Алматинского Апорта [1]. Репутация продукта формируется не только особенностями яблок, но и устойчивой связью с местом выращивания. Для потребителя, приобретающего товар вне хозяйства, эта связь непосредственно не наблюдаема. Документы и маркировка могут подтверждать отдельные элементы цепочки, но вопрос их согласованности на всем пути от сада до продажи требует самостоятельного управленческого решения.
2. Исследовательская проблема и методология
Распространенный технологический подход к ИИ в агропродовольственной сфере направлен на определение происхождения отдельного образца по спектральным, химическим, изотопным или иным характеристикам. Однако для пострегистрационной защиты ГУ недостаточно классифицировать продукт. Необходимо установить, с каким производителем и участком связана партия, насколько правдоподобен заявленный объем, какие требования спецификации могут быть проверены, кто рассматривает подозрительный случай и кто уполномочен принимать решение.
Исследовательский вопрос сформулирован следующим образом: каким образом объединение пространственных, производственных и рыночных данных с инструментами ИИ может повысить адресность и обоснованность пострегистрационного контроля ГУ, не подменяя экспертные проверки и юридические процедуры?
Исследование носит концептуально-аналитический характер; «Алматинский Апорт» используется как объект предметной иллюстрации проектируемой модели, а не как эмпирически обследованный кейс. Применены институциональный и процессный анализ, концептуальное моделирование целевого контрольного цикла, функциональное сопоставление цифровых и AI-компонентов, анализ законодательства и опубликованных исследований по оценке урожайности яблоневых садов и мониторингу цифрового рынка. Фактические процедуры и качество контроля Ассоциации производителей Алматинского Апорта в рамках работы не обследовались. Поэтому обозначенные ниже разрывы являются гипотезами для последующей диагностики, а не установленными нарушениями или недостатками конкретной организации.
Научная новизна исследования заключается в разработке концептуального контура GI-AI Risk Control Loop, в котором анализ производственного потенциала, прослеживаемость партий, оценка проверяемых требований спецификации и мониторинг рынка объединены с процедурами экспертной верификации и институционального принятия решений. В отличие от исследований, ограничивающихся классификацией происхождения отдельного образца, предложенная конструкция переносит результат анализа данных в процесс пострегистрационного управления. Ее предполагаемые эффекты представлены в форме проверяемых гипотез, а не установленных эмпирических результатов.
3. Предлагаемая модель GI-AI Risk Control Loop
В качестве основного результата предложена архитектура GI-AI Risk Control Loop - замкнутый контур риск-ориентированного управления происхождением и репутацией ГУ. Он включает последовательность IDENTIFY → ESTIMATE → TRACE → DETECT → VERIFY → DECIDE → LEARN: идентифицировать производственную базу; оценить правдоподобный объем; проследить движение партии; выявить аномалию; проверить сигнал и применимые требования спецификации; принять решение в пределах установленной компетенции; использовать подтвержденные результаты для корректировки аналитических правил.
Цифровой профиль сада (Digital Orchard Identity). Для участвующего хозяйства предполагается сформировать проверяемую карточку участка: географическое расположение, площадь, сортовой состав, количество и возраст деревьев, агротехнологические показатели, историческая урожайность и сведения о проверках. Такой профиль является информационной основой модели, а не самостоятельным доказательством соответствия всем требованиям ГУ.
Оценка правдоподобия урожая (AI Yield Plausibility). Производитель сообщает фактический объем, а аналитический модуль сопоставляет его с прогнозным диапазоном на основе доступных пространственных, погодных, агрономических и исторических данных. При существенном отклонении формируется сигнал для проверки. Его причиной могут быть не только ошибки в отчетности или смешивание продукции, но и особенности сезона, изменение агротехники, неполные данные либо ошибка модели. Поэтому отклонение не должно автоматически квалифицироваться как нарушение.
Цифровая идентификация партии (Digital Product Identity). После предусмотренной процедуры подтверждения сведений о происхождении партии могут получать уникальные идентификаторы, связывающие их с хозяйством и сопровождающими записями. Уровень маркировки - партия, упаковка либо отдельная единица товара - следует определять с учетом затрат и фактических логистических процессов. QR-код сам по себе не подтверждает подлинность, если исходные записи недостоверны или идентификатор может использоваться повторно.
Контроль соблюдения спецификации (Specification Compliance). Требования зарегистрированной спецификации следует разделить на параметры, которые можно сопоставлять с подтвержденными цифровыми данными, и положения, требующие физического осмотра, лабораторных испытаний либо экспертного заключения. Географические границы могут проверяться по координатам, документированные производственные операции - по учетным записям, а отдельные количественные характеристики - по результатам измерений. ИИ способен помогать выявлять нетипичные сочетания признаков или приоритизировать проверку, но сам по себе не устанавливает соответствие всей спецификации. Конкретный перечень контролируемых параметров для «Алматинского Апорта» следует определять только после изучения действующей зарегистрированной спецификации.
Мониторинг цифрового рынка (AI Market Monitoring). Инструменты обработки текста и изображений могут выявлять объявления и карточки товаров с защищенным наименованием, сопоставлять заявленное происхождение и сведения о товарной партии с доступными подтверждающими данными, обращать внимание на нетипичные объемы и повторное использование идентификаторов. При этом продавец может законно реализовывать продукцию ГУ, не являясь ее производителем: отсутствие продавца в реестре производителей само по себе не свидетельствует о нарушении. Аналогичные технологические подходы исследуются применительно к защите товарных знаков на маркетплейсах [9], однако их использование для «Алматинского Апорта» требует отдельного тестирования с учетом локальных каналов сбыта и правовых оснований доступа к данным.
Экспертная верификация и управленческое решение (Human Verification). Каждый сигнал должен сопровождаться исходными данными, указанием проверяемого требования и объяснением причины срабатывания. Ответственный специалист оценивает корректность информации, при необходимости запрашивает документы и объяснения, проверяет применимые положения зарегистрированной спецификации и инициирует предусмотренные процедуры контроля. Организация производителей осуществляет внутренние действия только в пределах своей компетенции; юридически значимые меры принимаются уполномоченными субъектами в установленном законодательством порядке. Выявленная алгоритмом аномалия не является доказательством нарушения.
Таблица 2 – Направления применения ИИ в пострегистрационной защите ГУ
Задача защиты ГУ
Возможная функция ИИ
Пример применения к «Алматинскому Апорту»
Подтверждение производственной базы
Анализ пространственных и агрономических данных
Сопоставление профиля сада и заявленного объема урожая
Соблюдение спецификации
Выявление аномалий среди формализованных и подтвержденных параметров
Отбор для проверки записей о территории и производственных условиях
Прослеживаемость партий
Поиск нетипичных связей и несовместимых записей
Проверка связи «сад - урожай - партия - продажа»
Защита наименования на рынке
Классификация объявлений и выделение подозрительных предложений
Скрининг карточек товаров с обозначением «Алматинский Апорт»
Управление рисками
Приоритизация сигналов и объяснение признаков риска
Формирование очередности экспертных проверок
4. Данные и дополнительная ценность искусственного интеллекта
Исследования показывают технологическую возможность прогнозирования урожайности яблонь с использованием нескольких источников информации. Pan и Liu (2026) рассматривают сочетание мультиспектрального дистанционного зондирования и наземных признаков, включая уточнение прогноза для небольших садов [6]. Chen и соавторы (2022) используют данные беспилотной съемки и структурные характеристики деревьев при прогнозировании урожайности отдельных яблонь [7]. Эти результаты подтверждают перспективность технологии, но не доказывают ее точность для сорта и конкретных условий «Алматинского Апорта».
Для управленческой задачи необходимо разграничить цифровую инфраструктуру и собственно ИИ. Реестр производителей, учет партий, уникальные идентификаторы и формализованные контрольные правила могут функционировать без машинного обучения. Дополнительная ценность ИИ предполагается в анализе многофакторных зависимостей при прогнозировании урожайности, обнаружении нетипичных сочетаний производственных признаков и классификации большого числа рыночных объявлений по уровню риска. Однако преимущество таких алгоритмов перед простыми статистическими методами и правилами не является заранее доказанным: оно должно подтверждаться сравнением точности, стоимости и трудоемкости в пилоте. Внедрение блокчейна также не является обязательным: прежде необходимо обеспечить достоверный ввод, уникальность идентификаторов, разграничение доступа и журнал аудита. Обзоры по аутентичности и прослеживаемости продовольствия рассматривают ИИ, IoT и блокчейн как возможные взаимодополняющие инструменты [8; 10].
5. Управленческая ответственность и правовые ограничения
Ключевой принцип модели можно сформулировать так: AI flags - humans verify - institutions decide («ИИ выявляет риск - специалисты проверяют - уполномоченные субъекты принимают решение»). Он согласуется с принципами прозрачности, объяснимости, ответственности, подконтрольности и защиты данных, закрепленными Законом Республики Казахстан «Об искусственном интеллекте» [3]. При этом предложенный цикл не является специально предусмотренной законом процедурой контроля географических указаний; он представляет авторскую организационную конструкцию и требует правовой настройки при внедрении.
6. Пилотное внедрение и проверяемые гипотезы
Для «Алматинского Апорта» предлагается начинать не с приобретения сложной AI-платформы, а с ограниченного организационного пилота. Участие, например, двух-трех хозяйств может позволить проверить согласованность сведений, прохождение партии по цепочке и процедуру реагирования на сигнал. Однако такой состав нельзя считать достаточной выборкой для обучения устойчивой модели урожайности: для этого потребуется значительно более широкий массив наблюдений по участкам и сезонам.
Предлагаемая последовательность пилота включает фиксацию исходных показателей ручного контроля, согласование цифровых профилей хозяйств, идентификацию экспериментальных партий, испытание формализованных правил обнаружения отклонений и проверки отдельных требований спецификации, ограниченный скрининг доступных цифровых каналов, экспертную верификацию сигналов и оценку результатов. Обучение и независимая проверка ML-моделей урожайности предусматриваются как отдельный этап при наличии достаточных данных. Если данных недостаточно, пилот остается на уровне цифрового учета и статистических правил; приписывать ему результаты применения ML было бы методологически неверно.
Выдвигаются три гипотезы. H1: риск-ориентированный отбор объектов проверки способен сократить время и стоимость контроля по сравнению с равномерной ручной проверкой без ухудшения выявляемости обоснованных несоответствий. H2: локально валидированная многофакторная оценка диапазона урожайности может обеспечить более надежный прогноз, чем оценка по одному спутниковому индексу или простому базовому методу. H3: автоматизированный скрининг цифровых предложений может сократить время обнаружения подозрительного использования ГУ по сравнению с периодическим ручным просмотром при приемлемой доле ложных сигналов.
Таблица 3 – Показатели и сравнительные критерии апробации
Область проверки
Предлагаемые показатели пилота
Что необходимо сравнить
Организационный контроль
Время обработки сигнала; стоимость завершенной проверки; доля обоснованных несоответствий среди проверенных случаев
Ручная процедура и пилотная процедура при сопоставимом качестве отбора
Прогноз урожайности
Ошибка прогноза; покрытие фактического урожая прогнозным интервалом
Многофакторная модель и простой базовый метод
Прослеживаемость
Доля партий с полным комплектом проверяемых записей; время восстановления маршрута партии
До и после введения цифровых идентификаторов
Соблюдение спецификации
Доля параметров, допускающих проверку по данным; количество экспертно подтвержденных несоответствий
Цифровая проверка и стандартная экспертная процедура
Рыночный мониторинг
Время выявления подозрительного предложения; доля подтвержденных сигналов; ложные срабатывания
Ручной просмотр и автоматизированный скрининг
Управление и защита прав
Доля сигналов, прошедших экспертную проверку; срок рассмотрения возражений
Соответствие утвержденным процедурам
7. Экономический и прикладной потенциал
Экономический эффект риск-ориентированной модели может возникать за счет более адресного отбора партий и случаев для дополнительной проверки, сокращения времени обработки информации и уменьшения повторного ручного сопоставления документов. Для оценки эффекта необходимо сопоставлять затраты на одну завершенную проверку, время реагирования на подтвержденный риск и стоимость поддержки цифровой инфраструктуры. Возможные выгоды не должны достигаться ценой роста необоснованных претензий к производителям.
8. Где и почему наши результаты могут не работать
Исследование не включает собственный массив данных о садах «Алматинского Апорта», результаты обучения ML-модели, измерение затрат хозяйств, обследование действующей системы контроля или проверку фактических нарушений на рынке. Следовательно, все функциональные компоненты рассматриваются как проектируемые. Техническая реализуемость их отдельных элементов, показанная в других исследованиях, не означает доказанной эффективности для данного ГУ.
9. Заключение
Рассмотрение ГУ как коллективного репутационного актива показывает ограниченность подхода, при котором регистрация воспринимается как завершение его защиты. После регистрации сохраняется необходимость подтверждать связь между территорией, производителем, спецификацией, товарной партией и предложением на рынке. Для поддержки этих задач предложена концептуальная модель GI-AI Risk Control Loop, объединяющая производственные и рыночные сведения в процесс выявления и экспертной проверки рисков.
Научно-практический результат состоит не в доказательстве способности ИИ автоматически устанавливать подмену происхождения, а в проектировании проверяемого механизма пострегистрационной защиты ГУ: аналитические инструменты помогают определять приоритеты контроля, а оценка доказательств и принятие юридически значимых решений остаются за компетентными субъектами. На примере «Алматинского Апорта» предложена поэтапная апробация - от достоверного учета и прослеживаемости к проверке дополнительных AI-функций.
При подтверждении приемлемой точности обнаружения рисков и экономической эффективности отдельные компоненты модели смогут использоваться и для других ГУ Казахстана. Долгосрочное значение такого подхода связано с поддержкой коллективного управления, более надежным подтверждением происхождения и снижением барьеров доступа малых производителей к инструментам защиты репутации.
Список литературы
10. Практические вопросы для читателя
Кому именно будет полезна эта работа? Объединениям производителей географических указаний, специалистам по интеллектуальной собственности, агропродовольственным предприятиям, разработчикам систем прослеживаемости и уполномоченным организациям, участвующим в контроле происхождения продукции.
Где ее можно применить уже сейчас? При проектировании цифрового учета садов и партий, подготовке регламентов экспертной проверки, составлении требований к пилотной системе риск-ориентированного контроля и оценке целесообразности подключения ИИ-модулей.
Какое исследование логично продолжит эту статью? Сравнительная апробация модели на локальных данных нескольких сезонов с измерением точности выявления рисков, стоимости проверки, качества прогнозирования урожайности и доли ложных сигналов.
11. Вопросы для дальнейшей научной дискуссии
Как обеспечить сопоставимость оценок риска между небольшими хозяйствами с разной полнотой данных, не создавая для них дискриминационных условий? Какие элементы контроля следует оставлять на уровне объединения производителей, а какие требуют независимой проверки?
12. Использование ИИ в исследовании
При редакционной подготовке рукописи применялся генеративный ИИ для структурирования текста и приведения его к требованиям журнала. Автору необходимо подтвердить полноту раскрытия использования ИИ на всех этапах исследования и подготовки статьи. Редакционная обработка не является эмпирической проверкой модели и не заменяет авторскую ответственность за содержание, ссылки и выводы.
Список литературы
1. Национальный институт интеллектуальной собственности Республики Казахстан. Государственный реестр географических указаний. URL: https://gosreestr.kazpatent.kz/GU/GUPartial (дата обращения: 19.10.2026).
2. Закон Республики Казахстан от 26 июля 1999 года № 456 «О товарных знаках, знаках обслуживания, географических указаниях и наименованиях мест происхождения товаров» (с изменениями и дополнениями). URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/Z990000456_.
3. Закон Республики Казахстан от 17 ноября 2025 года № 230-VIII ЗРК «Об искусственном интеллекте» (с изменениями и дополнениями). URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/Z2500000230.
4. World Intellectual Property Organization. Completion Report of the Project on Empowering Small Businesses Through IP: Developing Strategies for Supporting Geographical Indications or Collective Marks in the Post-registration Period. CDIP/36/6. Geneva, 2026. URL: https://www.wipo.int/meetings/en/doc_details.jsp?doc_id=656786.
5. Vandecandelaere E., Arfini F., Belletti G., Marescotti A. Linking People, Places and Products: A Guide for Promoting Quality Linked to Geographical Origin and Sustainable Geographical Indications. Rome: FAO, 2010. URL: https://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/286556/.
6. Pan S., Liu L. A Prediction Framework of Apple Orchard Yield with Multispectral Remote Sensing and Ground Features. Plants. 2026. Vol. 15, № 2. Art. 213. DOI: https://doi.org/10.3390/plants15020213.
7. Chen R., Zhang C., Xu B. et al. Predicting individual apple tree yield using UAV multi-source remote sensing data and ensemble learning. Computers and Electronics in Agriculture. 2022. Vol. 201. Art. 107275. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107275.
8. Das P., Altemimi A. B., Nath P. C. et al. Recent advances on artificial intelligence-based approaches for food adulteration and fraud detection in the food industry: Challenges and opportunities. Food Chemistry. 2025. Vol. 468. Art. 142439. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.142439.
9. Pokrovskaya A. V. The application of AI technologies: Enforcement of trademark rights on e-commerce marketplaces. The Journal of World Intellectual Property. 2025. Vol. 28, № 2. P. 665–683. DOI: https://doi.org/10.1111/jwip.12352.
10. Liu Z. et al. Integrating AI with detection methods, IoT, and blockchain to achieve food authenticity and traceability from farm-to-table. Trends in Food Science & Technology. 2025. Vol. 158. Art. 104925. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tifs.2025.104925.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE POST-REGISTRATION PROTECTION OF GEOGRAPHICAL INDICATIONS: A RISK-BASED MODEL USING “ALMATINSKY APORT” AS AN EXAMPLE
Aizhan Nauryzgaliyeva — President of the Kazakhstan Association of Sugar, Food and Processing Industries; DBA researcher
Abstract
Registration of a geographical indication (GI) provides legal protection for a product designation but does not, by itself, ensure ongoing verification of origin, compliance with product specifications, or protection of collective reputation. This article develops a conceptual, risk-based framework for the post-registration protection of GIs, using “Almatinsky Aport” as an illustrative case. The proposed GI-AI Risk Control Loop combines identification of the production base, assessment of the plausibility of declared harvest volumes, batch traceability, verification of digitally assessable specification requirements, detection of anomalies in online marketplaces, and expert review. The methodological approach integrates institutional and process analysis, conceptual modelling, relevant Kazakhstani legislation, and published research on remote sensing, orchard yield prediction, and digital market monitoring. Artificial intelligence is treated as a means of generating explainable risk signals rather than independently establishing violations. Three testable hypotheses, comparative performance indicators, and a phased pilot design are presented. The framework has not been trained or validated using data from “Almatinsky Aport”, and its economic effects have not been measured. The practical contribution is a possible shared control infrastructure that may help producer associations protect the credibility of geographical indications without imposing disproportionate costs on smaller farms.
Keywords: geographical indication; Almatinsky Aport; artificial intelligence; risk-based control; traceability; remote sensing; collective reputation.
