Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

howtocomply_AI: право и ИИ

@howtocomply_AI

On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry

1,403subscribers

+2 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001869054440
TypeChannel
Username@howtocomply_AI
Created11 February 2023measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 August 2026
On Telegramt.me/howtocomply_AI

Growth

1,4011,4031,4026 August 2026 — 1,401 subscribers6 August 2026 — 1,401 subscribers6 August 2026 — 1,402 subscribers10 August 2026 — 1,403 subscribers6 August 202610 August 2026
4 measurements spanning 4 days, net +2. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 1,401–1,403 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 04:111,403+1
6 Aug 2026, 17:311,402+1
6 Aug 2026, 07:501,401no change
6 Aug 2026, 03:321,401first reading

Engagement

15 posts held, back to 18 April 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
15.0%
avg views ÷ 1,403 subscribers
Avg views / post
211
5 posts measured
Reaction rate
4.45%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
5
of 15 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 4 August 2026
Posts held15 (18 April 20264 August 2026)
Views total1,055
Reactions total47
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken6 Aug 2026, 07:50 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

Recent posts

4 Aug 2026, 15:06 UTC≈119 views7 reactionsread 6 August 2026

Друзья, наш мастер-класс о маркировке синтетического контента начнётся уже через час. Ещё есть время зарегистрироваться – приходите 🤩

Signed Dmitry Kuteynikov

3 Aug 2026, 18:31 UTC≈190 views7 reactionsread 6 August 2026

Подписан российский закон об ИИ: читаем обзор и разбираемся в деталях 26 июля 2026 года был подписан российский вариант закона об ИИ, текст которого за последние полгода претерпел массу метаморфоз. В итоге из попытки комплексного урегулирования отношений в отрасли он превратился в закон с очень расплывчатым названием – «О поддержке развития технологий ИИ в РФ». Однако, несмотря на кажущиеся упрощения в пользу бизне

Signed Dmitry Kuteynikov

31 Jul 2026, 12:33 UTC≈252 views15 reactionsread 6 August 2026

Во вторник проводим мастер-класс «Маркировка синтетического контента: ЕС и международные практики», приходите Друзья, во вторник, 4 августа, в 19:00 (по мск) состоится мастер-класс о маркировке синтетического контента, который мы проведём вместе с Анастасией Сковпень (автор канала «Вычислить по IP»). Детально поговорим про опыт ЕС (кодекс практик, рекомендации, Digital Omnibus) и сравним его с требованиями других ю

Signed Dmitry Kuteynikov

30 Jul 2026, 12:25 UTC≈223 views12 reactionsread 6 August 2026
Photo

Изучаем финальный вариант Европейского Кодекса практик по прозрачности синтетического контента (часть 2: эксплуатанты) Продолжаем разбирать Европейский Кодекс практик по прозрачности синтетического контента: сегодня на очереди второй раздел. Он адресован эксплуатантам (deployers) и посвящён маркировке дипфейков и текстов (ст. 50(4) и (5) Регламента). Что нужно маркировать? Дипфейки, то есть контент, который изобра

Signed Dmitry Kuteynikov

28 Jul 2026, 18:17 UTC≈271 views6 reactionsread 6 August 2026

Изучаем финальный вариант Европейского Кодекса практик по прозрачности синтетического контента (часть 1: поставщики) Друзья, возвращаюсь к вам после летнего перерыва. В июне был опубликован третий и финальный вариант текста Кодекса практик по прозрачности контента, созданного с помощью ИИ. Разборы предыдущих вариантов текста можно найти тут. Структура прежняя: первый раздел о маркировке и детекции синтетического ко

Signed Dmitry Kuteynikov

8 Jul 2026, 16:45 UTC≈710 views18 reactionsread 6 August 2026

Поучаствовал в подготовке материала The Bell о российском законе об ИИ The Bell на днях выпустил материал о новой версии российского законопроекта об ИИ, к подготовке которого я приложил руку. Сегодня законопроект был принят Госдумой без поправок, поэтому вероятность того, что он в таком виде дойдет до финальной стадии законотворческого процесса, близится к 100%. Если говорить совсем кратко, то закон теперь нацелен

Signed Dmitry Kuteynikov

5 Jun 2026, 17:15 UTC≈499 views6 reactionsread 6 August 2026

Для тех, кто хочет отдохнуть от текста, команда проекта подготовила краткое видео 🐱.

Signed Dmitry Kuteynikov

5 Jun 2026, 17:12 UTC≈430 views4 reactionsread 6 August 2026
Photo

MIT AI Risk Repository опубликовал исследование о приоритетных ИИ-рисках Команда проекта опросила 272 международных эксперта и предложила им оценить 24 группы рисков. Это все нужно не для того, чтобы создать перечень страшилок, а понять, какие риски сегодня воспринимаются экспертным сообществом как наиболее существенные в контексте ИИ-регулирования. Ключевой вывод следующий: при сохранении текущей траектории развит

Signed Dmitry Kuteynikov

3 Jun 2026, 15:02 UTC≈348 views6 reactionsread 6 August 2026

Новый указ Президента США: будем проверять передовые модели, но никому не расскажем, какие и как 2 июня 2026 года Президент США подписал новый указ "Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security". Несмотря на то что указ прямо заявляет, что не вводит новых обременительных требований для разработчиков, на деле он добивается того же эффекта — просто завуалированно. Указ относит ряд моделей ИИ к к

Signed Dmitry Kuteynikov

23 May 2026, 14:31 UTC≈741 views16 reactionsread 6 August 2026
Photo

Исследования RKS Global про ИИ-регулирование в Евразии За последние месяцы мы с командой RKS Global подготовили несколько взаимосвязанных материалов, посвящённых ИИ-регулированию в странах Евразии. 1. Исследование «Человек против модели: как государства используют ИИ для цензуры и слежки» направлено на анализ регуляторных и инфраструктурных возможностей государственных органов в девяти юрисдикциях применять системы

Signed Dmitry Kuteynikov

17 May 2026, 16:01 UTC≈371 views7 reactionsread 6 August 2026

В выходные смотрим подкаст про легендарную AlphaGo На канале Дваркеша Пателя вышло видео с Эриком Джангом, исследователем в сфере ИИ и робототехники (ex 1X Technologies и DeepMind). Эрик с помощью своих знаний и вайбкодинга сам воспроизвёл модель AlphaGo и теперь на пальцах рассказывает, что же у неё под капотом. Чем знаменательна AlphaGo? Это была первая система ИИ, которая выиграла у одного из сильнейших игроков

Signed Dmitry Kuteynikov

16 May 2026, 11:44 UTC≈304 views7 reactionsread 6 August 2026
Photo

Как определить, какие методики управления рисками являются «передовыми» для поставщиков GPAISR моделей по смыслу Европейского AI Act и GPAI CoP? Именно таким вопросом задался целый ряд исследователей из ведущих лабораторий и аналитических центров. Результатом данной работы стал исследовательский меморандум Determining the State of the Art in General-Purpose AI Risk Management: From Code to Practice. В чём проблема?

Signed Dmitry Kuteynikov

Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @howtocomply_AI. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 97,984 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Mentions

Named by 7 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“howtocomply_AI: право и ИИ” (@howtocomply_AI), 1,403 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/howtocomply_AI.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.