В основе приложений искусственного интеллекта (начиная от ис-
пользования в военном деле и заканчивая бытовыми помощниками)
лежат технологии машинного обучения. Результатом машинного об-
учения как технического процесса является создание моделей, кото-
рые способны выдавать прогноз той иной степени точности, на ос-
нове которого люди принимают решения, а системы искусственного
интеллекта совершают действия. Модель машинного обучения — но-
вое явление с неопределенным правовым режимом, однако по пово-
ду создания и использования моделей складываются правоотноше-
ния, заключаются договоры, в ходе машинного обучения создаются
экономические блага: все это нуждается в правовой квалификации.
Поскольку для создания моделей используются индуктивные мето-
ды разработки, машинное обучение имеет нетипичную по сравнению
с обычной программой для ЭВМ структуру, что затрудняет определе-
ние правового режима модели и правовых последствий ее создания
и рабочего применения. В статье представлен поэлементный техни-
ческий анализ машинного обучения как процесса и модели как его
результата, на этой основе определена правовая природа модели на
всех стадиях ее жизненного цикла, обозначены охраняемые элемен-
ты структуры; проанализировано юридическое значение способов
машинного обучения для правовой квалификации моделей, обосно-
ван внешний по отношению к модели характер обучающих данных,
обозначено такое производное от обучающих данных благо, как па-
раметры модели. Проведенное исследование является основой для
дальнейшего анализа правоотношений, складывающихся по поводу
создания и использования приложений искусственного интеллекта.