TY - JOUR

T1 - ПРАВОВАЯ КВАЛИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРОЦЕССА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

AU - Мельникова, Елена Николаевна

N1 - Мельникова Е.Н. Правовая квалификация модели машинного обучения на основе технического анализа этого процесса // Закон - 2023. - № 6. - С. 187–196

PY - 2023/6

Y1 - 2023/6

N2 - 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 искусственногоинтеллекта 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 создаютсяэкономические блага: все это нуждается в правовой квалификации.Поскольку для создания моделей используются индуктивные мето-ды разработки, машинное обучение имеет нетипичную по сравнениюс обычной программой для ЭВМ структуру, что затрудняет определе-ние правового режима модели и правовых последствий ее созданияи рабочего применения. В статье представлен поэлементный техни-ческий анализ машинного обучения как процесса и модели как егорезультата, на этой основе определена правовая природа модели навсех стадиях ее жизненного цикла, обозначены охраняемые элемен-ты структуры; проанализировано юридическое значение способовмашинного 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 длядальнейшего анализа правоотношений, складывающихся по поводусоздания и использования приложений искусственного интеллекта.

AB - 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 искусственногоинтеллекта 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 создаютсяэкономические блага: все это нуждается в правовой квалификации.Поскольку для создания моделей используются индуктивные мето-ды разработки, машинное обучение имеет нетипичную по сравнениюс обычной программой для ЭВМ структуру, что затрудняет определе-ние правового режима модели и правовых последствий ее созданияи рабочего применения. В статье представлен поэлементный техни-ческий анализ машинного обучения как процесса и модели как егорезультата, на этой основе определена правовая природа модели навсех стадиях ее жизненного цикла, обозначены охраняемые элемен-ты структуры; проанализировано юридическое значение способовмашинного 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 длядальнейшего анализа правоотношений, складывающихся по поводусоздания и использования приложений искусственного интеллекта.

KW - искусственный интеллект, машинное обучение, правовая природа модели, правовая охрана модели машинного обучения, алгоритмы машинного обучения, параметры (веса) модели, данные, дата-сет

UR - https://zakon.ru/publication/igzakon/10404

U2 - 10.37239/0869-4400-2023-20-6-187-196

DO - 10.37239/0869-4400-2023-20-6-187-196

M3 - статья

SP - 187

EP - 196

JO - ЗАКОН

JF - ЗАКОН

SN - 0869-4400

IS - 6

ER -