В основе приложений искусственного интеллекта (начиная от исполь-
зования в военном деле и заканчивая бытовыми помощниками) лежат
технологии машинного обучения. Результатом машинного обучения
как технического процесса является создание моделей, которые спо-
собны выдавать прогноз той иной степени точности, на основе кото-
рого люди принимают решения, а системы искусственного интеллекта
совершают действия. Модель машинного обучения — новое явление
с неопределенным правовым режимом, однако по поводу создания и
использования моделей складываются правоотношения, заключают-
ся договоры, в ходе машинного обучения создаются экономические
блага: все это нуждается в правовой квалификации. Поскольку для
создания моделей используются индуктивные методы разработки,
машинное обучение имеет нетипичную по сравнению с обычной про-
граммой для ЭВМ структуру, что затрудняет определение правово-
го режима модели и правовых последствий ее создания и рабочего
применения. В статье представлен поэлементный технический 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 элементы структуры;
проанализировано юридическое значение способов машинного обу-
чения для правовой квалификации моделей, обоснован внешний по
отношению к модели характер обучающих данных, обозначено такое
производное от обучающих данных благо, как параметры модели.
Проведенное исследование является основой для дальнейшего ана-
лиза правоотношений, складывающихся по поводу создания и ис-
пользования приложений искусственного интеллекта.