Активное развитие искусственного интеллекта и его интеграция в гражданский оборот обусловили необходимость формирования единого понятийно-кате гориального аппарата, характеризующего объекты, задействованные при создании интеллектуальных систем. В доктрине и нормативных правовых актах прослеживается смешение терминов «большие данные», «датасет», «массив данных», «набор данных», что препятствует последующему определению правового режима каждого из обозначен ныхобъектов. В статье анализируются содержание указанных терминов, их соотношение друг с другом и взаимосвязь с процессом обучения искусственного интеллекта. Использо вание формально-юридического, сравнительно-правового и логико-семантического мето довпозволило показать, что большие данные и датасеты не являются тождественными категориями. Большие данные характеризуются не только совокупностью информацион ныхобъектов, но и системой средств их сбора, хранения и обработки. Датасет, напро тив, представляет собой идентифицируемую, структурированную и подготовленную под определенную задачу совокупность данных. Автор приходит к выводу о том, что обучение искусственного интеллекта непосредственно осуществляется не на больших данных в их естественном состоянии, а на датасетах, интегрированных в российское правовое поле в формах «набор данных» и «массив данных»

The active development of artificial intelligence and itsintegration into civil circu lation have necessitated the formation of a unified conceptual and categorical framework describing the objects involved in the creation of intelligent systems. Both legal doctrine and regulatory legal acts reveal a conflation of the terms «bigdata», «dataset», «data array» and «data set», which complicates the subsequent determination of the legal regime of each of these objects. The article analyzes the content of these terms, their correlation with oneanother and their connection with the process of artificial intelligence training. The use of formal legal, comparative legal and logical-semantic methods makes itpossible to show that bigdata and datasets are notidentical categories. Bigdata is characterized notonly by a set of informational objects, butalso by a system of means for