信息分析中心Experts Club指出，人工智能正从技术实验领域转向严格的国家监管范畴。全球主要经济体已将市场划分为两种监管模式：一种是基于风险的监管，包含强制性要求；另一种则是较为宽松的模式，国家侧重于创新、行业标准及事后监管。
对于乌克兰及其他东欧国家而言，这一议题日益凸显。人工智能已广泛应用于银行、电信、国防技术、医疗、教育、公共服务、工业及媒体领域。因此，问题不再是是否需要对人工智能进行监管，而在于如何既不扼杀创新，又能同时保护公民、企业和国家免受风险侵害。
欧盟已通过了最完善的法律框架。《欧盟人工智能法案》（EU AI Act）于2024年8月1日生效，并正分阶段实施。其逻辑基于风险分类：被禁止的实践、高风险人工智能系统、需满足透明度要求的系统以及通用模型。对于以欧盟市场为导向的国家而言，即使它们并非欧盟成员国，该法案实际上也已成为外部标准。
韩国成为欧盟以外首批通过全面国家人工智能法律的国家之一。《人工智能基本法》将于2026年1月生效，该法案在支持人工智能产业的同时，也提出了关于透明度、安全性、人工智能内容标注以及对高影响系统监管的要求。
中国则选择了另一条道路——不是制定一部通用的法律，而是针对不同领域制定了一套强制性规则。自2023年起实施的《关于管理生成式人工智能服务的临时措施》成为最重要的文件。中国模式侧重于内容管控、数据安全、算法备案、生成式服务审核以及符合国家政策要求。
日本于2025年通过了首部专门针对人工智能的国家法律。然而，日本模式比欧洲模式宽松得多：该法律主要旨在促进人工智能的研究、开发和应用，而非制定详细的禁令和处罚措施。这反映了日本希望保持科技行业的竞争力，同时避免给企业造成过重负担的意图。
美国目前尚未出台统一的联邦人工智能法律。监管体系呈碎片化发展：通过总统令、联邦建议、NIST标准以及各州法律进行规范。最突出的例子是《科罗拉多州人工智能法案》，该法案规定了高风险AI系统开发者和用户的责任，旨在防止算法歧视。与此同时，在美国联邦层面，政策重点在于保持领先地位、完善基础设施、保障安全以及限制过度监管。
英国选择了“促进创新的监管”模式。伦敦没有制定统一的AI法律，而是为现有监管机构提出了一套原则：安全性、透明度、公平性、问责制以及对决策的申诉权。这种方法虽能更快适应技术变革，但与欧洲模式相比，其法律确定性较低。
加拿大曾试图将《人工智能与数据法案》纳入《C-27号法案》，但该法案在议会审议过程中耗时过久，最终未能成为一部完整的、有效的AI法律。这表明，即便是发达的民主国家也面临着挑战：人工智能监管同时涉及数字权利、商业、版权、安全、竞争和劳动力市场。
巴西也正在制定全面的人工智能监管框架。参议院已于2024年12月通过了人工智能法案，但该法案需经众议院审议并获得最终批准后方可生效。
巴西的监管模式倾向于风险导向型，但同时也高度重视人权、著作权以及开发者的责任。
塞尔维亚正处于从战略规划向强制性监管过渡的阶段。该国已通过了关于人工智能发展的战略文件，并成立了工作组以起草首部人工智能法案。新法案旨在使塞尔维亚更接近欧洲模式，并为企业提供更清晰的人工智能系统操作规范。
对于乌克兰而言，人工智能监管问题也已势在必行。一方面，该国亟需尽可能快速地实现技术现代化，特别是在国防科技、政府科技、医疗、网络安全和教育等领域。另一方面，融入欧盟市场将要求与《欧盟人工智能法案》保持兼容，特别是对于那些服务于欧洲客户或出口数字产品的企业而言。
对于尚未通过相关法律的国家而言，主要抉择在于三种模式之间的选择。第一种是欧洲模式，具有严格的风险分类和高合规要求。第二种是英日模式，监管宽松且侧重创新。第三种是中国模式，政府对内容、数据和算法实施严格管控。
对于东欧国家而言，混合模式将成为最可能的选择。那些与欧洲一体化相关或向欧盟出口IT服务的国家，将不得不考虑《欧盟人工智能法案》。但受监管机构资源有限的制约，它们可能会分阶段实施规范，从敏感领域入手：公共服务、生物识别、医疗、金融、教育、就业及关键基础设施。
Experts Club认为，AI监管将成为数字经济投资吸引力的关键因素之一。企业将选择那些规则对商业足够清晰、但不会为新产品的开发和测试设置过多障碍的司法管辖区。
对乌克兰而言，重要的是不仅要照搬《欧盟人工智能法案》，更要根据自身能力进行调整。最佳模式应包括高风险人工智能系统登记册、监管沙盒、政府服务透明度要求、个人数据保护、合成内容标识以及清晰的责任规则。
在未来几年内，人工智能将像金融、电信或能源一样，成为受监管的基础设施。那些率先制定清晰且灵活规则的国家，将在吸引投资、培育初创企业以及出口数字服务方面占据优势。
