Мировые регуляторы смягчают подходы к генеративному ИИ на фоне роста конкуренции за ИИ-разработки

На сегодняшний день в мировой практике сформировались три основных подхода к регулированию искусственного интеллекта. Консервативная модель предполагает создание комплексных нормативных актов, регулирующих весь жизненный цикл ИИ-систем и предусматривающих ограничения или моратории на использование решений с высоким уровнем риска. Такой подход применяется, в частности, в Казахстане. Гибридная модель сочетает рамочное законодательство, секторальные нормы и элементы саморегулирования. Этот подход характерен для России и ряда стран Юго-Восточной Азии и позволяет сочетать контроль рисков с сохранением пространства для технологических экспериментов. Проинновационная модель минимизирует прямое вмешательство регулятора и делает ставку на добровольные стандарты и ответственность разработчиков. Ее придерживаются, в частности, Саудовская Аравия и ОАЭ, рассматривающие ИИ как стратегический фактор экономического развития.

Согласно данным исследования Oxford Insights за 2025 год, страны Юго-Восточной Азии демонстрируют рост показателей готовности к ИИ на фоне усиления институционального управления. Так, Вьетнам и Индонезия получили рейтинги 60,0 и 59,9 соответственно при среднемировом уровне 42,5. Средний показатель по региону составил 50,3. При этом регулирование в регионе носит стимулирующий характер и ориентировано на разработку национальных стратегий, инвестиции в исследования и международную координацию. Вьетнам, в частности, заявил о планах по принятию специализированного закона об ИИ в ближайшее время.

Регион Ближнего Востока и Северной Африки продолжает укреплять позиции как одна из наиболее динамичных ИИ-экосистем. Саудовская Аравия и ОАЭ имеют рейтинги готовности к ИИ 71,6 и 69,9 соответственно при среднем показателе по региону 45,5. В регионе активно развиваются собственные ИИ-платформы, вычислительная инфраструктура и научные центры. Цель таких инвестиций — формирование полного технологического цикла ИИ и снижение зависимости от зарубежных решений. Отдельный акцент делается на разработку эффективных моделей с оптимизированными архитектурами, а не на экстенсивный рост их параметров.

Казахстан и Узбекистан демонстрируют показатели готовности к ИИ выше среднемировых — 56,7 и 56,1 соответственно при среднем значении по региону 42,1. В 2025 году Казахстан запустил собственный суперкомпьютер, а Узбекистан обозначил цель подготовки до 5 млн специалистов в области ИИ к 2030 году. По словам Романа Яшина, директора ГК Softline в Центральной Азии, регион находится на стадии формирования инфраструктурного и кадрового задела, необходимого для дальнейшего развития ИИ-проектов.

В России применяется гибридная модель регулирования ИИ, основанная на рамочных стратегических документах, отраслевых кодексах и механизмах саморегулирования. Более 900 организаций присоединились к Кодексу этики в сфере ИИ, а ведущие игроки рынка подписали Декларацию об ответственном генеративном ИИ. Дополнительно используются регуляторные «песочницы», меры финансового стимулирования и инструменты поддержки экспорта ИИ-технологий, включая снижение административных барьеров.

К числу ключевых рисков, связанных с развитием генеративного ИИ, регуляторы относят распространение вводящего в заблуждение контента, непрозрачность алгоритмов, автономность ИИ-систем и использование технологий в противоправных целях. Вместе с тем международная практика показывает, что жесткие запреты не устраняют эти риски, а могут замедлять развитие рынка.

В результате все больше стран переходят к адаптивному регулированию, предполагающему дифференциацию требований в зависимости от сферы применения ИИ и развитие механизмов добровольных стандартов и машиночитаемого права.