Регулирование ИИ: российское и зарубежное

Цель этой статьи — сопоставить ключевые подходы к регулированию искусственного интеллекта в России, Евросоюзе, США и Китае, а также выделить особенности и потенциальные зоны расхождения для компаний, работающих на международном уровне.

В России регулирование ИИ строится на сочетании мер, направленных как на стимулирование инноваций, так и на управление связанными рисками.

Управление рисками опирается на отраслевые нормы (информационная безопасность, защита государственной тайны, персональные данные, КИИ), а также на специальные инструменты – отраслевые стандарты и экспериментальные правовые режимы (ЭПР). ЭПР (регулируются Федеральным законом № 258-ФЗ) позволяют временно не применять некоторые нормы, чтобы протестировать инновации, включая ИИ-решения, в реальных условиях (например, использовать отдельные регионы как «песочницы» для тестирования проектов).

В 2026 году в России был принят первый нормативный акт, посвященный ИИ – Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта». Он не регулирует всю область ИИ, а ориентирован на разработку и использование суверенных и национальных больших фундаментальных моделей (БФМ).

Также необходимо отметить долгосрочное стратегическое планирование развития ИИ (Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года как «дорожная карта»).

ЕС выбрал строгий подход и стал одним из пионеров в создании комплексного нормативного документа об ИИ – EU AI Act. Акт опирается на риск-ориентированный подход, вводит классификацию ИИ-систем по 4 категориям риска и определяет требования к использованию и защите для каждой из категорий.

Основным приоритетом европейского регулирования можно назвать защиту прав граждан и предотвращение дискриминации. EU AI Act прямо запрещает ряд практик, связанных с манипуляцией поведением или создающих риски дискриминации (социальный скоринг, биометрическая идентификация и категорирование, распознавание эмоций, прогнозирование преступлений на основе профилирования, эксплуатация уязвимостей отдельных групп населения). Эти запреты относятся к категории «неприемлемый риск» и вводятся поэтапно – некоторые из них уже действуют с февраля 2024 года.

Требования к разным категориям ИИ-систем вступают в силу последовательно, по утвержденному графику. Такой поэтапный подход позволяет рынку адаптироваться к новым правилам.

EU AI Act по аналогии с GDPR имеет экстерриториальный эффект – он распространяется на компании вне зависимости от места регистрации, если их ИИ-продукты выводятся на рынок ЕС либо результаты работы ИИ-систем используются на территории союза и затрагивают его граждан.

В США отсутствует единый закон в области использования и обеспечения безопасности ИИ. Регулирование искусственного интеллекта представлено комплексом отраслевых норм, рекомендаций профильных агентств и отдельных исполнительных указов. Ключевой акт на федеральном уровне – Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of AI от 2023 года. Он обязывает федеральные агентства внедрять стандарты безопасности ИИ, проводить оценку рисков и обеспечивать прозрачность при применении ИИ в рамках реализации государственных функций.

Штаты придерживаются инновационного и риск-ориентированного подходов к развитию ИИ. Вектор на развитие инноваций и достижение лидерства в области ИИ был закреплен исполнительным указом администрации Трампа Executive Order 13859 (2019) «Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence». Управление рисками ИИ в США базируется на добровольном применении NIST AI Risk Management Framework.

В отличие от России, регулирование ИИ в США децентрализовано – в отдельных штатах могут приниматься собственные законы в отношении использования ИИ-технологий. Такой подход обеспечивает гибкость нормативной среды, но создает дополнительные сложности для компаний, работающих в нескольких штатах и отраслях.

Главная черта китайского подхода — жесткий контроль соответствия ИИ-сервисов и генерируемого контента государственной идеологии и социалистическим ценностям.

Нормативная база строится по разрешительному принципу – для ряда ИИ-сервисов (особенно влияющих на общественное мнение) обязательны предварительная оценка безопасности, регистрация и получение разрешения на запуск. К сервисам предъявляют детальные операционные требования — от верификации пользователей и маркировки контента до контроля легальности и «идеологической чистоты» обучающих данных.

В Китае отсутствует единый закон в области ИИ. Регулирование осуществляется через отдельные нормативные акты (например, «Временные меры по управлению сервисами генеративного ИИ»), которые последовательно уточняются по мере накопления практики. Нормативная база также дополняется техническими стандартами и отраслевыми пилотными проектами.

Китай осуществляет строгий контроль за трансграничной передачей информации, используемой для обучения и эксплуатации ИИ-моделей,

Компаниям, ориентированным на китайскую аудиторию, нужно также учитывать экстерриториальность требований и предусматривать в архитектуре своих ИИ-систем необходимые механизмы (маркировка, фильтрация, аудит и т. п.).

Особенности регулирования ИИ в России, ЕС, США и Китае демонстрируют разные акценты:

• в России – на суверенитете, поэтапном тестировании и внедрении (в том числе через ЭПР по 258-ФЗ);
• в ЕС – на защите прав и жесткой классификации рисков по EU AI Act;
• в США – на гибкости, децентрализации и отраслевых стандартах (включая добровольный NIST AI RMF);
• в Китае – на контроле идеологии и разрешительном порядке с детальными операционными требованиями.

Для компаний критически важно заранее определять применимые нормы по юрисдикциям до запуска ИИ-продуктов. Например, учитывать экстерриториальный эффект регулирования или поэтапное вступление отдельных положений. Необходимо классифицировать ИИ-решения по уровню риска и назначению – это напрямую влияет на объем и состав требований к ИИ-решениям (в частности, к документации, безопасности и маркировке). В архитектуру продуктов стоит заранее закладывать механизмы соответствия (аудит, фильтрацию, контроль данных и др.).

Проактивный комплаенс помогает минимизировать регуляторные риски и эффективно использовать возможности ИИ в трансграничной деятельности, избегая дорогостоящих доработок и блокировок на целевых рынках.