Введение. Формирование цифровой экономики сопровождается трансформацией традиционных факторов производства и появлением новых источников экономического роста [9]. Искусственный интеллект (ИИ) становится базовой технологией, обеспечивающей автоматизацию, интеллектуализацию и алгоритмизацию производственных, управленческих и социально-экономических процессов [1]. По оценкам международных аналитических центров, вклад ИИ в мировой ВВП к 2030 г. может превысить 13–15 трлн долл., обеспечивая до 14 % глобального экономического роста. Это позволяет рассматривать ИИ не как вспомогательный инструмент, а как самостоятельный фактор производства [7].

Одновременно развитие ИИ обостряет институциональные противоречия между необходимостью технологического прогресса и потребностью в защите общественных интересов [2]. Риски дискриминации, отожествления решений алгоритмов с управленческими решениями, угрозы неприкосновенности частной жизни и кибербезопасности предопределяют высокий уровень правового вмешательства государства [6].

Различия в моделях регулирования ИИ в Европе, России и Беларуси отражают различие экономических стратегий, институциональных традиций и приоритетов государственного развития. Это формирует неоднородность условий использования ИИ как фактора производства, что требует специального экономико-институционального анализа.

Цель работы – выявить особенности институционального регулирования ИИ как фактора производства и оценить его экономические последствия в различных правовых системах.

Теоретические основы ИИ как фактора производства. В рамках классической экономической теории факторы производства традиционно включали труд, землю и капитал. В неоклассических моделях к ним добавляется предпринимательский фактор, а в теориях эндогенного роста – знания, инновации и человеческий капитал. Цифровая экономика радикально трансформирует структуру факторов производства, выводя на первый план данные, алгоритмы и цифровые платформы.

ИИ по своей экономической сущности является:

• формой нематериального капитала;
• элементом интеллектуальной инфраструктуры;
• объектом инвестиций и рыночного оборота;
• источником дополнительной производительности.

В отличие от традиционного капитала ИИ характеризуется:

• неограниченной тиражируемостью;
• эффектом масштаба без пропорционального роста издержек;
• сетевыми внешними эффектами;
• зависимостью эффективности от объёма и качества данных.

С экономической точки зрения ИИ участвует в формировании добавленной стоимости опосредованно через:

• снижение транзакционных издержек;
• оптимизацию использования ресурсов;
• ускорение оборота капитала;
• повышение точности прогнозирования спроса.

ИИ оказывает прямое влияние на совокупную факторную производительность, которая в современных моделях роста становится ключевым источником увеличения ВВП в постиндустриальных экономиках.

ИИ как объект институционального регулирования

Институциональное регулирование ИИ формируется на стыке правовых норм, стандартов безопасности, этических принципов и экономических стимулов. В неоинституциональной парадигме институты рассматриваются как «правила игры», определяющие экономическое поведение агентов и структуру стимулов.

ИИ как объект регулирования имеет двойственный статус как экономического актива, так и источника повышенной социальной опасности.

Институциональное регулирование искусственного интеллекта охватывает комплекс взаимосвязанных правовых областей, формирующих нормативную среду для его функционирования как фактора производства. Ключевыми направлениями такого регулирования выступают защита персональных данных, определение механизмов ответственности за вред, причинённый системами искусственного интеллекта, правовой режим интеллектуальной собственности на результаты деятельности ИИ-систем, а также процедуры сертификации, стандартизации и обеспечения алгоритмической прозрачности. Данная институциональная архитектура создаёт правовой каркас, в рамках которого осуществляется экономическое использование технологий искусственного интеллекта.

Экономическое значение институционального регулирования проявляется прежде всего в снижении неопределённости для инвесторов, формировании доверия со стороны пользователей и стабилизации рыночных ожиданий участников цифровой экономики. Вместе с тем институциональная среда оказывает неоднозначное воздействие на развитие технологий искусственного интеллекта: с одной стороны, чёткие правовые рамки способствуют стимулированию инноваций через создание предсказуемых условий хозяйствования, с другой стороны, избыточное регулирование может сдерживать темпы внедрения новых технологических решений и снижать динамику экономического роста в данном секторе.

Европейская модель регулирования ИИ

В Европейском союзе формируется наиболее жёсткая и комплексная регуляторная система, основанная на принципе приоритета прав человека и превентивного контроля рисков. Центральным элементом служит AI Act, закрепляющий единую общеевропейскую модель регулирования.

Европейская модель институционального регулирования искусственного интеллекта основывается на риск-ориентированном подходе, предполагающем дифференциацию правовых требований в зависимости от степени потенциальной угрозы. Данная система включает полный запрет на применение практик, связанных с недопустимым уровнем риска, обязательное лицензирование для систем высокого риска и уведомительный режим для технологий с ограниченным уровнем риска. Такая градация правовых режимов позволяет балансировать между необходимостью защиты общественных интересов и сохранением возможностей для технологического развития.

Экономические последствия внедрения данной регуляторной модели носят неоднозначный характер. С одной стороны, компании сталкиваются со значительным ростом издержек на обеспечение соответствия нормативным требованиям, что особенно критично для малых и средних предприятий и ведёт к повышению барьеров входа на рынок искусственного интеллекта. С другой стороны, строгие регуляторные стандарты способствуют формированию высокого уровня общественного и коммерческого доверия к технологиям искусственного интеллекта, что в долгосрочной перспективе создаёт устойчивую основу для расширения их применения в качестве фактора производства.

Эмпирические оценки показывают, что внедрение требований AI Act увеличивает стоимость вывода ИИ-продуктов на рынок ЕС на 15–30 %, однако одновременно снижает правовые риски инвесторов.

Российская модель регулирования ИИ

Российская модель ориентирована на стимулирование технологического развития и обеспечение национального технологического суверенитета. Базовым программным документом является Национальная стратегия развития ИИ [5].

Российская модель институционального регулирования искусственного интеллекта характеризуется преобладанием стратегического подхода над кодифицированным нормотворчеством, что предполагает формирование общих направлений развития через национальные стратегии и программы при активной координирующей роли государства. Особое значение в данной модели приобретают экспериментальные правовые режимы, включая создание регуляторных песочниц, позволяющих апробировать новые технологические решения в контролируемых условиях с временным освобождением от действия отдельных нормативных требований [8]. Приоритетное внимание уделяется внедрению искусственного интеллекта в прикладных отраслях экономики, что отражает ориентацию на практические результаты технологической модернизации.

Экономические эффекты российской регуляторной модели проявляются в ускоренном внедрении технологий искусственного интеллекта в государственном секторе и промышленности, что способствует росту производительности в инфраструктурных отраслях экономики. Вместе с тем данная модель демонстрирует высокую зависимость развития сектора искусственного интеллекта от бюджетного финансирования, что создаёт определённые институциональные риски [4]. К числу таких рисков относятся фрагментация регулирования между различными уровнями власти и ведомствами, сохраняющаяся неопределённость в вопросах гражданско-правовой ответственности за действия ИИ-систем, а также потенциальная асимметрия интересов между государственными приоритетами и потребностями частного бизнеса, что может снижать общую эффективность использования искусственного интеллекта как фактора производства.

Белорусская модель регулирования ИИ

Белорусская модель институционального регулирования искусственного интеллекта отличается минимальной регуляторной нагрузкой и стратегической ориентацией на развитие экспортного потенциала информационно-технологического сектора. Правовое регулирование искусственного интеллекта осуществляется не через специализированное отраслевое законодательство, а в рамках общего режима цифровой экономики, особых условий функционирования Парка высоких технологий и применения базовых норм гражданского и информационного права. Такой подход обеспечивает гибкость институциональной среды и создаёт благоприятные условия для быстрой адаптации к технологическим изменениям [10].

Отличительными характеристиками белорусской модели выступают существенные налоговые и административные льготы для участников IT-сектора, слабая степень формализации механизмов гражданско-правовой ответственности за действия ИИ-систем, а также либеральный режим трансграничного и внутреннего оборота данных. Данные институциональные особенности формируют привлекательную среду для разработчиков технологий искусственного интеллекта и способствуют снижению барьеров для входа новых участников на рынок, что стимулирует предпринимательскую активность в высокотехнологичном секторе экономики.

Экономические последствия реализации данной регуляторной модели проявляются в ускоренном росте информационно-технологического сектора и высоком уровне его международной интеграции, что позволяет белорусским компаниям успешно конкурировать на глобальных рынках услуг в области искусственного интеллекта. Однако минимизация регуляторного вмешательства одновременно приводит к росту институциональных рисков для конечных пользователей технологий, связанных с недостаточной правовой определённостью вопросов защиты данных, алгоритмической прозрачности и механизмов возмещения ущерба, что может ограничивать долгосрочный потенциал использования искусственного интеллекта в качестве фактора производства в традиционных отраслях национальной экономики.

Таблица 1.

Сравнительная характеристика правовых институтов

Таким образом, ЕС ориентирован на институциональную устойчивость, Россия – на технологическое развитие, Беларусь – на инвестиционную либерализацию.

Заключение. ИИ окончательно утвердился как самостоятельный фактор производства, однако его экономическая эффективность полностью определяется институциональной средой. Различия между европейской и евразийскими моделями регулирования обусловлены различными стратегиями сочетания инновационного роста и социальной защиты.

Проведённое исследование показывает, что институциональное регулирование искусственного интеллекта оказывает комплексное воздействие на ключевые параметры экономического развития, включая темпы экономического роста, структуру занятости, механизмы перераспределения доходов и формирование новых форм цифровых рент. Сравнительный анализ европейской и евразийских правовых систем свидетельствует о существовании фундаментального противоречия между регуляторной строгостью и динамикой технологического развития [3]. Жёсткое регулирование, характерное для европейской модели, хотя и замедляет темпы внедрения технологий искусственного интеллекта за счёт повышенных требований к соответствию и увеличения издержек, одновременно способствует снижению социальных рисков и формированию устойчивого доверия к технологиям со стороны общества и бизнеса.

В противоположность этому, либеральное регулирование, наиболее ярко выраженное в белорусской модели и в определённой степени присутствующее в российской практике применения регуляторных песочниц, обеспечивает ускоренные темпы экономического роста в секторе искусственного интеллекта и стимулирует инновационную активность. Однако минимизация регуляторных ограничений усиливает институциональную нестабильность, создаёт правовую неопределённость для участников рынка и повышает риски для конечных пользователей технологий. Таким образом, выбор оптимальной модели регулирования представляет собой задачу балансирования между краткосрочными выгодами от ускоренного внедрения технологий и долгосрочными преимуществами устойчивого институционального развития.

Независимо от выбранной модели регулирования, внедрение искусственного интеллекта как фактора производства усиливает структурные сдвиги на рынке труда и в организации экономической деятельности. Наблюдается устойчивая тенденция к сокращению спроса на низкоквалифицированный труд при одновременном росте потребности в высококвалифицированных специалистах — инженерах по машинному обучению, аналитиках данных и специалистах по интеграции ИИ-систем. Кроме того, происходит трансформация характера управления предприятиями, где традиционные иерархические структуры замещаются гибкими формами организации, основанными на анализе больших данных и алгоритмической поддержке принятия решений. Эти процессы требуют адаптации институциональной среды, обеспечивающей не только технологическое развитие, но и социально приемлемое управление последствиями цифровой трансформации экономики.