„A mesterséges intelligencia nemcsak azt változtatja meg, hogy a szabályozó hatóságok mit szabályoznak, hanem azt az információs környezetet is, amelyben a szabályozási tevékenység zajlik. A hatóságok egyre gyakrabban alkalmaznak fejlett elemzési módszereket a bizonyítékok feldolgozására és a felügyeleti figyelem célzott összpontosítására, miközben a szabályozás hatálya alá tartozó szervezetek működésük számos területén alkalmaznak MI-t.
A tanulmány az adaptív szabályozó állam fogalmát dolgozza ki annak elemzésére, hogy a változó információs képességek miként idéznek elő magatartásbeli és intézményi alkalmazkodást. A pénzügyi felügyelet, a versenyszabályozás, az adóigazgatás és az elektronikus hírközlés területéről vett összehasonlító esettanulmányok három lehetséges fejlődési pályát azonosítanak: konstruktív tanulást, irányított kölcsönös fejlődést és a szembenállás eszkalációját.
A hatékony felügyelethez nem szükséges, hogy a hatóságok technológiai szempontból egy szinten álljanak a szabályozott vállalatokkal. Olyan információs, szervezeti és ellenőrzési képességekkel azonban rendelkezniük kell, amelyek lehetővé teszik, hogy reagáljanak a szabályozási környezet változásaira. Ebből négy intézményi alapelv következik: a kapacitást a feladatellátás, nem pedig a technológia szempontjából kell értelmezni; biztosítani kell a tényleges ellenőrizhetőséget és az arányos garanciákat; a tanulást a módosíthatóság meghatározott keretei között kell lehetővé tenni; a kapacitásokat össze kell hangolni, egyúttal biztosítva az elszámoltathatóságot.
Az adaptív szabályozó állam meghatározó ismérve, hogy szabályozó intézményei információs környezetük változásával is megőrzik-e cselekvőképességüket, elszámoltathatóságukat és legitimitásukat.”
Forrás:
Artificial Intelligence, Regulatory Capacity, and the Adaptive State; Chris Doyle, Martin Cave, William Webb; Regulation & Governance; DOI: 10.1111/rego.70210; 2026. szeptember 24.
