REGULATORY READINESS, RISK EXPOSURE AND EU CONVERGENCE PATHWAYS FOR AI-DRIVEN GAMING SYSTEMS: EVIDENCE FROM UKRAINE

Анотація

У статті здійснено комплексне дослідження регуляторної готовності та рівня системної ризикової експозиції у сфері функціонування ігрових систем на основі штучного інтелекту в Україні з фокусом на траєкторіях нормативної конвергенції з ризик-орієнтованими моделями управління Європейського Союзу. Актуальність дослідження зумовлена прискореним упровадженням алгоритмічних технологій у цифрових ігрових платформах, що супроводжується зростанням ризиків алгоритмічної непрозорості, поведінкової маніпуляції, дискримінаційних ефектів і регуляторної асиметрії. У перехідних економіках ці виклики посилюються інституційною фрагментацією та обмеженою спроможністю державного нагляду.
Проаналізовано узгодженість і функціональне охоплення ключових національних регуляторних доменів — законодавства у сфері цифрових послуг, захисту персональних даних, інтелектуальної власності, регулювання азартних ігор та відсутність спеціалізованого правового режиму штучного інтелекту. Обґрунтовано, що домінування горизонтального регулювання формує поверхневе нормативне покриття без достатньої системної глибини, що обмежує можливості превентивного управління алгоритмічними ризиками. Для кількісної інтерпретації інституційної спроможності побудовано композитний Індекс регуляторної готовності, який інтегрує експертні оцінки охоплення правових доменів та дозволяє здійснювати міждержавне бенчмаркування.
Емпіричні результати засвідчують, що Україна перебуває на адаптивно-перехідній стадії регуляторного розвитку, що характеризується частковою нормативною інтеграцією, обмеженою алгоритмічною підзвітністю та підвищеною регуляторною вразливістю. Порівняльний аналіз із країнами ЄС демонструє істотний розрив у рівні готовності, зумовлений передусім відсутністю вертикальних AI-специфічних механізмів. Сценарне моделювання підтверджує наявність нелінійного регуляторного мультиплікативного ефекту: навіть помірне зростання рівня спеціалізованого регулювання штучного інтелекту забезпечує диспропорційне підвищення загальної регуляторної готовності та асиметричне зниження системних ризиків.
Окремо доведено, що формальне нормативне зближення не гарантує ефективності без розвитку інституційної спроможності, наглядової координації, інфраструктури алгоритмічного аудиту та міжвідомчої взаємодії. Запропонована аналітична рамка поєднує кількісне бенчмаркування зі сценарним прогнозуванням, що підвищує прогностичну цінність оцінювання регуляторних траєкторій у високоризикових цифрових секторах. Отримані висновки обґрунтовують наявність стратегічного «вікна можливостей» для прискореного нормативного оновлення та гармонізації з Актом ЄС про штучний інтелект без обмеження інноваційної динаміки та інвестиційної привабливості економіки.