Three governments face the same technology and reach three different conclusions about how to govern it. The European Union writes detailed compliance rules. The United States issues executive orders and sector-specific guidance. China embeds AI governance within state planning objectives. Each approach reflects distinct political traditions, economic priorities, and philosophical assumptions about the relationship between technology and society—and none of them can succeed in isolation, because the technology they regulate does not respect borders.

The Research Landscape

Perboli, Simionato, and Pratali (2025), writing in Economic and Political Studies, provide a structured comparative analysis of AI regulatory approaches across these three major jurisdictions. Their analysis moves beyond description to examine the internal logic, trade-offs, and geopolitical implications of each framework.

The EU's approach centers on a risk-based classification system. The AI Act, which entered into force in 2024, categorizes AI applications by their potential for harm—from minimal-risk systems (spam filters, AI-enabled video games) that face no regulatory burden, to high-risk systems (medical devices, hiring tools, critical infrastructure) that must meet stringent requirements for transparency, data quality, human oversight, and documentation, to prohibited practices (social scoring, real-time biometric surveillance in public spaces, with narrow exceptions). The authors describe this as a framework designed to ensure accountability and transparency, placing the burden of compliance on developers and deployers rather than on affected individuals.

The United States, according to Perboli et al., is transitioning from a traditionally light-touch regulatory posture toward more structured oversight, motivated by mounting ethical and security concerns. Unlike the EU's comprehensive legislative approach, the US relies on a patchwork of executive orders, agency-specific guidance, and sector-level regulation. This creates flexibility but also fragmentation—companies operating in healthcare AI face different oversight than those building autonomous vehicles, and no single framework provides a coherent set of obligations.

China presents a third model in which AI development is positioned as central to national strategy. The regulatory framework links technological advancement directly to state objectives, integrating AI governance with social governance priorities. This produces rapid deployment capacity—China can move from policy announcement to implementation faster than either the EU or the US—but it raises questions about whether governance structures designed to serve state objectives can adequately protect individual rights.

Critical Analysis

The paper's central contribution is the recognition that these three approaches are not merely different speeds on the same regulatory path. They represent fundamentally different answers to the question of what AI regulation is for. The EU prioritizes rights protection and risk mitigation. The US prioritizes innovation and market competitiveness. China prioritizes strategic national capability. These objectives are not always compatible, and the tension between them shapes every multilateral discussion about AI governance.

One limitation worth noting: the paper focuses on the three largest regulatory actors but does not examine how smaller economies—India, Brazil, the African Union, ASEAN members—are developing their own approaches, often under very different resource constraints and political conditions. Global AI governance will ultimately need to account for these perspectives as well.

Open Questions

What This Means

For researchers studying AI governance, Perboli et al.'s comparative framework provides a useful analytical structure—but the more interesting question may be the one they raise without fully answering: whether meaningful global coordination is achievable when the participating nations disagree not just on regulatory details but on the fundamental purpose of regulation itself. The answer to that question will shape the next decade of AI development.

면책 조항: 이 게시물은 정보 제공 목적의 연구 동향 개요이다. 학술 저작물에서 인용하기 전에 구체적인 연구 결과, 통계, 주장을 원본 논문과 대조하여 검증해야 한다.

글로벌 AI 규제 퍼즐: 각국은 혁신과 윤리를 어떻게 균형 잡는가

세 정부가 동일한 기술을 마주하고, 이를 어떻게 규율할 것인지에 대해 세 가지 서로 다른 결론에 도달한다. 유럽연합은 상세한 준수 규칙을 작성한다. 미국은 행정명령과 부문별 지침을 발령한다. 중국은 AI 거버넌스를 국가 계획 목표 안에 내재화한다. 각 접근 방식은 서로 다른 정치적 전통, 경제적 우선순위, 그리고 기술과 사회의 관계에 대한 철학적 가정을 반영한다—그리고 이 중 어느 것도 단독으로는 성공할 수 없다. 규제 대상인 기술이 국경을 존중하지 않기 때문이다.

연구 현황

Economic and Political Studies에 기고한 Perboli, Simionato, Pratali(2025)는 세 주요 관할권에 걸친 AI 규제 접근 방식에 대해 체계적인 비교 분석을 제공한다. 이들의 분석은 단순한 서술을 넘어, 각 프레임워크의 내부 논리, 상충 관계, 지정학적 함의를 검토한다.

EU의 접근 방식은 위험 기반 분류 체계를 중심으로 한다. 2024년에 발효된 AI Act는 AI 응용 프로그램을 잠재적 피해 가능성에 따라 분류한다—규제 부담이 없는 최소 위험 시스템(스팸 필터, AI 기반 비디오 게임)부터, 투명성·데이터 품질·인간 감독·문서화에 관한 엄격한 요건을 충족해야 하는 고위험 시스템(의료 기기, 채용 도구, 중요 인프라), 그리고 금지된 관행(사회적 점수제, 공공장소에서의 실시간 생체 인식 감시—단, 제한적 예외 허용)에 이르기까지이다. 저자들은 이를 책임성과 투명성을 보장하기 위해 설계된 프레임워크로 묘사하며, 준수 의무를 영향을 받는 개인이 아닌 개발자와 배포자에게 부과한다고 설명한다.

Perboli et al.에 따르면 미국은 전통적으로 경규제 기조에서 보다 구조화된 감독 체계로 전환 중이며, 이는 증가하는 윤리적·안보적 우려에 의해 촉진되고 있다. EU의 포괄적 입법 방식과 달리, 미국은 행정명령, 기관별 지침, 부문 수준의 규제가 혼재한 체계에 의존한다. 이는 유연성을 제공하지만 동시에 분절화를 야기한다—의료 AI 분야에서 운영되는 기업은 자율주행차를 개발하는 기업과 다른 감독을 받으며, 일관된 의무 체계를 제공하는 단일 프레임워크가 존재하지 않는다.

중국은 AI 개발이 국가 전략의 핵심으로 자리매김하는 세 번째 모델을 제시한다. 규제 프레임워크는 기술 발전을 국가 목표와 직접 연계하며, AI 거버넌스를 사회 거버넌스 우선순위와 통합한다. 이는 신속한 배포 역량을 산출한다—중국은 EU나 미국보다 빠르게 정책 발표에서 시행으로 이행할 수 있다—그러나 국가 목표를 위해 설계된 거버넌스 구조가 개인의 권리를 충분히 보호할 수 있는지에 대한 의문을 제기한다.

비판적 분석

이 논문의 핵심 기여는 이 세 가지 접근 방식이 단순히 동일한 규제 경로 위에서의 서로 다른 속도가 아님을 인식하는 데 있다. 이들은 AI 규제가 무엇을 위한 것인가라는 질문에 대한 근본적으로 다른 답변을 대표한다. EU는 권리 보호와 위험 완화를 우선시한다. 미국은 혁신과 시장 경쟁력을 우선시한다. 중국은 전략적 국가 역량을 우선시한다. 이러한 목표들은 항상 양립 가능하지 않으며, 이들 사이의 긴장은 AI 거버넌스에 관한 모든 다자 논의를 형성한다.

한 가지 주목할 만한 한계는 이 논문이 세 개의 주요 규제 주체에 집중하고 있으며, 인도, 브라질, 아프리카 연합, ASEAN 회원국 등 소규모 경제국들이 종종 매우 상이한 자원 제약과 정치적 조건 아래에서 자국의 접근 방식을 발전시키고 있는 방식은 검토하지 않는다는 점이다. 글로벌 AI 거버넌스는 궁극적으로 이러한 관점들도 고려해야 할 것이다.

미해결 과제

시사점

AI 거버넌스를 연구하는 연구자들에게 Perboli et al.의 비교 프레임워크는 유용한 분석 구조를 제공한다. 그러나 보다 흥미로운 질문은 그들이 완전히 답하지 못한 채 제기하는 것일 수 있다. 즉, 참여 국가들이 규제의 세부 사항뿐만 아니라 규제의 근본적인 목적 자체에 대해 의견이 엇갈릴 때, 의미 있는 글로벌 조율이 달성 가능한가 하는 것이다. 이 질문에 대한 답이 향후 10년간의 AI 개발 방향을 결정할 것이다.