Формування публічної політики у сфері штучного інтелекту: міжнародний досвід для України

Abstract

У дисертації вирішено наукове завдання щодо теоретико-методологічного та методико-прикладного обґрунтування засад формування публічної політики у сфері штучного інтелекту (ШІ) в Україні на основі вивчення міжнародного досвіду з урахуванням безпекових, соціально-економічних викликів та євроінтеграції. Результатами дослідження стали розробка методики моніторингу національної політики у сфері ШІ; розробка рекомендацій щодо вдосконалення публічної політики у сфері ШІ в Україні на основі міжнародного досвіду та представлення їх у форматі дорожньої карти; теоретико-методичне обґрунтування визначення ШІ як окремої сфери публічної політики; розвиток концептуальних засад формування публічної політики у сфері ШІ; а також удосконалення багаторівневої методики аналізу міжнародного досвіду. Вперше розроблено методику моніторингу публічної політики у сфері ШІ, що охоплює сім ключових напрямів: стратегічне планування, нормативно-правове регулювання, інституційні механізми та координацію, фінансування та інвестиції, впровадження і розвиток технологій ШІ, освіту, науку та людський капітал, а також міжнародну співпрацю. Методика дозволяє здійснювати комплексну оцінку стану публічної національної політики, виявляти її сильні та слабкі сторони, визначати ступінь реалізації запланованих заходів, узгодженість із міжнародними стандартами й відповідність часовим рамкам. Для кожного з напрямів запропоновано систему критеріїв оцінювання та орієнтири щодо джерел інформації, що забезпечує прозорість, цілісність і порівнянність результатів. У межах апробації методики здійснено моніторинг національних політик Польщі, Ізраїлю та України. The dissertation addresses the scientific task of providing theoretical, methodological, and applied justification for the foundations of public policy formation in the field of artificial intelligence (AI) in Ukraine, based on the study of international experience and taking into account security, socio-economic challenges, and the country’s European integration objectives. The research outcomes include the development of a methodology for monitoring national AI policy; the formulation of recommendations for improving public policy on AI in Ukraine based on international experience, presented in the form of a roadmap; theoretical and methodological justification for defining AI as a distinct domain of public policy; the advancement of conceptual foundations for AI public policy formation; and the refinement of a multi-level methodology for analyzing international experience. For the first time, a methodology for monitoring public policy in the field of AI has been developed, covering seven key areas: strategic planning, legal and regulatory framework, institutional mechanisms and coordination, funding and investment, implementation and development of AI technologies, education, science and human capital, as well as international cooperation. This methodology enables a comprehensive assessment of the national AI policy landscape, identifying strengths and weaknesses, measuring the degree of implementation of planned actions, and evaluating alignment with international standards and timeframes. Each area includes a set of evaluation criteria and guidance on information sources, ensuring transparency, coherence, and comparability of results. The methodology was tested through monitoring of national AI policies in Poland, Israel, and Ukraine.