AI Regulation: EU Ex Ante vs. US Hands-Off Approach – Legal and Economic Impacts

This thesis investigates the divergent regulatory approaches to artificial intelligence adopted by the European Union and the United States, with particular attention to their legal foundations and broader economic implications. The European Union has recently enacted the AI Act, the first comprehensive legislative framework specifically aimed at governing the development and use of AI technologies through an ex ante, risk-based model. In contrast, the United States has so far refrained from adopting a centralized regulatory strategy, relying instead on sectoral guidelines, voluntary frameworks, and a generally market-driven approach. The study begins by outlining the evolution of AI and the growing regulatory challenges it presents. It then provides a comparative analysis of the EU and US regulatory landscapes, examining both the legal texts and the underlying policy philosophies. Particular attention is given to the AI Act’s structure and objectives, including its potential impact on innovation, data governance, and compliance burdens. Subsequent chapters explore the economic and competitive consequences of these differing models, with a focus on patent activity, investment trends, and startup ecosystems. The thesis considers whether stringent regulation, such as that introduced by the EU, risks inhibiting AI innovation or whether it may instead foster trust and long-term competitiveness. The analysis also extends to consumer rights and data protection as areas where the EU and US models diverge significantly. Finally, the thesis situates the EU and US approaches within a broader global context, with a dedicated section on China’s rapidly evolving AI strategy and its implications for global competition. The concluding chapter reflects on the strengths and limitations of each model and considers possible directions for future regulation in an increasingly interconnected technological landscape.

L'intelligenza artificiale rappresenta oggi una delle tecnologie più trasformative del XXI secolo, con il potenziale di ridefinire equilibri geopolitici, economici e sociali. Tuttavia, insieme alle enormi opportunità offerte, sorgono inevitabilmente sfide significative che richiedono una risposta regolatoria efficace. Questa tesi analizza in modo comparativo i due modelli dominanti nella regolamentazione dell'AI: l'approccio proattivo e preventivo dell'Unione Europea, incarnato dall'AI Act, e il modello statunitense, di matrice liberista e caratterizzato da un intervento regolatorio minimo. Il lavoro si sviluppa su tre direttrici principali. Innanzitutto, esplora i contesti normativi delle due regioni, confrontando l'approccio "ex ante" europeo, basato sul principio di precauzione e sul rispetto dei diritti fondamentali, con il sistema statunitense frammentato e guidato dal mercato. Particolare attenzione viene posta all’AI Act dell'UE, che introduce obblighi rigorosi e un sistema sanzionatorio ben definito, categorizzando i sistemi AI in base al livello di rischio. Al contrario, negli Stati Uniti, l'assenza di una normativa federale coerente e vincolante ha portato a una pluralità di iniziative regolatorie a livello statale, caratterizzate da una forte eterogeneità e influenzate da dinamiche politiche e ideologiche. In secondo luogo, la ricerca valuta l'impatto economico e competitivo delle rispettive scelte regolatorie. Nonostante l'Unione Europea punti a una leadership normativa con il potenziale "effetto Bruxelles", l'analisi dimostra come gli investimenti e l'innovazione negli Stati Uniti risultino significativamente superiori. Infatti, il mercato americano domina per numero di startup AI, brevetti e modelli linguistici avanzati, mentre l’Europa, pur avendo una forte capacità normativa, sconta una frammentazione del mercato interno, una minore propensione al rischio degli investitori e una carenza infrastrutturale che limita lo sviluppo tecnologico e industriale. Tuttavia, non tutto è ancora perso: l'Europa ha l'opportunità strategica di affermarsi nel campo dell’intelligenza artificiale in specifici segmenti di mercato, specialmente nei settori delicati e altamente regolamentati come pubblica amministrazione, settore bancario e sanità, dove la conformità normativa, la sicurezza e la trasparenza rappresentano fattori cruciali di competitività e fiducia. Infine, la tesi estende la prospettiva regolatoria oltre i confini dell’UE e degli USA, approfondendo il caso emblematico della Cina. Il modello cinese combina un controllo regolatorio centralizzato, finalizzato a sicurezza nazionale e stabilità sociale, con una competizione economica liberalizzata a livello locale, delineando un approccio strategico aggressivo che mira a consolidare una leadership globale entro il 2030. L’analisi critica condotta permette di concludere che nessun modello può dirsi pienamente efficace in modo assoluto: se l'UE rischia un eccesso di regolamentazione che potrebbe soffocare l'innovazione, gli USA affrontano invece il pericolo opposto, con il rischio di sottovalutare implicazioni etiche e sociali cruciali. La Cina, infine, mostra come un modello ibrido possa risultare competitivo sul piano internazionale, sebbene con evidenti criticità etiche. Questo elaborato non pretende di offrire risposte definitive, ma si pone come strumento per interpretare criticamente le dinamiche complesse della governance globale dell'intelligenza artificiale, bilanciando innovazione tecnologica e tutela dei diritti fondamentali, in una corsa sempre più strategica e geopolitica verso il futuro digitale.