Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Szabályozási kísérletezés és közhatalmi innováció: a regulatory sandbox modell közigazgatási tanulságai
0
Zitationen
1
Autoren
2026
Jahr
Abstract
A tanulmány a regulatory sandbox (szabályozási tesztkörnyezet) intézményét a közhatalom gyakorlásának és a közigazgatási jog megújulásának összefüggésében vizsgálja. Kiindulópontja, hogy az innováció üteme – különösen a digitális technológiák és a mesterséges intelligencia területén – tartósan megelőzi a klasszikus jogalkotási és jogalkalmazási ciklusokat, ami a jogbiztonság és a közérdek védelme szempontjából új igazgatási eszközök alkalmazását teszi szükségessé. A tanulmány amellett érvel, hogy a regulatory sandbox nem deregulációs kivétel, hanem garanciákkal körülbástyázott, eljárásjogi jellegű kísérleti rezsim, amely a szabályozói tanulást és a bizonyítékalapú jogfejlesztést szolgálja. A kutatás egyrészt elméleti és közjogi keretbe helyezi a sandbox intézményét, különös tekintettel a hatósági döntések, a hatósági ellenőrzés és felügyelet, valamint a jogorvoslati kontroll szerepére. Másrészt empirikus áttekintést ad a szabályozási tesztkörnyezetek megjelenéséről több ágazatban – a pénzügyi szolgáltatások, az energetika, az egészségügy és a mesterséges intelligencia területén –, kiemelve a közös mintázatokat és az ágazatspecifikus eltéréseket. A tanulmány külön foglalkozik az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendeletének (AI Act) sandbox-kötelezettségével és annak magyarországi végrehajtásával, rámutatva arra, hogy a nemzeti szabályozási tesztkörnyezet 2026. augusztus 2-ától kötelező intézményi elemmé válik. Következtetése szerint a regulatory sandbox a „tanuló állam” egyik kulcsintézménye lehet, amennyiben működését átlátható hozzáférés, kockázatarányos garanciák és a tapasztalatok nyilvános visszacsatolása kíséri.
Ähnliche Arbeiten
The global landscape of AI ethics guidelines
2019 · 4.504 Zit.
The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings
2016 · 3.856 Zit.
Trust in Automation: Designing for Appropriate Reliance
2004 · 3.377 Zit.
Fairness through awareness
2012 · 3.267 Zit.
Mind over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer
1987 · 3.182 Zit.