Geoffrey Hinton, kjent som "Gudfaren av AI, " har understreket det presserende behovet for forbedret regulering av kunstig intelligens, som han fremhevet under sin nylige Nobels fredspris i fysikk. Han oppfordrer regjeringer til å etablere sterkere AI-reguleringer og selskaper til å investere i AI-sikkerhetsinitiativer. Debatten om hvor mye regulering som er nødvendig, fortsetter imidlertid. Jake Parker fra Security Industry Association råder til en teknologi-nøytral tilnærming, med fokus på å regulere høy-risiko AI-applikasjoner basert på bruk heller enn teknologien i seg selv. Det er bekymring for de potensielt negative effektene av altfor bred regulering på denne utviklende teknologien. Parker advarer mot raske, omfattende reguleringer, som utilsiktet kan hindre daglig AI-bruk. Lignende regulatoriske utfordringer har blitt møtt i andre industrier, bemerker J-M Erlendson fra Software AG, som argumenterer for at for entusiastisk regulering uforholdsmessig kan belaste oppstartsbedrifter sammenlignet med etablerte selskaper. Umiddelbare etiske og praktiske AI-spørsmål, som databeskyttelse, krever rask oppmerksomhet, ifølge David De Cremer fra Northeastern University.

Han taler for målrettede reguleringer som fokuserer på mindre, skadelige AI-modeller, som de som brukes til å lage deepfakes. Erlendson oppfordrer til å håndheve eksisterende datalover og lover om intellektuell eiendom, og fremhever betydningen av åpenhet i AI-utvikling for å håndtere risikoer og juridiske forpliktelser. Klare definisjoner av ansvar for AI-relaterte spørsmål forblir uløste. De Cremer understreker behovet for klare retningslinjer som identifiserer hvem som er ansvarlig når AI-teknologier krenker personvern eller opphavsrettslovgivning. Bedrifter selvregulerer også ved å unngå ugjennomsiktige AI-modeller for å minimere kunders risiko, bemerker De Cremer. Denne selvreguleringen er i tråd med kundenes komfortnivåer, og det vil ta tid før de nyeste AI-modellene går fra laboratoriet til bruk i næringslivet.