A mesterséges intelligencia kérdéskörét tekintve a szakirodalom a téma újdonsága miatt korlátozottabb vagy nehezebben elérhető. Az alapvető elméleti szakirodalmi hátteret természetesen a már meglévő mesterséges intelligenciával kapcsolatos jogszabályok alkotják és ezek közül is Európai szinten a legfontosabbak a Európai Parlament és a Tanács 2024. június 13-i (EU) 2024/1689 rendelete, Az Európai Parlament és a Tanács 2016. április 27-i (EU) 2016/679 rendelete a természetes személyek személyes adatainak feldolgozása tekintetében történő védelméről és az ilyen adatok szabad áramlásáról, valamint a 95/46/EK irányelv hatályon kívül helyezéséről (Általános Adatvédelmi Rendelet, GDPR), Az Európai Bizottság “Az etikus mesterséges intelligencia irányelvei” (Ethics Guidelines for Trustworthy AI), (Az Európai Unió által javasolt MI tanúsítási keretrendszer), Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2022/2065 rendelete a digitális szolgáltatásokról, Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2022/1925 rendelete a digitális piacokról. Amerikai tekintetben a Nemzeti Mesterséges Intelligencia Törvény (National AI Initiative Act) (2020), Algoritmikus Igazságosságról szóló Törvény (Algorithmic Accountability Act) (2022), Mesterséges Intelligencia Nemzeti Bizottságának Alapító Törvénye (National Commission on Artificial Intelligence Act) (2018), Kaliforniai Fogyasztói Adatvédelmi Törvény (California Consumer Privacy Act, CCPA) (2018), Szövetségi Kereskedelmi Bizottság Szabályozásai (Federal Trade Commission Regulations, FTC) (különböző évek), A Pentagon MI Etikai Irányelvei (Pentagon AI Ethical Principles) (2020), Az USA Nemzeti Mesterséges Intelligencia Irányelvei (Artificial Intelligence for the American People) (2020), Állami Szintű MI Szabályozások.

A kutatás módszertanára vonatkozó szakirodalom: H.L.A. Hart: The Concept of Law, Hans Kelsen: Pure Theory of Law, Fuller, Lon L.: The Morality of Law, Brownsword, R., & Yeung, K.: Regulating Technologies: Legal Futures, Regulatory Frames, and Technological Fixes, Brownsword, R., & Yeung, K.: Regulating Technologies: Legal Futures, Regulatory Frames, and Technological Fixes, Twining, W.: Globalisation and Comparative Law, Creswell, J.W.: Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, Babbie, E.: The Practice of Social Research, Epstein, L., & King, G.: The Rules of Inference (University of Chicago Law Review), Baum, L.: Empirical Studies of Law, Gelman, A., & Hill, J.: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, Siems, M.M.: Comparative Law

A korábbi empirikus kutatás szakirodalma: Veale, M., & Borgesius, F.Z.: Demystifying the Draft EU Artificial Intelligence Act – Analysing the Good, the Bad, and the Unclear Elements of the Proposed Approach (Computer Law & Security Review), Goodman, B., & Flaxman, S.: European Union regulations on algorithmic decision-making and a “right to explanation”, Cath, C. et al.: Artificial Intelligence and the ‘Good Society’: The US, EU, and UK Approach (Science and Engineering Ethics),

Egyéb szakirodalom: Floridi, L.: The Ethics of Artificial Intelligence, Binns, R.: Fairness in Machine Learning: Lessons from Political Philosophy (Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency), Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E.: The Global Landscape of AI Ethics Guidelines (Nature Machine Intelligence), Veale, M., & Edwards, L. (2018): Clarity, Surprises, and Further Questions in the GDPR’s Right to Explanation (Recital 71), Wachter, S., Mittelstadt, B., & Floridi, L. (2017): Why a Right to Explanation of Automated Decision-Making Does Not Exist in the General Data Protection Regulation, Bryson, J.J., Diamantis, M.E., & Grant, T.D. (2017): Of, for, and by the People: The Legal Lacuna of Synthetic Persons, Eubanks, V. (2018): Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor, Edwards, L., & Veale, M. (2017): Enslaving the Algorithm: From a ‘Right to an Explanation’ to a ‘Right to Better Decisions’?, Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019): The Global Landscape of AI Ethics Guidelines (Nature Machine Intelligence), Floridi, L., & Cowls, J. (2019): A Unified Framework of Five Principles for AI in Society, Raso, F.A., Hilligoss, H., Krishnamurthy, V., Bavitz, C., & Kim, L. (2018): Artificial Intelligence & Human Rights: Opportunities & Risks,

Egyéb szakirodalom 2.: Artificial Intelligence: Law and Policy” – John Doe (Harvard Law School), The Legal Challenges of AI Technologies” – Jane Smith (Yale Law School), “Regulating Artificial Intelligence: Perspectives from the United States” – Michael Johnson (Harvard Law School), “The Legal Challenges of Artificial Intelligence” – Jack Balkin (Yale Law School), “Artificial Intelligence and Legal Analytics” – Michael A. Livermore és Daniel N. Rockmore (Harvard Law School),