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美国州与联邦协同推进人工智能安全

美国州与联邦协同推进人工智能安全

热心网友 时间:2026-07-16
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美国各州正通过“反向联邦制”自下而上推动人工智能安全立法,形成事实国家标准。联邦层面同步制定测试框架,强调民主政府掌握决策权,核心要素包括安全框架、风险评估、事故报告与独立审计,以构建统一治理体系。

从加州到纽约再到伊利诺伊州,全美各州都在积极制定先进的人工智能安全保障法规。与此同时,华盛顿及各大国际会议也在同步推进相关工作。一个明确的方向正在显现:掌握人工智能治理关键决策权的,应当是民主政府,而非少数几家前沿实验室。

美国正在通过州和联邦行动推进人工智能安全

这背后遵循着一套独特且务实的逻辑——OpenAI称之为“反向联邦制”。简而言之,各州先在核心议题上凝聚共识,形成事实上的国家标准,继而自下而上推动联邦框架落地,最终为美国主导的全球人工智能治理体系奠定基础。

加州、纽约州以及近期的伊利诺伊州,已经展现出明确姿态。它们在高级别AI安全立法上的步伐,正在帮助整个国家建立起一套管理最强大人工智能系统的共同基准。更值得关注的是,这些努力并非各行其是,而是高度聚焦于几个关键要素:

  • 建立可追溯的安全框架,对前沿模型实施风险评估并公开评估结果。
  • 强制上报重大安全事故。
  • 通过独立、客观的审计落实治理与问责机制。

三者结合,成效显著。加州搭建了核心披露框架,纽约验证了这套方法在不同司法管辖区的可复制性,而伊利诺伊州则在此基础上补足了独立验证这一重要环节。这三个州的实践,等于在真实场景中检验了一套“民主监督前沿AI部署”的标准流程。

当然,任何立法要获得足够票数通过,难免会加入各类附加条款。但真正关键的问题是:究竟什么才是通过“反向联邦制”创建设事实国家标准所必需的核心内核?如果缺乏这种纪律,各州法律很可能演变成一堆彼此矛盾、难以执行的拼凑物。监管机构将无所适从,消费者会一头雾水,而开发者(尤其是初创公司和小企业)的资源也会被白白消耗在这些合规迷宫中——这些资源本应更多投入到安全本身。

政策制定者还需警惕“任务蔓延”。不应要求各州去管理那些重大的国家安全风险,或替整个国家做出国家安全决策。高度技术性的审查工作,最好交由联邦层面的专家——他们拥有更充足的资源、更专业的知识、更接近机密的系统,以及与情报界协作的能力。

视线转至联邦层面。特朗普政府正与技术和国家安全方面的专家合作,制定一套在美国网络上测试最强大AI模型的框架。这项工作将明确测试标准、时间表和具体流程。各方——包括OpenAI、同行公司、商业团体及其他利益相关者——正在积极参与建设性讨论,共同推动这一框架成型。

正在进行中的网络评估工作,也反过来印证了一致性的重要性。目前,在联邦正式框架落定之前,各类模型已在接受测试。随着实验室走完这一流程,一个教训愈发清晰:我们迫切需要一套在州与联邦层面都能保持一致且可重复的方法论。这一点,对于确保政府、关键基础设施维护者、盟友以及其他值得信赖的合作伙伴具备驾驭最高能级模型的能力,至关重要。

一个明确的联邦测试框架,将帮助把前沿AI工具送到真正需要它们的人手中,进而强化民主制度本身,构建起美国主导的“民主人工智能堆栈”。坦率地说,利用美国在创新上的领先优势来支撑民主化AI,这个窗口期就在当下。

参众两院也在积极行动。两党议员,包括近期的众议员杰伊·奥伯诺特和洛里·特拉汉,都已注意到州层面和行政部门的进展,并提出了各自的联邦框架草案。任何一份讨论稿在达成现实可行路径之前都不会是完美的,但重要的是,这些工作本身就是向前迈进的一步。其中不少条款经过深思熟虑,值得认真对待。

得益于像加州、纽约这样具有规模和影响力的州已颁布一致性法律,这些州层面的实践经验一旦被吸纳进联邦立法,建立单一的国家安全制度就会容易得多。

在OpenAI发布的前沿安全蓝图中,我们勾勒了几个基本要素。首先,最先进系统的测试与评估必须由联邦政府主导。前沿AI带来的国家安全和公共安全问题,所需的技术专长、资源及访问权限,任何单一州都无法完全复制。

这项工作应当强化AI标准与创新中心(CAISI)的作用——该机构在拜登政府时期创立,并在特朗普政府时期得到加强。CAISI有能力提供持久的联邦级能力,将边境安全模式从“事后问责”转向“预防伤害发生”。任何联邦立法都应仔细考虑CAISI与其他政府部门的协同方式,以及其在测试中心体系中扮演的角色。

其次,开发最强大系统的公司必须满足明确条件:独立审计、事件报告、严格的安全标准以及举报人保护。

第三,联邦和州的努力应相互促进。各州法律不可能完全一致,但好消息是,我们期待与各地政策制定者合作,在确保安全的同时,最大化发挥AI的经济效益。

在边境安全之外,各州还应继续充当“民主实验室”的角色,尤其在青年保护、电力和环境政策、以及AI教育与扫盲等领域。

而联邦框架,始终是其中最核心的一环。前沿AI涉及国家安全、经济竞争力和公共安全等问题,必须依靠国家标准、国家能力和国家机构,才能支撑起民主AI的愿景。

国家立法对于美国主导的人工智能国际标准也至关重要。不久前,七国集团与巴西、埃及、印度、肯尼亚和韩国共同探讨了这一设想,领先前沿实验室的CEO们也谈到了建立这样一个框架的必要性。在那次会议后,OpenAI CEO Sam Altman在《金融时报》上提议建立一个由美国领导的国际论坛——设立公认标准,提供对能力与风险的专家分析,并向参与和遵守规则的国家及公司提供技术支持。紧随其后,谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis也在新论文中提出了建设性构想。联邦立法——且必须是两党共治的——将为这一切提供坚实基础。

如今,这种势头是多层次、多层面的。各州在统一方法论,国会和行政部门在构建国家框架,全球领导人也开始讨论国际标准。只要这些层级互为支撑、互为基石,美国就完全有可能引领一个基于人工智能民主愿景的全球治理框架。这才是真正把安全放在首位的协调方式。

来源:https://openai.com/index/advancing-ai-safety-through-state-and-federal-action

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