超越联邦：2025年美国各州AI立法浪潮的深层剖析
在全球科技飞速发展的当下，人工智能（AI）的伦理与监管问题日益凸显。引人注目的是，在美国，面对联邦政府在AI监管领域持续的缺位，各州立法机构正以前所未有的速度和广度，积极承担起制定AI规范的重任。这种自下而上的监管模式，不仅反映了地方政府对新兴技术挑战的迅速响应，也预示着美国AI治理格局的复杂性和多样性。2025年，全美50个州均已提出了与AI相关的立法议案，这明确无误地表明，州级层面已成为AI规则制定的核心战场。本文将深入探讨当前州级AI立法的四大关键领域，并分析其面临的机遇与挑战。
一、公共部门AI应用的规范与可问责性
人工智能在公共服务领域的应用，其监督与负责任使用显得尤为关键。预测性AI作为一种能够进行统计分析并做出预测的技术，已深刻改变了政府的诸多职能。从社会服务资格的核定，到刑事司法领域的量刑建议和假释决策，AI的身影无处不在，旨在提升效率、优化资源分配。然而，这种算法驱动的决策模式并非没有代价。其广泛应用可能伴随着重大的隐性成本，尤其是在算法公平性方面。例如，政府服务中使用的AI系统可能带来潜在的算法危害，如根深蒂固的种族和性别偏见，这些偏见一旦被算法放大，可能导致公民权利受损，社会不公加剧，甚至影响弱势群体的基本权益。
认识到这些潜在风险，美国各州立法机构已积极推出一系列旨在规范公共部门AI使用的法案。这些立法普遍强调透明度、消费者保护以及识别和缓解AI部署风险的重要性。例如，科罗拉多州的《人工智能法案》便明确要求，凡是涉及重大决策的AI系统开发者及部署者，都必须履行透明化和披露义务。这意味着AI系统的设计原理、数据来源、决策逻辑以及潜在风险都需向公众或监管机构公开，确保公众对AI决策过程有所了解，并能追溯其潜在影响，从而提升政府决策的公正性和可信度。
更进一步，蒙大拿州新颁布的“计算权”法案则针对涉及关键基础设施的AI系统，设定了严格的风险管理框架要求。这意味着AI开发者在系统开发过程中，必须采纳成熟的方法来解决安全性和隐私性问题，例如参照美国国家标准与技术研究院（NIST）的风险管理框架，从而最大程度地降低系统性风险，保障关键基础设施的稳定与安全。此外，一些州，如纽约州在SB 8755法案中，甚至设立了专门的机构来提供常态化的监督和监管权力，以确保AI技术在公共领域的应用始终在可控、负责的范围内，为公民提供坚实的保障。这些州级努力共同构建了一道屏障，旨在防范算法滥用，提升公共服务效率的同时，坚守社会公平正义的底线，促进公共部门AI应用的健康发展。
二、医疗健康领域AI监管的紧迫性与实践
在医疗健康领域，人工智能的快速发展带来了前所未有的机遇，从疾病诊断、药物研发到个性化治疗方案，AI的潜力巨大。然而，鉴于医疗领域的敏感性，其风险也同样不容忽视，包括诊断错误、数据隐私泄露、算法偏见导致的不公平治疗等。因此，对医疗AI的审慎监管显得尤为紧迫。在2025年上半年，美国已有34个州提出了超过250项与AI相关的健康法案，这些立法普遍关注以下四个核心类别：
- 披露要求： 这类法案旨在增强透明度，规定AI系统开发者和部署AI的医疗机构必须披露AI系统的工作原理、训练数据来源、性能指标以及潜在的局限性和风险。这有助于医疗专业人员和患者更好地理解AI辅助决策的依据。
- 消费者保护： 针对AI可能导致的歧视问题，消费者保护法案旨在确保AI系统不会不公平地对待某些群体，例如基于种族、性别或社会经济地位做出偏颇的诊断或治疗建议。同时，这些法案还强调患者拥有申诉和质疑AI决策的权利，确保人工干预和审查机制的有效性。
- 保险公司AI使用监督： 鉴于保险公司在医疗服务审批和支付中的关键作用，相关法案着重于监管其利用AI进行健康服务审批和支付决策的行为。目标是防止AI算法被用于不正当地拒绝报销或限制患者的治疗选择，确保决策的公平性、透明度和可解释性。
- 临床AI应用规范： 这类法案直接规范了AI技术在临床诊断和治疗患者过程中的使用。其核心在于确保AI工具的安全性、有效性和可靠性，并明确医疗专业人员在使用AI工具时的责任边界，强调AI应作为辅助工具，最终决策权仍在于人类医生。
这些细致入微的州级立法努力，反映了医疗健康领域对AI技术应用的深思熟虑。它们旨在平衡AI创新带来的效率提升与患者安全、数据隐私和伦理公平之间的关系，为医疗AI的负责任发展构建坚实的法律和伦理框架。
三、面部识别与监控技术的伦理边界
面部识别技术作为一种日益普及的AI应用，其在预测性警务、国家安全以及日常监控中的广泛使用，引发了深刻的隐私挑战和公民自由担忧。在美国，一项长期存在的法律原则是保护个人自主权免受政府干预，而面部识别技术恰恰可能在此领域构成重大威胁。尤其值得警惕的是，面部识别软件已反复被证明存在严重的算法偏见，尤其针对有色人种，这使得该技术成为公民自由的潜在威胁。
计算机科学家Joy Buolamwini和Timnit Gebru的开创性研究揭示，面部识别软件在识别肤色较深的人群时，准确率显著降低，对黑人和其他历史上处于劣势的少数族裔构成重大挑战。这种偏见不仅源于算法本身的设计，更深层次的原因在于用于训练这些算法的数据集往往缺乏多样性，以及开发团队在组成上的单一性，导致偏见在技术开发之初便被无意中嵌入。这种“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的现象，使得技术一旦被部署，便可能加剧现有的社会不公平。
面对这些挑战，截至2024年底，美国已有15个州颁布了法律，旨在限制面部识别技术可能造成的危害。这些州级法规的要素通常包括：要求供应商公布偏见测试报告，明确其数据管理实践，以增强透明度和可问责性；同时，强调在这些技术的使用中必须引入人工审查，以确保算法决策得到人类的最终验证和修正，避免自动化决策带来的潜在歧视和错误。这些措施旨在在保障公共安全的同时，有效遏制技术滥用和歧视，守护公民的隐私权和基本自由。
四、生成式AI与基础模型的透明度革命
生成式AI的飞速发展和广泛应用，如大型语言模型，已经在内容创作、客户服务、代码生成等领域展现出颠覆性潜力。然而，其普及也引发了各州立法者的高度关注，尤其是在内容来源、数据版权和信息真实性方面。核心争议之一是关于训练数据的透明度问题，因为生成式AI系统（特别是那些基于“基础模型”构建的系统）往往在极其庞大的数据集上进行训练，而这些数据的来源、构成以及是否包含受版权保护的内容，AI开发者通常不愿对外披露。
这种不透明性不仅给内容版权所有者带来了维权难题，也使得公众难以评估生成内容的潜在偏见或事实错误。基础模型被定义为在海量数据集上训练，并能适应各种任务而无需额外训练的AI模型，其“黑箱”特性加剧了监管的复杂性。为应对这一挑战，一些州已率先立法，旨在提升生成式AI的透明度：
- 犹他州《人工智能政策法案》： 该法案最初要求个人和组织在与他人互动时，若使用了生成式AI系统，且对方询问时，必须明确披露AI的使用。尽管立法机构后来缩小了其适用范围，仅限于可能涉及提供建议或收集敏感信息的互动，但这仍是朝着AI透明化迈出的重要一步，旨在避免AI冒充人类进行欺骗性交互。
- 加利福尼亚州AB 2013法案： 这项立法要求AI开发者，包括基础模型的提供者，在其网站上公开用于训练AI系统的数据信息。这项规定对版权所有者具有重大意义，因为它有助于他们追踪其作品是否未经授权地被用于AI训练，从而更好地维护自身权益。这项立法旨在弥补此前因缺乏透明度而导致的版权保护困境，促进数字内容生态系统的健康发展。
这些立法努力共同推动着生成式AI向更加开放、负责任的方向发展，鼓励行业建立起更健全的数据管理和版权保护机制，以应对AI内容生成带来的新挑战。
五、联邦缺位下的州际协同与未来展望
在联邦层面缺乏一套全面、统一的立法框架背景下，美国各州正积极通过自身的立法努力来填补这一监管空白。这种“碎片化”的监管模式，虽然在一定程度上能够快速响应地方性需求和新兴技术挑战，但也可能给AI开发者带来复杂的合规挑战。企业可能需要面对50个州甚至更多地方层面的不同法规，这无疑增加了运营成本和法律风险。
然而，这种州级主导的监管探索并非没有其积极意义。各州可以成为“监管实验室”，测试不同的政策方法，从中发现最有效且最具适应性的监管策略。这些先行先试的经验，最终可能为未来联邦层面的统一立法提供宝贵的借鉴和数据支撑。通过这种方式，各州在隐私保护、公民权利维护以及消费者权益保障方面，正提供着重要且必要的监督。
与此同时，联邦政府的态度可能对州级努力产生深远影响。2025年7月23日，美国政府宣布了其《美国AI行动计划》，其中包含一条值得关注的条款：“联邦政府不应允许将AI相关的联邦资金导向那些拥有繁重AI法规的州……”这一举动可能旨在通过资金杠杆，限制或影响各州在AI监管方面的积极性。其潜在影响在于，各州政府在制定必要的AI法规时，将不得不权衡这些法规可能被联邦政府定义为“繁重”的风险，进而影响其获取联邦资金的能力。
展望未来，美国AI监管的格局将是一个动态演变的过程。如何在保持技术创新活力的同时，有效建立健全的伦理与法律框架，将是联邦与州政府共同面临的挑战。一个更为理想的局面或许是，州级探索能为联邦层面提供丰富的实践经验，最终促成一套既能确保AI负责任发展，又能适应技术快速演进的全国性综合监管体系。这种协同合作，而非相互掣肘，将是确保美国在全球AI竞争中保持领先地位，同时保障公民福祉的关键所在。
