美国AI监管:为何“统一宏伟法案”未能阻止各州监管乱象?

1

美国“统一宏伟法案”将如何塑造人工智能监管

各州对人工智能的监管将导致法律体系的碎片化,这可能会阻碍创新,即使它们提供的好处较少。本文深入探讨了美国在人工智能监管方面面临的挑战,并提出了可能的解决方案。

人工智能监管的必要性

人工智能技术的快速发展给社会带来了巨大的机遇,但也带来了一系列风险。为了确保人工智能技术能够安全、可靠地使用,并最大限度地发挥其潜力,政府需要制定相应的监管措施。然而,如何制定有效的人工智能监管措施是一个复杂的问题,需要仔细权衡各种因素。

美国人工智能监管的现状

目前,美国在人工智能监管方面尚未形成统一的联邦法律。相反,各州都在制定自己的人工智能监管措施。这种分散化的监管方式可能会导致法律体系的碎片化,增加企业合规的成本,并阻碍创新。

“统一宏伟法案”的提出

为了解决美国人工智能监管面临的挑战,特朗普总统提出了“统一宏伟法案”。该法案旨在建立一个统一的联邦人工智能监管框架,以取代各州分散的监管措施。然而,该法案在国会受到了广泛的争议,最终未能获得通过。

州级监管的风险

文章指出,在人工智能技术发展初期,各州往往缺乏对人工智能技术的深入了解,容易受到游说团体的操纵,制定出不利于创新和竞争的监管措施。这些监管措施可能会限制开源人工智能的发展,并阻碍人工智能技术的广泛应用。

监管的演变轨迹

文章描述了人工智能监管的常见演变轨迹:

  1. 炒作与恐慌阶段: 新的人工智能技术出现时,企业可能会夸大其好处或危险,媒体也可能盲目跟从。这为炒作和恐慌提供了机会。
  2. 反竞争法规阶段: 一些企业可能会利用公众的担忧,游说监管机构通过反竞争的法律,以阻碍开源和其他竞争对手。
  3. 理性监管阶段: 随着监管机构对人工智能技术的了解不断深入,他们能够更好地评估其风险和收益,并制定出更加理性的监管措施。

欧盟的经验

文章提到了欧盟在人工智能监管方面的经验。欧盟的人工智能法案最初受到了广泛的批评,认为其过于严格,可能会阻碍创新。然而,在经过修订后,该法案的一些条款得到了放松,使其对创新的限制有所减少。

有益的监管与有害的监管

文章区分了有益的监管和有害的监管。有益的监管可以限制人工智能的有害应用,例如禁止未经同意的深度伪造色情内容和防止误导性营销。然而,许多州提出的监管措施,特别是那些旨在监管技术本身而不是应用的措施,可能会对创新造成损害。

具体案例分析

文章列举了几个具体的案例,以说明州级人工智能监管的风险:

  • 加州SB 1047法案: 该法案旨在对前沿人工智能系统施加安全要求,但它对模型创建者提出了模糊和/或技术上不可行的要求,以防止有害的下游使用。这类似于追究锤子制造商的责任,如果有人将其用于有害目的。幸运的是,州长加文·纽森否决了SB 1047。
  • 纽约负责任人工智能安全和教育法案: 该法案于6月在州议会获得通过,目前正在等待州长凯西·霍赫尔的签署或否决。该法案还对模型构建者提出了模糊和不合理的要求,声称要防范理论上的“严重危害”。它将阻碍开源,而不会使任何人真正安全。
  • 德克萨斯州负责任人工智能治理法案: 该法案最初包括SB 1047的许多问题元素。它本将 создала 不合理的要求,模型提供商将很难遵守,而且合规性将相当于不太可能真正使人们更安全的安全性剧院。幸运的是,随着德克萨斯州监管机构对人工智能的了解不断加深,他们大幅缩减了该法律,州长格雷格·阿博特于6月下旬将其签署成为法律。最终法律侧重于特定的应用领域,建立了一个咨询委员会和一个监管沙箱,并将更多的负担放在政府机构而不是私营公司身上。

Map of the U.S. showing the status of AI governance bills by state in 2025, color-coded by legislative progress.

暂停州级监管的必要性

文章认为,到目前为止,拟议的法规的净影响是负面的。许多法规将严重阻碍创新,尽管有一些较小的积极好处。这就是为什么暂停州级监管将对人工智能和社会产生净效益的原因。在有限的时间内关闭不良法规将使监管机构有时间弄清楚人工智能技术并忽略不负责任的恐慌情绪。此外,这将有助于他们避免创建大大小小的企业难以遵守的州级法规。

结论

文章最后指出,即使暂停州级监管的提议未能纳入特朗普的法案,也希望美国和其他国家继续努力,让监管机构有时间了解人工智能的真正风险和收益,而不是在该技术是新的且恐慌情绪的力量最强时通过扼杀性法规。

在人工智能监管方面,我们需要在促进创新和防范风险之间取得平衡。我们需要制定出既能鼓励人工智能技术的发展,又能确保其安全、可靠地使用的监管措施。这需要政府、企业和研究机构共同努力,加强对人工智能技术的了解,并制定出符合实际情况的监管措施。

Become an AI professional with one of the world's most popular Machine Learning courses. #BreakIntoAI with Machine Learning Specialization