6 月 5 日消息，美国众议院两党议员周四公布一份 269 页 AI 立法讨论稿，试图把前沿 AI 模型安全审计、员工举报保护和 AI 就业影响研究纳入联邦框架；争议最大的一条，是三年内限制各州自行监管 AI 模型开发。
这份《伟大美国人工智能法案（Great American Artificial Intelligence Act of 2026）》由加州共和党众议员杰伊·奥伯诺特（Jay Obernolte）和马萨诸塞州民主党众议员洛丽·特拉汉（Lori Trahan）牵头发布，另有四名两党议员共同参与。草案目前仍处于征求反馈阶段，尚未正式提交表决；特拉汉方面称，文本会根据外部意见继续修改。
联邦想先管住最强 AI 模型
草案首先盯住“大型前沿开发商”：上一年总收入超过 5 亿美元，并训练过大型前沿模型的公司。按媒体报道口径，OpenAI、谷歌 DeepMind、Anthropic 等头部 AI 实验室都可能被纳入。
这些公司需要公开一套“前沿 AI 框架”，说明如何识别和管理模型可能带来的“灾难性风险”。草案把这类风险限定在更具体的场景里：模型协助制造大规模杀伤性武器、发动网络攻击，或在缺少有意义人类监督的情况下采取有害自主行动，并造成超过 50 人死亡或重伤，或超过 10 亿美元财产损失。
大型前沿开发商还需聘请由美国国家标准与技术研究院（NIST）下属 AI 标准与创新中心（Center for AI Standards and Innovation，CAISI）许可的独立验证机构，每半年核查一次安全计划执行情况。违反安全要求或审计要求的企业，可能面临最高每日 100 万美元的民事罚款。草案还拟在法律上正式设立 CAISI，并在 2027、2028、2029 财年分别授权 1 亿美元资金。
这部分不是在规定聊天机器人该怎么回答问题，而是在给最强模型的开发过程设底线：模型发布前，企业需要说清楚评估了哪些严重风险、评估结果如何，以及采取了哪些缓解措施。
州政府还能管使用，但不能管开发
真正引发反弹的是“州法优先权”条款。草案规定，法案生效后三年内，州和地方政府不得制定或执行“专门监管 AI 模型开发”的法律；但州政府仍可监管 AI 系统的使用和部署。三年期满后，该优先条款自动失效，除非国会重新授权。
特拉汉办公室配套说明称，加州 AB 2013 中要求模型开发者公开训练数据概要的规定，以及加州 SB 942 中与内容水印有关的部分条文，会受到影响；加州、纽约州、伊利诺伊州的前沿 AI 安全法也会被纳入联邦框架。Roll Call 指出，配套说明使用了“联邦化”的说法，但法案文本本身未清楚区分“联邦化”和“优先排除州法”的法律差别。
支持者的理由是，美国 AI 公司不应同时面对 50 个州各不相同的开发规则。印第安纳州共和党众议员艾琳·霍钦（Erin Houchin）称，美国应在 AI 领域保持领先，而不是被州法拼图拖慢创新和竞争。
反对者担心，这会把州政府已经建立或正在尝试的消费者保护、儿童安全和 AI 安全规则压低到联邦最低线。倡议组织“美国人支持负责任的创新”（Americans for Responsible Innovation）主席布拉德·卡森（Brad Carson）批评称，草案会把州级 AI 立法的“地板”变成联邦“天花板”。“安全 AI 联盟”（Alliance for Secure AI）首席执行官布伦丹·施泰因豪泽（Brendan Steinhauser）也表示，全国标准至少应提供与被取代州法同等的保护。
员工、消费者和学生也被写进草案
除前沿模型安全外，草案还把几类日常会直接接触到的问题写入法案。
对 AI 公司员工和承包商，草案设立举报人保护条款：如果他们报告真实或疑似 AI 违规行为，应受到联邦法律保护，避免被雇主报复。对消费者，草案提高了利用 AI 实施金融诈骗的量刑标准，并把 AI 冒充联邦官员列为专门罪名。对学生和劳动者，草案要求研究 AI 对就业的影响，并推动K-12 阶段 AI 素养教育、大学 AI 奖学金等项目。
草案还计划把《网络安全信息共享法（2015）》延长至 2035 财年，继续允许企业共享网络威胁信息而不触发反垄断责任。行业组织 NetChoice 整体支持这份草案的方向，但对强制审计和数据共享条款保留意见，担心企业商业秘密和隐私记录受到影响。
但这份草案政治前景仍不确定。奥伯诺特是众议院共和党政策委员会主席，他参与牵头或让草案具备一定推进分量；但 2025 年国会曾尝试把 10 年州级 AI 立法暂停条款塞入“一揽子预算案”，最终在参议院以 99:1 的投票结果被移除。这一次，期限缩短为三年，并搭配透明度、审计和举报保护要求，能否换来足够多议员接受，仍要看 8 月国会休会前的修改和谈判。（易句）
（本文由 AI 翻译，网易编辑负责校对）
