美国 AI 监管：谁在保护公民——华盛顿、各州还是企业？

关于人工智能的美国讨论不能简单概括为“美国不监管 AI”。保护人类可能源于联邦、州和地方法规，而不同的工具旨在解决不同的问题。从用户的角度来看，最重要的不是谁发表了最响亮的演讲，而是可以在哪里投诉具体的损害。 验证状态：2026 年 10 月 11 日 。这是一个选定案例的概述，并非所有州的完整法律地图或个人法律建议。 华盛顿：提案并非已通过的法律 2026 年 3 月 20 日，白宫提出了 National AI Legislative Framework 作为给国会的立法建议。这些建议包括保护儿童、创作者、社区和员工，以及支持创新。该文件还要求在部分规则上进行联邦统一。然而，这一公告本身并不意味着通过了一项统一的全国性 AI 法律，也不会自动废除州法律。 白宫建议 。 这种区别具有社会意义。关于“新规”的标题可能会让人误以为问题已经解决。实际上，必须询问法律文本、生效日期、范围以及执行机构。政策计划描述的是意图；现行规范才决定责任。 亲密深度伪造（deepfake）：具体的移除机制 根据 FTC，自 2026 年 5 月 19 日起，受 Take It Down Act 涵盖的平台必须提供举报未经同意发布的亲密照片和视频的程序。该保护范围也包括数字伪造内容，包括由 AI 生成或修改的材料。在收到有效举报后，法律要求在 48 小时内删除相关内容及其已知的相同副本。 FTC 关于 Take It Down Act 的指南 。 这并非要求删除任何虚假图像或任何冒犯性内容的通用指令。其范围仅限于特定的亲密内容、平台以及符合要求的举报。对于受害者而言，程序的实际可操作性与法律规定的期限同样重要：表单应当易于理解，且不应要求用户仅为了寻求帮助而必须创建账户。 加利福尼亚州：最先进 AI 开发者的责任 加利福尼亚州 SB 53 法案于 2025 年 9 月 29 日签署，旨在提高高级模型的安全透明度。官方描述指出，该法案要求受影响的开发商披露安全框架、报告关键事件并保护举报人。这是一个特定的工具，而非针对所有使用机器学习应用的通用监管。 加利福尼亚州政府对 SB 53 的描述 。 我们的评估：公开的安全声明有助于提出更好的问题，但其本身并不能证明不存在风险。有必要区分公司承诺的内容、其测试的内容以及可以被独立核实的内容。关于失败的信息尤为重要，因为它们比营销展示更能体现技术的局限性。 纽约：招聘中的算法 纽约州地方法律第 144 条要求在涵盖范围内使用的 AEDT 工具必须提供过去一年内进行的偏见审计结果信息以及相应的通知。DCWP 允许举报未履行相关义务的雇主或机构。然而，并非所有的招聘工具都符合 AEDT 的定义。 DCWP 规则与举报 。 被简历排名系统拒绝的假设性候选人应首先确定实际采用了哪种流程。仅有“审计”一词并不能证明决策对特定个人是公平的。需要清晰的信息以及确定负责主体的能力。 如何在复杂的拼图中不迷失方向 确定服务类型、地点和负责实体。 将建议和项目与现行法规区分开来。 检查受保护情况的定义，而不是仅仅依赖于法律名称。 保留证据并利用官方举报渠道。 并非所有与人工智能（AI）相关的损害都需要一部标题中包含“AI”的新法律。在分析具体案例时，还必须考虑有关数据、就业和消费者的相关法规。我们衡量良好监管的标准是人类获得帮助的可及性，而非法律条款的数量。 另请参阅： AI 伦理 ， 劳动力市场的变化 以及 AI 与不平等 。