美国缺乏一项专门针对人工智能治理的综合性联邦法律。然而，已经发布了几项行政命令，以指导联邦政府在人工智能治理方面的政策和实践，这些命令催生了一系列主要与政府使用人工智能相关的机构法规。与英国一样，美国建立了一个人工智能安全研究所，该研究所设在国家标准与技术研究院内，并得到200多个支持其使命的人工智能利益相关者的联盟的支持。此外，许多州也提出了人工智能法律，并在某些情况下已经实施。而且，包括联邦贸易委员会在内的联邦机构已经明确表示，它们现有的法律权限适用于包括人工智能在内的新技术的使用。人工智能作为学术研究领域的正式诞生可以追溯到新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院。1956年，一群科学家和数学家聚集在一起，参加一个夏季研讨会，以测试这样一个观点：“学习或任何其他智能特征的每一个方面都可以被如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它。”美国在国家层面对人工智能进行监管的几种广泛战略驱动因素。这些包括确保人工智能驱动的经济中的开放性和竞争力，提高安全性的同时降低风险和伤害的扩散，以及保持对中国的技术竞争优势。Tortoise Media的2023年6月全球人工智能指数将美国在人工智能的实施、创新和投资方面排名世界第一。然而，其与技术相关的法律和政策却落后。实际上，Tortoise将美国政府的人工智能战略排在第八位。现在，美国立法者正在努力围绕新兴的人工智能技术制定立法和监管机制，以在管理并降低伤害风险的同时最大化经济利益。美国对人工智能的监管方法主要包括两个主要方向：通过联邦机构发布指导方针和标准，以及行业自我监管。一个关键的联邦政策文件是国家人工智能研究与发展战略计划，该计划指导联邦对人工智能相关的研究与发展的投资。该计划最初于2016年制定，并在2023年5月进行了最新更新，由国家科学技术委员会编写的这份报告概述了一系列用于指导长期和短期联邦资金的战略。其目标和优先事项包括推动负责任、安全和可靠的人工智能系统；促进对人工智能劳动力需求的更好理解；扩大公私合作伙伴关系；以及促进人工智能领域的国际合作。2021年1月发布的《人工智能权利蓝图》标志着拜登-哈里斯政府首次尝试为国家人工智能政策设定方向。这份蓝图不是一项法律或规定，它不强加具体的法律义务，而是一个“国家价值观声明和工具包”。具体来说，它阐述了五个原则，以指导自动化系统的设计和部署：安全有效的系统；算法歧视保护；数据隐私；通知和解释；以及人类替代方案、考虑和备选方案。虽然它没有为人工智能系统建立任何正式规则，但蓝图为进一步讨论美国联邦层面的人工智能政策提供了基础。拜登-哈里斯政府发布的下一个关于人工智能的行政命令是在2023年10月。名为《安全、可靠、值得信赖的人工智能发展和使用》的行政命令，即行政命令14110号，要求数十个联邦机构采取150多项行动。在蓝图的五个原则基础上，行政命令14110号增加了促进创新和竞争、支持工人、推进联邦政府使用人工智能以及加强美国在海外的领导力。在操作影响方面，该命令直接适用于大多数联邦机构以及与联邦政府有业务往来的人工智能价值链中的实体。如上所述，行政命令14110号为联邦机构设定了众多实施里程碑。以下是这些及相关倡议如何实施的一些示例。国家标准与技术研究院（NIST）人工智能安全研究所：作为行政命令14110号之后人工智能风险管理框架的配套资源而创建，人工智能安全研究所专注于生成性人工智能、验证和水印人工智能生成的内容，以及为评估人工智能能力制定指导方针和基准。美国国务院的企业人工智能战略为“负责任和道德地设计、开发、采购和适当应用人工智能”提供了全部门的指导。该战略列出了一系列可衡量的目标，围绕如何将人工智能利用和整合到其使命中。根据国土安全部的人工智能路线图，成立了人工智能安全与保障委员会，以向关键基础设施的所有者和运营商发布建议和最佳实践，以提高人工智能系统的安全性、弹性和事件响应能力。尽管美国缺乏一项全面法律来规范人工智能治理，但国会在人工智能领域并非无所作为。已经通过了多项法案，包括《人工智能培训法案》、《2020年国家人工智能倡议法案》和《2020年政府中的人工智能法案》。虽然这些联邦人工智能立法通常只是更大的拨款法案的较小组成部分，但它们的范围反映了行政部门的行动，并旨在促进联邦政府内部的人工智能采纳，并实现联邦机构在使用人工智能方面的协调。通过参议院的人工智能洞察论坛和两党人工智能立法框架，以及众议院的两党人工智能特别工作组，国会成员继续探讨立法机构应如何应对人工智能的承诺和挑战。这些提议的范围从建立由独立监管机构管理的许可制度，到通过执法和私人诉讼权利使人工智能公司对隐私和公民权利损害负责，再到要求人工智能开发者披露有关其模型的训练数据、限制、准确性和安全性的信息。与美国长期偏好行业自我监管的方法一致，非正式承诺在其对人工智能的监管方法中是一个关键的政策工具。例如，在2023年7月，亚马逊、谷歌、Meta、微软以及其他几家人工智能公司在白宫召开会议，并自愿承诺遵守围绕人工智能的安全性、安全性和信任度的原则。这些原则包括在将产品推向市场之前确保其安全性，以及优先投资于网络安全和安全风险保障措施。美国在行业自我监管范式中对人工智能监管的最强大示例之一是人工智能风险管理框架（AI RMF），该框架由商务部下属的国家标准与技术研究院（NIST）在2023年1月发布。AI RMF旨在成为“为设计、开发、部署或使用人工智能系统的组织提供帮助管理人工智能众多风险的资源”。为了促进AI RMF的实施，NIST随后启动了可信和负责任人工智能资源中心，该中心提供操作资源，包括知识库、用例、活动和培训。国家电信和信息管理局的人工智能问责政策也属于自我监管类别。该报告为人工智能的开发者和部署者提供指导和建议，以建立、加强和使用问责机制，向外部利益相关者提供保证。鉴于人工智能的应用案例覆盖了联邦机构的广泛活动，监督和协作通过国家人工智能倡议办公室进行协调，该办公室是由2020年国家人工智能法案的通过而成立的。国家人工智能咨询委员会的任务是就与人工智能相关的主题向国家人工智能倡议办公室和总统提供咨询。在知识产权领域，美国专利商标局（USPTO）所采取的努力集中在激励人工智能和新兴技术领域的创新和包容性。人工智能/新兴技术合作伙伴计划将USPTO与来自学术界、工业界、政府和民间社会的人工智能/新兴技术社群聚集在一起。该合作伙伴关系举办听证会，提供公共研讨会，并在人工智能和知识产权的交汇处提供指导。人工智能引发的棘手的版权法律和政策问题已经在美国版权办公室的关注范围内多年。在其2023年启动的人工智能倡议中，该办公室举办了多次公共听证会和网络研讨会。它还发布了关于版权和人工智能的询问通知，以通知其未来的指导方针。在一个重要的关于人工智能和公平使用原则的待决诉讼案例中，《纽约时报》起诉了生成性人工智能的代表OpenAI，案名为NYT v. OpenAI。诉讼的核心是围绕OpenAI抓取该报纸的文章来训练其大型语言模型，并可能在人工智能和版权的交汇处设立新的先例。美国平等就业机会委员会（EEOC）的人工智能和算法公平倡议旨在确保人工智能、机器学习以及其他新兴技术遵守联邦民权法律。通过这一倡议，EEOC向公众提供了有关在为残疾人士做出就业决策时使用人工智能的信息和指导，减少自动化系统中的歧视和偏见，并评估技术在就业决策中的不利影响。美国联邦消费者保护和反垄断机构——联邦贸易委员会（FTC）在对使用人工智能造成有害影响的公司采取执法行动方面发挥了领导作用。与此同时，它一直积极警告人工智能公司注意不公平或欺骗性的商业行为，这是其职责所在。鉴于“激增”的冒充欺诈行为，FTC最近就一项补充性拟议规则制定通知征求公众意见，以禁止冒充个人。与FTC一起，包括消费者金融保护局、平等就业机会委员会（EEOC）、卫生与公众服务部、司法部、教育部、国土安全部（DHS）和劳工部在内的许多其他联邦机构加入了一项承诺，“随着像（人工智能）这样的新技术在日常生活中变得更加普遍，维护美国对公平、平等和正义的核心原则的承诺。”美国参与了众多双边和多边努力，以推进围绕人工智能政策的国际合作，包括与欧盟和中国。技术贸易委员会（TTC）的可信人工智能和风险管理联合路线图旨在弥合欧盟和美国基于风险的人工智能系统方法之间的差距。关于与中国在人工智能方面的合作，2023年11月，乔·拜登总统与总书记习近平举行了会晤，双方宣布创建一个新的双边对话渠道，专门讨论人工智能问题。在美国，与人工智能相关的法律和政策发展正处于加速阶段。以下是一些最新进展的简要预览，以及未来六到十八个月可以预期的情况
- 白宫管理和预算办公室在2024年3月发布了其关于推进人工智能治理、创新和风险管理的政策，用于联邦机构对人工智能的使用。该政策指示联邦机构“在推进人工智能治理和创新的同时，管理联邦政府使用人工智能所带来的风险，特别是那些影响公众权利和安全的风险。”
- 同样在2024年3月，美国财政部发布了一份关于管理金融服务领域人工智能特定风险的报告。该报告是根据行政命令14110号编写的，它识别了“人工智能给金融服务部门的安全性和弹性带来的重大机遇和挑战。”报告还提供了解决与人工智能相关的操作风险的下一步措施，例如减少可信度差距、加强监管协调，并扩展NIST人工智能风险管理框架（AI RMF），以包括与金融服务部门相关的风险管理。
- 美国版权办公室计划发布一份报告，该报告将基于其在2023年8月询问通知后收到的超过10,000条评论。
- 在拜登总统2025财年的预算请求中，增加了资金分配，以支持进一步实施响应行政命令14110的活动。这些包括增加人员或在劳工部、交通部和国土安全部内建立新的人工智能办公室，以及在国家标准与技术研究院（NIST）人工智能安全研究所和国家科学基金会的国家人工智能研究资源方面的额外投资。
参考资料：https://iapp.org/resources/article/global-ai-governance-us/