United States AI Governance Profile

执行摘要

美国仍然依赖联邦政府在人工智能领域的一系列措施，包括行政政策、机构授权、采购指导、标准制定和行业执法，而非单一的综合性法律。自上次评估以来，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 通过其人工智能技术评估计划、TEVV-Athlon 框架草案以及面向公众的人工智能文档零草案，扩展了联邦测试和评估基础设施。这些工具均为自愿性、草案或实施支持工具，并非具有约束力的联邦人工智能法规。 美国联邦贸易委员会还提出了一项关于压制人工智能系统准确性的政策声明，并最终下达了针对被控就人工智能营销服务做出虚假宣传的公司的相关命令。这些进展强化了该机构在消费者保护和执法方面的信号，但并未制定新的横向人工智能法规。 州级层面也取得了实质性进展。德克萨斯州众议院第149号法案将于2026年1月1日生效；加利福尼亚州参议院第53号法案确立了当前前沿人工智能的要求；科罗拉多州已颁布的自动化决策和聊天机器人框架计划于2027年1月1日生效，司法部长将于2026年8月发布相关规则制定材料。这些州级措施必须与联邦指导方针以及彼此之间保持区别。 因此，对于联邦机构和企业而言，当前的美国治理模式是一个两级的、以标准为主导、以执法为敏感的系统：NIST 测量和风险管理资源、OMB 联邦使用和采购备忘录、白宫国家安全政策、机构权限、采购控制、州法律、州检察长执行情况以及特定行业的规则必须结合起来解读。

治理架构

美国拥有两级人工智能治理架构。联邦行政政策、管理和预算办公室（OMB）备忘录、机构授权、采购、美国国家标准与技术研究院（NIST）标准和测试以及联邦贸易委员会（FTC）执法构成第一层；州立法机构和总检察长通过法规和实施活动构成第二层，例如德克萨斯州众议院第149号法案、加利福尼亚州参议院第53号法案以及科罗拉多州已颁布的2027年自动化决策机制。这两层架构不应合并为单一的联邦人工智能法规。NIST的2026年测试和文档编制工作扩展了自愿保证基础设施，而FTC和各州的执法渠道则带来了实际的合规风险。

主要政策与框架

政策时间线

企业影响

企业应维护两级合规路线图。在联邦层面，应密切关注行政政策、管理和预算办公室 (OMB) 的使用和采购备忘录、美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的测试和文档、联邦贸易委员会 (FTC) 的消费者保护权限、采购预期以及行业规则。在州层面，应评估德克萨斯州 HB 149 法案、加利福尼亚州 SB 53 法案、科罗拉多州 2027 号条例或其他州法律是否适用于产品、开发者、部署或受影响人员。FTC 或科罗拉多州的拟议材料以及 NIST 的自愿性框架不应被视为具有约束力的法律，但它们可以作为实施和执行预期的参考依据。 NIST’s ARIA methodology adds a practical federal reference for combining model testing, red teaming and user testing. It remains technical guidance rather than a generally binding enterprise requirement. The September executive order changes specified executive-branch terminology within lawful authority; it does not change Congress’s statutory AI definition or create a horizontal private-sector AI regime.

观察站解读

美国最适合被归类为两级、行业导向且以标准为主导的治理体系。联邦行政政策和机构权力仍然至关重要，但州法律和州检察长的活动如今对企业的风险敞口产生实质性影响。因此，该体系区分了联邦指令、自愿性标准、拟议的机构政策、已颁布的州法律、未来生效日期以及执法行动，而不是将所有美国人工智能政策视为一个统一的国家体系。

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