AI 治理需要联邦制，而不是联邦政府实施的暂停
快速阅读: 据《只是安全》最新报道，5月22日，美国众议院通过一项暂停州和地方层面人工智能监管的预算提案，可能违宪且妨碍创新。文章认为国会应否决此提议，强调州级监管的重要性及联邦制优势，主张通过协作式联邦制模式设定联邦标准并鼓励州级试验，而非全面暂停州级AI监管。
5月22日，美国众议院通过了一项包含暂停州和地方层面人工智能监管提议的预算提案。该提案意在废止数十项现行的州级人工智能相关法律，并阻止各州颁布新法规。国会应当否决这项所谓的“人工智能预授权冻结”提议。这一政策不仅欠佳，还可能因违反第十修正案而违宪。
禁令支持者以州级人工智能法律的碎片化为由，声称取消州级监管将促进创新并助力美国超越中国。这一论点基于监管与创新对立的错误假设。监管可以通过确立明确规则、建立公众信任和鼓励采用来推动创新。如果美国希望在人工智能领域领先，必须通过坚持其民主价值观和构建人们信任的系统实现，而非边缘化那些最能负责任治理的机构。国会在私营部门对人工智能的监管方面尚未采取有意义的措施，短期内也不太可能这样做。与此同时，全国各地的州政府已经填补了这一空白，制定了旨在促进教育、就业、住房、医疗等关键领域透明度、问责制和消费者保护的法律。这些努力不仅反映了公众需求，也体现了针对特定风险和情境调整治理方式的实际需要。
没有现成的蓝图可用于监管像人工智能这样的通用技术。这就是为什么基于民主合法性和政策灵活性的州级试验仍然至关重要。禁令将在我们最需要进步的时候阻碍这一进程。
谁决定人工智能监管？
转向预授权转变了如何监管人工智能的一阶问题为由谁决定的二阶问题。赌注很高：无论谁决定人工智能监管，都将决定任何出台政策的内容、范围和时机。国会享有广泛的商业管理权限，可以在宪法至上条款下以预授权形式规范私人行为。然而，第十修正案明文禁止此类直接干预。最高法院于2018年在《墨菲诉NCAA案》中再次确认了这些原则。争议的联邦法律PASPA禁止各州使体育博彩合法化，法院判定此为违宪的州指令行为。
PASPA的致命缺陷在于完全未涉及私人行为的任何规定。它既未赋予个人或有意愿开展体育博彩业务的实体以联邦权利，也未对私人行为施加任何联邦限制。因此，“禁止各州授权”的规定只能被视为对各州的直接指令，此为违宪的州指令行为。在如此裁定时，法院区分了可接受的去监管化预授权与违宪的州指令行为。它引用《航空业去监管化法案》（ADA）作为后者的一个例子，该法案禁止各州制定或执行与任何[受保护的]航空公司费率、航线或服务相关的法律。关键的是，这项禁令是在全面管理航空业的联邦体系内运作的。在此背景下，法院解读ADA赋予航空公司有限的“联邦权利”，使其能够在不受州干预的情况下自行设定费率、航线及服务。因此，与PASPA不同，ADA符合预授权的私人活动监管要求。
有时难以区分可接受的去监管化预授权与违宪的州指令行为。然而，拟议的人工智能禁令并非难分胜负的案例。其内容甚至未提及规范私人行为。而且没有任何联邦框架规范私人市场中的人工智能开发和部署。为遵循第十修正案，国会需明确规范私人行为，可体现为明确权利以从事特定活动。如《墨菲》案所明确指出的，联邦权利必须不仅是禁止州行动的附带后果。否则，预授权与州指令的区别将不复存在。
反指挥州原则远不止是起草技巧。它对国会立法权构成宪法约束，保障自由、推动政府问责并促使政治审议。在人工智能监管上达成国会共识将是困难的。但这正是部分原因所在。国会不能因其无法或不愿监管人工智能而压制那些能够做到的州。重大的国家利益不能凌驾于这一宪法原则之上。反指挥原则确立了一项明确的禁令，而非平衡测试。即使是轻微侵犯州主权的行为也违反宪法限制。拟议中的暂停令完全违背了这些限制。
该暂停令并非针对特定领域或行业的具体活动，而是适用于所有应用场景和社会背景下的AI技术本身。这种对传统州权的干预前所未有。它将剥夺各州在消费者保护、公共健康与安全、民权、教育、执法、劳工和就业等领域保护公民的权利。该暂停令甚至可能妨碍各州调整普遍适用的法律，如过失和消费者欺诈法，以应对AI独特的监管挑战。
有人或许会认为，一项剥夺所有州在一个重要领域十年监管权力的法律会遭到各州政府及其代表的反对。这是联邦制的一项政治保障：国会议员可以阻止可能预设州法律的联邦法律，或协商更有利的条款以保护州的利益。除了这些政治制约外，反指挥原则还提供了一个宪法底线。换句话说，《第十修正案》禁止国会指挥州政府采取或不采取行动，即使大多数州议员投票赞成也是如此。
对联邦制的打击
除了宪法问题，拟议中的暂停令还可能危及关于AI的民主讨论。联邦制不仅是为了保护州主权，更是为了促进民主代表性和政策实验。鉴于对AI影响的深刻不确定性，各州在不使整个国家承担风险的情况下测试监管方法提供了至关重要的好处。这些州级实验产生了关于什么有效、什么失败以及需要改进的重要实证数据。州级监管往往是反映多种相互竞争利益的妥协方案。利益相关者很少完全满意，但谈判结果提供了信息，说明利益相关者能够接受的内容，即使不是他们的首选。
各州还激发了在完全集中化系统中可能不会发生的有力政策辩论和公众参与。加州SB 1047号法案的政治纠葛就是一个例子。如果通过，SB 1047号法案将在发生灾难性损害时要求实施风险管理要求、州级监督和责任。SB 1047号法案引发了关于风险分配、问责制和监管设计的争论。虽然SB 1047号法案是在加州提出的，但它引发了全国范围内的广泛辩论，为国家AI政策讨论提供了信息。与国会不同，在SB 1047号法案可能成为加州法律的真正可能性下，我们了解到像OpenAI、微软和谷歌这样的行业巨头尽管在国会听证会和公关活动中表达了对政府监督的支持，却强烈反对对其前沿AI模型的监管。
此外，美国联邦制的分散性质更能抵御监管俘获和制度失败。无论是在红州还是蓝州，总会有政治场所来推进与国家政策偏好相异的政策偏好。正是由于深刻的意识形态差异，联邦制AI政策可能同时吸引进步派和保守派。集中化的国家AI政策在建立监管一致性方面表面上有吸引力，但要实现这一点需要关于基本价值观和优先事项的广泛共识——而目前在AI方面不存在这样的共识。联邦制提供了一个机制和机构结构来进行必要的讨论。
构建更智能的AI治理
尽管联邦制并非没有缺点，但它提供了完全集中化系统所不具备的能力：进行政策创新、广泛的公众参与和迭代适应。这些都是有效的AI治理所必需的。拟议中的AI暂停令与此类价值背道而驰。
构建更智能的AI治理
禁止州立法机构在未来十年内解决与AI相关的挑战，将削弱联邦制的价值观，而此时政府监督最为迫切。很难相信，经过十年州级不作为后，国会会突然拥有制定全面且有效的AI规则的最佳智慧。即使是较短的暂停令也会有问题。未来两年内做出的政策决定——以及未做出的决定——将形成几十年内都会回响的路径依赖和轨迹。
联邦制确保没有任何单一机构能为所有人做决定。国会不应排除各州，而是可通过协作式联邦制模式，在促进国家和地方价值观的同时设定联邦最低标准，并允许各州在联邦参数内进行试验。这种方法在从环境法到医疗保健的各个领域都得到了有效应用，既能维护国家统一又能鼓励地方创新。国会还可运用财政手段激励各州遵守联邦AI目标，只要条件是非强制性的。
如果美国要在AI领域领先，就必须以反映其宪法承诺和政治理想的方式做到这一点，而不是放弃它们。真正的AI进步并非源于监管停滞，而是来自构建人们信赖的AI系统，并能在各种情境和人群中负责任地部署。无论国会做出何种决定，它都不能——也不应该——是对州级AI监管的全面暂停。我们联邦制的伟大之处不在于效率，而在于其适应性、韧性和多元能力。变革的潜力呼唤深思熟虑的治理体系，而非捷径。
**特色图片：**
2025年5月22日，华盛顿特区，美国国会众议院以微弱优势通过一项推动唐纳德·特朗普总统政策议程的法案后，可见美国国会大厦。（照片来源：Kevin Dietsch/Getty Images）
(以上内容均由Ai生成)
