美国推动为期十年的州级AI监管禁令

一、事件概况：科技巨头推动“十年禁令”

目前，美国国会正在讨论一项备受关注的提案：未来十年内，禁止各州单独对人工智能（AI）立法和监管。这项“十年禁令”得到Meta、亚马逊、谷歌、微软等科技巨头的集体推动，他们通过行业组织Incompas游说国会，将该条款纳入特朗普政府主导的“大而美法案”（One Big Beautiful Bill）。目前，该法案已在众议院通过，并计划通过“预算和解”程序绕过民主党，进入参议院表决。

支持者认为，如果允许美国50个州分别制定AI法规，将造成监管碎片化，企业难以适应，创新步伐受阻。Incompas首席执行官、前国会议员Chip Pickering强调，统一监管对于美国在全球AI竞争中保持领先地位至关重要，尤其是在与中国等主要竞争对手博弈的背景下，内部不应出现“内耗”。

值得注意的是，这种“联邦主导、地方禁入”的监管思路，在美国互联网和数据隐私等领域已有先例。然而，AI涉及国家安全、社会伦理和经济发展，强推十年“监管空窗期”引发了美国各界的巨大争议。

二、观点交锋：创新空间与监管边界的多元博弈

1. 支持：科技企业与部分共和党人立场

科技企业普遍希望监管“宽松且滞后”，担忧各州各自为政将导致AI企业面临多套合规要求，显著提高成本，阻碍技术创新和市场拓展。例如，加州禁止AI用于招聘筛查，而德州允许，企业若要全国运营，就需对产品算法针对每个州逐一调整，增加运营难度。这种碎片化监管不利于企业规模化发展，也给创业公司带来不必要的负担。

特朗普政府及其科技政策核心圈层，包括硅谷投资人Andreessen Horowitz等，强调全球AI竞争是一场“中美较量”，美国不能让内部监管拖慢步伐，否则会被中国反超。法案设想未来十年AI立法由联邦统一规划，各州不得另行设限。更设置了惩罚机制——州政府如不配合，将被停止宽带等基础设施资金支持。

2. 反对：学界、地方政府与党内分歧

学界和伦理专家提出强烈质疑。加州大学伯克利分校AI教授Stuart Russell警告，既然开发者自己都承认AI有10%-30%的概率“最终导致人类灭绝”，为何还应放任技术无限制扩展？微软首席科学家Eric Horvitz认为，合理监管可为企业提供清晰可预期的规则，反而有利于创新。他强调，科学的监管能“加速AI产业发展”。

共和党内部也有不同声音。例如田纳西州参议员Marsha Blackburn反对全面禁令，主张应允许州内出台音乐产业相关AI法律，以保护本地艺术家权益。

更现实的问题是，美国联邦目前尚未形成完善的AI立法框架。未来十年，AI可能从文本生成、图像处理发展到具身机器人和自动决策系统，若缺乏动态调整机制，风险和危机将不断累积。

三、国际视角：全球AI治理模式分化

1. 欧盟：分层风险监管，规范与创新并重

欧盟率先推动《人工智能法案》（AI Act），以系统风险等级为基础实施分层监管。低风险应用（如聊天机器人）只需透明披露，高风险领域（如信用评分、招聘决策）则要求严格测试和合规，部分应用甚至被明令禁止。为平衡创新与监管，欧盟还积极听取产业意见，近期部分企业和行业联盟呼吁将高风险规定延期两年执行，为创新企业争取更多调整时间。欧盟模式的核心特征是“风险为本”，通过立法和弹性规则并举，既保障社会安全，又保留创新动力。

2. 日本：轻监管与行业自律结合

日本推行《人工智能相关技术研究开发及应用推动法》，主张“轻监管+行业自律”。政府与产业界、学术界合作，共同制定伦理准则和技术标准。日本强调通过行业自律、公开透明和社会参与，降低AI监管壁垒，为技术创新提供更大灵活性。以软法（非强制性指导意见）引导企业自主遵守，同时保留政府随时介入调整的权力，实现创新与风险防控的动态平衡。

3. 新加坡：政策前瞻与灵活试点并行

新加坡发布了《生成式AI系统安全指南》，明确产业与政府合作制定道德和安全标准，强调数据透明、系统可控和责任追溯。政府通过“监管沙盒”等机制，为AI应用提供试点空间，鼓励企业在合规前提下探索创新。新加坡注重在立法之外，利用行业准则和实践指引，推动AI健康有序发展，体现了“以人为本、弹性治理”的特色。

4. 加拿大：伦理宣言推动包容性监管

加拿大以“蒙特利尔AI伦理宣言”为核心，倡导产业、政府与社会共同制定伦理和技术准则。政府强调通过社会广泛协商、行业共同体自律来引导AI发展，形成“软硬结合”的监管体系。加拿大模式注重社会公平与技术责任，强调包容性、可持续性和公众参与。

四、美国AI监管争议的深层逻辑与现实挑战

1. 法规一致性与可预测性需求

美国科技企业反对碎片化监管，根本原因在于追求制度“可预测性”。统一的联邦法规有助于企业预判风险、合理配置资源，增强投资和创新信心。从产业角度看，法规一致性是应对AI技术复杂性和全球市场竞争的基本保障，但前提是联邦需及时补齐法律框架，避免“无监管”状态演变为“无序发展”。

2. 多层次治理与地方创新激励

单一中央集权虽利于标准统一，但也削弱了地方治理的弹性和创新动力。美国50州一向是全球技术与制度创新的“试验田”，许多关键的监管措施最早源自地方探索。完全禁止州级参与，既不利于应对AI带来的复杂社会风险，也可能错失本地化创新和多元治理模式的积累。合理的做法应是在联邦主导下，赋予地方有限试点和补充性监管权，形成纵向协同、横向补充的多层次治理格局。

3. 动态监管与全球话语权

AI技术演进极快，监管不能一成不变。国际经验表明，风险分层、软法引导和试点机制的结合，有助于在保障创新和管控风险之间寻求平衡。美国若长时间“空窗”，可能在全球AI治理标准竞争中丧失主动。联邦应根据技术演进动态调整监管策略，吸收国际先进经验，推动形成既适应创新，也守住安全底线的合规生态。 

参考文献：

[1]Robert Booth.Regulation ‘done properly’ can help with AI progress, says Microsoft chief scientist[EB/OL].(2025-06-22). https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/22/trump-ban-us-states-ai-regulation-microsoft-eric-horvitz.

[2]William Gallagher. USA: Big Tech allegedly pushes for 10-year ban on state AI regulation[EB/OL].(2025-06-18). https://www.business-humanrights.org/en/latest-news/usa-big-tech-allegedly-pushes-for-10-year-ban-on-state-ai-regulation/.

[3]Vigneshwar Ravichandran. European AI leaders join forces to push two-year pause on AI Act: All you need to know[EB/OL].(2025-07-03). https://siliconcanals.com/european-ai-leaders-pause-on-ai-act/.