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2026年7月,伊利诺伊州通过《人工智能安全措施法案》(Artificial Intelligence Safety Measures Act,以下简称《法案》),将规制重点聚焦于前沿模型及其开发者,构建起兼具事前预防与事后回应的安全治理体系。该法案在立法模式上呈现出鲜明特征:它以模型自身的能力阈值为规制起点,将治理关口前移至模型的研发与部署环节。本文旨在对《法案》进行系统的规范分析,以期为前沿人工智能的政策治理提供参考。
《法案》在概念设定上呈现出递进关系。《法案》将“基础模型”定义为利用海量、多源数据训练,具备通用输出能力且能胜任多样化任务的人工智能模型,由此提炼出通用大模型的本质特征,将其与传统专用AI系统区分开来。在此基础上,《法案》引入“前沿模型”概念,并明确将后续的微调及强化学习等再训练过程纳入算力累积范围。这一设计具有两个方面的考量:一方面,采用客观可量化的算力指标替代抽象的能力描述,保障了法律适用的明确性与可操作性;另一方面,将微调与强化学习计入算力,防止开发者通过拆分训练过程规避监管。在责任主体层面,《法案》创设了“大型前沿开发者”概念。该规定将核心监管义务置于具备强研发能力与充沛资源的大型企业身上,落实了“能力与责任相适应”的监管取向,避免对中小型初创团队造成过重的合规负担。
《法案》要求大型前沿开发者建立并实施“前沿人工智能框架”(Frontier AI Framework),该制度将于2028年1月1日正式实施,具体包含三个方面:一是风险识别与缓解机制:开发者须设定明确的风险临界值,用于评估模型是否具备引发灾难性后果的能力,并采取配套的缓解措施。同时引入第三方评估机制,对灾难性风险认定及缓解措施的有效性实施独立验证,使风险防控从企业的内部自律转化为具备法定约束力的外部监督。二是网络安全防护:开发者须建立严密的管理与技术屏障,保护未公开的模型权重,防止未经授权的访问、修改或转移。模型权重作为前沿AI系统的核心资产,一旦外泄或被篡改将引发严重安全隐患,《法案》将其安全保障上升为法定义务。三是内部治理结构:开发者须完善内部管理流程,将风险评估与安全措施融入日常研发与运营,并定期审查模型在内部使用中的潜在风险(例如模型试图绕过人工监督等情形),推动安全治理从单纯的技术手段向组织管理层面延伸。
《法案》设计了分层的透明度披露体系。所有前沿模型在部署或发生重大变更前,开发者均须公开发布透明度报告,说明开发者身份、上线时间、支持语言、输出形式、主要用途及已知局限等基础信息。对于大型前沿开发者,披露要求更为严格,须额外阐明灾难性风险评估的方法与结论、第三方评估的参与状况及安全框架的具体落实情况。
在审计环节,《法案》规定自2028年1月1日起,大型前沿开发者每年须委托具备实战经验的独立第三方机构开展合规审计。审计报告须涵盖合规履职情况、发现的问题、整改方案、内控有效性及审计方法。该机制借鉴了金融监管中的外部审计经验,引入第三方力量以缓解企业自我审查可能带来的利益冲突与信息不对称。
《法案》建立了分级响应的事件报告机制。由主管部门搭建信息收集渠道,开发者在获知重大安全事件后,须在72小时内向主管机构及州检察长报告;若事件可能引发即将发生的死亡或严重人身伤害,报告时限缩短至24小时,并须同步通报有管辖权的执法及公共安全部门。《法案》以列举方式界定了“灾难性风险”的具体情形,包括辅助制造化学、生物、放射性或核武器,以及在缺乏有效人工干预下实施大规模网络攻击等。此外,未经授权获取、篡改或窃取前沿模型权重并由此造成人身伤害的行为,亦被明确纳入重大安全事件的适用范畴。
在强化监管的同时,《法案》设计了配套的信息保护规则。向社会公开的信息允许企业删减涉及商业秘密、网络安全、公共安全及国家安全的内容;而向监管部门提交的安全事件报告、内部风险评估及未经删减的审计报告等材料,则享有信息公开豁免。这一安排旨在消除企业因担心商业机密泄露或声誉受损而隐瞒风险的顾虑,保障监管信息收集的真实性与完整性。
从风险规制的视角来看,《法案》体现了“预防原则”与“比例原则”的结合。一方面,《法案》对尚未实际发生但破坏力巨大的灾难性风险进行前瞻性干预,符合预防性治理的逻辑;另一方面,《法案》并未对所有AI系统一律施加繁重义务,而是通过算力与收入门槛划定规制边界,体现了“规制强度与风险等级相契合”的比例原则要求。
与欧盟《人工智能法案》以“应用场景”和“风险分级”为重点的规制思路不同,伊利诺伊州法案采用了“能力本位”(Capability-based)的规制范式。其核心逻辑在于:前沿模型的危险性不仅源于特定应用场景,更源于模型自身所具备的通用能力——这种能力一旦与恶意意图或失控状态结合,可能产生跨领域、跨场景的叠加风险。因此,规制起点应当是模型本身的能力阈值,而非其下游的具体应用。这一转变意味着人工智能法律治理从终端应用规制向源头能力规制的延伸。
《法案》将透明度报告、第三方审计与信息公开豁免结合使用,实质是对前沿AI领域严重信息不对称的制度回应。前沿模型的研发具有高度的技术封闭性,外部监管者难以直接掌握其内部机制与真实风险。通过强制披露与独立审计,《法案》能够有效缩减监管部门的信息劣势;而信息豁免机制则避免了企业因合规而遭受商业竞争劣势,促使企业主动披露真实风险信息。
欧盟《人工智能法案》采用四级风险分类,以应用场景为主要划分标准,覆盖面较为广泛。相比之下,伊利诺伊州《法案》集中于算力超过特定门槛的“前沿模型”,规制对象更为精准,但监管干预的深度更强。前者侧重横向的覆盖,后者倾向于纵向的深度。两种路径各具特点:欧盟模式覆盖全面,但在应对前沿能力演进方面针对性可能不足;伊利诺伊州的模式更加精准聚焦核心风险,但也可能遗漏低算力但高风险的局部场景。
加利福尼亚州曾提出《安全与可靠前沿人工智能创新法案》(SB 1047),后因争议过大被否决。该法案因设立了过于苛刻的合规责任与潜在的追责风险,引发产业界的广泛担忧。伊利诺伊州《法案》吸收了相关经验教训:通过设立明确的算力与营收门槛限缩适用范围,依靠信息豁免条款降低企业合规负担,并设置至2028年的过渡期为企业留出准备空间,展现出更为务实的立法姿态。相比之下,伊利诺伊州的立法具有地方先行试验的意义,州立法能够为美国的全国性立法检验制度的可行性并积累实践经验。《法案》在概念界定、义务设定及监管机制等方面的尝试,可为未来联邦层面的立法探索提供制度参考。
伊利诺伊州《人工智能安全措施法案》的通过,展现了前沿人工智能安全规制从原则倡导走向具体制度建构的尝试。该法案以“能力本位”为视角,以“大型前沿开发者”为核心责任主体,构建了包含风险评估、透明披露、强制报告与第三方审计在内的治理体系,并通过信息保护提供了合规保障。作为特定时期的立法探索,《法案》在实施过程中仍需面对算力阈值的动态调整、灾难性风险边界的厘清、执法能力的建设以及跨辖区的协调问题。
对我国人工智能安全法治建设而言,该法案具有以下参考价值:第一、注重能力规制与场景规制的协调:在关注具体应用场景风险的同时,不忽视模型通用能力本身带来的系统性风险。第二、坚持比例原则与分类监管:对具备高能力的大型开发者设定相应安全义务,同时避免给中小型创新主体造成不成比例的合规压力。第三、统筹信息保护与合规披露:通过合理的制度设计兼顾商业秘密保护与监管信息需求,形成良性的合规互动。第四、保持法律规制与技术标准的接口弹性:立法应为技术标准的跟进与动态调整预留弹性空间,以适应人工智能技术的发展。
[1]Transparency Coalition. Illinois Enacts Landmark AI Safety Measures Act[EB/OL]. (2026-07-11)[2026-08-07]. https://af.net/cn/realtime/illinois-enacts-landmark-ai-safety-measures-act/
[2] Office of the Governor of Illinois.Gov. Pritzker Signs Nation-Leading Artificial Intelligence Safety Law[EB/OL]. (2026-07-06)[2026-08-05]. https://gov-pritzker-newsroom.prezly.com/gov-pritzker-signs-nation-leading-artificial-intelligence-safety-law
[3]Norton Rose Fulbright. Illinois enacts Artificial Intelligence Safety Measures Act[EB/OL]. (2026-07-06)[2026-08-05]. https://www.nortonrosefulbright.com/en-us/knowledge/publications/68f0462c/illinois-enacts-artificial-intelligence-safety-measures-act
[4] Maggie Dougherty.Pritzker signs landmark AI regulation bill that aims to mitigate risks[EB/OL]. (2026-07-06)[2026-08-05]. https://capitolnewsillinois.com/news/pritzker-signs-landmark-ai-regulation-bill-that-aims-to-mitigate-risks/