AI治理洞察: 美国《国家AI立法框架》的特点、挑战及启示

2026年3月20日，特朗普政府发布《美国国家AI立法框架：立法建议》（以下简称“《框架》”）。该框架是继《赢得竞赛：美国AI行动计划》、《确保国家AI政策框架》行政令后，从立法层面完善AI治理的关键举措，确立了“联邦优先、轻触监管、产业导向”的治理路线，旨在根除各州监管“碎片化”引发的创新发展壁垒，巩固美国全球AI主导地位。我国应密切关注相关政策进展，包容审慎地推进AI监管，促进AI技术创新与监管的平衡发展。

《框架》呈现轻监管、重产业、强竞争的特点

《框架》要求国会制定统一联邦AI规则，优先覆盖、取代各州“阻碍创新”的AI法规，不新设联邦AI监管机构，避开算法透明度、可解释性等底层技术监管，由现有相关部门履职。

《框架》明确六大核心目标：一是保护儿童并赋予家长管理权，呼吁国会为家长提供有效工具以保护儿童隐私，要求未成年人可能访问的AI平台增设防范儿童性剥削、自残诱导的功能；二是维护并壮大美国社区和小型企业，主张数据中心成本不应由民众承担，推动国会简化审批流程以实现数据中心现场供电、提升电网可靠性，呼吁国会强化联邦政府打击AI诈骗、应对AI领域国家安全问题的能力；三是尊重知识产权并支持创作者，在保障AI合理学习使用各类信息的同时，维护美国创新者、创作者和出版商的成果与权益；四是防范审查行为并保护言论自由，捍卫宪法第一修正案，禁止AI被用于压制或审查合法政治表达，为AI真实准确输出信息制定保障措施；五是促进创新并确保美国AI的全球主导地位，呼吁国会废除创新壁垒，加快AI在各行业部署，为打造世界级AI系统提供测试环境支持；六是提升美国民众AI素养并建设适配的劳动力队伍，鼓励国会推动完善职业发展和技能培训项目，在AI驱动的经济中创造新就业岗位。

《框架》推进仍面临三重挑战

1.联邦优先与各州立法的监管冲突，可能阻碍《框架》转化为立法

联邦层面推进“联邦优先”的尝试接连受挫，暴露出制度性阻力仍难以破除。2025年7月，参议院以99:1的压倒性优势，从“大而美”法案中剔除了禁止各州监管AI的十年禁令条款；11月，36州总检察长联名抵制将“禁止各州制定或执行涉及AI的法律”写入“2026财年国防授权法案”。《框架》提出的剥离各州对AI技术研发的干预权，将其降级为仅针对“落地后果”的末端管理，或将冲击美联邦制下州监管权限。

州层面加速推进AI立法，试图抢占监管先机减少联邦的“统合”意图。根据美国州立法机构联合会（NCSL）统计数据，2026年一季度州层面AI相关提案数量超过1000项，接近2025年全年的1262项，加州、德州等在消费者保护、算法歧视及公共安全领域的先行立法已形成事实上的监管路径依赖。

2.治理逻辑存在内生矛盾，统一立法愿景仍面临碎片化风险

《框架》中的核心目标与执行路径存在逻辑断层，加剧多维监管风险。以保护儿童隐私为例，强制身份证验证虽旨在保护儿童，因诱导采集全量用户深度隐私而陷入“安全悖论”，极易构成违宪的访问障碍。如IBM认为《框架》缺乏明确的治理模式与风险架构，实质上将合规责任不对称地向企业端转移，加大政策不确定性。

《框架》中的部分目标或被拆解并入其他法案。虽然特朗普政府致力于建立统一的联邦标准以消除50个州各自为政的局面，但实际推进过程极可能演变为一种妥协后的局部立法。2026年3月，参议院多数党领袖约翰·图恩公开表示，为争取两党支持，《框架》中的AI相关条款可能与《儿童网络安全法案》等大型议程合并。《美国新闻与世界报道》称，联邦法律可能无法完全废除州法，最终将形成一种保留部分地方权力的半碎片化格局。

3.治理愿景向政治现实妥协，内外焦虑或诱发“泛安全化”制度壁垒

对内，美试图将AI监管纳入政治考量，以期回应选民对社会、经济、民生发展的担忧。2026年3月，美公共政策研究中心Rainey Center最新民调数据显示，超八成选民认为2028年总统候选人必须制定明确的AI监管和就业保障方案。此外，民调显示，当政府承诺要求大型科技公司自建发电厂以避免居民电价上涨时，公众对数据中心建设的支持率显著提升至33%。AI治理正在演变为美2026年中期选举换取选票、塑造政府领导力形象的政治筹码。

对外，美强化“国家安全”叙事，试图加快松绑AI监管，确保AI发展全球领先。以众议院议长迈克·约翰逊、白宫加密货币和AI事务主管戴维·萨克斯等为代表的政府官员，试图将《框架》渲染成对华维持AI竞争优势的关键，将监管的对象定义在“安全与竞争”的狭窄范畴，将增加合规负担的州级法规、阻碍推进立法转化的行为视为对美AI霸权的威胁。香港《南华早报》称，《框架》“未点名但冲着中国来”，多处体现出一种带有“中国意识”的竞争思维。

对我国AI产业发展的启示

加强国家层面AI立法研究。通过风险分级分类划定监管红线，探索基础性、统筹性、权威性的立法研究，在严守安全底线的同时，为前沿技术迭代预留充足的制度弹性空间。优先将经市场验证的开发者共识与事实标准转化为行业规范，实现秩序维护与创新活力的动态平衡。

加快完善AI监管沙盒制度。机制方面，充分考虑试验过程中及试验结束后的风险隔离与适度责任减免，探索沙盒规则与数据安全、隐私保护等既有法律的交叉适用界限。流程方面，确立涵盖准入审批、过程评估、合规审计的标准化体系，提升监管透明度与前瞻性，有效降低合规成本，加速AI在关键行业的商业化进程。

推动出海企业将AI合规由“后置法务任务”转化为“前置产品战略”。在美立法博弈期，优先攻克儿童安全相关要求、AI生成内容标识和责任义务等具有共识的门槛，防范合规问题被放大为地缘政治风险。面对美“联邦优先”与“州法并行”的潜在冲突，在满足美国国家标准与技术研究院‌（NIST）等规范的基础上，前瞻适配强监管州的立法要求，保障海外业务可持续发展。

硕士，就职于中国电信研究院，主要从事数字政府、数字乡村等相关领域研究。硕士，中级工程师，就职于中国电信研究院，长期从事产业数字化相关研究，近年来专注媒体融合、数字治理、智慧城市等领域研究。