bingdada美国通过逆向联邦主义路径，由加州、纽约州和伊利诺伊州引领前沿AI安全立法，推动形成国家标准。特朗普政府同步制定联邦测试框架，旨在构建美国主导的民主AI全球治理体系。
2026年7月15日，OpenAI全球事务官Chris Lehane发表重要声明，指出从美国各州首府到华盛顿特区，再到国际会议场合，针对前沿AI治理的严肃方案正在成形。这些努力共同推动着一个以民主价值观为核心的AI愿景——确保AI技术惠及多数人，而非少数人。
加利福尼亚州、纽约州，以及最新加入的伊利诺伊州，纷纷通过了前沿安全立法，推动美国朝着治理最强大AI系统的共同基线迈进。这些努力反映了OpenAI所称的“逆向联邦主义”势头：各州通过共同框架帮助建立统一方向。 - 加州：建立了核心披露框架，要求前沿模型进行风险评估并公开结果。
OpenAI认为，在缺乏联邦统一框架的情况下，各州通过制定相互镜像的法律，可以逐步建立起事实上的国家标准。这种自下而上的路径，正是逆向联邦主义的精髓。关键要素包括： 1. 记录在案的安全框架：对前沿模型进行风险评估，并公开披露评估内容与结果。
特朗普政府正与技术和国家安全专家合作，制定针对最强大AI模型在网络领域的美国政府测试框架。该框架将确立测试标准、时间表和流程。OpenAI正在与政府、同行企业、商业团体及其他利益相关方进行建设性讨论，共同塑造这一努力。
网络评估的持续工作表明了一致性的关键意义。目前，模型在联邦框架完成前接受测试，但一个教训已经清晰：我们需要在州和联邦层面都采用一致且可重复的方法。这对于将最强大的模型交到政府、关键基础设施防御者、盟友及其他可信合作伙伴手中至关重要。
如果各州各自为政，形成难以执行、令消费者困惑、分散开发者资源的法律拼凑，将严重威胁AI安全部署。特别是对于初创公司和小企业，这种混乱会挤占本应用于安全投资的资源。
政策制定者应防止任务蔓延。各州不应被要求管理重大国家安全风险（或实际上代表全国做出国家安全决策），也不应进行高度技术性的审查——这些更适合由拥有资源、专业知识、接触机密系统能力，并能与团队密切合作的联邦专家处理。
如果安全是优先事项，那么国家标准是最佳政策路径，以确保：
联邦测试框架将帮助将先进AI工具交到政府、关键基础设施防御者、盟友及其他可信合作伙伴手中。这样做将强化民主制度，帮助构建美国主导的民主AI堆栈。现在是利用美国的创新领先优势支持民主AI的时候了。
vs. 姿态表演 Chris Lehane强调：“如果我们想创建一个真正优先考虑建立国家和国际标准的安全框架——这是最能支持AI安全部署的方式——就需要艰苦工作、严肃的目标，以及连接各州、联邦政府和国际对话的战略。表演性或信号姿态的方式在这里行不通——州层面的混乱不符合持久安全方案的最佳利益，只会导致更多混乱。” undefined的联邦流程或各州法律的拼凑都无法产生连贯的前沿安全制度。我们需要确保最佳测试者评估最强大模型的方法，并让可信防御者获得访问权限。这是通往真正安全的唯一道路。
2026年8月初：特朗普政府目标完成联邦测试框架。
持续进行中：各州继续在核心要素上保持一致，推动事实上的国家标准形成。
美国正在通过逆向联邦主义的创新路径，将各州立法与联邦行动相结合，逐步构建起AI安全的国家标准。这一过程不仅关乎技术治理，更是民主价值观在数字时代的实践。从加州到伊利诺伊，从州议会到白宫，再到国际舞台，一个以民主为基础的全球AI治理框架正在酝酿之中。
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