AI监管拉锯战：企业陷入联邦与州法规夹缝

对于首席信息官而言，AI合规、风险管理和治理的负担一夜之间急剧增长，他们必须应对变化速度快于运营指导的法律要求。联邦与州之间关于AI法律冲突的拉锯战，正在扩大组织预期部署的内容与其能够自信辩护的内容之间的差距。风险迫在眉睫：今天发布的产品可能成为明天的责任隐患。

在这个新环境下，AI治理已从IT团队的常规合规问题，升级为紧迫的高管和董事会级问题——其各个组成部分正在实时演变。最终必须由首席信息官来引导公司的应对策略。问题是：朝哪个方向前进？

观望还是前进

在选择前进道路时，回顾以往不确定时期会很有帮助；不断变化的监管环境对首席信息官来说并非新挑战。许多高管的诱惑是静观其变，直到联邦和州监管机构结束博弈。但这种策略很少被证明是成功的。

VeraSafe数据保护和隐私合规服务提供商的高级隐私顾问Danie Strachan表示："我们在GDPR早期看到了这种模式；那些等待每个细节都确定的组织，比那些从一开始就建立适应性治理框架的组织落后了数年。"

Strachan建议首席信息官考虑从以往争议中吸取的经验教训，例如数据隐私、网络安全和跨境数据传输方面的合规混乱。成功的公司是"那些为不确定性而非确定性构建合规计划的公司"，他说。

财务处罚和影响

"猜测"和"忽视"两种方法的风险主要在于可能通过叠加执法行动累积的严厉处罚。

deepset公司（一家为企业AI和自然语言处理应用构建工具的公司）的联合创始人兼首席执行官Milos Rusic表示："与欧盟不同，欧盟的处罚来自单一的AI框架，而在美国，最大的风险不是单一的AI罚款，而是叠加执法。公司可能面临州级处罚、根据现有消费者和民权法律的联邦执法，以及民事诉讼，所有这些都与同一个AI系统相关。"

处罚金额往往相当可观，财务影响可能持续到长期。

Boltive广告安全和隐私合规统一平台提供商总裁Pamela Slea警告说："在联邦层面，联邦贸易委员会可以施加重大民事处罚，强制执行长期同意令，并要求进行昂贵的补救措施。"

Slea补充说："在州层面，CPRA、VCDPA、CPA和CTDPA等隐私法允许州检察长针对每项违规行为寻求罚款，这些罚款可能迅速扩大到数千万美元，特别是对于高流量的数字资产。"

超越底线

但高风险并不完全取决于高额罚款。当然，声誉风险是首要关注点，但还有其他因素需要首席信息官在决策中考虑。

SOCRadar扩展威胁情报和实时网络威胁防护提供商的首席信息安全官Ensar Seker表示："实际上，'处罚'分为三个类别：执法风险、商业风险和政府合同风险。"

Seker表示，在州方面，许多AI和隐私相关法律由州检察长和监管机构通过一系列行动执行，包括民事处罚、禁令/停止使用令和强制补救措施。在某些情况下，如果法律创设私人诉讼权或原告可以主张欺诈、歧视或不公平行为，还包括私人诉讼风险。

"真正的成本就在这里：法律费用、强制模型/功能回滚，以及类似集体诉讼的证据开示，这变成了对你的数据和决策的法证审计，"他说。

就目前已经存在并将持续存在的要求而言，联邦方面同样令人担忧。例如，Seker表示，对于今天的大多数首席信息官来说，更大的风险是采购和资金杠杆，而不是单一的AI合规罚款。

"如果你向政府销售产品或在联邦资助的环境中运营，不合规可能意味着失去资格、审计失败、因违约被终止、暂停/禁止途径，以及如果你声称拥有实际上没有的控制措施，还会面临认证责任，"他说。

执法的长臂可以延伸得更远。"即使联邦立场是优先权，执法现实仍然是：展示你的治理，展示你的控制措施，证明你能够安全运营，"Seker说。

走好监管钢丝

在这个混乱且充满风险的背景下，首席信息官必须找到一条既能保持公司竞争力，又能避免法律纠葛的前进道路。这并非易事。

Transcend隐私公司（一家管理公司技术栈中消费者数据权限的公司）的CIO/CISO驻场专家、前联合健康集团首席信息官和首席信息安全官Aimee Cardwell表示："目前无法遵守联邦AI强制令（覆盖州法规），因为它们还不存在；行政令只是创造了一个真空。对公司来说，真正的惩罚是运营瘫痪。"

Cardwell警告不要现在就试图在州和联邦要求之间选边站。"相反，采取'最低公分母'方法，构建你的基础设施以处理你可能面临的最严格要求。这种方法使你在不同司法管辖区之间具有可移植性，"她说。

换句话说，挖掘州要求以首先捕获最严格的条款。从那里开始构建你的合规行动，注意添加进一步的合规行动以适应其他地方的独特管辖区要求，这样就不会遗漏任何内容。

为最坏情况做准备不必被视为徒劳无益、过度谨慎的方法。OneTrust AI就绪治理平台提供商的隐私和AI治理负责人Brett Tarr表示，监管变化并不能减轻对AI治理的根本需求，它"只是改变了我们如何以及为什么提供治理控制"。

政府主导的控制不是AI监管的上限，而是底线。全球客户，而不仅仅是美国客户，期望企业照顾好他们的数据，统计数据显示，客户会抛弃破坏这种信任的品牌。结果是"即使监管环境转向更少的控制，市场条件也要求公司在监管退缩时补上缺口，AI治理的责任只是从合规要求转变为业务必需，"Tarr补充说。

最终，将焦点放在大多数AI风险来源上的首席信息官会做得很好。

企业AI平台Lanai的首席技术官Rajesh Raman表示："AI风险不存在于工具层面，它存在于工作流程中。阻止工具或等待（监管）确定性只会将AI使用推向地下，在那里风险和不合规会成倍增加。"

Q&A

Q1：为什么首席信息官不能等待AI监管明确后再行动？

A：从GDPR早期的经验来看，等待每个细节都确定的组织，比那些从一开始就建立适应性治理框架的组织落后了数年。不断变化的监管环境并非新挑战，成功的公司是那些为不确定性而非确定性构建合规计划的公司。静观其变的策略很少被证明是成功的。

Q2：美国AI监管面临的最大风险是什么？

A：与欧盟单一AI框架不同，美国最大的风险是叠加执法。公司可能同时面临州级处罚、根据现有消费者和民权法律的联邦执法以及民事诉讼，所有这些都与同一个AI系统相关。处罚可能包括数千万美元的罚款、强制模型回滚、法律费用以及类似集体诉讼的法证审计。

Q3：首席信息官应该如何应对联邦和州AI法规的冲突？

A：专家建议采取"最低公分母"方法，构建基础设施以处理可能面临的最严格要求，这样可以在不同司法管辖区之间具有可移植性。首先挖掘州要求以捕获最严格的条款，然后添加其他司法管辖区的独特要求，确保不会遗漏任何内容。AI风险存在于工作流程中，应将焦点放在风险来源上。