北京
IBM CEO Arvind Krishna本周在Fox Business的采访里，把华盛顿的困境说得很直白：监管太多，糟；监管太少，后果可能更糟。得找到那个"刚刚好"的中间点。他还补了一句：要是搞成臃肿的官僚体系，美国在AI竞赛里可就难赢了。
Krishna说的平衡，远不止联邦层面。往下走，各州正在拼凑出一套碎片化的立法，重塑美国公司构建和部署AI的方式；往上看，全球竞争里技术实力连着经济地位和国家安全。但不管哪一层，清晰的路径都没出现。跟CEO们和政治领袖聊下来，"看不清"是共同的抱怨。
过去九个月，美国产出的AI立法比过去十年加起来还多，而且基于三种完全不同的政策目标。加州SB 53盯着前沿开发者的透明度；纽约的RAISE法案强制更严格的事故报告，还要在金融服务局里设一个新监管办公室；得州的TRAIGA禁止特定的故意滥用行为，同时设立36个月的监管沙盒。两周前康涅狄格州也加入了，两院以压倒性票数通过SB5，此前多年尝试都失败了。
联邦政策却在往相反方向晃。特朗普去年12月11日的行政令要求司法部挑战州级AI法律，还把宽带资金跟"最低负担"的国家标准挂钩。但前一天签署的2026财年国防授权法案，又完全排除了优先适用条款。
今年4月，Anthropic披露了一个叫Mythos Preview的模型——因为自主网络攻击能力太强，没敢公开发布——这种风险类别联邦对话根本没准备好接招。据说这次惊吓已经让白宫考虑搞一个类似FDA的预发布审查系统，给高级AI模型做上市前审批。这主意，本文第二作者2023年就跟参议院提过了。
国际背景更尖锐。欧盟在推进AI法案，中国按国家意志部署前沿能力，商业AI和国家安全能力的界限正在崩塌——美国政策要是继续混乱，代价会越来越高。
有统计显示，2025年州议会提出了1200多项AI相关法案，通过了将近150项，节奏还在加快。但数量之下藏着更根本的问题：各层级的政策制定者，都在缺乏一个共同测试标准的情况下干活——没人说得清，什么样的监管才算"刚刚好"。
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