美国政府《美国人工智能行动计划》

2025年7月23日，美国白宫发布了《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》（Winning the Race: AMERICA'S AI ACTION PLAN）。这份内容长达23页的文件包括90余项行动政策建议，分别聚焦于加速人工智能创新、建设人工智能基础设施和推广美国人工智能技术外交三大战略方向。启元洞见对该文件进行了全文翻译，以供读者参考。

美国正处于取得人工智能全球主导地位的竞赛当中，谁拥有最大的人工智能生态系统，谁就能制定全球人工智能标准，并获得广泛的经济和军事利益。美国总统特朗普在其上任之初就采取了措施，并指示制定人工智能行动计划。

人工智能将使人们能够发现新材料、合成新化学物质、制造新药物，并开发出新的能源利用方法——一场工业革命。它将带来全新的教育、媒体和通信形式——一场信息革命。而且它还将带来全新的智力成就——一场文艺复兴。

一场工业革命、一场信息革命以及一场文艺复兴——一切同时发生，这就是人工智能所展现的潜力。

《美国人工智能行动计划》包含三大支柱：创新、基础设施以及国际外交与安全。在上述三大支柱中，有几条原则贯穿始终。首先，美国工人是特朗普政府人工智能政策的核心。政府将确保工人及其家庭能从这场技术革命带来的机遇中获益。其次，人工智能系统必须摆脱意识形态的偏见，在用户寻求事实信息或分析时，致力于追求客观真理。最后，防止先进技术被恶意行为者滥用或窃取，同时监测人工智能带来的新兴的和不可预见的风险。

为了发展人工智能系统，同时引领这些系统的创造性和变革性应用，美国政府需要创造有利条件，促进私营部门主导的创新蓬勃发展。

美国私营部门须摆脱官僚主义的束缚。为实现这一目标特朗普总统已采取多项措施，包括撤销拜登关于人工智能的第14110号行政命令。人工智能在当前发展阶段至关重要，联邦政府既不应允许与人工智能相关的联邦资金流向那些制定浪费性监管条例的州，也不应干涉各州通过不过度限制创新的审慎法律。

政策行动建议：

（一）由美国科学和技术政策办公室（OSTP）牵头，向企业及公众征集现行阻碍人工智能创新与应用的联邦监管条例信息，并与相关联邦机构协作采取适当行动。

（二）由美国管理和预算办公室（OMB）主导，遵循2025年1月31日第14192号行政令《通过放松管制释放繁荣》的精神，联合所有联邦机构识别、修订或废除不必要阻碍人工智能发展或部署的条例、规则、备忘录、行政命令、指导文件、政策声明及跨机构协议。

（三）由美国管理和预算办公室（OMB）协调拥有人工智能相关自主资金项目的联邦机构，确保其在法律允许范围内，将各州人工智能监管环境纳入资金决策考量，并对可能影响资金使用效能的州级监管制度限制拨款。

（四）由美国联邦通信委员会（FCC）评估各州人工智能监管是否妨碍其履行《1934年通信法案》赋予的职责与权限。

（五）审查美国联邦贸易委员会（FTC）上届政府任内发起的所有调查，确保其不会对人工智能创新造成负担。同时复审FTC所有最终裁决、和解协议及禁令，适时对压制创新的条款予以修改或废止。

人工智能系统将在儿童教育、职业发展和媒体消费等领域产生深远影响。这些系统必须从底层设计上保障言论和表达自由，同时美国政府政策不得干预这一目标。保障言论自由在人工智能时代蓬勃发展，并确保联邦政府采购的人工智能客观反映真相，而非社会工程议程。

政策行动建议：

（一）由美国商务部（DOC）通过美国国家标准与技术研究院（NIST）修订《NIST人工智能风险管理框架》，删除其中涉及错误信息、多样性、公平性、包容性以及气候变化的相关表述。

（二）更新联邦采购指南，确保政府仅与承诺系统客观性、无自上而下意识形态偏见的前沿大语言模型开发商合作。

（三）在DOC通过美国国家标准与技术研究院人工智能标准与创新中心（CAISI）的领导下，开展研究并适时发布评估报告，分析特定国家前沿模型与其宣传口径及审查机制的契合度。

开源与开放权重的人工智能模型由开发者免费提供，全球用户均可下载和修改。此类模型对创新具有独特价值：初创企业可灵活使用而无需依赖封闭模型供应商；商业机构与政府部门因涉及敏感数据无法交由封闭模型供应商处理，同样能从中受益；学术研究也依赖获取模型权重与训练数据以开展科学严谨的实验，这类模型更是不可或缺。

美国需确保基于本国价值观的领先开源模型。开源与开放权重模型可能成为全球商业与学术研究领域的通用标准，因此也具有地缘战略价值。尽管是否及如何发布开源模型最终由开发者决定，但联邦政府应为开源模型营造支持性环境。

政策行动建议：

（一）通过完善算力金融市场，保障初创企业与学术界获取大规模算力资源。联邦政府可联合NIST、OSTP及美国国家科学基金会（NSF）的美国国家人工智能研究资源（NAIRR）试点项目，加速培育健康的算力金融市场。

（二）作为NAIRR试点项目的一部分，与领先科技企业合作，扩大研究界对世界级私营部门算力、模型、数据及软件资源的访问权限。

（三）为精简可持续的NAIRR运营能力奠定基础，逐步连接全国更多研究人员与教育工作者至关键人工智能资源。

（四）由OSTP牵头发布新版《国家人工智能研发战略计划》，持续培育下一代人工智能突破，引导联邦人工智能研发投资。

（五）由DOC通过美国国家电信与信息管理局（NTIA）召集利益相关方，推动中小型企业采用开源与开放权重模型。

目前，制约人工智能潜力释放的瓶颈并非模型、工具或应用的稀缺，而在于技术应用的有限性与滞后性——尤其在大型成熟机构中表现突出。医疗等美国关键领域因技术不信任感、复杂监管环境及风险管控标准缺失等因素，应用进展尤为缓慢。联邦政府需统筹建立“先行先试”的产业文化，激发人工智能活力。

政策行动建议：

（一）在全国范围内建立监管沙盒或人工智能卓越中心，供研究人员、初创企业和成熟企业在承诺开放共享数据及成果的前提下快速部署测试人工智能工具。此项工作由美国食品药品监督管理局（FDA）、美国证券交易委员会（SEC）等监管机构落实，DOC通过NIST的人工智能评估计划提供支持。

（二）由NIST牵头，在医疗、能源和农业等垂直领域开展专项计划，汇聚公私部门及学术界利益相关方，加速制定人工智能国家标准，并量化该技术在各领域实际任务中的生产力提升效果。

（三）由美国国防部（DOD）与美国国家情报总监办公室（ODNI）协同定期更新联合评估报告，对比美国与竞争对手、敌对势力国家安全机构的人工智能应用水平，并据此建立DOD与情报界持续调整人工智能应用战略的动态机制。

（四）通过情报界、美国能源部（DOE）、美国商务部CAISI、美国国家安全委员会（NSC）及OSTP协作，优先收集并分发可能影响国家安全的外国前沿人工智能项目情报。

美国特朗普政府推出“劳动者优先”的人工智能发展议程。人工智能既能通过提升生产力、创造全新产业助力美国构建更普惠的经济机会体系，也将彻底重塑各行业工作模式，亟需配套劳动力政策引导转型。为实现这一愿景，将重点推进三大方向：普及人工智能素养与技能培养、持续评估劳动力市场影响、试点创新性再培训项目，助力劳动者在智能经济中蓬勃发展。

政策行动建议：

（一）由美国劳工部（DOL）、美国教育部（ED）、NSF和DOC协同将人工智能技能培养纳入联邦教育及劳动力资金的核心目标，覆盖职业与技术教育（CTE）、职业培训、学徒计划等现有项目。

（二）财政部发布指导意见，明确符合《国内税收法》第132条规定的教育援助范围可涵盖人工智能素养与技能项目，允许企业为相关培训提供免税报销，激励私营部门加大技能投资以保障就业。

（三）美国劳工统计局（BLS）与DOC通过人口普查局、美国经济分析局（BEA）利用既有企业级人工智能应用数据，分析技术应用对就业创造、岗位替代及薪资的影响机制。

（四）在DOL设立人工智能劳动力研究中心，联合统计部门开展持续性劳动力市场影响评估，通过情景规划生成政策建议，为教育及就业决策提供依据。

（五）授权DOL酌情动用自主资金开展人工智能相关岗位快速再培训，发布指南协助各州识别结构性失业群体，并明确《劳动力创新与机会法案》《公共工程与经济发展法案》框架下预防性技能提升资金的使用规范。

（六）由DOL与DOC牵头，支持各州及劳动力中介机构开展创新试点，针对人工智能引发的岗位替代危机与入门级技能需求变化，探索可规模化推广的高效应对策略。

人工智能将催生物理世界中的一系列创新：自动驾驶无人机、自动驾驶汽车、机器人技术，以及尚未被命名的全新发明。美国及其可信赖盟友必须成为这些下一代技术的世界级制造者。人工智能、机器人及相关技术为制造业与物流业创造了全新能力，其中部分技术更可应用于国防与国家安全领域。联邦政府应优先投资这些新兴技术，引领新一轮工业复兴。

政策行动建议：

（一）投资基础制造技术：通过DOD、DOC、DOE、NSF等联邦机构，利用相关计划法案及其他特殊权限，投资发展基础性与转化型制造技术。

（二）由DOC通过NTIA牵头，召集行业与政府利益相关方，识别美国机器人及无人机制造业面临的供应链挑战。

人工智能将重塑科学研究。现有人工智能系统已能生成蛋白质结构模型、新型材料设计等成果，日益强大的通用模型更展现出提出假设与设计实验的潜力。

政策行动建议：

（一）投资自动化实验室：通过NSF、DOE、NIST等合作伙伴，投资建设工程、材料科学、化学、生物学及神经科学等领域的自动化云实验室，由私营部门、联邦机构与能源部国家实验室协同共建。

（二）通过长期协议支持专注研究组织等实体，利用人工智能与新兴技术取得基础科学突破。

（三）在评审新项目提案时，将研究者既往资助项目产生的科学与工程数据集影响力纳入考量，激励高质量数据集公开。

（四）要求联邦资助的研究者披露其人工智能模型在研究实验中使用的非专有、非敏感数据集。

随着各国政府追求人工智能创新目标并利用该技术的经济效益，高质量数据已成为国家战略资产。美国需要主导创建全球规模最大、质量最高的人工智能适用科学数据集，同时恪守公民权利保护原则。

政策行动建议：

（一）指示美国国家科学技术委员会（NSTC）的机器学习和人工智能分委会制定生物、材料科学、化学、物理等领域科学数据用于人工智能训练的最低质量标准。

（二）落实《2018年机密信息保护与统计效率法案》要求，由OMB颁布数据可访问推定规则并扩大安全访问权限，破除联邦数据壁垒，在保护机密数据前提下提升统计机构运用人工智能构建证据的能力。

（三）在NSF与DOE建立安全计算环境，实现受限联邦数据的人工智能安全调用。

（四）为NSF国家安全数据服务（NSDS）示范项目创建在线门户，为公众及联邦机构提供受限联邦数据人工智能应用的统一入口。

（五）探索建立联邦土地生物全基因组测序计划，由国家科学技术委员会牵头，联合农业部、DOE、美国国立卫生研究院（NIH）、国家科学基金会、内政部及合作生态系统研究单位，开发涵盖所有生物领域的基因组测序数据，为未来生物基础模型训练提供资源。

正如大语言模型和生成式人工智能系统曾引发人工智能科学的范式变革，未来突破性进展或将同样重塑技术边界。美国希望保持此类突破的全球引领地位，战略性投资前沿领域最具潜力的方向。

政策行动建议：

（一）优先投资理论、计算与实验研究，通过在即将发布的《国家人工智能研发战略计划》中体现这一导向，确保美国在发现推动人工智能能力跃迁的新范式方面持续领先。

当前人工智能系统的内部运作机制仍不透明。这种不可预测性导致人工智能在国防、国家安全等重大领域应用受限。美国需要突破基础研究以支持人工智能在这些领域的应用。

政策行动建议：

（一）由美国国防高级研究计划局（DARPA）联合商务部CAISI与NSF启动技术开发计划，推进人工智能可解释性、控制系统及对抗鲁棒性研究。

（二）在即将发布的《国家人工智能研发战略计划》中，将人工智能可解释性、控制力与鲁棒性的基础突破列为优先方向。

（三）DOD、DOE、商务部CAISI、美国国土安全部（DHS）、NSF及学术机构应协同组织人工智能黑客松，召集美国学界精英测试人工智能系统的透明度、效能、使用控制及安全漏洞。

评估是人工智能行业衡量系统性能与可靠性的核心手段。随着技术发展，监管机构应探索将评估机制纳入现行法律对人工智能系统的适用框架。

政策行动建议：

（一）通过NIST及CAISI发布指南与资源，协助联邦机构根据特定任务需求及法律合规要求开展人工智能系统自主评估。

（二）由NIST牵头，联合DOE、NSF等联邦科研机构，支持人工智能模型测量与评估科学的发展。

（三）在商务部CAISI主持下每年至少召开两次会议，促进联邦机构与研究界分享人工智能评估体系建设经验与最佳实践。

（四）通过DOE与国家科学基金会投资开发人工智能测试平台，在安全真实场景中试点人工智能系统，加速研究成果向市场转化。此类测试平台应覆盖农业、交通、医疗等人工智能应用垂直领域，并鼓励多利益相关方团队参与。

（五）由DOC召集NIST人工智能联盟，通过协作建立新型测量科学，确立可验证、可扩展、可互操作的技术与标准，推动人工智能发展。

通过采用人工智能工具，联邦政府能够以更高效率和效能服务公众。人工智能的变革性应用将助力打造美国民众期待的高响应型政府。OMB已经通过减少拜登政府施加的繁琐规则推动了人工智能在政府中的应用，现在是时候在此成功基础上更进一步了。

政策行动建议：

（一）将首席人工智能官委员会（CAIOC）正式确立为跨机构人工智能应用协调与合作的主要平台。通过CAIOC启动与相关联邦执行委员会的战略协调与合作，包括：总统管理委员会、首席数据官委员会、首席信息官委员会、统计政策跨机构委员会、首席人力资本官委员会及联邦隐私委员会。

（二）创建人才交流计划，在人事管理办公室指导下，允许联邦员工快速借调至需要专业人工智能人才（如数据科学家和软件工程师）的其他机构。

（三）由美国总务管理局（GSA）与OMB协调管理人工智能采购工具箱，最大程度促进联邦企业间的统一性。该系统将使任何联邦机构在符合隐私、数据治理和透明度相关法律的前提下，轻松选择多种模型。各机构还应拥有充分灵活性，根据自身需求定制模型，并查看其他机构人工智能应用的目录。

（四）与GSA合作实施先进技术转移与能力共享计划，快速在机构间转移先进人工智能能力及应用案例。

（五）要求所有联邦机构尽最大努力确保，工作可能受益于前沿语言模型的所有员工都能获得此类工具并接受适当培训。

（六）在OMB主导下，召集一组包含影响力大的服务提供商的机构，试点并扩大人工智能的使用，以改善对公众的服务交付。

人工智能有潜力改变DOD的作战及后勤办公运作。美国若要维持其军事优势，及其对人工智能的使用安全可靠，就必须在武装部队中大力采用人工智能。由于DOD在联邦政府内有着独特的行动需求，因此值得采取特定政策行动推动人工智能的应用。

政策行动建议：

（一）确定DOD员工队伍大规模利用人工智能所需的人才和技能。基于这一确定结果，实施人才培养计划，以满足人工智能领域的人员需求，并推动有效运用人工智能赋能的能力。

（二）在DOD建立一个人工智能与自主系统虚拟试验场，首先确定该设施所需的技术、地理、安全和资源要求。

（三）在DOD内部建立一个简化流程，对其主要作战和支持职能中涉及的工作流程进行分类、评估和优化，旨在制定一份优先使用人工智能实现自动化的工作流程清单。当某个工作流程成功实现自动化后，DOD应尽快努力将该工作流程永久转换为基于人工智能的实施方式。

（四）优先推进由DOD主导与云服务提供商、计算基础设施运营商及其他相关私营部门实体达成的协议，以将国家紧急状态下对计算资源的优先访问权编入法规，确保DOD在重大冲突期间能够充分利用这些技术。

（五）将高级军事院校发展成为人工智能研究、开发和人才培养的中心，向后代传授人工智能的核心技能和知识。在各专业中，推动高级军事院校开设人工智能相关课程，包括人工智能应用、开发和基础设施管理等方面。

美国政府与业界密切合作，在尖端人工智能技术的传播与国家安全关切之间实现适当平衡。美国政府有效应对美国人工智能公司、人才、知识产权和系统面临的安全风险也至关重要。

政策行动建议：

由DOD、DHS、CISA以及情报界其他相关成员牵头，与美国顶尖的人工智能开发者合作，使私营部门能够积极防范人工智能创新面临的安全风险，包括恶意网络行为者、内部威胁等。

人工智能的一个风险是恶意的深度伪造，无论是音频、视频还是图片。尽管特朗普总统已经签署《删除法案》，该法案旨在保护人们免受色情、未经同意的深度伪造的侵害，但仍需要采取进一步行动。特别是人工智能生成的媒体可能会给法律体系带来新的挑战。政府必须为法院和执法部门提供他们所需的工具，以克服这些新挑战。

政策行动建议：

（一）在NIST的领导下，考虑将NIST的“法证证据守护者”（Guardians of Forensic Evidence）深度伪造评估计划发展为正式指南和配套的自愿性法证基准。

（二）在美国司法部（DOJ）的领导下，向从事裁决的机构发布指导意见，探讨采用类似于证据规则咨询委员会正在审议的拟议《联邦证据规则》第901(c)条的深度伪造标准。

（三）在司法部法律政策办公室的领导下，对《联邦证据规则》中任何与深度伪造相关的拟议增补提交正式意见。

人工智能要求美国建设比现有规模更大发电能力的新型数字服务。自20世纪70年代以来，美国的能源产能一直停滞不前，美国需要改变这一令人担忧的趋势以取得人工智能的发展。

人工智能需要新的基础设施——生产芯片的工厂、运行这些芯片的数据中心，以及为这些提供动力的新能源。美国的环保审批系统及其他法规使美国几乎不可能以所需的速度建设这些基础设施。并且这些基础设施也绝不能使用任何可能损害美国人工智能主导地位的敌对技术来建造。自上任以来，特朗普总统已经改革了几乎所有相关联邦机构的《美国国家环境政策法》（NEPA）法规，启动了审批技术现代化计划，创建了美国国家能源主导委员会（NEDC）、美国投资加速办公室。

政策行动建议：

（一）设立新的NEPA类别豁免：针对通常对环境没有显著影响的数据中心相关行动，设立新的NEPA类别豁免。为确保高效，在可能的情况下，采纳其他机构已建立的类别豁免。

（二）扩大FAST-41流程的应用：依据2015年《美国地面交通建设法案》（America’s Surface Transportation Act）设立的适用范围，将FAST-41流程扩展到所有符合条件的数据中心和数据中心能源项目。

（三）探讨是否需要为数据中心制定一项全国性的《清洁水法》第404条许可。如果采纳，应确保该许可不要求施工前通知，并且涵盖与现代人工智能数据中心规模相符的开发场地。

（四）加快环境审批：通过精简或减少遵守《清洁空气法》、《清洁水法》、《综合环境响应、赔偿和责任法》及其他相关法律颁布的法规，加快环境审批流程。

（五）开放联邦土地用于数据中心建设：指示拥有大量土地的机构，识别适合大规模开发的地点，从而为数据中心及其配套发电基础设施的建设提供联邦土地。

（六）维持安全防护机制，严禁对手方向该基础设施注入敏感输入。确保人工智能计算技术栈完全构建于美国产品之上，且支撑人工智能发展的基础设施（包括能源与电信系统）彻底排除外国对手方的信息通信技术与服务包括相关软硬件。

（七）扩大将人工智能应用于加速和改进环境审查的工作：例如通过增加参与能源部PermitAI项目的机构数量。

美国电网巨大且复杂，它也需要升级以支持数据中心和未来其他能源密集型产业。它正面临多重挑战，需要战略远见和果断行动。电气化和人工智能技术进步带来的需求不断增长，正在增加电网的压力。美国必须制定一项全面战略，加强和扩展电网。

政策行动建议：

（一）尽可能稳定当前电网。这一初始阶段认识到保护现有资产的必要性，并确保电力供应不中断且价格合理。美国必须防止关键发电资源过早退役，并探索利用现有容量的创新方法。确保电网的每个角落都符合全国范围内的资源充足性标准，并确保全国各地持续提供足够的发电容量。

（二）尽可能优化现有电网资源。这包括实施策略以提高输电系统的效率和性能。美国必须探索诸如先进电网管理技术和输电线路升级等解决方案，以增加沿现有线路传输的电量；应研究大型电力消费者在电网关键时期管理其电力消耗的新方式，以提高可靠性并释放系统中的额外电力。

（三）优先并网可靠、可调度电源，并尽快拥抱技术前沿的新型能源发电方式。改革电力市场，使财政激励与电网稳定目标保持一致，确保对发电的投资能够反映系统的需求。

（四）为驾驭21世纪复杂的能源格局制定战略蓝图。通过稳定当前电网、优化现有电网资源以及发展未来电网，使美国可以迎接人工智能竞赛的挑战的同时，为所有美国人提供一个可靠且平价的电网。

半导体的发明开启了现代技术。现在，美国必须将半导体制造业带回美国本土。复兴的美国芯片产业将创造数千个高薪工作岗位，并保护我们的供应链免受外国竞争对手的干扰。

政策行动建议：

（一）在DOC改革后的芯片计划办公室（CHIPS Program Office）的领导下，继续致力于为美国纳税人带来强劲的投资回报，并取消所有针对芯片资助的半导体制造项目的额外政策要求。DOC和其他相关联邦机构也应合作简化阻碍半导体制造工作的法规。

（二）在DOC的领导下，审查半导体拨款和研究项目，以确保它们加速先进人工智能工具在半导体制造中的整合。

由于人工智能系统目前适合处理原始情报数据，并且未来人工智能系统可能拥有的大幅扩展的能力，人工智能很可能会被用于处理美国政府最敏感的数据。部署这些模型的数据中心必须能够抵御顶级国家级威胁行为体的攻击。

政策行动建议：

（一）在DOD、美国情报界（IC）、NSC和NIST（包括CAISI）的牵头下，与行业合作，并在适当情况下与相关的联邦资助研究与开发中心合作，制定高安全级别人工智能数据中心的新技术标准。

（二）推动各机构采用保密计算环境，以支持可扩展和安全的人工智能工作负载。

为了建设驱动美国人工智能未来的所需基础设施，必须投资于将建造、运营和维护这些基础设施的劳动力，包括电工、高级暖通空调技术人员等。为解决这些关键岗位中的短缺问题，应确定支撑人工智能基础设施的优先岗位，制定现代技能框架，支持行业驱动的培训，并通过通识教育、CTE和注册学徒计划扩大早期人才输送渠道。

政策行动建议：

（一）在DOL和DOC的领导下，创建一项全国性倡议，以识别对人工智能相关基础设施建设至关重要的高优先级职业。这项工作将召集雇主、行业团体和其他劳动力利益相关者，以开发或确定这些角色的国家技能框架和能力模型。这些框架将提供自愿性指导，可为课程设计、证书开发以及劳动力投资的协调提供参考。

（二）通过DOL、DOE、ED、NSF和DOC，与州和地方政府以及劳动力系统利益相关者合作，支持创建行业驱动的培训项目，以满足与优先人工智能基础设施职业相关的劳动力需求。这些项目应由雇主和培训伙伴共同开发，以确保完成项目的个人具备就业能力并与招聘流程直接挂钩。还可以探索激励雇主提升在职员工技能以胜任优先职业的模式。美国商务部应将这些培训模式作为其基础设施投资项目的核心劳动力组成部分。这项战略的资金将根据项目解决已识别的人才输送缺口和提供与雇主需求相符的人才产出的能力进行优先分配。

（三）在DOL、ED和NSF的领导下，与教育和劳动力系统利益相关者合作，扩大早期职业接触项目和学徒前项目，让初高中学生参与到优先人工智能基础设施职业中。这些工作应侧重于提高对这些工作的认识和兴趣，与当地雇主需求保持一致，并为进入高质量培训和注册学徒项目提供切入点。

（四）通过教育部职业、技术和成人教育办公室，向州和地方CTE系统提供指导，说明如何更新学习项目以与优先人工智能基础设施职业保持一致。这包括更新课程、扩大双重入学选择，以及加强职业技术教育项目、雇主和为人工智能基础设施职业提供服务的培训提供者之间的联系。

（五）在DOL的领导下，扩大注册学徒制在人工智能基础设施关键职业中的应用。工作重点应放在简化优先行业和职业新项目的启动，并消除雇主采纳的障碍，包括简化注册、支持中介机构以及使项目设计与雇主需求保持一致。

（六）在DOE的领导下，利用其国家实验室在人工智能领域的专业知识和能力，扩大本科生、研究生、博士后和教育工作者的实践研究培训和发展机会。这应包括与社区学院和技术/职业学院合作，以培养新员工并帮助现有员工转型，从而填补关键的人工智能岗位。

随着人工智能系统在编码和软件工程能力方面的进步，它们作为网络攻击和防御工具的效用将不断扩大。对于许多运营资金有限的关键基础设施所有者而言，保持强大的防御态势将尤为重要。幸运的是，人工智能系统本身可以成为出色的防御工具。随着人工智能网络防御工具的持续采用，关键基础设施提供商可以领先于新兴威胁。

然而，在网络和关键基础设施中使用人工智能，也使这些人工智能系统面临对抗性威胁。所有在安全关键或国土安全应用中使用人工智能的情况，都应采用安全设计、鲁棒且具有韧性的人工智能系统，这些系统应具备检测性能变化的功能，并能警报潜在的恶意活动，例如数据投毒或对抗性样本攻击。

政策行动建议：

（一）在DHS的领导下，与DOC的CAISI和国家网络总监办公室合作，建立一个人工智能信息共享与分析中心（AI-ISAC），以促进美国关键基础设施部门之间人工智能安全威胁信息和情报的共享。

（二）在DHS的领导下，发布并维护针对私营部门实体的指南，指导其修复和应对人工智能特有的漏洞和威胁。

（三）确保联邦机构内部与私营部门之间，酌情协作和整合地共享已知的人工智能漏洞。此过程应利用现有的网络漏洞共享机制。

人工智能系统容易受到某些类型的对抗性输入，这使其性能面临风险。美国政府有责任确保其所依赖的人工智能系统——特别是用于国家安全应用的系统——能够抵御虚假或恶意输入。尽管在推进人工智能保障领域已经做了大量工作，但促进弹性和安全的人工智能开发和部署应是美国政府活动的核心。

政策行动建议：

（一）在DOD的领导下，与DOC的NIST和ODNI合作，继续完善国防部的负责任人工智能和生成式人工智能框架、路线图和工具包。

（二）在ODNI的领导下，并与DOD和DOC的CAISI协商，根据《情报界指令505号：人工智能》，发布一份关于人工智能保障的情报界标准。

人工智能技术的普及意味着需要审慎规划，以确保系统出现故障时，对关键服务或基础设施的影响最小化，并能立即做出响应。为应推动人工智能事件响应行动的开发和纳入现有事件响应准则和公共及私营部门的最佳实践中。

政策行动建议：

（一）在NIST（包括CAISI）的领导下，与人工智能和网络安全行业合作，确保人工智能被纳入事件响应团队的标准、响应框架、最佳实践和技术能力（例如，便携式应急工具包）的制定中。

（二）修订国土安全部网络安全和基础设施安全局（CISA）的网络安全事件与漏洞响应手册，纳入对人工智能系统的考量，并包括要求首席信息安全官在适当情况下咨询首席人工智能官、机构高级隐私官员、DOC、CAISI以及其他机构官员的规定。各机构应相应更新其下属手册。

（三）在DOD、DHS和ODNI的领导下，与OSTP、NSC、OMB以及国家网络总监办公室协调，鼓励负责任地共享人工智能漏洞信息。

在全球人工智能竞赛中，美国不仅要在国内推动人工智能的发展，还必须在全球范围内推广美国的人工智能系统、计算硬件和标准。将人工智能优势转化为持久的全球联盟，同时防止对手坐享其成利用创新和投资成果。

美国必须向所有愿意加入美国人工智能联盟的国家出口其完整的人工智能技术栈，以此来满足全球对人工智能的需求。

政策行动建议：

在美国商务部（DOC）内部设立并运行一个项目，旨在收集全套人工智能出口方案的提案。一旦DOC选定联盟，美国经济外交行动小组、贸易和开发署、进出口银行、国际开发金融公司和美国国务院应与商务部协调，以促成符合美国批准的安全要求和标准的交易。

包括联合国、经济合作与发展组织、七国集团、二十国集团等在内的众多国际机构都提出了人工智能治理框架和人工智能发展战略。美国支持志同道合的国家共同努力。

政策行动建议：

在DOS和DOC的领导下，大力倡导促进创新、反映美国价值观、抵制专制影响的国际人工智能治理方法。

先进的人工智能计算对于人工智能时代至关重要，它既能促进经济活力，又能催生新型军事能力。因此，美国应当寻求创新的出口管制执行方式。

政策行动建议：

（一）在DOC、OSTP和NSC与业界合作下，探索利用先进人工智能计算设备上新的和现有的位置验证功能。

（二）在DOC的领导下，建立新的机制，与情报界官员合作，加强全球芯片出口管制执法。

半导体是人类有史以来最复杂的发明之一。美国采取新的措施来弥补半导体制造出口管制方面的漏洞，并加强执法力度。

政策行动建议：

在DOC的领导下，制定针对半导体制造子系统的新的出口管制措施。

对敏感技术实施严格的出口管制，鼓励合作伙伴和盟友遵循美国的管制措施。

政策行动建议：

（一）在DOC和DOS的领导下，并与NSC、DOE和国家科学基金会NSF协调，制定、实施并分享有关互补性技术保护措施的信息，包括在基础研究和高等教育领域。

（二）在DOS与DOC、DOD和DOE的协调下，为人工智能全球联盟制定一项技术外交战略计划，以协调政府各部门的激励措施和政策杠杆，促使关键盟友在整个供应链中采用互补的人工智能保护系统和出口管制措施。

（三）推动针对人工智能技术栈的多边控制机制的新举措，避免仅依赖多边条约机构来实现这一目标，同时将现有的美国控制措施以及未来的所有控制措施都纳入其中。

（四）在DOC和DOD的领导下，与盟友协调，确保盟友采用美国的出口管制措施，与美国一道制定新的管制措施。

在不久的将来，最强大的人工智能系统可能会在诸如网络攻击以及化学、生物、放射性、核或爆炸物（CBRNE）武器的开发等领域带来新的国家安全风险，以及新的安全漏洞。美国前沿模型中存在的风险很可能预示着外国对手在未来不久将拥有的风险。

政策行动建议：

（一）在DOC下属的CAISI领导下，联合具备化学、生物、放射、核及爆炸物威胁与网络风险专业能力的相关机构，与前沿人工智能开发方合作，评估前沿人工智能系统对国家安全构成的风险。

（二）在DOC人工智能标准与创新中心与国家安全机构的合作下，评估和审查因在关键基础设施及其他美国经济领域使用对手的人工智能系统而可能产生的安全漏洞和恶意外国影响，包括后门及其他恶意行为的可能性。

（三）要优先在联邦机构（包括NIST、CAISI、DOE、DOD以及情报机构）招募顶尖的人工智能研究人员，以确保联邦政府能够持续对人工智能系统进行前沿评估和分析。

（四）通过CAISI、国家安全机构以及相关研究机构之间的合作，建立、维护并在需要时更新与国家安全相关的人工智能评估。

人工智能将释放生物学领域近乎无限的潜力：治疗新疾病、开拓新的工业应用案例等。同时，它也可能为恶意分子合成有害病原体和其他生物分子开辟新的途径。解决这一问题的办法是采取多层级的方法。

政策行动建议：

（一）要求所有接受联邦科研资金的机构在使用核酸合成工具和合成服务提供商时，必须选择具备健全的核酸序列筛查和客户验证程序的机构。针对这一要求建立执行机制，而非仅仅依赖自愿承诺。

（二）在OSTP的领导下，召集政府和行业相关方，制定一种机制，以促进核酸合成供应商之间的数据共享，从而查出可能存在欺诈或恶意行为的客户。

（三）通过CAISI、国家安全机构以及相关研究机构之间的合作，建立、维护并根据需要更新与国家安全相关的人工智能评估。

来源：中心官微