美国智库发布《关键和新兴技术指数》报告

为了保持在AI领域的全球领导地位，美国私营部门必须摆脱官僚主义的束缚。特朗普总统已为此采取多项举措，包括撤销拜登政府关于AI的第14110号行政命令，该命令曾为繁重的监管体制铺路。AI在当下的关键阶段实在不宜被州或联邦层面的繁琐监管所扼杀。联邦政府不应允许与AI相关的联邦资金流向那些实施繁重AI监管、浪费这些资金的州，但也不应干预各州制定合理且不会过度限制创新的法规的权利。

建议的政策行动：

（1）由科学技术政策办公室（OSTP）牵头，向企业及社会广泛征集当前阻碍AI创新和应用的联邦法规信息，并与相关联邦机构合作，采取适当行动。

（2）由管理和预算办公室（OMB）牵头，并根据2025年1月31日签署的“通过放松管制释放繁荣”行政命令（EO 14192），与所有联邦机构合作，识别、修订或废除那些不必要地阻碍AI开发或部署的法规、规则、备忘录、行政命令、指导文件、政策声明和机构间协议。

（3）由OMB牵头，与有AI相关自由裁量资金项目的联邦机构合作，确保在拨款决策时，依法考虑州级AI监管环境，并在该州的AI监管制度可能影响资金成效时，限制资金的分配。

（4）由联邦通信委员会（FCC）牵头，评估州级AI监管是否妨碍其根据《1934年通信法》履行职责与权力。

（5）审查上届政府时期的所有联邦贸易委员会（FTC）调查，确保这些调查不会提出对AI创新构成过度负担的责任理论。同时，审查所有FTC的最终命令、同意令和禁令，并在适当情况下寻求修改或撤销那些对AI创新造成不当负担的措施。

AI系统将在我们教育孩子、工作以及媒体消费等方面发挥深远影响。必须确保这些系统自底层起就将言论和表达自由作为设计基石，同时确保美国政府的政策不干扰这一目标。我们必须确保在AI时代言论自由得以繁荣，并且联邦政府采购的AI能够客观反映事实真相，而非社会工程议程。

建议的政策行动：

（1）由商务部（DOC）通过国家标准与技术研究院（NIST）牵头，修订NIST人工智能风险管理框架，删除与虚假信息、多样性、公平与包容以及气候变化有关的内容。

（2）更新联邦采购指南，确保政府仅与能够保证系统客观、中立、无自上而下意识形态偏见的前沿大语言模型（LLM）开发者签约。

（3）由商务部通过NIST人工智能标准与创新中心（CAISI）牵头，开展研究，并在适当情况下发布对中国前沿AI模型的评估报告，重点审查其是否与中国宣传口径和审查要求相一致。

开源和开放权重的AI模型是由开发者免费向全球开放，任何人都可下载并修改的模型。通过这种方式分发的模型对创新具有独特价值，因为初创企业能够灵活地利用这些模型，而无需依赖封闭模型的供应商。同时，许多企业和政府部门拥有无法外发至封闭模型供应商的敏感数据，因此开源与开放权重模型也有助于推动AI在商业和政府中的应用。此外，学术研究通常需要访问模型的权重和训练数据以开展科学严谨的实验，因此开源模型对于学术界至关重要。

我们必须确保美国拥有以本国价值观为基础的领先开源模型。开源与开放权重模型有可能在全球部分商业领域和学术研究中成为事实标准，因此它们同样具有地缘战略价值。尽管发布开源还是封闭模型的决策权最终归开发者所有，但联邦政府应为开源模型的成长营造有利环境。

建议的政策行动：

（1）通过完善算力金融市场，为初创企业和学术界保障对大规模计算资源的获取。当前，企业若想获得大规模算力，往往需与超大规模云服务商签订长期合同，这超出了大多数学者和初创企业的预算能力。美国曾通过商品现货与期货市场等金融手段解决其他商品的类似难题。通过与产业界合作，由商务部NIST、科学技术政策办公室（OSTP）及国家科学基金会（NSF）国家人工智能研究资源（NAIRR）试点项目共同推进，联邦政府可加速建立健康的算力金融市场。

（2）与领先科技公司合作，作为NAIRR试点的一部分，提升学术界对世界一流私营部门算力、模型、数据及软件资源的访问能力。

（3）建设精益且可持续的NAIRR运营能力，将全国越来越多的研究者和教育者与关键AI资源连接起来。

（4）由OSTP牵头，持续发布新版《国家人工智能研发战略计划》，引导联邦AI科研投资，培育下一代AI重大突破。

（5）由商务部通过国家电信与信息管理局（NTIA）牵头，召集利益相关方，推动中小企业采用开源与开放权重模型。

当前，制约AI释放全部潜力的瓶颈并非模型、工具或应用的可用性，而是AI的采纳有限且进展缓慢，尤其是在大型成熟机构中。美国诸多关键领域（如医疗卫生）由于种种原因采纳AI尤其迟缓，这些原因包括对技术的不信任或缺乏理解、复杂的监管环境以及缺乏明确的治理和风险管理标准。联邦层面的协调努力，有助于在美国各行业建立动态、先试先行的AI创新文化。

建议的政策行动：

（1）在全国范围设立监管沙盒或人工智能卓越中心，使研究人员、初创企业和成熟企业能够快速部署和测试AI工具，并承诺开放数据和成果。这些举措应由美国食品药品监督管理局（FDA）、证券交易委员会（SEC）等监管机构推动，并获得商务部NIST人工智能评估工作的支持。

（2）由商务部NIST牵头，在医疗、能源、农业等领域启动多个专项工作，联合公共、私营和学术各界，加快国家AI系统标准的制定与应用，并衡量AI在相关领域真实任务中的生产力提升效果。

（3）由国防部（DOD）与国家情报总监办公室（ODNI）合作，定期更新国防部—情报界联合评估，比较美国、其竞争对手及对手国家安全部门AI工具的采纳水平，并基于这些评估结果，持续调整国防部和情报界各自的AI应用推进策略。

（4）通过情报界、能源部（DOE）、商务部CAISI、国家安全委员会（NSC）和科学技术政策办公室（OSTP）协作，优先收集、整理和分发对国家安全具有潜在影响的国外前沿AI项目情报。

特朗普政府坚持“以工人为本”的AI政策。AI通过提升生产率和催生全新产业，有助于美国构建一个为工人创造更多经济机会的经济体。然而，AI也将深刻改变所有行业和职业的工作方式，对劳动力体系提出了全新的要求，需要采取切实的人才措施，帮助工人顺利完成转型。特朗普政府已率先迈出重要步伐，包括2025年4月签署的第14277号和第14278号行政命令——“推动美国青少年人工智能教育”和“为未来高薪技术工种做好美国人准备”。为进一步落实这一愿景，特朗普政府将推进一系列优先举措，提升AI素养和技能培训，持续评估AI对劳动力市场的影响，并试点新型创新项目，助力工人在AI驱动的经济中实现成功转型。

建议的政策行动：

（1）由劳工部（DOL）、教育部（ED）、国家科学基金会（NSF）和商务部（DOC）牵头，将AI技能培养作为相关教育和劳动力资金渠道的核心目标。这应包括推动将AI技能培训纳入相关计划，如职业与技术教育（CTE）、劳动力培训、学徒制及其他联邦支持的技能提升计划。

（2）由财政部牵头，发布指导意见，明确众多AI素养和技能培训项目可被视为《国内税收法典》第132条规定的合格教育援助。鉴于AI对各行业与岗位任务和技能需求的深远影响，这将允许雇主为员工提供免税的AI培训报销，推动私营部门加大AI技能投资，守护美国工人工作岗位。

（3）由劳工统计局（BLS）、商务部下属人口普查局与经济分析局（BEA）牵头，利用现有数据，研究AI对劳动力市场的影响。例如，人口普查局在“商业趋势与展望调查”中追踪的企业级AI采纳趋势。这些机构可对AI采纳、岗位创造、职位替代与薪资变化进行分析。

（4）在劳工部设立“人工智能劳动力研究中心”，与BLS及商务部下属人口普查局、BEA协作，领导持续的联邦层面AI对劳动力市场及美国工人影响的评估工作。该中心将进行定期分析，开展多种AI影响情景规划，生成可操作的见解，为劳动力和教育政策提供决策支持。

（5）由劳工部牵头，视需要动用可用自由裁量资金，为受AI相关岗位替代影响的群体提供快速再培训。发布指导意见，帮助各州识别因AI应用带来重大结构性变革行业的失业工人，并明确州级“快速响应”资金如何用于主动提升面临未来岗位替代风险的工人技能。

（6）在劳工部和商务部层面，快速试点针对AI带来的劳动力挑战的新型解决方案，包括因岗位替代和初级岗位技能需求变化而产生的再培训需求。这些试点将由各州和劳动力中介机构，根据《劳动力创新与机会法》和《公共工程与经济发展法》现有授权实施，并旨在识别、推广可扩展、以绩效为导向的劳动力系统应对策略，帮助劳动力体系适应AI驱动的劳动力市场变革的速度和复杂性。

AI将推动一系列实体世界的新型创新，包括自主无人机、自动驾驶汽车、机器人，以及许多尚无专门术语的新发明。确保美国及其可信赖的盟友成为这些新一代技术的世界一流制造者至关重要。AI、机器人及相关技术为制造业和物流领域带来了前所未有的能力提升，其中许多创新还具有国防和国家安全应用价值。联邦政府应将对这些新兴技术的投资作为优先事项，推动新一轮工业复兴。

建议的政策行动：

（1）通过国防部（DOD）、商务部（DOC）、能源部（DOE）、国家科学基金会（NSF）及其他联邦机构，利用小企业创新研究计划（SBIR）、小企业技术转移计划（STTR）、科研资助、CHIPS研发计划、《史蒂文森-怀德勒技术创新法》授权、《国防生产法》第三章、“其他交易权”及其他授权，投资开发和规模化基础性与转化性制造技术。

（2）由商务部通过国家电信与信息管理局（NTIA）牵头，召集产业和政府相关方，识别影响美国机器人及无人机制造的供应链挑战。

与众多其他领域一样，科学本身也将因AI而发生深刻变革。当前，AI系统已经能够生成蛋白质结构模型、设计新材料等。愈发强大的通用模型在提出科学假设、设计实验方面展现出巨大潜力。这些新兴能力有望加速科学进步。然而，要真正释放这种潜力，还必须对科学研究的开展方式及其支撑基础设施进行关键性变革。如果科学家无法同步提升实验规模，AI赋能的预测将难以转化为现实价值。当今基础科学仍是一项高度依赖人力的工作；AI时代要求开展更多科学与工程研究，将理论成果转化为产业级应用。这反过来又需要新型科研基础设施，以及对新型科学组织模式的支持。

建议的政策行动：

（1）通过国家科学基金会（NSF）、能源部（DOE）、商务部下属NIST及其他联邦合作伙伴，投资建设面向工程、材料科学、化学、生物学、神经科学等多个领域的自动化、云端实验室。这些实验室可由私营部门、联邦机构及研究机构联合DOE国家实验室共同协作建设。

（2）通过长期协议，支持“聚焦研究”型组织或其他类似实体，利用AI和其他新兴技术推动基础性科学突破。

（3）鼓励研究人员公开发布更多高质量数据集，在新项目评审时，将申请人以往资助项目产生的科学与工程数据集影响力纳入考量。

（4）要求获得联邦资助的研究人员在研究和实验过程中，公开披露用于AI模型训练的非专有、非敏感数据集。

高质量数据已成为国家的战略性资产，各国政府竞相推动AI创新、挖掘技术带来的经济效益。包括美国竞争对手在内的其他国家，已经在积累大量科学数据方面走在了前面。美国必须引领建设世界最大、最高质量、具备AI就绪能力的科学数据集，同时尊重个人权利，确保公民自由、隐私和保密性保护。

建议的政策行动：

（1）指示国家科学技术委员会（NSTC）下属机器学习和人工智能小组委员会，针对AI模型训练中生物、材料科学、化学、物理和其他科学数据类型，提出最低数据质量标准的建议。

（2）颁布2018年《机密信息保护与统计效率法案》要求的OMB相关法规，关于可访问性优先和扩大安全访问权限。这将降低获取联邦数据的壁垒，打破数据孤岛，从而推动统计机构更好地利用AI进行证据生成，同时保护机密数据免受不当访问和使用。

（3）在国家科学基金会（NSF）和能源部（DOE）内部建立安全计算环境，支持在受限联邦数据上开展安全AI应用。

（4）为NSF的国家安全数据服务（NSDS）示范项目创建在线门户，作为公众和联邦机构访问受控联邦数据AI应用案例的统一入口。

（5）探索建立针对联邦土地上生物的全基因组测序计划，由NSTC牵头，联合美国农业部、能源部、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，共同开发一项在联邦土地范围内覆盖全部生物领域的全基因组测序计划。该新数据将成为未来训练生物学基础模型的重要资源。

正如大语言模型（LLMs）和生成式AI系统在AI科学领域带来了范式转变，未来的重大突破同样有可能彻底改变AI的能力边界。美国必须始终站在这类突破的最前沿，而实现这一目标的关键在于对最具前景的前沿方向进行有战略性、针对性的投资。

建议的政策行动：

优先投资于理论、计算和实验性研究，保持美国在探索全新且变革性AI范式方面的领导地位，并在即将发布的《国家人工智能研发战略计划》中充分体现这一优先方向。

目前，前沿AI系统的内部机制尚不透明。技术人员虽然能从宏观上理解大语言模型（LLM）的工作原理，但往往无法解释模型为何会生成某一特定输出。这使得具体AI系统的行为难以预测，而可预测性的不足又为AI在国防、国家安全或其他涉及生命安全的领域应用带来挑战。如果我们能够在这些研究难题上实现根本性突破，美国将在高风险国家安全领域更充分发挥AI系统的潜力。

建议的政策行动：

（1）由国防高级研究计划局（DARPA）牵头，联合商务部CAISI和国家科学基金会（NSF），启动一项技术开发计划，推动AI可解释性、AI控制系统以及对抗性稳健性等领域的前沿研究。

（2）将AI可解释性、可控性和稳健性的基础性突破作为即将发布的《国家人工智能研发战略计划》中的优先方向。

（3）国防部（DOD）、能源部（DOE）、商务部CAISI、国土安全部（DHS）、国家科学基金会（NSF）以及学术合作伙伴应协同发起AI黑客马拉松活动，广泛吸引美国学术界最优秀的人才，对AI系统的透明性、有效性、使用控制和安全漏洞进行测试。

评测是人工智能行业评估AI系统性能与可靠性的主要方式。科学严谨的评测对于界定和衡量AI在受监管行业中的可靠性与表现具有重要作用。未来，监管机构也应探索在适用现有法律时，将AI评测结果纳入其考量工具。

建议的政策行动：

（1）通过商务部下属国家标准与技术研究院（NIST）及人工智能标准与创新中心（CAISI），为联邦机构发布指南和资源，帮助各部门针对自身任务与运营目标、以及遵循现有法律要求，独立开展AI系统评测。

（2）由NIST、能源部（DOE）、国家科学基金会（NSF）及其他联邦科技机构牵头，支持AI模型测量与评估科学的发展。

（3）由CAISI每年至少组织两次会议，邀请联邦机构和学术研究界分享AI评测构建的经验与最佳实践。

（4）通过能源部和NSF投资建设AI测试平台，用于在安全、真实的环境下试点AI系统，支持研究人员开发原型并推动新型AI系统向市场转化。这类测试平台将鼓励多方参与，覆盖AI影响的各类经济行业，包括农业、交通运输、医疗服务等。

（5）由商务部牵头，召集NIST AI联盟，推动新型测量科学的协作制定，从而建立经过验证、可扩展、具备互操作性的AI评测技术与指标，促进人工智能领域的发展。

借助AI工具，联邦政府能够更高效地为公众服务。应用场景包括加速缓慢且常常是手动的内部流程、简化公共互动等。总之，AI的变革性应用有助于打造一个更加高效、灵活的政府，以满足美国人民的期望与需求。

管理和预算办公室（OMB）已通过减少拜登政府施加的繁重规定，推动了政府部门的AI应用。现在是时候在这一成功基础上继续推进了。

建议的政策行动：

（1）正式设立首席人工智能官委员会（CAIOC），作为跨机构协调与合作的主要平台。通过CAIOC，启动与相关联邦行政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、联邦隐私委员会等。

（2）创建一个人才交流计划，旨在在人事管理办公室的帮助下，快速将联邦工作人员派遣到其他需要专业AI人才（例如数据科学家和软件工程师）的机构。

（3）创建由总务管理局（GSA）管理的AI采购工具箱，并与OMB协调，以尽可能实现联邦机构间的统一。该系统将允许任何联邦机构根据相关隐私、数据治理和透明度法律，轻松选择多个模型，并为各机构提供足够的灵活性，以定制模型并查看其他机构的AI应用案例（基于OMB已有的AI应用案例库）。

（4）与GSA合作实施先进技术转移与能力共享计划，迅速在各联邦机构之间转移先进的AI能力和应用场景。

（5）要求所有联邦机构确保尽最大可能为所有能够从前沿语言模型中受益的员工提供访问权限，并提供适当的培训。

（6）在OMB的主持下，召集一批提供高影响力服务的机构，试点并增加AI的应用，以改善向公众提供的服务。

AI有潜力在国防部的战争作战和后勤管理中发挥变革性作用。如果美国要保持全球军事优势，同时确保如本行动计划中所述的AI应用安全可靠，就必须在武装部队中积极推广AI。由于国防部在联邦政府中的独特运营需求，它需要采取特定的政策措施来推动AI的应用。

建议的政策行动：

（1）确定国防部员工所需的技能和人才，以便在大规模应用AI时能够充分利用。基于这些需求，实施人才发展项目，满足AI劳动力需求，并推动AI能力的有效应用。

（2）在国防部建立AI和自主系统虚拟试验场，首先确定此类设施所需的技术、地理、安全和资源要求。

（3）在国防部内部建立一个简化流程，用于对其主要运营和支持功能中涉及的工作流进行分类、评估和优化，旨在建立一份优先自动化的工作流清单，并推动通过AI实现自动化。当某个工作流成功自动化后，国防部应尽可能迅速地将该工作流永久转移到基于AI的实现方式。

（4）优先推动国防部与云服务提供商、计算基础设施运营商以及其他相关私营部门实体的协议，确保在国家紧急情况下能够优先访问计算资源，以便国防部在重大冲突中充分利用这些技术。

（5）将我们的高级军事学院发展为AI研究、开发和人才培养的中心，向未来一代传授核心的AI技能和素养。通过在各专业课程中推动AI相关课程，培养AI的使用、开发和基础设施管理能力。

保持美国在AI领域的领导地位，要求美国政府与产业界密切合作，适当地平衡前沿AI技术的传播与国家安全的考虑。同时，政府还需要有效应对针对美国AI公司、人才、知识产权和系统的安全风险。

建议的政策行动：

由国防部（DOD）、国土安全部（DHS）、商务部CAISI及其他相关情报社区成员牵头，与领先的美国AI开发者合作，帮助私营部门积极应对安全风险，保护AI创新免受恶意网络攻击、内部威胁等安全隐患。

AI来的一个明显风险是恶意深度伪造，无论是音频录音、视频还是照片。尽管特朗普总统已签署由梅拉尼娅·特朗普倡导的《TAKE IT DOWN法案》，旨在保护免受色情和非自愿深度伪造的侵害，但仍需采取进一步行动。尤其是，AI生成的媒体可能会给法律系统带来新的挑战。例如，虚假的证据可能被用来试图剥夺原告和被告的正义。政府必须为法院和执法部门提供所需工具，以应对这些新挑战。

建议的政策行动

（1）由商务部下属国家标准与技术研究院（NIST）牵头，考虑将NIST的“法医证据守护者”深度伪造评估程序发展为正式指南及配套的自愿法医基准。

（2）由司法部（DOJ）牵头，向参与裁决的机构发布指导意见，探索采用类似于“证据规则咨询委员会”正在审议中的联邦证据规则第901条(c)款的深度伪造标准。

（3）由司法部法律政策办公室牵头，对任何关于深度伪造的联邦证据规则新增提案提交正式意见。

与过去的大多数通用技术一样，AI将需要新的基础设施——生产芯片的工厂、运行芯片的数据中心以及为所有这些提供动力的新能源。美国的环境审批制度和其他法规使得几乎不可能以所需的速度在美国建设这些基础设施。此外，这些基础设施也不能使用任何可能破坏美国AI主导地位的对抗性技术来建设。

幸运的是，特朗普政府在改革这一制度方面取得了前所未有的进展。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《国家环境政策法》（NEPA）法规，启动了“审批技术现代化”计划，成立了国家能源主导委员会（NEDC），并启动了美国投资加速器。现在是在这一势头基础上再接再厉的时候了。

建议的政策行动：

（1）根据《国家环境政策法》建立新的类别排除，涵盖通常不会对环境产生重大影响的数据中心相关行动。在可能的情况下，采用其他机构已经建立的类别排除，以便每个相关机构都能以最高效率开展工作。

（2）扩大FAST-41流程的使用范围，涵盖2015年《修复美国地面运输法》规定的所有符合条件的数据中心和数据中心能源项目。

（3）探讨在全国范围内对数据中心实施《清洁水法》第404条许可的必要性，如果获得通过，确保此审批许可不需要施工前通知，并涵盖与现代AI数据中心规模一致的开发场地。

（4）通过简化或减少《清洁空气法》《清洁水法》《综合环境响应、赔偿和责任法》以及其他相关法律下制定的规定，加快环境许可审批流程。

（5）通过指导拥有大量土地组合的机构确定适合大规模开发的场地，使联邦土地可用于数据中心及其发电基础设施建设。

（6）保持安全防护措施，防止对手向这些基础设施植入敏感输入。确保国内AI计算堆栈建立在美国本土产品基础上，并确保AI发展的基础设施（如能源和电信）不受外国对手信息与通信技术及服务（ICTS）的影响，包括软件和相关硬件。

（7）扩大应用AI的力度，以加速和改善环境审查，例如增加参与美国能源部PermitAI项目的机构数量。

美国电网是地球上最大、最复杂的机器之一。它也需要升级以支持未来的数据中心和其他能源密集型产业。电网是现代经济的命脉和国家安全的基石，但它正面临着一系列挑战，需要战略远见和果断行动。电气化和AI技术进步带来不断增长的需求，正在给电网带来越来越大的压力。美国必须制定一项全面战略来增强和扩大电网，不仅要应对这些挑战，还要确保电网在未来发展中保持持续增长的强度和容量。

建议的政策行动：

（1）尽可能稳定现有电网。这一初始阶段有必要保护现有资产，并确保不间断且价格合理的电力供应。美国必须防止关键发电资源的过早退役，并探索利用现有产能的创新方法，例如利用现有的备用电源来增强高峰需求期间的电网可靠性。这样可以确保电网的每个角落都符合全国资源充足性标准，并在全国范围内持续提供足够可用的发电量。

（2）尽可能优化现有电网资源。这涉及实施提高输电系统效率和性能的策略。美国必须探索诸如先进的电网管理技术和电力线路升级等解决方案，以增加现有线路的输电量。此外，美国还应研究大型电力消费者在关键电网时段管理其电力消耗的新颖方法，以提高可靠性并释放系统中的额外电力。

（3）尽快优先考虑可靠、可调度电源的互连，并采用技术前沿的新能源发电源（例如增强型地热、核裂变和核聚变）。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。

（4）制定一份应对21世纪复杂能源格局的战略蓝图。通过稳定当今电网、优化现有电网资源和发展未来电网，美国可以迎接赢得AI竞赛的挑战，同时为所有美国人提供可靠且价格合理的电网。

美国通过发明半导体开启了现代技术。现在美国必须将半导体制造业带回美国本土。振兴的美国芯片产业将创造数千个高薪工作岗位，加强我们的技术领先地位，并保护我们的供应链免受外国竞争对手的干扰。特朗普政府将领导这一振兴，既不会给美国纳税人带来不利影响，也不会让公司背负广泛的意识形态议程。

建议的政策行动：

（1）在商务部改组后的CHIPS计划办公室的领导下，继续专注于为美国纳税人带来丰厚的投资回报，并消除CHIPS资助的半导体制造项目的所有无关政策要求。商务部和其他相关联邦机构还应合作简化阻碍半导体制造进程的法规。

（2）由商务部牵头，审查半导体拨款和研究计划，以确保它们加速将先进AI工具集成到半导体制造中。

AI系统如今特别适合处理原始情报数据，并且AI系统未来可能具有极大扩展功能，因此AI很可能会用于处理美国政府的一些最敏感数据。这些模型部署的数据中心必须具备抵御最具决心和能力的国家级攻击者的能力。

建议的政策行动：

（1）由国防部、情报界、国家安全委员会和商务部下属的国家标准与技术研究院（NIST）（包括人工智能标准与创新中心（CAISI））牵头，与产业界以及适当的相关联邦政府资助的研发中心合作，为高安全性AI数据中心创建新的技术标准。

（2）推进机构采用机密计算环境，以支持可扩展和安全的AI工作负载。

为了构建支撑美国未来AI发展的基础设施，我们还必须投资于能够建设、运营和维护这一基础设施的劳动力——包括电工、先进的暖通空调技术员以及许多其他高薪职业。为了解决这些关键岗位的短缺，特朗普政府应当确定支撑AI基础设施的优先岗位，制定现代技能框架，支持行业主导的培训，并通过基础教育、职业技术教育（CTE）和注册学徒制等途径扩展早期人才培养管道，为美国在AI领域的领导地位提供人才支持。

建议的政策行动：

（1）由劳工部和商务部牵头，创建一项国家倡议，以确定对建设AI相关基础设施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，为这些职业开发或确定国家技能框架和能力模型。这些框架将提供自发性指导，可为课程设计、证书开发和劳动力投资调整提供信息。

（2）通过劳工部、能源部、教育部、国家科学基金会和商务部，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AI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合作伙伴共同开发，以确保完成项目的个人做好就业准备并直接与招聘流程挂钩。还可以探索激励雇主提升现有员工技能、使其适应优先职业的模式。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。该战略资金将根据解决已确定的人才储备缺口和提供符合雇主需求的人才能力的情况进行优先分配。

（3）由劳工部、教育部和国家科学基金会牵头，与教育和劳动力系统利益相关者合作，扩大早期职业接触计划和学徒前培训，让初中生和高中生优先参与AI基础设施职业。这些努力应侧重于提高人们对这些工作的认识和兴趣，与当地雇主的需求保持一致，并提供高质量培训和注册学徒计划的途径。

（4）通过教育部职业、技术和成人教育办公室，为州和地方的职业技术教育系统提供指导，指导如何更新学习项目，使其与优先发展的AI基础设施职业保持一致。这包括更新课程设置、扩大双学分选项，以及加强职业技术教育项目、雇主和为AI基础设施职业提供服务的培训机构之间的联系。

（5）由劳工部牵头，扩大在AI基础设施关键职业中使用注册学徒制。重点是简化在优先行业和职业中推出新项目的流程，消除雇主采用新项目的障碍，包括简化注册手续、支持中介机构、以及使项目设计与雇主需求保持一致。

（6）由能源部牵头，扩大本科生、研究生和博士后及教育工作者的实践研究培训和发展机会，利用其国家实验室在AI方面广泛的专业知识和能力。这应包括与社区学院和技术/职业学院合作，培养新员工并帮助现有劳动力转型以填补关键的人工智能职业。

随着AI系统在编码和软件工程能力方面的进步，它们作为网络攻防工具的效用将会扩大。保持强大的防御态势对于关键基础设施的所有者尤为重要，尤其是许多基础设施运营者面临有限的财力资源。幸运的是，AI系统本身可以成为出色的防御工具。随着AI网络防御工具的不断采用，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AI会使这些AI系统面临对抗性威胁。在所有安全关键型或国土安全应用中使用AI时，都应使用具有安全设计、稳健且有弹性的AI系统，这些系统可以检测性能变化，并能对数据投毒或对抗样本攻击等潜在的恶意活动发出警报。

建议的政策行动

（1）由国土安全部牵头，与商务部人工智能标准与创新中心（CAISI）和国家网络主任办公室合作，建立AI信息共享和分析中心（AI-ISAC），促进美国关键基础设施部门共享AI安全威胁信息和情报。

（2）由国土安全部牵头，向私营部门实体发布并维护有关修复和应对AI特有的漏洞和威胁的指导。

（3）酌情确保联邦机构内部与私营部门以协作和整合的方式共享已知的AI漏洞。这一过程应该利用现有的网络漏洞共享机制。

AI系统容易受到某些类别的对抗性输入（例如数据投毒和隐私攻击）的影响，这会危及性能。美国政府有责任确保其所依赖的AI系统，特别是用于国家安全应用的AI系统，免受虚假或恶意输入的侵害。虽然在推进AI保障领域已经做了很多工作，但促进有弹性和安全的AI开发和部署应该是美国政府的一项核心活动。

建议的政策行动：

（1）由国防部牵头，与商务部国家标准与技术研究院（NIST）和国家情报主任办公室（ODNI）合作，继续完善国防部的负责任AI和生成AI框架、路线图和工具包。

（2）由国家情报主任办公室（ODNI）牵头，与国防部和商务部人工智能标准与创新中心（CAISI）协商后，在《关于人工智能的第 505 号情报界指令》框架下，发布情报界AI保障标准。

AI技术的普及意味着需要进行审慎的规划，以确保如果系统出现故障，对关键服务或基础设施的影响能够最小化，并且能够立即做出响应。为了应对这种情况，美国政府应促进AI事件响应措施的发展，并将其纳入现有的事件响应原则和公共及私营部门的最佳实践中。

建议的政策行动：

（1）由美国商务部国家标准与技术研究院（包括人工智能标准与创新中心（CAISI））牵头， 与AI和网络安全行业合作，确保将AI纳入事件响应团队的标准、响应框架、最佳实践和技术能力（例如便携式工具包）的建立中。

（2）修改国土安全部网络安全和基础设施安全局的《网络安全事件和漏洞响应手册》，以纳入对AI系统的考虑，并要求首席信息安全官应酌情与首席AI官、高级机构隐私官员、商务部CAISI和其他机构官员。各机构应相应地更新其下属手册。

（3）由国防部、国土安全部和国家情报主任办公室牵头，与科学技术政策办公室、国家安全委员会、管理和预算办公室以及国家网络主管办公室协调，鼓励负责任地共享AI漏洞信息，作为持续执行第14306号行政命令《持续努力加强国家网络安全并修改第13694号行政命令和第14144号行政命令》的一部分。

美国必须向所有愿意加入美国AI联盟的国家出口其完整的AI技术栈——硬件、模型、软件、应用程序和标准，以满足全球对AI的需求。如果不能满足这一需求，将会是一个不必要的错误，导致这些国家转向我们的竞争对手。美国技术的分发和传播将阻止我们的战略竞争对手使我们的盟友依赖外国对手的技术。

建议的政策行动：

在商务部内部建立并实施一项计划，旨在收集行业联盟对全栈AI出口包的提案。一旦商务部选定联盟，经济外交行动小组、美国贸易发展署、进出口银行、美国国际开发金融公司和国务院应与商务部协调，促进符合美国批准的安全要求和标准的交易。

许多国际机构，包括联合国、经济合作与发展组织、七国集团（G7）、二十国集团（G20）、国际电信联盟、互联网名称与数字地址分配机构等，都提出了AI治理框架和发展战略。美国支持志同道合的国家共同努力，鼓励按照我们共同的价值观发展AI。但这些努力中，有太多倡导繁琐的监管、模糊的“行为准则”（这些准则宣扬与美国价值观不符的文化议程），或者受到试图制定面部识别和监控标准的中国企业的影响。

建议的政策行动：

在国务院和商务部的领导下，利用美国在国际外交和标准制定机构中的地位，大力倡导促进创新、反映美国价值观并反对专制影响的国际AI治理方法。

先进的AI计算对于AI时代至关重要，它既能推动经济活力，又能促进新型军事能力的发展。杜绝我们的外国对手获取这种资源，既关乎地缘战略竞争，也关乎国家安全。因此，我们应该寻求创造性的出口管制执法方法。

建议的政策行动：

（1）由商务部、科技政策办公室和国家安全委员会牵头，与产业界合作，探索利用现有和新开发的地理位置验证技术，确保先进AI计算芯片不会流入受关注的国家。

（2）由商务部牵头，建立一项新工作，与情报界官员合作，加强全球芯片出口管制执行。这将包括监控AI计算领域的新兴技术发展，确保覆盖可能被绕道的国家或地区。这种强化的监控可用于扩大和加强对高风险国家的最终用途监控，特别是在没有工业和安全局（BIS）出口管制官员驻扎的国家。

半导体是人类有史以来最复杂的发明之一。美国及其亲密盟友几乎垄断了半导体制造流程中的许多关键组件和工艺。我们必须继续凭借半导体制造领域的开创性研究和新发明引领世界，但美国也必须防止我们的对手利用我们的创新，为其自身利益服务，从而削弱我们的国家安全。这需要采取新措施来解决半导体制造出口管制中的漏洞，并加强执行力度。

建议的政策行动：

由商务部牵头，制定新的半导体制造子系统出口管制措施。目前，美国及其盟友对半导体制造所需的主要系统实施出口管制，但对许多组件子系统并未进行管控。

美国必须对敏感技术实施强有力的出口管制。我们应该鼓励合作伙伴和盟友遵守美国的管制措施，而不是进行替代性供应。如果他们这样做，美国应该使用外国直接产品规则和二级关税等工具，实现更广泛的国际协调。

建议的政策行动：

（1）由商务部和国务院牵头，并与国家安全委员会、能源部和国家科学基金会协调，制定、实施和共享有关配套技术保护措施的信息，包括在基础研究和高等教育领域，以减轻来自战略对手和有关实体的风险。这项工作应该以国务院和商务部正在进行的现有努力为基础，或者在必要时开展新的外交活动。

（2）由国务院牵头，与商务部、国防部和能源部协调，制定一项AI全球联盟的技术外交战略计划，协调政府各部门的激励措施和政策杠杆，促使主要盟友在整个供应链采用互补的AI保护系统和出口管制。该计划应旨在确保美国盟友不会向对手提供美国试图实施出口管制的技术。

（3）扩大促进AI技术栈多边管控的新举措，避免仅仅依赖多边条约机构来实现这一目标，同时也涵盖现有的美国管制和所有未来管制，以平衡美国与盟国的管控措施。

（4）由商务部和国防部牵头，与盟友协调，确保他们采用美国的出口管制措施，并与美国合作制定新的管制措施，禁止美国对手向其国防工业基础提供产品或收购国防供应商的控股股权。

最强大的AI系统可能在不久的将来在网络攻击和化学、生物、放射、核武器或爆炸物（CBRNE）的开发等领域带来新的国家安全风险，以及新的安全漏洞。由于美国目前在AI能力方面处于领先地位，美国前沿模型中所呈现的风险很可能会成为外国对手在不久后所面临的风险预览。了解这些新兴风险的性质，对国防和国土安全至关重要。

建议的政策行动：

（1）由商务部人工智能标准与创新中心（CAISI）牵头，与前沿AI开发商合作，评估前沿AI系统的国家安全风险，并与其他具有CBRNE和网络风险相关专业知识的机构协作。

（2）由商务部CAISI牵头，与国家安全机构合作，评估和分析对手AI系统在关键基础设施和美国经济其他领域使用所可能引发的安全漏洞及恶意外国影响，包括后门和其他恶意行为的可能性。这些评估应包括对美国和对手AI系统能力的评估、外国AI系统的采纳情况以及国际AI竞争的现状。

（3）优先招募顶尖AI研究人员到联邦机构，包括商务部下属的NIST和CAISI、能源部、国防部和情报界，确保联邦政府能够继续提供先进AI系统评估和分析能力。

（4）通过商务部CAISI、国家安全机构和相关研究机构的合作，构建、维护并在必要时更新与国家安全相关的AI评估体系。

AI将释放生物学领域几乎无限的潜力：新疾病的治疗方法、新的工业用例等。同时，它也可能为恶意行为者创造合成有害病原体和其他生物分子的新途径。解决这一问题的方法是采用旨在筛查恶意行为者的多层次方法，以及提供更有效的筛查工具和基础设施。随着这些工具、政策和执行机制的成熟，与盟友和合作伙伴合作以确保国际采用将至关重要。

建议的政策行动：

（1）要求所有接受联邦科学研究资助的机构，使用具有强大的核酸序列筛选和客户验证程序的核酸合成工具和合成供应商。为此要求创建执行机制，而不是依赖自愿声明。

（2）由科学技术政策办公室牵头，召集政府和产业界相关方制定机制，促进核酸合成供应商之间的数据共享，以筛选潜在的欺诈或恶意客户。

（3）通过商务部CAISI、国家安全机构和相关研究机构之间的合作，建立、维护并在必要时更新与国家安全相关的AI评估体系。