美国人工智能监管政策或迎重大转变。2025年5月11日，美国众议院能源和商业委员会通过提案，禁止各州在十年内监管人工智能及自动决策系统，后者指“实质性影响或取代人类决策”的系统。
该提案引发诸多争议。其表述宽泛，涵盖此前美国各州立法对人工智能的广泛定义。2024年，美国各州立法机构审议近700项人工智能法案，113项成为正式法律。有民主党众议员简·沙科夫斯基反对，称提案是“给大型科技公司的巨额礼物”，若通过，或引发法律挑战，涉及联邦与州权力关系及全球“人工智能创新与监管”议题。
提案范围解析：广泛且模糊。法案由德克萨斯州参议员泰德·克鲁兹推崇，规定“任何州或政治分支机构不得执行监管人工智能模型、系统或自动决策系统的法律或法规”。这些系统定义广泛，从chatgpt等商业模型到招聘、住房相关系统，可能禁止大量现行及新法律提案，如《科罗拉多州人工智能法案》、就业领域及基础模型开发提案。不过，适用范围限于仅针对人工智能系统的州和地方法规，若法律由联邦或普遍适用法律施加且同等对待非涵盖与涵盖系统，则不受10年执行暂停期约束，但实际执行中仍可能受影响。
政策目标：创新优先VS安全底线。众议院能源和商业委员会提议暂停执行州法律，认为可助政府获取人工智能系统，避免商业可用人工智能因州法律拼凑受阻，影响联邦政府系统现代化。泰德·克鲁兹抨击拜登行政令，认为会增加合规成本，反对所有对人工智能的干预。部分智库和学者支持此观点，呼吁“学习期暂停”。但科技安全组织反对，指出提案会削弱各州保护能力，允许科技公司无视消费者隐私。这凸显了在人工智能技术进步与风险间的政策选择难题。
监管困境：黑箱困局与人性弱点。曾经，各界普遍认同政府对生成式人工智能监管的必要性，但如今这一共识出现裂痕。2023年多国肯定安全开发人工智能的必要性，2025年美国在巴黎峰会拒绝签署联合声明，引发全球连锁反应。反对监管的理由主要针对“非滥用”及界限模糊场景，认为新规落后于技术发展。然而，美国宾夕法尼亚州立大学教授S.ShyamSundar指出，人工智能需监管的根本原因是人类想象力丰富导致的思维捷径，如过度信任机器。同时，人工智能的“黑匣”特性使其内部原理不透明，设计师无法确定其运作方式，传统监管方法难以确保安全性和可靠性。
监管的伦理使命。现行人工智能法规难以令人满意，如欧盟《人工智能法案》和美国加州未通过的法案。但政府不能放弃监管，否则会赋予科技公司不应有的权力，将人工智能置于过高社会地位。政府监管不仅有法律意义，更承担伦理和评价意义，提醒人们警惕人工智能可能带来的伤害。
