OpenAI倡议逆向联邦主义推动美国州联邦协同构建AI安全框架

背景

在AI模型能力快速跃升的背景下，安全治理成为各方焦点。OpenAI 首席全球事务官 Chris Lehane 在2026年7月发表文章，阐述了“逆向联邦主义”（reverse federalism）概念：由州层面先行立法、形成共识，再由联邦统一标准收束，构建全国乃至全球的安全框架。

州层举措

• 加州：通过《AI 前沿模型披露法》，要求企业公开风险评估报告，并建立独立审计机制。
• 纽约：推出《AI 安全事件报告条例》，统一了重大安全事故的上报流程，形成可比对的数据库。
• 伊利诺伊：在《AI 关键披露法》基础上，强制第三方验证关键安全指标，确保信息的客观性。

这些州法的共同点在于三大要素：

1. 完整的安全框架与风险评估文档；
2. 严格的安全事件上报制度；
3. 独立、客观的审计与验证。

联邦层进展

美国联邦政府正由前任行政部门延续，对前沿AI进行系统化测试。核心机构 CAISI（Center for AI Standards and Innovation） 将承担最先进模型的评估、标准制定以及与关键基础设施的对接。OpenAI 已参与多轮政策磋商，支持在八月前完成联邦网络安全测试框架的出台。

逆向联邦主义的核心逻辑

1. 防止监管碎片化：州法若相互呼应，可在缺乏统一联邦法时形成事实上的全国标准。
2. 提升治理效率：州层面快速试点、迭代经验，联邦层面再以成熟方案统一立法，降低政策制定成本。
3. 支撑全球治理：美国国内形成一致标准后，可在G7、G20 等多边平台上倡导以民主价值为核心的国际AI安全框架。

国际视角与合作

近期在G7会议上，巴西、埃及、印度、肯尼亚、韩国等国的领袖已就“美国主导的全球AI标准”展开讨论。OpenAI CEO Sam Altman 亦在《金融时报》呼吁建立一个由民主国家共同维护的国际论坛，提供技术评估与风险共享。DeepMind CEO Demis Hassabis 也在同期论文中提出类似思路。

影响与展望

• 产业层面：统一的安全标准将降低初创企业合规成本，促进创新与安全的同步发展。
• 国家安全：通过联邦中心化的测试与审计，可确保最前沿模型在进入关键基础设施前已完成严格安全评估。
• 全球治理：美国若成功构建国内统一框架，将为后续制定国际规则提供可复制的模型，推动全球AI治理向民主化、透明化迈进。

OpenAI 表示，只有在州、联邦与国际多层面协同的情况下，才能真正实现“安全先行、民主共享”的AI未来。