美国加州AI透明度法案影响分析及对我国的启示

chzh4719

孙浩 吴传炉 天翼智库

2025年9月29日，备受争议的美国加州透明度法案，即《前沿人工智能透明度法案》（SB 53）正式在加州生效成法律，标志着AI治理进入“强制透明、依法监管”阶段。本文通过总结该法案的核心内容，分析这一法案在多方面可能带来的巨大的冲击和影响，并给出相应的启示与建议。

01
《前沿人工智能透明度法案》的推出旨在强化监管、防范灾难性风险

核心内容包括：第一、“人工智能框架” 中的人工智能治理实践披露义务。法案要求 “大型前沿开发者” 在其网站上披露 “前沿人工智能框架”，包括治理流程、如何应对潜在的灾难性风险、如何应对重大安全事件等。第二、透明化与披露义务。所有前沿模型开发者必须在其网站上发布 “透明度报告”，披露前沿模型的特定信息。第三、“重大安全事件” 报告。大型前沿开发者需在发现此类事件后 15 天内报告；若事件被认定存在导致人员死亡或受伤的紧迫风险，则需立即向相关主管部门报告。第四、举报人保护。法案还为举报人提供特定保护，包括禁止前沿开发者制定、采用、执行或签订任何规则、规章、政策或合同，以阻止 “受保员工”披露与这些事件相关的信息；若受保员工向总检察长、联邦主管部门、对其有管理权的人员，或其他有权调查、发现或纠正所报告问题的受保员工披露此类信息，前沿开发者也不得对其进行报复。第五、公共云计算联盟。新法案授权建设 “公共云计算集群”，旨在扩大对开发和训练大型模型所需计算资源的获取渠道，促进 “惠及公众” 的研究与创新。

02
《前沿人工智能透明度法案》有助于提升AI产业的透明度和信任度

1.对前沿AI企业的影响最大，合规设计与风险管控成为必选项

产品开发必须融入合规与风险管控理念。AI企业，特别是前沿AI企业及做B2G业务的企业，必须从产品设计之初就把合规要求加进来。可解释性、数据隐私保护等将成为产品的核心功能。

市场准入门槛提高，合规成本加大。无法提供灾难性风险评估报告和透明度报告的企业，将无法获得政府及大企业的重大合同。这将不利于技术和治理能力较弱的初创公司的发展，为专注于AI治理技术的公司带来更多机会。

可能导致部分前沿AI企业战略性“产业分散”或新创企业外流。调查显示，AI企业对SB 53态度分歧大，多数企业起初反对，称可能致企业迁出加州。如在法案通过前，Meta 成立超级政治行动委员会影响立法；OpenAI 曾游说反对，其全球事务总裁建议签署联邦或全球协议的企业豁免州级监管。

2.提升AI产业生态的行业透明度，推动行业标准化建设

有利于推动AI研发产业的标准化与规范化。法案为AI开发和部署设立了明确的法律框架，鼓励企业在伦理和透明的基础上进行创新。这可能推动形成统一的行业标准，促使企业在产品设计阶段就考虑合规性。

有利于提升行业透明度，从而增加可信度。法案有助于提升公众对AI系统的理解和信任，减少虚假信息和深度伪造内容的传播风险。

推动AI治理产业化。法案创造了对AI审计、偏见评估、模型可解释性工具和相关咨询服务的巨大需求，催生一个全新的“AI治理”服务产业、或“AI治理认证中心”等机构。

3.区域及国际AI产业发展面临积极融入与“抱团取暖”的抉择

“加州法案”带来AI透明度治理的膨胀发展。加州作为美国科技产业的核心区域，其立法具有较强的示范效应。从而加州透明度法案的主要条款可能成为国家乃至国际标准，被其他州乃至其他国家（如欧盟）效仿。例如，欧盟、英国、日本等正在推进AI监管框架的国家，可能会借鉴加州的强制披露和标识机制，强化本国AI系统的透明度和可解释性要求。

“加州法案”带来区域合作新变化。加州的立法可能加剧全球AI产业的不平衡发展，从而可能促使其他国家或地区加快区域间AI治理协调。例如，亚非拉等落后国家可能制定区域统一的AI透明度标准，以增强在国际规则制定中的话语权，并降低跨国合规成本。

03
对我国AI产业发展的启示

借鉴“加州法案”框架，完善中国AI治理框架，积极推动中国标准的国际化。全球合规大势所趋，我们必须积极融入国际大市场。在稳步落实我国《人工智能安全治理框架》2.0版的同时，做好与国际标准的对接。对于所有AI企业，特别是前沿AI企业，理解并遵循类似SB 53的法规将是生存和发展的前提。应鼓励和支持AI产业高地（如北京、上海、深圳、杭州）区域内企业建立“全球AI合规中心”或“负责任AI实验室”。

推动区域差异化发展，以长三角、粤港澳大湾区为核心，建设AI合规桥头堡。依托成熟的数字经济基础和法治环境，试点建立AI透明度与数据合规试验区，推动AI企业加强合规训练，提升出海能力。同时利用香港普通法体系与国际接轨优势，设立“AI透明度国际认证中心”，为企业提供符合欧美标准的合规认证、数据审计与模型解释服务。

凝聚我国AI产业的优势资源，布局亚非拉国际区域市场，推动中国标准海外落地。加强在东南亚、中东、拉美与非洲的部署，与当地企业进行数据合规合作或本地化部署。如设立“AI透明度联合实验室”，推动中国AI模型在中东市场的本地化合规落地，反向输出标准与经验；建立“AI数据合作区”，在当地采集非敏感行业数据，用于训练中国AI模型，规避加州对跨境数据使用的限制等。