加州发布美国首份 AI 冲击应对准备行政令

纽森签署行政令：直面AI冲击与联邦博弈

加州州长加文·纽森于周一签署一项行政命令，此举不仅为该州人工智能（AI）技术应用增设保障机制，更旨在抵制特朗普政府针对加州AI初创公司的政策。该行政命令被称为美国首份“AI冲击应对准备”行政令，意在从州层面主动迎接AI带来的经济与社会变革，同时对抗联邦层面可能削弱州监管权力的动向。此前，特朗普签署的《确保人工智能国家政策框架》行政令明确要求各州不得强制AI模型修改其真实输出，并指示联邦贸易委员会（FTC）发布政策声明，优先适用联邦法律以排除（preempt）此类州法。纽森此举正是对联邦“去监管”政策的直接回应，旨在维护加州在AI创新与安全监管上的自主权。

联邦优先权之战：FTC将禁止州法强制AI“说谎”

特朗普行政令的核心在于消除美国各州AI监管的“碎片化”和“过度监管”。该命令要求商务部长在90天内发布一份对现有州AI法律的评估报告，重点识别两类法律：要求AI模型篡改真实输出结果的法律，以及可能强迫开发者以违反《宪法第一修正案》的方式披露信息的法律。更关键的是，命令指示FTC主席发布政策声明，明确《联邦贸易委员会法》关于禁止“不公平或欺骗性行为”的规定适用于AI模型，当州法律要求AI修改其真实输出时，此类法律因与联邦法冲突而被排除。这意味着加州若出台要求AI输出必须符合某种政治正确或特定标准的规定，将面临被联邦法律优先适用的风险，纽森行政令的保障机制可能因此遭遇法律挑战。

加州AI监管的独特逻辑：“小模型”比大模型更危险？

纽森在否决备受争议的加州SB 1047法案时，曾详细阐述其监管理念。他虽认可提案的本意和安全协议的必要性，但否决的关键在于认定“仅以成本或算力大小判断AI风险是不明智的”——小模型在特定场景下（如生物实验室中辅助设计病原体）可能比通用大模型更危险。这一逻辑反映出加州监管的“萨克拉门托效应”：在缺乏联邦统一立法的情况下，加州不盲目套用欧盟的硬性框架（如《欧盟人工智能法》），而是追求基于实证科学的风险评估。纽森同时暗示联邦政府应尽快制定全国性法案，这一立场与特朗普行政令的“先发制人”形成直接对冲。此外，加州SB 24-205深受《欧盟人工智能法》影响，显示出“布鲁塞尔效应”在美国州级监管中的渗透。

拜登遗产与特朗普转向：从风险防范到绝对领先

此前拜登政府于2023年10月签署《安全、稳定、可信的人工智能》行政令，要求采取全面行动加强AI安全保障，包括利用《国防生产法》迫使强大AI系统开发者向商务部报告安全测试结果，评估AI对关键基础设施的风险，并启动国家AI研究资源试点项目。然而，特朗普2025年1月23日签署的《消除美国在人工智能领域领导地位的障碍》行政令，明确撤销了拜登第14110号行政令，将国家政策重心从“防范AI风险”彻底转移到“维持和增强美国在全球AI领域的绝对统治地位”。2025年12月11日的最新行政令进一步强化了这一转向，指示商务部评估州法律并剥夺各州的“欺骗性”监管权限。在这一联邦政策剧烈摇摆的背景下，加州率先发布冲击应对准备行政令，既是防守也是反击。

企业应对指南：地理围栏与小模型策略

面对联邦与州之间的监管博弈，中国AI企业出海合规体系需放弃单一的“黄金标准”，转而利用灵活策略。参考资料提出三项关键策略：一是地理围栏（Geo-fencing），通过技术手段将AI服务部署限制在特定司法管辖区内，自动适配当地法律，避免全球统一合规的极高成本；二是低秩自适应（LoRA），通过微调现有模型以适应不同地区的监管要求，而不是重新训练；三是小模型策略（Thin Model），在特定任务场景下使用参数更少、风险更可控的小模型，既规避因算力阈值触发监管，又能降低合规复杂度。这些策略为企业在加州行政令及联邦优先权框架下的生存提供了实操路径。