從 GPT-4 到 Claude 3，從 Llama 到 Gemini，每一代 AI 模型都不只是技術突破，更是一場權力的轉移。掌握模型者，將決定未來誰能做決策、誰該被監控、誰擁有說話的語境。但問題是誰來規管這一切？從 2019 年起，美國陸續推出以下與 AI 有關的政策與機構，但彼此之間缺乏整體統籌
- 2019 年：創立國家人工智慧辦公室（NAIIO）
- 2020 年：推出 AI 行政備忘錄，強調「可信 AI」
- 2021 年：國防部成立 CDAO（Chief Digital and AI Office）
- 2023 年：拜登簽署 AI 行政命令，首次由聯邦政府主導跨部會統籌，嘗試建立一套能跟得上模型演進速度的治理機制
這些政策沒有中國式的五年計畫，但若細看，會發現美國行動計畫有一條明確主軸：建立可信賴的民主陣營 AI 生態，並在出口、供應鏈與開源治理上，與中國明確脫鉤。
三大行動軸線
1. 風險邊界與模型分類- 要求「前沿模型」進行紅隊測試（Red Teaming）
所謂「前沿模型」是指具備跨領域應用能力、可能對社會或安全構成重大風險的 AI 系統，例如具備自我指令生成、資料分析整合與語言模擬能力的 LLM。美國行政命令要求這類模型在部署前必須進行紅隊測試，也就是模擬惡意使用者的攻擊行為，設計 prompt 試圖誘導模型輸出有害內容、偏見回答或虛假資訊，並根據結果調整防護機制。 - 委由 NIST 制定風險分級與安全基準
NIST（美國國家標準與技術研究院）被賦予制定 AI 安全評估與治理框架的核心任務。這包括：建立模型能力的風險分類（例如高風險決策 vs. 低風險輔助）、制定測試資料集、提供模型開發者標準化的測試流程（如紅隊測試指南、偏誤檢測工具）、並擔任企業與政府之間的中立技術仲裁角色。這讓風險治理不再只是理念宣示，而是成為可重複、可衡量的制度工具。
2. 強化企業責任與部署落地
- 科技公司（如 OpenAI、Anthropic）需提交重大模型升級報告
- 聯邦政府加速制定 AI 採購與應用指引
3. 全球治理與標準主導權
- G7、UK Summit 等國際合作平台，建立可信任 AI框架
- 意圖阻止中國主導全球模型輸出與治理規範
開源治理與紅隊測試的關鍵角色
治理的核心不只是管制，而是讓企業能治理，讓政府能測試。這正是 NIST 與 Hugging Face 等社群合作的戰略意義。透過以下工具，美國嘗試打造一套治理即部署的風險沙盒機制，讓治理內建於開發流程中。
- Red Team Prompting Toolkits：模擬模型在提示攻擊下的失控行為
- TruthfulQA / Toxigen 等測試集：評估模型的可信度與有害生成潛力
- Hugging Face Leaderboard：Hugging Face 是全球最大的開源 LLM 社群平台之一，擁有數千種模型與評估工具
科技巨頭不再只是開發者，而是制度合作者
美國在 AI 領域的優勢，已經不再是單純的技術突破，而是技術到應用的轉換速度。這一點可以從幾個層面看出來
- 矽谷新創公司：OpenAI、Hugging Face、Reka AI 正快速將模型轉化為產品 API、平台或 SaaS 服務
- 軍方系統整合商：Palantir、Anduril，將 AI 模型導入戰場決策系統或無人機控制流程
- 聯邦政府部門：透過 GSA 與 NIST，嘗試建立標準化的 AI 採購與審查制度
- OpenAI / Anthropic：從研究機構變成政府報告義務方
- Meta：釋出 Llama 開源模型後，須回應能力風險爭議
- Amazon / Google：列入關鍵基礎設施 AI 評估對象
美國的 AI 行動計畫，乍看之下零散、慢半拍，卻背後蘊藏一套深具韌性的制度設計邏輯。它不需要由上而下規劃未來十年，而是依靠
- 開放社群的自我進化
- 私營部門的快速產品化
- 政府部門的標準與審查節點
- 再加上出口管制與國安佈局的底線治理
未來 AI 的競爭，並非誰開發出下一個 GPT-5，而是誰能讓千萬個 GPT-5 安全、可控、合理地流入每個醫院、機場、邊境、學校與戰場。
