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【译者案】2025年7月24日，美国白宫正式发布了名为《Winning the Race: America's AI Action Plan》（赢得竞赛：美国人工智能行动计划）的纲领性文件。这一计划是特朗普政府继今年1月签署行政令废除前任拜登政府人工智能监管政策后，推出的又一项重大战略举措。该计划的出台标志着美国将人工智能领域的竞争提升至国家安全和全球战略的最高层面，试图通过一系列政策调整和产业推动，进一步巩固其在全球人工智能领域的领先优势。
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引言
美国正投身于争夺人工智能（AI）领域的全球主导地位。谁拥有最大的人工智能生态系统，谁就能制定全球人工智能标准，并获得广泛的经济和军事利益。正如我们在太空竞赛中获胜一样，美国及其盟友必须赢得这场竞赛。特朗普总统在就职初期就为实现这一目标采取了果断措施，签署了第14179号行政命令《消除美国在人工智能领域领导地位的障碍》，呼吁美国在这场全球竞赛中保持主导地位，并指示制定一项人工智能行动计划。
赢得人工智能竞赛将为美国人民带来人类繁荣、经济竞争力和国家安全的新黄金时代。人工智能将使美国人能够发现新材料、合成新化学物质、制造新药物，并开发新的能源利用方法——这是一场工业革命。它将催生全新的教育、媒体和通信形式——这是一场信息革命。此外，它还将带来全新的智力成就：解开曾经被认为无法解读的古代卷轴，在科学和数学理论方面取得突破，以及创造新型数字和实体艺术——这是一场文艺复兴。
工业革命、信息革命和文艺复兴，三者同时发生，这就是人工智能所展现的潜力。摆在我们面前的机遇既令人振奋，又令人谦卑。它是我们的，我们要么抓住，要么失去。
美国的《人工智能行动计划》包含三大支柱：创新、基础设施以及国际外交与安全。美国需要比竞争对手更快、更全面地进行创新，在各个领域开发和推广新的人工智能技术，并消除阻碍私营部门这样做的非必要监管障碍。正如万斯副总统在2月份巴黎人工智能行动峰会上所言，用繁重的监管来限制人工智能的发展“不仅会让现有企业不公平地受益……还会使几代人以来我们所见过的最有前景的技术之一陷入瘫痪。”正因如此，特朗普总统在上任第一天就废除了拜登政府采取的危险行动。
我们需要建设和维护庞大的人工智能基础设施以及为其提供动力的能源。为此，我们将继续摒弃激进的气候教条和官僚繁文缛节，正如本届政府自就职日以来所做的那样。简而言之，我们需要“建设，宝贝，建设！”
我们需要将美国的人工智能——从我们的先进半导体，到我们的模型，再到我们的应用——确立为全球人工智能的黄金标准，并确保我们的盟友以美国技术为基础进行建设。
有几个原则贯穿这三大支柱。首先，美国工人是特朗普政府人工智能政策的核心。政府将确保我国工人及其家庭从这场技术革命中创造的机会中获益。人工智能基础设施的建设将为美国工人创造高薪工作。并且人工智能将在医学、制造业和许多其他领域带来突破，这将提高所有美国人的生活水平。人工智能将通过辅助而非取代美国人的工作来改善他们的生活。
其次，我们的人工智能系统必须摆脱意识形态偏见，在用户寻求事实信息或分析时，其设计应旨在追求客观真相，而非社会工程议程。人工智能系统正成为不可或缺的工具，深刻影响着美国人获取信息的方式，但这些工具也必须是值得信赖的。
最后，我们必须防止我们的先进技术被恶意行为者滥用或窃取，同时监控人工智能带来的新兴和不可预见的风险。这需要我们时刻保持警惕。
本行动计划为联邦政府近期执行工作设定了明确的政策目标。行动计划旨在阐述本届政府能够为美国人民提供的政策建议，以实现总统在全球人工智能领域占据主导地位的愿景。人工智能竞赛美国志在必得，而本行动计划正是我们通往胜利的路线图。
支柱一：加速人工智能创新
美国必须拥有世界上最强大的人工智能系统，同时我们也必须在这些系统的创造性与变革性应用方面引领世界。要实现这些目标，联邦政府必须创造条件，让私营部门主导的创新得以蓬勃发展。
（1）去除繁文缛节和繁琐的监管
为了保持美国在人工智能领域的全球领先地位，美国私营部门必须摆脱官僚繁文缛节的束缚。特朗普总统已为实现这一目标采取了多项措施，包括废除预示着繁重监管制度的拜登第14110号行政命令。人工智能在早期阶段至关重要，不能被官僚主义扼杀，无论是在州级还是联邦层面。联邦政府不应允许将与人工智能相关的联邦资金投向那些实施繁琐人工智能法规、浪费这些资金的州，但不干涉各州通过审慎且不阻碍创新的法律。
建议的政策行动
由科学技术政策办公室（OSTP）牵头，向企业和广大公众发出信息征询，了解当前阻碍人工智能创新和应用的联邦法规，并与相关联邦机构合作采取适当行动。
在行政管理和预算局（OMB）的领导下，根据2025年1月31日第14192号行政命令“通过放松管制释放繁荣”，与所有联邦机构合作，识别、修订或废除不必要地阻碍人工智能开发或部署的法规、规则、备忘录、行政命令、指导文件、政策声明和机构间协议。
在行政管理和预算局（OMB）的领导下，与拥有与人工智能相关的可自由支配资金计划的联邦机构合作，确保这些机构在做出资金决策时，根据适用法律考虑各州的人工智能监管环境，并在该州的人工智能监管制度可能阻碍资金或奖励的有效性时，限制资金投入。
由联邦通信委员会（FCC）牵头，评估各州的人工智能法规是否会干扰该机构根据1934年《通信法》履行其职责和行使职权的能力。
审查所有在上届政府任期内启动的联邦贸易委员会（FTC）调查，以确保这些调查不会提出给人工智能创新带来不当负担的责任理论。此外，审查所有FTC最终命令、同意令，以及禁令，并在适当情况下，寻求修改或撤销任何给人工智能创新带来不当负担的禁令。
（2）确保前沿人工智能保护言论自由和美国价值观
人工智能系统将在我们教育孩子、工作以及消费媒体的方式中发挥深远的影响。至关重要的是，这些系统在构建之初就要考虑到言论和表达自由，并且美国政府的政策不应干预这一目标。我们必须确保在人工智能时代，言论自由能够蓬勃发展，并且联邦政府采购的人工智能能够客观反映事实，而非服务于社会工程议程。
建议的政策行动
由美国商务部（DOC）通过国家标准与技术研究院（NIST）牵头，修订NIST人工智能风险管理框架，删除涉及虚假信息、多样性、公平性与包容性以及气候变化的表述。
更新联邦采购指南，以确保政府仅与前沿的大型语言模型（LLM）开发商签订合同，这些开发商需确保其系统客观且不存在自上而下的意识形态偏见。
由美国商务部（DOC）通过美国国家标准与技术研究院（NIST）的人工智能标准与创新中心（CAISI）牵头，开展研究，并酌情发布对中华人民共和国前沿模型的评估，以与中国的宣传要点和审查制度保持一致。
（3）鼓励开源和轻量级人工智能
开源和开放权重的人工智能（AI）模型由开发者免费提供给全球任何人下载和修改。以这种方式分发的模型对创新具有独特价值，因为初创公司可以灵活使用它们，而不必依赖封闭的模型提供商。它们也有利于商业和政府采用人工智能，因为许多企业和政府拥有敏感数据，无法将其发送给封闭的模型供应商。此外，它们对学术研究至关重要，因为学术研究往往依赖于访问模型的权重和训练数据来进行科学严谨的实验。
我们需要确保美国拥有基于美国价值观的领先开放模型。开源和开放权重模型有望成为全球某些商业领域和学术研究的标准。因此，它们也具有地缘战略价值。虽然是否以及如何发布开放或封闭模型从根本上取决于开发者，但联邦政府应为开放模型营造一个有利的环境。
建议的政策行动
通过改善计算金融市场，确保初创企业和学术界能够获取大规模计算能力。目前，寻求使用大规模计算的公司通常必须与超大规模供应商签订长期合同，这远远超出了大多数学术机构和许多初创企业的预算范围。美国之前已通过金融市场解决了其他商品的这一问题，如大宗商品的现货市场和期货市场。通过与产业界合作，美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）、美国科技政策办公室（OSTP）以及美国国家科学基金会（NSF）的国家人工智能研究资源（NAIRR）试点项目，联邦政府可以加速构建一个成熟的计算金融市场。
与领先的技术公司合作，作为NAIRR试点项目的一部分，增加研究界获取世界级私营部门计算资源、模型、数据和软件资源的途径。
为建立精简且可持续的NAIRR运营能力奠定基础，该能力能够将全国越来越多的研究人员和教育工作者与关键的人工智能资源联系起来。
由白宫科技政策办公室（OSTP）牵头，发布新的《国家人工智能研究与发展（R&D）战略计划》，以指导联邦人工智能研究投资，从而继续推动下一代人工智能的突破。
由商务部（DOC）通过国家电信和信息管理局（NTIA）牵头，召集利益相关方，助力推动中小型企业采用开源和开放权重模型。
（4）推动人工智能应用
如今，充分发挥人工智能潜力的瓶颈并不一定是模型、工具或应用程序的可用性。相反，是人工智能的应用有限且缓慢，尤其是在大型成熟组织内部。由于多种因素，包括对技术的不信任或缺乏了解、复杂的监管环境以及缺乏明确的治理和风险缓解标准，美国许多关键行业，如医疗保健，应用速度尤其缓慢。联邦政府若能协调一致，将有利于在美国工业界建立一种充满活力、“先试后用”的人工智能文化。
建议的政策行动
在全国各地建立监管沙箱或人工智能卓越中心，让研究人员、初创企业和成熟企业能够快速部署和测试人工智能工具，同时致力于开放共享数据和成果。这些努力将得到美国食品药品监督管理局（FDA）和美国证券交易委员会（SEC）等监管机构的支持，并由美国商务部（DOC）通过其在美国国家标准与技术研究院（NIST）的人工智能评估计划提供支持。
由美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）牵头，在医疗保健、能源和农业等领域开展多项专项工作，召集广泛的公共、私营和学术利益相关者，以加快人工智能系统国家标准的制定和采用，并衡量在这些领域中，AI在实际任务中能将生产率提高多少。
由国防部（DOD）牵头，协同国家情报总监办公室（ODNI），定期更新国防部-情报界（IC）联合评估报告，评估美国、其竞争对手以及其对手国家安全机构采用人工智能工具的相对水平，并建立一种方法，根据这些人工智能净评估持续调整国防部和情报界各自的人工智能应用计划。
通过情报界（IC）、能源部（DOE）、能源部合作情报与安全倡议（CAISI at DOC）、国家安全委员会（NSC）和行政管理与预算办公室（OSTP）之间的合作，优先收集并分发有关可能涉及国家安全的外国前沿人工智能项目的情报。
（5）在人工智能时代赋能美国劳动者
特朗普政府支持以劳动者为先的人工智能议程。通过提高生产力和创造全新产业，人工智能可以帮助美国构建一个为美国劳动者提供更多经济机会途径的经济体系。但它也将改变所有行业和职业的工作方式，这就要求劳动力队伍做出认真回应，以帮助劳动者顺利过渡。特朗普政府已在此方面采取重大举措，包括2025年4月的第14277号和第14278号行政命令，即“推进美国青少年的人工智能教育”和“为美国劳动者未来从事高薪技术行业工作做好准备”。为继续实现这一愿景，特朗普政府将推进一系列优先行动，以扩大人工智能素养和技能培养，持续评估人工智能对劳动力市场的影响，并试点新的创新举措，以快速再培训并帮助劳动者在人工智能驱动的经济中茁壮成长。
建议的政策行动
由劳工部（DOL）、教育部（ED）、国家科学基金会（NSF）和商务部（DOC）牵头，将人工智能技能发展作为相关教育和劳动力资金流的核心目标。这应包括推动将人工智能技 能发展融入相关计划中，包括职业和技术教育（CTE）、劳动力培训、学徒制以及其他联邦政府支持的技能计划。
在财政部的领导下，发布指导意见，明确指出鉴于人工智能对各行业和职业所需任务和技能的广泛影响，许多人工智能素养和技能发展项目可能符合《国内税收法》第132条规定的合格教育援助条件。在适用情况下，这将使雇主能够为与人工智能相关的培训提供免税报销， 并有助于扩大私营部门对人工智能技能发展的投资，从而为美国工人保留就业岗位。
由劳工统计局（BLS）和商务部（DOC）通过人口普查局和经济分析局（BEA）牵头，利用这些机构已收集的关于这些主题的数据，如人口普查局在其《商业趋势与前景调查》中追踪的企业层面人工智能采用趋势，研究人工智能对劳动力市场的影响。这些机构随后可以提供关于人工智能采用、就业创造、岗位替代和工资效应的分析。
在劳工部（DOL）下设立人工智能劳动力研究中心，以领导联邦政府持续评估人工智能对劳动力市场和美国工人体验的影响。该中心将与劳工统计局（BLS）和商务部（DOC）通过人口普查局（Census Bureau）和经济分析局（BEA）展开合作。该中心将定期进行分析，针对一系列潜在的人工智能影响程度进行情景规划，并生成可操作的见解，为劳动力和教育政策提供参考。
在劳工部（DOL）的领导下，酌情利用现有的可自由支配资金，为受人工智能相关岗位替代影响的个人提供快速再培训资金。发布澄清性指导文件，帮助各州在因采用人工智能而发生重大结构性变革的行业中识别符合条件的失业工人，同时发布指导文件，阐明如何利用州快速反应资金，主动为未来可能失业的工人提供技能提升培训。
在劳工部和商务部，应迅速试点应对人工智能带来的劳动力挑战的新方法，这些挑战可能包括因工人失业和入门级职位技能要求变化而产生的快速再培训需求等领域。这些试点应由各州和劳动力中介机构根据《劳动力创新与机会法案》和《公共工程与经济发展法案》的现有权限进行。这些试点应旨在发现可推广、以绩效为导向的策略，帮助劳动力系统适应人工智能驱动的劳动力市场变化的速度和复杂性。
（6）支持下一代制造
人工智能将在现实世界中催生一系列新创新：无人驾驶飞机、自动驾驶汽车、机器人技术，以及其他尚未命名的发明。美国及其值得信赖的盟友成为这些下一代技术的世界级制造商至关重要。人工智能、机器人技术及相关技术为制造业和物流业带来了新能力，包括那些应用于国防和国家安全的新能力。联邦政府应优先投资这些新兴技术，引领新的工业复兴。
建议的政策行动
通过国防部（DOD）、商务部（DOC）、能源部（DOE）、国家科学基金会（NSF）以及其他联邦机构，利用小企业创新研究计划、小企业技术转移计划、研究资助、芯片研发计划、史蒂文森-怀德技术革新法案授权、《国防生产法》第三条、其他交易授权以及其他授权，投资于基础性和转化性制造技术的开发和规模化。
在商务部通过国家电信和信息管理局（NTIA）的带领下，召集行业和政府利益相关者，识别美国机器人和无人机制造业面临的供应链挑战。
（7）投资人工智能驱动的科学研究
与许多其他领域一样，科学本身也将被人工智能改变。人工智能系统已经能够生成蛋白质结构、新型材料以及其他许多方面的模型。日益强大的通用模型在提出假设和设计实验方面展现出广阔前景。这些新兴能力有望加速科学进步。然而，只有科学实践方式（包括使能科学基础设施）发生关键性变革，这些能力才能真正发挥作用。如果科学家不能同时扩大实验规模，那么基于人工智能的预测就毫无用处。如今的基础科学往往是一个劳动密集型过程；人工智能时代将需要更多的科学和工程研究，以将理论转化为工业规模的企业。这反过来又需要新的基础设施和对新型科学组织的支持。
建议的政策行动
通过美国国家科学基金会（NSF）、美国能源部（DOE）、美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）以及其他联邦合作伙伴，投资建设一系列科学领域的自动化云端实验室，包括工程、材料科学、化学、生物学和神经科学。这些实验室将酌情由私营部门、联邦机构和研究机构与美国能源部国家实验室协调合作建造。
利用长期协议支持专注于研究组织或其他类似实体，利用人工智能和其他新兴技术推动基础科学进步。
在评审新项目提案时，应考虑研究人员之前资助的项目所产生的科学和工程数据集的影响，以此激励研究人员公开发布更多高质量的数据集。
要求由联邦资助的研究人员公开在研究和实验过程中被人工智能模型使用的非专有、非敏感数据集。
（8）构建世界级科学数据集
随着各国政府追求人工智能创新目标并利用该技术的经济效益，高质量数据已成为国家战略资产。包括我们的对手在内的其他国家，在积累大量科学数据方面已经走在我们前面。美国必须在创建世界上最大、最高质量且适合人工智能应用的科学数据集方面发挥领导作用，同时保持对个人权利的尊重，并确保公民自由、隐私和保密性得到保护。
建议的政策行动
指示国家科学技术委员会（NSTC）机器学习和人工智能小组委员会就人工智能模型训练中使用的生物、材料科学、化学、物理和其他科学数据模态的最低数据质量标准提出建议。
根据?2018?年《机密信息保护与统计效率法》的规定，颁布行政管理和预算局（OMB）关于可访问性推定和扩大安全访问范围的条例，这将降低访问联邦数据的障碍，打破信息孤岛，最终促进统计机构更好地利用人工智能来构建证据，同时保护机密数据免受不当访问和使用。
在美国国家科学基金会（NSF）和美国能源部（DOE）内部建立安全的计算环境，以实现受控访问受限联邦数据的安全人工智能用例。
为美国国家科学基金会（NSF）的国家安全数据服务（NSDS）示范项目创建一个在线门户，为公众和联邦机构提供一个使用人工智能用例的前沿平台，这些用例涉及对受限联邦数据的受控访问。
探索建立联邦土地上生命全基因组测序项目，该项目由国家科学技术委员会（NSTC）牵头，成员包括美国农业部、能源部、国立卫生研究院、国家科学基金会、内政部以及合作生态系统研究单位，旨在共同制定一项倡议，以建立联邦土地上生命（包括所有生物域）的全基因组测序项目。这些新数据将成为培训未来生物基础模型的宝贵资源。
（9）推动人工智能科学发展
正如大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能系统代表了人工智能科学领域的范式转变，未来的突破同样可能会改变人工智能的潜力。美国必须继续成为此类突破的领先先驱，而这始于对前沿领域最具前景的道路进行战略性、有针对性的投资。
建议的政策行动
优先投资于理论、计算和实验研究，以保持美国在发现新的、变革性的范式方面的领导地位，这些范式将推动人工智能能力的发展，并在即将发布的《国家人工智能研发战略计划》中体现这一优先事项。
（10）投资人工智能的可解释性、可控性和鲁棒性突破
目前，前沿人工智能系统的内部运作机制尚不为人所熟知。技术专家虽然从宏观层面了解大型语言模型（LLM）的工作原理，但往往无法解释模型为何会产生特定输出。这使得预测任何特定人工智能系统的行为变得困难。而这种可预测性的缺失，反过来又使得在国防、国家安全或其他生死攸关的应用中使用高级AI变得具有挑战性。如果我们能在这些研究问题上取得根本性突破，美国将能够在高风险的国家安全领域中更充分地发挥人工智能系统的潜力。
建议的政策行动
由国防高级研究计划局牵头，与国防部作战司令部（DOC）的作战信息支持中心（CAISI）和美国国家科学基金会（NSF）合作，启动一项技术开发计划，以提升人工智能的可解释性、人工智能控制系统和对抗鲁棒性。
将人工智能的可解释性、可控性和鲁棒性的根本性进步作为即将出台的《国家人工智能研发战略计划》的重点。
美国国防部（DOD）、能源部（DOE）、国防部合同信息支持计划（CAISI）、国土安全部（DHS）、国家科学基金会（NSF）以及学术合作伙伴应联合举办一场人工智能黑客马拉松活动，以招募美国学术界最优秀、最聪明的人才，测试人工智能系统的透明度、有效性、使用控制和安全漏洞。
（11）构建人工智能评估生态系统
评估是人工智能行业评估人工智能系统性能和可靠性的方式。在受管制行业中，严格的评估是定义和衡量人工智能可靠性和性能的关键工具。随着时间的推移，监管机构应探索在将现有法律应用于人工智能系统时运用评估手段。
建议的政策行动
通过美国商务部（DOC）下属的国家标准与技术研究院（NIST）发布指南和资源，包括计算机辅助信息系统集成服务（CAISI），供联邦机构针对其特定任务和操作，以及遵守现行法律的情况，对人工智能系统进行自我评估。
支持由美国国家标准与技术研究院（NIST）牵头的，美国商务部（DOC）、美国能源部（DOE）、美国国家科学基金会（NSF）以及其他联邦科学机构参与的，关于人工智能模型测量与评估科学的发展。
在CAISI的支持下，每年至少在商务部（DOC）为联邦机构和研究界召开两次会议，以分享关于构建人工智能评估的学习成果和最佳实践。
通过美国能源部（DOE）和美国国家科学基金会（NSF），致力于开发人工智能测试平台，以便在安全、真实的场景中试点人工智能系统，从而使研究人员能够构建新人工智能系统的原型并将其推向市场。此类测试平台将鼓励广泛的跨利益相关方团队参与，并涵盖受 人工智能影响的各个经济领域，包括农业、交通和医疗保健服务。
在商务部（DOC）的领导下，召集美国国家标准与技术研究院（NIST）人工智能联盟，共同推动建立新的测量科学体系，以识别经过验证、可扩展且可互操作的技术和指标，从而促进人工智能的发展。
（12）加快政府人工智能应用
借助人工智能工具，联邦政府能够以更高的效率和效果服务公众。应用场景包括加速缓慢且往往依赖人工的内部流程、优化公众互动流程等。综合来看，人工智能的变革性应用有助于打造美国人民所期待且应得的响应迅速的政府。
管理和预算办公室（OMB）已通过减少拜登政府施加的繁重规则，推动了政府采用人工智能。现在是巩固这一成功成果的时候了。
建议的政策行动
正式设立首席人工智能官委员会（CAIOC），作为人工智能采用方面跨部门协调与合作的主要平台。通过CAIOC，与相关联邦执行委员会启动战略协调与合作，包括：总统管理委员会、首席数据官委员会、首席信息官委员会、跨部门统计政策委员会、首席人力资本官委员会和联邦隐私委员会。
在人事管理办公室的协助下，创建一个人才交流项目，旨在将联邦工作人员的详细信息快速传递给需要专业人工智能人才（如数据科学家和软件工程师）的其他机构。
与行政管理和预算局（OMB）协调，由总务管理局（GSA）管理，创建一个人工智能采购工具箱，以尽可能促进整个联邦企业的统一性。该系统将允许任何联邦机构以符合相关隐私、数据治理和透明度法律的方式，轻松地在多种模型中进行选择。各机构还应具有足够的灵活性，以根据自己的需求定制模型，并查看其他机构人工智能用途的目录（基于OMB已有的人工智能用例清单）。
与美国总务署（GSA）共同实施一项先进技术转移与能力共享计划，以在各机构间快速转移先进的人工智能技术和应用案例。
要求所有联邦机构尽最大可能确保，所有工作能从前沿语言模型访问中受益的员工，都能访问这些工具并接受相关培训。
在行政管理和预算局（OMB）的支持下，联合一批拥有高影响力服务提供商的机构，共同试点并推广人工智能的应用，以改善向公众提供的服务。
（13）推动国防部人工智能应用
人工智能有潜力改变国防部（DOD）的作战和后勤业务。美国若要维持其全球军事优势，同时确保其人工智能的使用安全可靠（如本行动计划所述），就必须在其武装部队中积极采用人工智能。由于国防部在联邦政府中有独特的业务需求，因此有必要采取具体的政策行动来推动人工智能的采用。
建议的政策行动
l明确国防部（DOD）员工队伍为大规模利用人工智能所需的人才和技能。基于此，实施人才发展计划，以满足人工智能员工队伍的需求，并推动人工智能赋能能力的有效运用。
l在国防部建立一个人工智能与自主系统虚拟试验场，首先需明确此类设施所需的技术、地理、安全和资源要求。
l在国防部（DOD）内部开发一套简化的流程，用于对其主要运营和赋能功能中涉及的工作流程进行分类、评估和优化，旨在制定一份优先使用人工智能进行自动化的工作流程清单。当一个工作流程成功实现自动化后，国防部应尽快努力将该工作流程永久过渡到基于 人工智能的实施方式。
l优先考虑与国防部主导的云服务提供商、计算基础设施运营商以及其他相关私营部门实体签订的协议，以便在国家紧急情况下优先获取计算资源，从而使国防部能够在重大冲突中充分利用这些技术。
l将我们的高级军事院校发展成为人工智能研究、开发和人才培养的中心，向未来几代人传授核心的人工智能技能和素养。在高级军事院校的各个专业中，开设专门针对人工智能的课程，包括人工智能的应用、开发和基础设施管理。
（14）保护商业和政府的人工智能创新
保持美国在人工智能领域的领导地位，需要美国政府与产业界密切合作，在前沿人工智能技术的传播与国家安全关切之间找到适当的平衡。此外，美国政府还必须有效应对美国人工智能公司、人才、知识产权和系统面临的安全风险。
建议的政策行动
由国防部（DOD）、国土安全部（DHS）、国防部作战司令部（DOC）的计算机辅助信息支持系统（CAISI）以及其他相关情报界（IC）成员牵头，与美国领先的人工智能开发商合作，使私营部门能够积极保护人工智能创新免受安全风险，包括恶意网络攻击者、内部威胁等。
（15）法律体系中的合成媒体对抗
许多美国人已经意识到，人工智能的一个风险是恶意深度伪造，无论是音频录音、视频还是照片。尽管特朗普总统已经签署了《TAKE IT DOWN法案》，该法案由第一夫人梅拉尼娅?特朗普倡导，旨在防止未经同意的性暴露深度伪造，但仍需采取更多行动。特别是，人工智能生成的媒体可能会给法律体系带来新的挑战。例如，伪造证据可能被用来企图剥夺原告和被告的正义。政府必须为法院和执法部门提供应对这些新挑战所需的工具。
建议的政策行动
由美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）牵头，考虑将NIST的“法医证据守护者”?深度伪造评估计划制定为正式指南，并配套推出自愿性法医基准测试。
由司法部（DOJ）牵头，向参与裁决的机构发布指导意见，探讨采用类似于证据规则咨询委员会正在审议的《联邦证据规则》第?901 (c)?条所提议的深度伪造标准。
由司法部法律政策办公室牵头，就《联邦证据规则》中任何与深度伪造相关的拟议增补内容提交正式意见。
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吴冬升 博士
