从模型到制度：OpenAI为特朗普政府画出AI路线图【AI战略洞察】

在这份建议书中，OpenAI反复强调“自由”“民主”“开放”等关键词，体现出其对人工智能发展路径的制度性思考。在他们看来，人工智能的发展不仅是技术问题，更是价值体系和政策方向的体现。OpenAI呼吁通过制度设计，保障人工智能在可控、安全的前提下释放积极效应。

文件指出，美国人工智能企业在全球拥有广泛用户基础，并已积累了数以亿计的使用案例。OpenAI将“推动人类创造力的发展”“保障使用者的选择权”视为其发展目标的一部分。在此基础上，企业主张政府建立清晰、可预期的政策环境，为技术研发、市场应用和数据利用提供空间，避免过度复杂的监管制度妨碍行业进步。

建议书也提到，当前一些国家正在加快人工智能的政策推进与基础设施建设，意图扩大技术覆盖范围、输出其模型和标准。面对这一变化，OpenAI认为美国有必要从制度安排出发，巩固人工智能发展的政策优势，包括完善出口规则、加强数据治理、防范外部干扰等。

此外，该文件还提出一项核心观点：政府在制定人工智能发展战略时，应该重视年轻群体的认知结构与使用行为。数据显示，美国18至24岁年轻用户已成为AI应用的主要使用者。OpenAI据此提出，应以开放、普及为导向，推动人工智能在教育、培训与职业技能提升中的系统性应用，增强新一代劳动力的适应能力。

总的来看，OpenAI希望借由此次建议，推动构建一个以“制度简洁、技术自主、规则透明”为特点的发展环境，使人工智能的发展更多依赖于市场机制和社会反馈，同时减少行政干预带来的不确定性。

OpenAI在建议书中对美国当前人工智能监管环境表达了明确关切。其核心观点是，当前“州层面多头立法”正带来制度碎片化风险，可能削弱美国在人工智能领域的整体创新能力。截至2025年3月，全美各州已提出超过780项AI相关法案，其中不少内容具有重复性、不一致性，甚至对AI模型的技术开放程度提出限制。

对此，OpenAI建议联邦政府应在国家层面设立统一的监管框架，通过“联邦优先权”（Federal Preemption）机制为AI企业创造清晰、可操作的发展环境，并以此形成国家层面的技术战略合力。

建议中的“监管统一机制”核心内容如下：

OpenAI强调，技术快速发展的背景下，监管不应走向极端。过度依赖立法控制模型行为可能抑制创新，也不利于国家整体竞争力的形成。建议书倡导建立“政府—企业”之间的协同机制，在保障公共利益的基础上实现有序放权，推动高质量发展。

同时，建议书还特别指出，监管政策应为初创企业预留合理空间。过高的合规门槛和模糊的责任划分机制，容易使技术初创者处于劣势，进而削弱整体行业活力。

OpenAI认为，美国现有的“合理使用”（Fair Use）原则为AI发展提供了灵活空间，允许模型在不复制原始内容的前提下从中提取语言结构与逻辑模式，从而形成新的生成能力。该原则已在过去多个科技革命阶段被广泛应用，如搜索引擎、推荐系统、机器翻译等领域。

OpenAI明确表示，其模型不会向用户提供受版权保护内容的复制品，而是从中提取规律进行重组。这种方式既不损害原始作品的商业价值，也有助于推动内容多样性与语言模型能力提升。

OpenAI指出，若未来版权制度朝着严格许可制倾斜，尤其在国际范围形成壁垒，美国AI企业将在数据可获得性方面处于不利地位，而其他国家或地区的开发者却可能在不受约束的前提下，利用类似数据资源继续训练模型。

OpenAI在建议书中提出以下四点政策建议：

1. 明确AI训练属于合理使用范畴，对具有社会价值的模型研发给予法律豁免；

2. 推动政府主导的数据资源开放，如将公共档案、科研数据、教育内容等转换为AI可用格式；

3. 参与国际规则谈判，防止某些国家试图将本地严格版权制度外溢为国际标准；

4. 动态监测版权相关诉讼与政策变化，在关键案件中由联邦机构适时表达立场，保护创新环境。

在《AI行动计划建议书》中，OpenAI明确提出，构建面向AI时代的基础设施，是维持国家技术竞争力的根本保障。这一战略不仅包括数据中心与算力平台的建设，还涉及电力输送、芯片产能、专业人才培养等关键要素，其目标是形成一个具备韧性、效率和扩展性的“AI新型工业体系”。

OpenAI认为，当前全球资金已广泛流向人工智能领域，美国若不能迅速吸纳并引导这些资源投向国内实体建设，可能在下一轮技术跃迁中丧失主动权。相比之下，中国等国家在推动“国家级AI基础设施体系”方面节奏更快、政策力度更强，已经初步形成一定优势。

OpenAI提出的基础设施战略重点内容如下：

此外，OpenAI还提出，可以考虑与美国传统工业优势州（如德克萨斯、俄亥俄等）联动，打造“行业+AI”的区域协作平台。例如，在农业州建立“AI+农业数据”试验区，在能源州推广“AI+电网调度”模型训练中心，以实现AI能力在关键行业的深度融合。

建议书强调，构建面向未来的人工智能基础设施，不能仅依赖市场推动，更需在政策设计上具备战略视野和优先级排序。这既是产业升级的物质基础，也是在全球新一轮产业竞争中保持领先地位的关键变量。