AI Action Plan

贏得競賽：美國 AI 行動計畫

2025 年 7 月
美國白宮

「今天，我們面臨著科學發現的新前沿，由人工智慧等變革性技術所定義……這些領域的突破有可能重塑全球力量格局，催生全新的產業，並徹底革新我們的生活與工作方式。當我們的全球競爭對手爭相利用這些技術時，對美國而言，實現並維持無可置疑且不受挑戰的全球技術主導地位已成為國家安全當務之急。為了保障我們的未來，我們必須充分釋放美國創新的全部力量。」
唐納·J·川普
第45任暨第47任美國總統

目錄

引言 ........................... 1
主軸一：加速 AI 創新 ................... 3
　移除繁文縟節與過度管制 ............... 3
　確保前沿 AI 保障言論自由與美國價值觀 .... 4
　鼓勵開源與開放權重 AI ............... 4
　促進 AI 導入（採用） ................... 5
　賦能 AI 時代的美國勞工 ............... 6
　支持次世代製造業 ..................... 7
　投資 AI 驅動的科學 ................... 8
　打造世界級科學資料集 ................. 8
　推動 AI 科學發展 ..................... 9
　投資 AI 在可解釋性、控制和魯棒性方面的突破 ... 9
　建立 AI 評估生態系統 ................. 10
　加速政府導入 AI ..................... 10
　在國防部推動 AI 採用 ................ 11
　保護美國商業與政府的 AI 創新 ........ 12
　在司法體系中打擊合成媒體 ............. 12

主軸二：打造美國 AI 基礎建設 ............. 14
　為資料中心、半導體製造設施和能源基礎建設創建精簡許可程序，同時確保安全 ... 14
　發展與 AI 創新步調相匹配的電網 ..... 15
　重振美國半導體製造業 ............... 16
　建設供軍方和情報界使用的高安全性資料中心 ... 16
　培育 AI 基礎設施所需之技能勞動力 ... 17
　強化關鍵基礎設施的網路安全 ......... 18
　推廣安全設計的 AI 技術與應用 ....... 18
　促進聯邦政府成熟的 AI 事件回應能力 ... 19

主軸三：領導國際 AI 外交與安全 ........... 20
　向盟友和夥伴輸出美國 AI ............. 20
　對抗中國在國際治理機構中的影響力 ... 20
　強化 AI 算力出口管制執法 ........... 21
　堵塞現有半導體製造出口管制的漏洞 ... 21
　使保護措施在全球範圍內協調一致 ..... 21
　確保美國政府走在評估前沿模型國安風險的前沿 ... 22
　投資生物安全 ....................... 23

引言 — 第 1 頁 —

美國正處於一場爭奪人工智慧（AI）全球主導地位的競賽之中。【1】誰擁有規模最大的 AI 生態系統，誰就將制定全球 AI 標準並獲得廣泛的經濟和軍事利益。正如我們曾經贏得太空競賽一樣，美國及其盟友務必要贏得這場競賽。川普總統在上任伊始即採取果斷步驟推進這一目標：他於 2025 年 1 月 23 日簽署了第 14179 號行政命令《消除美國在人工智慧領導地位的障礙》，要求美國在這場全球競賽中保持領先地位，並指示制定一份 AI 行動計畫1。

贏得 AI 競賽將為美國人民帶來新的黃金時代——人類福祉、經濟競爭力和國家安全都將因此進入新紀元。AI 將使美國人能夠發現新材料、合成新化合物、製造新藥物、開發新能源利用方法——引發新工業革命。AI 還將帶來全新的教育、媒體和通信形態——引發資訊革命。同時，AI 能實現全新的知識突破：解讀原以為無法閱讀的古代卷軸，在科學和數學理論上取得重大進展，創作出新的數位和實體藝術——引發一場文藝復興。一場工業革命、一場資訊革命以及一場文藝復興——同時到來。這就是 AI 帶來的潛力。我們面前的機遇令人振奮也令人心生敬畏。而這場機遇將由我們來把握，或由我們錯失。

《美國 AI 行動計畫》圍繞三大主軸展開：創新、基礎建設，以及國際外交與安全。美國必須在 AI 新技術的研發和部署方面比競爭對手更快、更全面地創新，同時拆除妨礙私營部門創新的不必要監管障礙。我們需要在每個領域推進 AI 技術，並拆除阻礙私營部門這樣做的繁瑣阻礙。正如副總統范斯今年2月在巴黎 AI 行動高峰會上所說，如果以繁苛的監管限制 AI 發展，“那不僅會不公平地讓現有巨頭受益……還意味著讓我們這幾代人見過的最有前途的技術陷入癱瘓。”2這就是川普總統在上任第一天就撤銷拜登政府危險政策行動的原因。

我們需要建立並維護龐大的 AI 基礎設施，以及為其提供動力的能源。為此，本屆政府將繼續拒絕激進的氣候教條和繁瑣的官僚程序，正如政府自就職日以來所做的那樣。簡而言之，我們需要“大興建、快興建！”。我們必須確立美國的 AI（從我們最先進的半導體到我們的模型再到我們的應用）作為全球 AI 的黃金標準，並確保盟友建立在美國技術之上。

此外，有幾項原則貫穿這三大主軸。首先，美國勞工是川普政府 AI 政策的核心。本屆政府將確保全國勞工及其家庭從這場技術革命中獲得機遇。AI 基礎設施的大規模建設將為美國工人創造高薪就業機會。其次，我們的 AI 系統必須擺脫意識形態偏見，旨在追求客觀真相，而非在用戶尋求事實資訊或分析時推行社會工程議程。AI 系統正成為重要工具，深刻影響著美國人獲取資訊的方式，但這些工具也必須值得信賴。最後，我們必須防止先進技術被惡意行為者濫用或盜取，並監控 AI 帶來的新興和不可預見的風險。為此需要我們時刻保持警惕。

本行動計畫為聯邦政府近期執行制定了明確的政策目標。其宗旨在於闡明一系列政策建議，使本屆政府能夠為美國人民實現總統關於全球 AI 主導地位的願景。AI 競賽勝負在此一舉，而本行動計畫正是我們通往勝利的路線圖。

麥可·J·克拉齊歐斯（Michael J. Kratsios）
科學與技術總統助理

大衛·O·薩克斯（David O. Sacks）
人工智慧與加密技術特別顧問

馬可·A·魯比奧（Marco A. Rubio）
國家安全事務總統助理

主軸一：加速 AI 創新 — 第 3 頁 —

美國必須擁有全球最強大的 AI 系統，但我們也必須引領世界，將這些系統創造性地加以應用。要實現這些目標，需要聯邦政府創造條件，使私營部門主導的創新茁壯成長。

移除繁文縟節與過度管制

為在 AI 領域保持全球領導地位，美國的私營部門必須擺脫官僚繁文縟節的束縛。川普總統已採取多項行動邁向這一目標，包括撤銷拜登的第 14110 號人工智慧相關行政命令，該命令預示了一套繁苛的監管體系3。在當前早期階段，AI 的重要性不容被聯邦或各州層面的官僚機制所扼殺。聯邦政府不應允許與 AI 有關的聯邦資金流向那些制定了繁重 AI 規制、導致資金浪費的州，但也不應干涉各州在不過度限制創新的前提下依法制定審慎 AI 法律的權利。

建議的政策行動：

• 由白宮科技政策辦公室（OSTP）牽頭，面向企業和公眾發起「有關當前聯邦法規妨礙 AI 創新與採用情況」的意見徵求（RFI），並與相關聯邦機構合作，採取適當行動清理阻礙 AI 創新與應用的不必要規定。
• 由行政管理和預算局（OMB）牽頭，按照 2025 年 1 月 31 日第 14192 號行政命令《通過解除管制促進繁榮》4的精神，協調各聯邦機構全面識別、修訂或廢除不必要阻礙 AI 開發或部署的各類規章、規則、指引文件、政策聲明、部門間協議及行政命令等。
• 由 OMB 牽頭，與擁有 AI 相關可自由支配資助項目的聯邦機構合作，確保在資助決策時考量各州的 AI 監管環境；若某州的 AI 監管體系可能削弱該筆資助或撥款的成效，則限制對其提供資金（須符合適用法律）。
• 由聯邦通訊委員會（FCC）牽頭，評估各州頒布的 AI 規制是否干擾了 FCC 履行《1934 年通訊法》所賦職責與權限的能力5。
• 審查上屆政府期間聯邦貿易委員會（FTC）展開的所有調查，確保其中沒有提出不適當的法律責任理論，對 AI 創新造成過度負擔。此外，全面審視 FTC 已發布的最終命令、同意令和禁制令，並在適當情況下尋求修改或撤銷任何不當阻礙 AI 創新的規定和禁令。

確保前沿 AI 保障言論自由與美國價值觀

AI 系統將在我們教育子女、從事工作和獲取媒體資訊的方式中發揮深遠作用。因此，關鍵在於自下而上將言論自由理念融入這些系統的構建中，並確保美國政府的政策不干涉這一目標。我們必須確保 AI 時代的言論自由得以蓬勃發展，確保政府採購的 AI 客觀地反映真相，而非服務於社會工程議程。

建議的政策行動：

• 由商務部（DOC）下轄的國家標準與技術研究院（NIST）牽頭，修訂 NIST 的《人工智慧風險管理框架》，刪除其中對「錯誤資訊」、「多元、公平與包容（DEI）」以及「氣候變化」的提法6。
• 修訂聯邦採購指引，確保政府僅與能保證其前沿大型語言模型（LLM）系統客觀中立、無高層意識形態偏向的開發商簽約。
• 由 DOC 的 NIST 人工智慧標準與創新中心（CAISI）牽頭開展研究，並在適當情況下發布報告，評估來自中華人民共和國的前沿 AI 模型是否與中國共產黨的宣傳論調和審查制度相一致。

鼓勵開源與開放權重 AI

開源和開放權重的 AI 模型可供任何開發者自由獲取、下載和修改。以這種方式發布的模型具有獨特的創新價值，因為新創公司無需受制於封閉的模型提供商即可靈活使用它們。這類模型同樣有利於 AI 在商業和政府領域的普及，因為許多企業和政府擁有敏感資料，不便於提交給封閉模型的供應商。此外，開源模型對學術研究也至關重要——學者通常需要訪問模型的權重和訓練數據來進行科學嚴謹的實驗。

我們必須確保美國掌握具備美國價值觀的領先開源模型。開源與開放權重模型可能在某些商業領域和全球學術界成為標準，因而也具有地緣戰略價值。針對模型開源或閉源的選擇，本質上屬於開發者的決定，但聯邦政府應營造有利於開源模型的環境。

建議的政策行動：

• 確保初創企業和學術界能獲取大規模計算資源，方法是改善算力金融市場。目前，一家公司若希望使用大規模算力，往往不得不與超大規模雲服務提供商簽訂長期合約——這超出了大多數學術單位和新創公司的預算能力。美國過去曾通過金融市場（例如現貨和期貨商品市場）成功解決類似問題。通過與業界、DOC 的 NIST、白宮科技政策辦公室（OSTP）及國家科學基金會（NSF）合作開展「全國人工智慧研究資源（NAIRR）試點計畫」，聯邦政府可以加速健全算力金融市場。
• 與領先技術公司合作，提升研究團體獲取世界級民間算力、模型、數據和軟體資源的能力，作為 NAIRR 試點計畫的一部分。
• 奠定精實且可持續的 NAIRR 營運能力基礎，讓全國各地越來越多的研究人員和教育工作者能夠聯網獲取關鍵的 AI 資源。
• 繼續推進下一代 AI 突破：由 OSTP 主導發佈新的國家人工智慧研發策略計畫，引導聯邦在 AI 研發上的投資。
• 由 DOC 通過國家電信和資訊管理局（NTIA）牽頭，召集利益相關者，推動中小企業採用開源和開放權重模型。

促進 AI 導入（採用）

當前，阻礙 AI 發揮全部潛力的瓶頸並不一定在於模型、工具或應用的可獲得性，而在於 AI 的採用速度緩慢且範圍有限——特別是在大型既有組織內部。美國許多關鍵行業（如醫療保健）對 AI 的採用尤其遲緩，原因包括對技術的不信任或缺乏理解、複雜的監管環境以及缺乏明確的治理和風險緩解標準。協調一致的聯邦行動將有助於在全美產業中建立起“先試先行”的 AI 文化。

建議的政策行動：

• 建立「監管沙盒」或全國性的 AI 卓越中心，使研究人員、新創公司和大型企業能夠快速部署並測試 AI 工具，同時承諾開放共享數據和成果。這些舉措將在食品藥物管理局（FDA）、證券交易委員會（SEC）等監管機構的支持下開展，並由 DOC 透過 NIST 的 AI 評估計畫提供支援。
• 在 DOC 的 NIST 主導下，針對特定領域（例如醫療、能源和農業）啟動多個「領域專項 AI 計畫」。這些計畫將匯集公私部門和學術界的廣泛利益相關者，加速制定 AI 系統的國家標準，並衡量 AI 在這些領域提升生產力的程度。
• 由國防部（DOD）協同國家情報總監辦公室（ODNI）牽頭，定期更新國防部-情報共同體（IC）AI 工具採用水平聯合評估，比較美國、本國競爭對手及對手國家的 AI 工具採用程度，並建立持續機制，將這些 AI 採用評估結果動態運用於國防部和 IC 的相關計畫中。
• 優先收集、整理和傳播外國前沿 AI 項目的情報，通過情報共同體、能源部（DOE）、DOC 的 CAISI、國家安全會議（NSC）和 OSTP 之間的協作來實現。

賦能 AI 時代的美國勞工

川普政府奉行“勞工優先”的 AI 議程。透過提升生產力並創造全新產業，AI 可以助力美國構建一個帶來更多經濟機會的產業格局，但 AI 也將徹底改變各行各業的工作方式，這需要嚴肅認真的勞動力轉型應對。川普政府已在這方面採取重要行動，包括 2025 年 4 月發布第 14277 和 14278 號行政命令《推進美國青年的人工智慧教育》與《為未來高薪技術職位做好準備》78。為繼續實現這一願景，川普政府將推動一系列優先行動，以擴大國民的 AI 素養和技能培養，持續評估 AI 對勞動力市場的影響，並率先試行新創舉，加速再培訓，幫助勞工在 AI 驅動的經濟中蓬勃發展。

建議的政策行動：

• 由勞工部（DOL）聯合教育部（ED）、國家科學基金會（NSF）和商務部（DOC）牽頭，將 AI 技能發展確立為相關教育與勞動力資金來源的核心目標。這應包括推動將 AI 技能培養整合進職業技術教育（CTE）、職業培訓、學徒計畫及其他聯邦支持的技能項目。
• 由財政部牽頭，發布指導意見，明確眾多 AI 素養和技能發展計畫可符合《國內稅收法》第132條規定的教育補助資格9。在適用情況下，這將使雇主能為 AI 相關培訓提供免稅報銷，並有助於擴大私營部門對 AI 技能培養的投資，同時保住美國勞工的工作機會。
• 由勞工統計局（BLS）與 DOC 下轄的人口普查局及經濟分析局（BEA）聯合牽頭，利用這些機構已有的數據（例如人口普查局在商業趨勢和展望調查中的 AI 採用統計），研究 AI 對勞動力市場的影響。這些機構可進一步分析 AI 採用對就業創造、崗位流失和薪資的影響，並提供相應洞見。
• 在勞工部下設立「AI 勞動力研究中心」，領導持續的聯邦行動以評估 AI 對勞動力市場和美國工人處境的影響。該中心將定期分析並發布報告，進行各種情景規劃，以評估 AI 可能帶來的勞動力衝擊，並為勞動與教育政策提供可行的建議。
• 由 DOL 牽頭，酌情運用現有靈活資金，為因 AI 而失業的個人提供快速再就業訓練資助。發布明確指引，協助各州識別在 AI 應用導致產業結構重大變革過程中出現的「合資格失業工人」，並提供指導說明如何運用現有的聯邦“快速應對”資金，主動提升這些高風險工人的技能。
• 由 DOL 和 DOC 牽頭，迅速試點新的舉措，應對 AI 帶來的就業挑戰。這些試點可以包括：針對 AI 導致的快速再培訓需求及入門職位技能轉變，開展州級和勞工中介機構主導的計畫。可利用現有法律授權（如《勞動力創新與機會法》和《公共工程及經濟發展法》）1011實施，並設計為可規模化、以績效為導向的方案，以幫助勞動力系統適應 AI 驅動的勞動力市場變化速度與複雜性。

支持次世代製造業

AI 將為實體世界帶來一系列新穎發明，包括自動駕駛無人機、自駕車、機器人及其他尚未命名的創新。至關重要的是，美國及其可信賴盟友必須成為這些新一代技術的世界級製造者。人工智慧、機器人及相關技術為製造業和物流領域提供了全新的能力機遇，包括在國防和國家安全方面的應用。聯邦政府應優先投資這些新興技術，迎接並引領新的產業復興。

建議的政策行動：

• 通過國防部、商務部、能源部（DOE）、NSF 等聯邦機構，以及小型企業創新研究計畫（SBIR）、小型企業技術轉移計畫（STTR）、科研專項資助、CHIPS 研發計畫、《史蒂文森-威德勒技術創新法》授權、國防生產法第三章、《其他交易權限》等途徑，投資開發和規模化基礎性、轉化型製造技術12131415。
• 由 DOC 經由 NTIA 牽頭，召集業界和政府利益相關方，共同識別美國機器人和無人機製造領域的供應鏈挑戰。

投資 AI 驅動的科學

與許多其他領域一樣，科學本身也將因 AI 而變革。AI 系統已能生成蛋白質結構模型、新型材料模型等。越來越強大的通用模型展現出構建假設和設計實驗的潛力。這些新生能力有望加速科學進步。然而，要充分發揮其作用，科研方式須隨之發生重要變革，包括升級科學基礎設施。如果無法擴大實驗規模，AI 提供的預測即使準確，科學家也難以充分利用。當前基礎科學往往是勞動密集型的；AI 時代要求我們投入更多科學和工程研究，將理論轉化為工業規模的實踐。因此，這將需要新的基礎設施，並支持新型科研組織的建立。

建議的政策行動：

• 通過 NSF、DOE、DOC 的 NIST 及其他聯邦合作伙伴投資建設自動化的雲端實驗室，覆蓋工程、材料科學、化學、生物學、神經科學等多學科領域。根據需要，與私營部門、聯邦機構、科研院所及能源部國家實驗室協調合作，共同打造此類實驗基礎設施。
• 利用長期協議支持專項研究組織（Focused Research Organizations）或其他類似實體，使其運用 AI 等新興技術實現基礎科學的突破。
• 激勵研究人員公開發佈更多高品質數據集。在審核新研究項目的提案時，將申請者以往受資助項目所產出的科學及工程數據集開放情況納入考量。
• 要求接受聯邦資助的研究人員披露研究過程中所使用的非機密、非敏感數據集，尤其是那些被 AI 模型使用的數據集。

打造世界級科學資料集

高品質數據已成為國家戰略資產，因為各國政府都在追求 AI 創新目標並期望從中獲得經濟利益。包括美國對手在內的其他國家，已在積累龐大的科學數據庫方面領先我們。美國必須引領構建全球最大、質量最高的 AI 就緒科學資料集，同時維護個人權利，確保公民自由、隱私和保密受到保護。

建議的政策行動：

• 指示國家科技委員會（NSTC）旗下的機器學習與 AI 小組委員會就各類科學數據（例如生物、材料、化學、物理等）在 AI 模型訓練中的最低數據質量標準提出建議。
• 根據《2018 年資訊保密與統計效率法》16的要求，由管理和預算辦公室（OMB）出台相關法規，秉持“數據可獲取為原則、限制為例外”的理念，擴大安全訪問渠道，破除獲取聯邦資料的障礙和壁壘，從而最終促進證據型政策制定中 AI 的更佳運用，同時確保統計機構在防止資料不當存取和使用方面的機密保護要求得到遵守。
• 在 NSF 和 DOE 內部建立安全計算環境，支持受限制聯邦數據在控制條件下的 AI 用例。
• 為 NSF 的「國家安全數據服務（NSDS）示範專案」建立線上入口，為公眾和聯邦機構提供受限制聯邦數據的 AI 用例“一站式”入口。
• 探索在聯邦土地上建立生命體全基因組測序計畫的可能性——由 NSTC 主導，農業部、能源部、國衛健 NIH、NSF、內政部及合作生態系統研究單位等參與——共同開發在聯邦土地上建立全基因組測序計畫（涵蓋所有生物領域）的方案。此新數據將成為培養未來生物基礎模型的寶貴資源。

推動 AI 科學發展

正如大型語言模型（LLM）和生成式 AI 系統的出現代表了 AI 科學領域的範式轉變，未來的突破也可能同樣改變 AI 的可能性。至關重要的是，美國必須繼續在此類突破領域保持領先地位。而做到這一點，需要對最有前景的前沿方向進行有針對性的戰略投資。

建議的政策行動：

• 優先投入理論、計算和實驗研究，保持美國在探索全新變革性 AI 範式方面的領導地位。這一重點將體現在即將發布的全國人工智慧研發策略計畫中。

投資 AI 在可解釋性、控制和魯棒性方面的突破

當前，前沿 AI 系統的內部機理知之甚少。技術專家固然大體瞭解大型語言模型的運作原理，但往往無法解釋某個模型為何產出了特定輸出。這使得預測任何特定 AI 系統的行為變得困難，進而增加了在國防、國家安全或其他攸關生命安全的應用中使用先進 AI 的挑戰。如果我們能在這些研究難題上實現根本性突破，美國將能更充分地在高風險國家安全領域運用 AI 系統，發揮其最大潛力。

建議的政策行動：

• 啟動由國防高等研究計畫署（DARPA）主導，並與 DOC 的 CAISI 及 NSF 協作的技術開發計畫，推進 AI 可解釋性、AI 控制系統以及對抗魯棒性（防對抗攻擊能力）方面的研發。
• 優先在未來的全國 AI 研發策略計畫中，設定 AI 可解釋性、控制性和魯棒性的前沿研究突破目標。
• 由國防部、能源部、DOC 的 CAISI、國土安全部（DHS）、NSF 以及學術合作夥伴共同協調，舉辦 AI 漏洞剖析黑客松（hackathon）活動，招募全美學界的頂尖人才測試 AI 系統的透明度、有效性、使用控制和安全漏洞。

建立 AI 評估生態系統

在 AI 行業中，評估是衡量 AI 系統性能和可靠性的手段。嚴格的評測對於定義和衡量 AI 在受監管行業中的可靠性至關重要。從長遠看，監管機構應探索將此類評估運用於現行法律框架下對 AI 系統的監管。

建議的政策行動：

• 通過 DOC 的 NIST（含 CAISI）發布指南和資源，供各聯邦機構依據各自使命和運營需求自行開展 AI 系統評估，並確保符合現行法律要求。
• 支持開展 AI 模型衡量與評估科學的相關研究，由 DOC 的 NIST、能源部、NSF 及其他聯邦科學機構牽頭。
• 每年至少兩次在 DOC 的 CAISI 主持下召集會議，讓各聯邦機構與科研界共享 AI 評估的經驗和最佳實踐。
• 透過 DOE 和 NSF 投資開發 AI 測試平台，用於在安全、現實環境中試點部署 AI 系統，使研究人員能夠打造新 AI 系統並將其轉化推向市場。這些測試平台應鼓勵廣泛的多方團隊參與，涵蓋農業、交通、醫療等眾多受 AI 影響的經濟領域。
• 由 DOC 主導，召集 NIST 的 AI 聯盟，促進協同建立新的測量科學，以確立經實證可擴展、可互操作的 AI 評估技術和指標，推動 AI 的發展。

加速政府導入 AI

隨著 AI 工具的應用，聯邦政府將能以更高的效率和效能為公眾服務。應用場景包括加速緩慢且通常依賴人工的內部流程、簡化民眾與政府互動等等。綜上所述，變革性地運用 AI 有助於實現美國人民所期望的高度響應型政府。管理和預算辦公室（OMB）已經通過削減拜登政府施加的繁瑣規章，為政府內部加速導入 AI 奠定了基礎1718。現在是時候在此成功之上繼續努力。

建議的政策行動：

• 將「首席人工智慧官委員會（CAIOC）」正式化，作為跨機構協調 AI 導入的主要平臺。通過該委員會，在相關聯邦高層理事會間開展戰略協調與合作，包括總統管理委員會、首席資料官委員會、首席資訊官委員會、統計政策跨機構理事會、人事管理委員會、聯邦隱私理事會等。
• 建立人才交流計畫，允許 AI 專才（如資料科學家、軟體工程師）在聯邦機構間快速借調流動，以支援缺乏 AI 專業人力的機構，此計畫需人事管理辦公室（OPM）參與協調。
• 建立由總務管理局（GSA）主導、OMB 協調的 AI 採購工具箱，儘可能在全聯邦範圍內實現統一。該系統將允許任何聯邦機構便捷地在多種模型間做出選擇，並確保符合相關隱私、資料治理和透明度法律。還應提供充分的靈活性，允許各機構定制模型以滿足自身需求，並可瀏覽其他機構的 AI 應用案例目錄（依據 OMB 現有的 AI 用例清單）。
• 與 GSA 協調，實施先進技術轉移與能力共享計畫，在各聯邦機構間快速傳遞先進 AI 功能和應用案例。
• 強制要求所有聯邦機構盡可能確保其員工——凡工作可能從先進語言模型中受益者——都能獲得此類模型的使用權限並接受相應培訓。
• 在 OMB 主導下，召集擁有高影響力服務職責的機構組成聯盟，試點並擴大 AI 的應用，以提高公共服務的效率與品質。

主軸一（續） — 第 11 頁 —

在國防部推動 AI 採用

AI 有潛力徹底改變國防部（DOD）的前線作戰和後勤運營。為保持全球軍事領先地位，美國必須積極將 AI 應用於軍隊。如果不能安全可靠地運用 AI，本行動計畫中闡述的許多舉措將無法充分發揮作用。由於 DOD 在聯邦政府中有其獨特的運作需求，因此有必要制定專門的政策行動來推動國防部的 AI 採用。

建議的政策行動：

• 識別 DOD 勞動力充分利用 AI 所需的人才和技能。根據此識別結果，實施人才培養計畫，以滿足 AI 人才需求，推動 AI 賦能能力在國防部隊中的有效運用。
• 在 DOD 設立「人工智慧與自主系統虛擬試驗場」，首先確定建立此設施所需的技術、地理、安全和資源條件。
• 在 DOD 內部建立精簡流程，以分類、評估和優化主要作戰及支援職能中的工作流程，制定 AI 自動化的優先工作流程清單。當某項工作流程成功實現自動化，DOD 應儘快永久轉向 AI 執行該流程。
• 優先推動 DOD 與雲服務提供商、運算基礎設施運營商及其他相關私營實體達成協議，以在國家緊急情況下優先獲取算力資源。這將確保 DOD 能在重大衝突期間充分利用這些技術。
• 將高等軍事院校打造為 AI 研究、開發與人才培育中心，向新一代教授核心 AI 技能和素養。為高等軍事院校開設專門的 AI 課程，包括 AI 的使用、開發及基礎設施管理等內容，納入正規學位教育。

保護美國商業與政府的 AI 創新

在 AI 領域維持美國的領先地位，需要政府與產業密切合作，在推廣尖端 AI 技術與維護國家安全考量之間取得平衡。同時，確保政府有效應對針對美國 AI 企業、人才、知識產權和系統的安全風險也至關重要。

建議的政策行動：

• 由國防部、國土安全部（DHS）、DOC 的 CAISI 以及其他相關情報界成員牽頭，與美國領先的 AI 開發企業合作，支持私營部門主動防範 AI 創新所面臨的安全風險，包括惡意網絡攻擊、內部威脅等。

在司法體系中打擊合成媒體

AI 所帶來的一項風險是惡意深偽（deepfake），例如偽造的音頻、視頻或照片。川普總統已簽署了由第一夫人梅蘭妮亞·川普倡議的《TAKE IT DOWN 法案》（意在防範性露骨、非自願的深偽內容）19，但我們仍需進一步行動。尤其是 AI 生成媒體可能給司法系統帶來新挑戰。例如，偽造證據可能被用來妨礙原告和被告的正當司法權益。政府必須賦予法院和執法機構必要的工具來克服這些新挑戰。

建議的政策行動：

• 由 DOC 的 NIST 主導，考慮將其「法證守護者」（Guardians of Forensic Evidence）深偽評估計畫發展為正式指導方針，並配套推出自願性法證基準20。
• 由司法部（DOJ）發出指導意見，供有裁決職能的機構參考，探討採納類似於聯邦證據規則擬議新增條款 Rule 901(c) 的深偽標準，該條款目前正由聯邦證據規則諮詢委員會審議中。
• 由司法部法律政策辦公室牽頭，就任何擬對《聯邦證據規則》新增與深偽相關條款的提議提交正式意見。

主軸二：打造美國 AI 基礎建設 — 第 14 頁 —

AI 是現代生活中第一種促使美國必須建設遠超當今規模能源供給的新型數位服務。自20世紀70年代以來，美國能源產能幾乎停滯不前，而中國迅速擴充了電網容量。美國通往 AI 主導地位的道路取決於扭轉這一令人擔憂的趨勢。

為資料中心、半導體製造設施和能源基礎建設創建精簡許可程序，同時確保安全

與過去的大多數通用技術一樣，AI 的發展需要新的基礎建設——建造生產晶片的工廠、運行晶片的資料中心，以及為其提供電力的新能源來源。美國的環境許可制度和其他法規使得幾乎不可能以所需速度在美國境內建設這些基礎設施。此外，這些基礎設施的建設也必須杜絕使用任何對手國的技術，以免削弱美國的 AI 主導地位。

值得慶幸的是，川普政府在改革該體系方面已取得前所未有的進展。上任以來，川普總統已在幾乎所有相關聯邦機構推動放寬《國家環境政策法（NEPA）》規定，啟動了許可技術現代化計畫，創立了國家能源主導委員會（NEDC），並設立了美國投資加速器21222324。現在是乘勢而上的時候了。

建議的政策行動：

• 在 NEPA 框架下建立新的「分類豁免」，涵蓋資料中心相關項目，前提是此類項目對環境影響可忽略不計。在可能情況下，採納其他機構已建立的同類豁免，以便各相關機構都能以最高效方式推進項目。
• 擴大《2015 年修復美國地面交通法案》所規定FAST-41 流程的應用範圍，使所有符合條件的資料中心及其供電項目納入該快速審批程序25。
• 探索在全國範圍內建立適用於資料中心的《清潔水法》第404條許可證的必要性；如採納，確保該許可證無需事前施工通知，且涵蓋的開發場址規模與現代 AI 資料中心相當26。
• 通過簡化或調整在《清潔空氣法》27、《清潔水法》及《綜合環境反應、補償及責任法》28等法律下頒布的相關法規，加快環境許可流程。
• 向資料中心建設和資料中心供電基礎設施釋放聯邦土地：指示擁有大量土地資源的聯邦機構識別適合大型開發的場址，以建設新的資料中心和供電設施。
• 建立安全防線，防止對手勢力向此基礎設施注入惡意因素。確保國內 AI 計算技術棧建立在美國產品之上，並確保支撐 AI 開發的基礎設施（如能源和電信）不含任何來自敵對國家的資通訊技術與服務（ICTS），包括軟硬體。
• 擴大 AI 在環境審查中的應用，加速並改進環評流程，例如增加參與能源部「PermitAI」專案的聯邦機構數量29。

發展與 AI 創新步調相匹配的電網

美國電網是當今世界最大、最複雜的機械系統之一。同樣地，為支撐未來的資料中心及其他高耗能產業，電網需要升級擴容。電力網是現代經濟的命脈，也是國家安全的基石，但目前正面臨多重挑戰，需要戰略前瞻和果斷行動來應對。電氣化浪潮和 AI 技術進步共同推高了電網負荷。美國必須制定綜合戰略來加強和拓展電網，不能僅僅被動應對挑戰，而要確保電網持續強健並具備未來增長所需容量。

建議的政策行動：

• 盡可能穩固當前電網。第一階段重點在於保障現有資產安全，確保電力供應不中斷且價格可負擔。美國必須防止在沒有充分替代的情況下過早淘汰關鍵發電資源，同時探索創新方法挖掘現有產能，例如利用既有備用電源在高峰期增強電網穩定性。該階段一項關鍵舉措是確保全國各地電網的資源充足率符合全國標準，具備足夠的發電產能保持隨時在線。
• 盡可能優化現有電網資源。這需要實施提高輸電系統效率和性能的策略。美國應探索先進電網管理技術和電線升級方案，以增加既有線路的輸電量。此外，美國應研究新穎方式，引導大型用電戶在電網關鍵時段管理其用電需求，以提高可靠性並釋放更多電力供給。
• 優先推動可靠、可調度電源的互聯，以及盡快在技術前沿採納新型發電資源（如增強型地熱、核裂變和核聚變）。改革電力市場，將經濟激勵與電網穩定目標掛鉤，確保發電投資符合系統需求。
• 制定戰略藍圖，引領21世紀複雜能源格局。通過穩固當前電網、優化既有資源、擴展未來電網，美國將有能力迎接 AI 競賽的挑戰，同時為全民提供可靠且可負擔的電力。

重振美國半導體製造業

美國以發明半導體開啟了現代技術的序章。現在，我們必須將半導體製造帶回美國本土。一個復興的美國晶片產業將創造數以千計的高薪工作，強化我們的技術領先地位，保護供應鏈免受外國對手干擾。本屆政府將引領這場復興，同時避免簽署損害美國納稅人利益或強加意識形態議程的不良協議。

建議的政策行動：

• 由商務部重新改組的 CHIPS 計畫辦公室（CHIPS Program Office）牽頭，繼續聚焦為美國納稅人提供高投資回報，剔除所有無關緊要的附帶政策要求，以確保 CHIPS 資助的半導體製造專案獲得成功。商務部及其他相關聯邦機構還應合作精簡阻礙半導體製造的法規規章。
• 由商務部牽頭，審查現有半導體補助和科研專案，確保這些專案能加速將先進 AI 工具整合進半導體製造流程。

建設供軍方和情報界使用的高安全性資料中心

由於 AI 系統非常適合於處理新的情報數據，而且未來能力將大幅躍升，可以預見 AI 將運用於美國政府最敏感的一些數據中。因此，部署這些模型的資料中心必須能抵禦最堅決且能力最強的國家級對手的攻擊。

建議的政策行動：

• 制定新的高安全性 AI 資料中心技術標準。由國防部（DOD）、情報共同體（IC）、國家安全會議（NSC）及 DOC 的 NIST（含 CAISI）牽頭，與產業界合作，並在適當情況下結合聯邦資助研發中心（FFRDC）的力量，共同制定該標準。
• 推動各機構採用保密級計算環境，支援 AI 工作負載的可擴展安全部署。

培育 AI 基礎設施所需之技能勞動力

為建設支撐美國 AI 未來所需的基礎設施，我們也必須投資於將建設、運營和維護這些基礎設施的人才隊伍——其中包括電工、先進暖通空調技師，以及眾多其他高薪職業。為應對許多此類關鍵職位的人才短缺，川普政府應識別支撐 AI 基礎建設的人才重點方向，制定現代技能框架，支持業界主導的培訓，並通過普通教育、職業技術教育（CTE）及註冊學徒計畫，拓展早期人才管道，為美國 AI 領導力提供動力。

建議的政策行動：

• 由勞工部（DOL）和商務部（DOC）牽頭，創建全國性倡議，識別對建設 AI 基礎設施至關重要的高優先職種。該計畫將召集雇主、行業團體及其他勞動力利益相關方，共同制定或甄別針對這些職位的全國技能框架和能力模型。這些框架將為課程設計、證書開發及勞動力投資調配提供自願性指導意見。
• 由 DOL、能源部（DOE）、教育部（ED）、NSF 和 DOC 攜手各州與地方政府以及就業體系利益相關方，創建業界主導的培訓計畫，以滿足 AI 基礎設施關鍵職能的人才需求。這些計畫應由雇主與培訓合作方共同開發，確保參加項目的人員學成即能就業，直接銜接招聘流程。同時可探索模式，激勵企業提升現有員工技能，轉入 AI 重點崗位。DOC 應將此類培訓模式作為其基礎設施投資計畫的核心組成部分。該策略的資金分配應優先考慮能填補明確人才缺口並提供符合雇主需求的人才輸出成果的項目。
• 由 DOL、ED 和 NSF 牽頭，與教育界及勞動力體系利益相關方合作，擴大早期職業體驗計畫和預備學徒計畫的覆蓋，讓國中和高中學生接觸 AI 基礎設施重點職業。這些努力應注重提升對這些工作的認識與興趣，結合本地雇主需求，並為學生銜接高品質培訓及註冊學徒項目提供途徑。
• 通過教育部職業、技術和成人教育辦公室，向各州和地方職業技術教育（CTE）體系提供指導，說明如何更新學科課程，與 AI 基礎設施優先職業接軌。其中包括更新課程、擴大「雙錄取」（Dual Enrollment，指高中生修讀大學課程）選項，加強 CTE 計畫與雇主及培訓機構的銜接，為 AI 基礎設施相關職業培養人才。
• 由 DOL 主導，擴大「註冊學徒制」在 AI 基礎設施關鍵職業中的應用。重點應放在簡化新學徒項目的啟動流程，移除妨礙雇主參與的壁壘，包括簡化註冊、支持中介機構、優化項目設計以符合雇主需求。
• 由 DOE 主導，為本科生、研究生和博士後學生及教育工作者擴大 AI 相關的科研訓練和發展機會，充分利用全國實驗室的專長和能力。這應包括與社區大學和技職院校合作，幫助現有勞動力轉型，填補關鍵 AI 崗位。

強化關鍵基礎設施的網路安全

隨著 AI 系統在編碼和軟體工程方面能力提升，其作為網絡攻防工具的效用都將擴大。對於許多資源有限的關鍵基礎設施運營者而言，保持強大的防禦態勢將尤為重要。值得慶幸的是，AI 系統本身可以成為出色的防禦工具。隨著 AI 網絡防禦工具的不斷採用，關鍵基礎設施供應商能夠搶先預防新興威脅。

然而，在關鍵基礎設施領域使用 AI 也使這些 AI 系統自身面臨對手威脅。所有應用於安全攸關或國土安全領域的 AI 都應採用安全設計（secure-by-design）、健壯且具備彈性的系統，並配備性能偏差監測、可疑活動（如資料投毒或對抗樣本攻擊）警示等功能。

建議的政策行動：

• 建立「人工智慧信息共享與分析中心（AI-ISAC）」：由國土安全部（DHS）牽頭，DOC 的 CAISI 及國家網絡總監辦公室合作，促進跨美國關鍵基礎設施部門的 AI 安全威脅信息和情報共享。
• 由 DHS 主導，向私營部門實體發布並更新指導方針，以協助其修復和應對 AI 特有的漏洞與威脅。
• 確保在聯邦機構內部協調整合已知 AI 漏洞信息的共享機制，適時將這些情報提供給私營部門。該流程應充分利用既有的網絡漏洞共享機制。

推廣安全設計的 AI 技術與應用

AI 系統易受某些類型的對抗性輸入攻擊（例如資料投毒、隱私攻擊）影響，從而使其性能面臨風險。美國政府有責任確保其所依賴的 AI 系統——特別是在國家安全應用領域——能抵禦虛假或惡意輸入的侵擾。雖然 AI **保障（AI Assurance）**領域已有不少進展，但推廣具備彈性且安全的 AI 開發和部署應成為美國政府的核心工作。

建議的政策行動：

• 由國防部牽頭，並與 DOC 的 NIST 及國家情報總監辦公室（ODNI）協作，持續完善國防部的「負責任 AI 框架」「生成式 AI 框架」、路線圖及工具包。
• 由 ODNI 牽頭，並與國防部及 DOC 的 CAISI 協商，在情報共同體指導方針第505號（人工智慧）框架下發布一項 AI 保障標準（IC Standard）。

促進聯邦政府成熟的 AI 事件回應能力

AI 技術的普及意味著我們必須審慎規劃，以確保一旦系統失效，其對關鍵服務或基礎設施的影響被降至最低，且響應措施能立即啟動。為防患於未然，美國政府應推動將 AI 事件回應的開發與納入，融入現有事件回應準則和最佳實踐，覆蓋公私領域。

建議的政策行動：

• 由 DOC 的 NIST（含 CAISI）牽頭，與 AI 和網絡安全行業合作，確保 AI 被納入事件響應團隊所依循的標準、響應框架、最佳實踐以及技術能力要求（例如應急套件）的制定中。
• 修改網絡安全和基礎設施安全局（CISA）的網絡事件與漏洞響應劇本，將 AI 系統考量納入其中，並規定各機構的首席資訊安全官在應對中應諮詢首席 AI 官、隱私高級官員、DOC 的 CAISI 等。聯邦各機構應相應更新其下級單位的應變劇本。
• 由國防部、DHS、ODNI 與白宮 OSTP、NSC、OMB 及國家網絡總監辦公室協調，鼓勵在執行第 14306 號行政命令《延續加強國家網絡安全的若干努力並修訂第 13694 號和第 14144 號行政命令》30過程中，將 AI 漏洞信息的負責共享作為一部分（該行政命令旨在延續加強國家網絡安全的若干努力，修改第 13694 號和第 14144 號行政命令）。

主軸三：領導國際 AI 外交與安全 — 第 20 頁 —

要在全球 AI 競爭中取勝，美國不能僅侷限於促進國內的 AI 發展。我們還必須推動美國 AI 系統、計算硬體和標準在全球的採用。美國目前在資料中心建設、運算硬體性能和 AI 模型方面居於全球領先地位。我們務必要利用這一優勢，構建持久的全球 AI 聯盟，同時防止對手利用我們的創新和投入成果搭便車。

向盟友和夥伴輸出美國 AI

美國必須滿足全球對 AI 的需求，將**完整的 AI 技術組合（硬體、模型、軟體、應用和標準）**輸出給所有願意加入“美國 AI 聯盟”的國家。未能滿足這一需求將是自損行為，可能導致這些國家轉向我們的對手。分發和擴散美國技術，將防止我們的戰略對手使盟友受制於外國對手的技術。

建議的政策行動：

• 在商務部內建立並運行一個專項計畫，旨在徵集業界財團針對全套 AI 出口方案的提案。一旦商務部選定了財團，由經濟外交行動小組（Economic Diplomacy Action Group）、美國貿易發展署、進出口銀行、美國國際開發金融公司，以及國務院（DOS）與 DOC 協調，促成符合美國批准的安全要求和標準的交易。

對抗中國在國際治理機構中的影響力

包括聯合國、經合組織（OECD）、七國集團（G7）、二十國集團（G20）、國際電信聯盟（ITU）、網際網路名稱與數字地址分配機構（ICANN）等在內的大量國際機構都提出了 AI 治理框架和發展戰略。美國支持志同道合國家攜手合作，以我們共同價值觀為基礎推動 AI 發展。但這些努力中有太多呼籲實施繁瑣的監管，或提出模糊的“行為準則”，鼓吹與美國價值觀不符的文化議程；更有甚者，一些努力受到中國企業影響，企圖主導人臉識別、監控標準等。

建議的政策行動：

• 由國務院（DOS）和 DOC 牽頭，利用美國在國際外交和標準制定機構中的地位，積極倡導符合美國價值觀、促進創新、反制威權影響的國際 AI 治理方案。

強化 AI 算力出口管制執法

先進算力是 AI 時代的關鍵，使經濟活力和新型軍事能力成為可能。不讓外國對手獲取這一資源，既涉及地緣戰略競爭，也關乎國家安全。因此，我們應當採取創新方式加強出口管制執法。

建議的政策行動：

• 由 DOC、OSTP 及國家安全會議（NSC）牽頭，與業界合作，探索運用新的和現有的位置驗證技術，監控先進 AI **算力（compute）**晶片的最終去向，確保它們不落入敏感國家手中。
• 由 DOC 主導，與情報界官員合作建立新的全球晶片出口管制執法工作機制。包括監測 AI 算力領域的新興技術發展，確保覆蓋所有可能的國家或地區，防止晶片被轉移。強化這種監測可用於擴大在高風險國家開展最終用途監管，尤其是在當地缺少美國工業與安全局出口管制官的情況下。

堵塞現有半導體製造出口管制的漏洞

半導體是人類迄今設計出最複雜的器件之一。美國及其親密盟友在許多關鍵組件和工藝上擁有近乎壟斷地位。我們必須繼續引領世界開展開創性研究和發明，但同時也必須防止對手利用我們的創新為己所用、以削弱我們的國家安全。這需要採取新措施，填補現有半導體製造出口管制的空白，並加強執法。

建議的政策行動：

• 由 DOC 牽頭，制定新的半導體製造子系統出口管制。當前，美國及盟友對半導體製造所需的主要系統實施了出口管制，但對許多組件子系統尚未管制。

使保護措施在全球範圍內協調一致

美國必須對敏感技術實施嚴格的出口管制。我們也應鼓勵合作夥伴和盟友遵循美國的管制措施，而不要為他人“補缺口”。如若不然，美國應動用“外國直接產品規則”及次級制裁等工具，以實現在更大範圍內的國際協調。

建議的政策行動：

• 由 DOC 和 DOS 主導，協同 NSC、DOE 和 NSF，制定、實施並分享「互補技術保護措施」的信息，包括基礎研究、高等教育領域，以減輕來自戰略對手和受制裁實體的風險。這項工作應建立在 DOC 和 DOS 現行努力基礎上，必要時發起新的外交行動。
• 制定 AI 全球聯盟的技術外交戰略方案，協調政府各部門的激勵措施和政策槓桿，促使關鍵盟友採納類似的 AI 保護體系和出口管制，覆蓋供應鏈全局。該方案應確保：當美國限制某項技術對外出口時，盟友不會向對手供應該技術。
• 推出新倡議，推動多邊AI 技術管制機制。避免僅依賴國際條約組織來實現目標，而應將現有美國管制和所有未來管制納入範圍，使美國與盟國的管制措施保持同步水平。
• 由 DOC 和 DOD 主導，協調盟友確保它們採納美國的出口管制，並與美國合作開發新管制措施。同時，禁止美國對手向我們的國防工業基礎供貨，或收購其中的控股權。

確保美國政府走在評估前沿模型國安風險的前沿

最強大的 AI 系統在不久的將來可能帶來全新的國家安全風險，涵蓋網絡攻擊、化學/生物/放射/核/爆炸（CBRNE）武器研發，以及全新的安全漏洞。由於美國目前在 AI 能力上處於領先地位，美國的前沿模型所帶來的風險，很可能預示著不久的將來外國對手將擁有的能力。理解這些新興風險的性質，對於國防和國土安全至關重要。

建議的政策行動：

• 由 DOC 的 CAISI 牽頭，與具有 CBRNE 和網絡風險相關專長的其他機構合作，評估前沿 AI 系統對國家安全構成的風險，並與前沿 AI 開發商建立合作。
• 由 DOC 的 CAISI 聯合國家安全機構開展評估，分析敵對國在美國關鍵基礎設施等領域使用 AI 系統所潛在的安全漏洞和惡意外部干預，包括植入後門或其他惡意行為的可能性。這些評估應涵蓋：美國與對手 AI 系統能力的比較、外國 AI 系統的採用情況，以及國際 AI 競爭格局。
• 優先從業界和學界招募頂尖 AI 研究人才進入聯邦機構，包括 NIST、DOC 的 CAISI、DOE、DOD 及情報共同體，以確保政府持續具備尖端 AI 系統評估和分析能力。
• 由 DOC 的 CAISI 協同國家安全機構和相關研究機構，構建、維護並根據需要更新全國性的安全相關 AI 評估框架，促進對先進 AI 系統的跨部門評估。

投資生物安全

AI 將釋放生物領域幾乎無限的潛力：新疾病療法、新型工業應用等。然而，同時它也可能為惡意行為者開闢新的途徑，用於合成有害病原體或其他生物分子。解決此問題的方案是多層次的方法，包括針對惡意行為者的篩查機制，以及配套的新工具、新基礎設施以提高篩查效率。隨著這些工具、政策和執法機制逐漸成熟，與盟友及合作夥伴協同行動、確保國際採用也將至關重要。

建議的政策行動：

• 要求所有獲得聯邦資金的科研機構必須使用具備堅實核酸序列篩查和客戶驗證程序的核酸合成工具和供應商。為此建立強制執行機制，而非僅依賴自願聲明。
• 由 OSTP 主導，召集政府和業界相關方，開發一種機制，在核酸合成供應商之間促進數據共享，以篩查潛在欺詐或惡意客戶。
• 由 DOC 的 CAISI 協同國家安全機構及相關研究機構合作，構建、維護並在必要時更新國家安全相關 AI 評估體系，用於協同分析生物安全風險。

註釋：

1. 第14179號行政命令（2025年1月23日）《消除美國在人工智慧領導地位的障礙》——聯邦紀錄第90卷第20期，第8741頁。文件下載：[govinfo.gov]。
2. J.D.范斯講話（2025年2月11日）《副總統在法國巴黎人工智慧行動高峰會上的講話》。收錄於美國總統職務資料庫（UC Santa Barbara）。可查閱：[presidency.ucsb.edu]。
3. 第14110號行政命令（2023年10月30日）《安全、可靠、可信的人工智慧開發和使用》——聯邦紀錄第88卷第210期，第75191頁。文件下載：[govinfo.gov]。
4. 第14192號行政命令（2025年1月31日）《通過解除管制釋放繁榮》——聯邦紀錄第90卷第24期，第9065頁。文件下載：[govinfo.gov]。
5. 《1934年通訊法》（Communications Act of 1934），美國法典第47編，第151–646節。
6. 國家標準與技術研究院（NIST）《人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）》——蓋瑟斯堡，馬里蘭州：NIST，2023年。DOI: 10.6028/NIST.AI.100-1。
7. 第14277號行政命令（2025年4月23日）《推進美國青年的人工智慧教育》——聯邦紀錄第90卷第80期，第17519頁。文件下載：[govinfo.gov]。
8. 第14278號行政命令（2025年4月23日）《為未來高薪技術職位做好準備》——聯邦紀錄第90卷第80期，第17525頁。文件下載：[govinfo.gov]。
9. 《1978年財政收入法》（Revenue Act of 1978），美國法典第26編，第132條。
10. 《2014年勞動力創新與機會法》（Workforce Innovation and Opportunity Act of 2014），美國法典第29編，第3101–3361節。
11. 《1965年公共工程及經濟發展法》（Public Works and Economic Development Act of 1965），美國法典第42編，第3121–3233節。
12. 《2021財年威廉·M·桑伯里國防授權法》（William M. (Mac) Thornberry NDAA for FY 2021），美國法典第15編，第4656節。
13. 《1980年史蒂文森-威德勒技術創新法》（Stevenson–Wydler Technology Innovation Act of 1980），第96-480號公法，第94 Stat. 2311頁（部分條款散見於美國法典第15編）。
14. 《1950年國防生產法》（Defense Production Act of 1950），美國法典第50編，第4551–4568節。
15. 《1990及1991財年國防授權法》（NDAA for FYs 1990 and 1991），美國法典第10編，第4021–4022節。
16. 《2018年資訊保密與統計效率法》（Confidential Information Protection and Statistical Efficiency Act of 2018），美國法典第44編，第3561–3583節。
17. 管理和預算辦公室備忘錄 M-25-21（2025年）《通過創新、治理和公眾信任加速聯邦政府對 AI 的使用》——華盛頓特區：白宮行政辦公廳。文件下載：[whitehouse.gov]。
18. 管理和預算辦公室備忘錄 M-25-22（2025年）《有效推進政府中的人工智慧採購》——華盛頓特區：白宮行政辦公廳。文件下載：[whitehouse.gov]。
19. 《TAKE IT DOWN 法案》（2025年頒布，第119-12號公法，第139 Stat. 55頁），編入美國法典第47編第223(h)節。
20. 管海英（Haiying Guan）等人報告（2025年1月27日）《法證證據守護者：評估針對 AI 生成深偽的分析系統》——蓋瑟斯堡，馬里蘭州：NIST。報告下載：[nist.gov]。
21. 第14156號行政命令（2025年1月20日）《宣布國家能源緊急狀態》——聯邦紀錄第90卷第18期，第8433頁。文件下載：[govinfo.gov]。
22. 2025年4月15日總統備忘錄《更新21世紀的許可技術》——白宮總統行動文件。參見白宮官網：[whitehouse.gov]。
23. 第14213號行政命令（2025年2月14日）《建立國家能源主導委員會（NEDC）》——聯邦紀錄第90卷第33期，第9945頁。文件下載：[govinfo.gov]。
24. 第14255號行政命令（2025年3月31日）《成立美國投資加速器》——聯邦紀錄第90卷第63期，第14701頁。文件下載：[govinfo.gov]。
25. 《2015年修復美國地面交通法案》（Fixing America’s Surface Transportation Act），美國法典第42編，第4370m–4370m-11節。
26. 《1972年清潔水法》（Clean Water Act of 1972），美國法典第33編，第1344節。
27. 《1963年清潔空氣法》（Clean Air Act of 1963），美國法典第42編，第7401–7671q節。
28. 《1980年綜合環境反應、補償及責任法》（Comprehensive Environmental Response, Compensation, and Liability Act of 1980），美國法典第42編，第9601–9675節。
29. 美國能源部政策辦公室報告（2025年7月10日）《更快、更優的 PermitAI 許可》（Faster, Better Permitting with PermitAI）。參見能源部官網：[energy.gov]。
30. 第14306號行政命令（2025年6月6日）《延續加強國家網絡安全的若干努力並修訂第 13694 號和第 14144 號行政命令》——聯邦紀錄第90卷第111期，第24723頁。文件下載：[govinfo.gov]。