Anthropic 发布 AI 指数级发展政策框架，提议赋予政府危险部署阻断权

2026年6月10日，Anthropic 发布题为《Policy on the AI Exponential》的政策文章，针对人工智能指数级发展态势提出一系列监管建议，呼吁为最前沿的 AI 系统建立新的安全与经济政策框架。 文章提出了两项核心政策提案：先进人工智能框架与经济政策框架。先进人工智能框架聚焦于透明度、独立评估，并提议赋予政府阻止或威慑危险部署的法律权力。经济政策框架则关注如何帮助劳动者和经济体系做好准备，确保 AI 带来的经济利益得到广泛共享。 在安全层面，Anthropic 建议的规则适用于训练计算量超过 10²⁵ FLOPs 的模型，且适用对象为 AI 相关收入超过 5 亿美元或 AI 研发支出超过 10 亿美元的公司。该框架旨在处理四种灾难性风险。 具体的透明度要求包括，前沿 AI 开发者需测试模型、向公众公开测试结果摘要、发布安全框架和系统卡。新框架在加利福尼亚和纽约州已有的法律要求上更进一步，要求开发者定期发布风险报告，并定期聘请独立评估员。Anthropic 同时呼吁政府和行业共同发展独立评估员生态，为其设定标准并确保资金与模型访问权限。 在政府权力方面，Anthropic 提议，政府应拥有超越现行法律及国会现有提案的法律权限，以阻止或威慑危险部署，并可处以与全球年收入挂钩且随屡犯次数升级的民事罚款。由于模型权重和训练基础设施是网络攻击者的重要目标，前沿开发者还需维持稳健的安全计划。 框架主要面向美国联邦政府，但 Anthropic 指出，应对 AI 风险不能等待华盛顿的行动。近期已有多个州法律要求公司公开安全实践，Anthropic 对这些州法律表示支持。该公司认为，除非国会颁布至少与此次提议框架同等强有力的联邦法律，否则不应以联邦法优先于州法律。即便未来存在联邦优先权，其也应保持精确，允许各州在儿童安全、消费者保护等领域继续监管 AI。

EntAI观察

此次 Anthropic 发布的政策框架，可能标志着前沿 AI 企业在监管思路上的一次重要演进。其最值得关注的提议是赋予政府明确的执法权，包括以全球年收入为基准的动态罚款机制，这反映出业界对纯粹依靠自愿性安全承诺的效力已有深刻反思。从依赖“透明度”到寻求“威慑力”，这个转变或许说明 AI 安全讨论正在从风险识别阶段进入实质性的制度设计阶段。 同时，框架对联邦与州权力的精细切分颇具深意。一方面推动联邦层面的强力监管以避免碎片化，另一方面又强调为州保留儿童安全等具体领域的监管空间，这种“外科手术式”的优先权设计，意味着政策博弈的焦点已从“是否监管”转向“如何划分监管层级与边界”。这一动态对在美运营的跨国科技企业可能带来复杂的合规挑战，但也为不同管辖区的差异化治理提供了试验空间。