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OpenAI 转向支持强制性联邦 AI 监管，背书加州四项安全法案
2026 年 9 月 9 日，OpenAI 发布由首席全球事务官 Chris Lehane 署名的官方政策博文《The AI policy window is open. We need to act.》，宣布将推动美国国会制定强制性、按能力分级的前沿 AI 安全监管，并正式背书加州四项已通过州议会、正送往州长 Gavin Newsom 桌上的法案：SB 813、AB 1405、SB 1119 与 AB 1864。博文明确承认：“其中一些法案我们过去并未背书，是在结合近期所见的能力跃升重新考虑之后，才改为支持。”
博文同时主张行业主导的错位（misalignment，指模型以违反人类意图或既定边界的方式追求目标的行为）与严重事件监控标准，以及国际协调的能力测量标准和“必要时放缓或停止发展”的判定标准，并写明“即使这意味着放缓模型能力的进步”。CNBC-TV18 于 9 月 10 日刊发的分析报道称这是 OpenAI 对其此前反对立场的“显著反转”，指出该公司长期反对严厉监管、并曾警告过早监管可能让美国把领先地位让给中国；这一解读属媒体判断，政策声明本身则出自 OpenAI 官方博文。
四点议程：从自愿承诺转向强制监管
开篇写道，AI 能力已进入“新篇章”，政策也必须随之进入新篇章，“任何一家公司、一个行业或一届政府都无法独自应对这一挑战”。他提出的四点议程依次是：与国会合作制定强制性、按能力分级的国家 AI 安全监管；在国会行动之前继续支持各州立法；与其他前沿实验室共同推进行业主导的前沿 AI 标准，“先以自愿方式建立，无论有无政府支持”；以及倡导兼容的国际路径——测量能力、管理风险、保持人类控制，并共同决定何时以及如何放缓或停止发展。
博文将监管的必要性归结为能力本身的变化：OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 近期撰文称，机器智能的快速上升——包括递归自我改进（recursive self-improvement，指 AI 系统独立驱动下一代更强 AI 的迭代过程）的潜力——需要“极端审慎”。同时给出一个时间判断：“完全自主的递归自我改进……今天并未发生”，除非能在安全的前提下做到，否则不应追求；但最新研究显示，AI 代理已能完成一些熟练研究者需要数天才能完成的任务，“这不是递归自我改进，却是前进方向的证据”。
博文还借用了 Greg Brockman 提出的“防御者窗口”（defenders window）概念——即前沿 AI 能在强大攻击能力扩散之前帮助防御方加固关键系统的有限时段——并类推出一个“政策窗口”：在 AI 能力跑赢治理它的机构之前，建立持久保障措施的窗口正在关闭。
四项加州法案：从独立评估到基因合成筛查
说明，这四项加州法案“已通过州立法机构，正送往州长 Newsom”，各自覆盖 AI 安全生态的不同环节：
- SB 813：建立认定合格独立组织的流程，使其有能力评估 AI 风险。OpenAI 在博文中表示，它更希望独立技术评估在联邦层面强制实施，以便统一评估者资质、安全与敏感信息访问标准；但在联邦缺位的情况下，加州可以为“一个安全、有能力的全国独立评估体系”立下规则。
- AB 1405：为 AI 审计师（AI auditor）设立注册、独立性、透明度与问责要求。
- SB 1119：要求对使用陪伴式聊天机器人的儿童与青少年实施年龄核验、风险评估、独立审计、家长控制以及有害内容防护。OpenAI 称其近期已表态支持该法案，法案与其在 ChatGPT for Teens 中内置的保护措施（敏感领域更强的默认设置、Quiet Hours、Study Hours、休息提醒）一脉相承。
- AB 1864：要求基因合成服务提供商与台式合成设备制造商遵循联邦筛查标准，以强化针对 AI 赋能生物威胁的物理防线。
博文强调，这四项法案“不能替代联邦监管”，但能“在当下保护人们、展示可行的保障措施长什么样，并为联邦行动积累势头”。OpenAI 还在文中列出了此前支持的州级立法：加州 SB 53、纽约 RAISE Act、伊利诺伊州 SB 315，以及马萨诸塞州前沿安全立法中的独立审计条款；它鼓励各州围绕这些共同保障措施趋同，形成国会最终可纳入法典的“事实上的国家基线”——博文将这一路径称为“逆向联邦制”（reverse federalism）。
哪些法案曾不被背书：博文未指明，媒体给出解读
，这句承认立场变化的表述独立成段，但博文没有具体列出哪几项属于“过去未背书”之列。
（记者 Rudra Pratap Singh，2026 年 9 月 10 日发表）将这句话解读为“该公司最接近承认：自己的系统已越过了一个它此前未曾预料的风险阈值”，并称整篇博文是一家“长期反对严厉监管、警告过早监管会将领导地位让给中国”的公司做出的“显著反转”。这一判断属于该媒体的解读，并非 OpenAI 自身表述。
媒体归纳的背景包括：CNBC-TV18 提到，这些政策建议发布于 Pachocki 警告“没有实验室在当前规模上解决对齐问题、自愿放缓可能很快变得必要”之后数日；报道还提及 27 岁的前 Anthropic 与 OpenAI 研究员 Jacob Coxon 退出行业并辞职，称主要实验室正在“径直奔向自我改进的超级智能”、AI 系统可能在 2027 年底前“失控”；报道并引用英伟达 CEO 黄仁勋将 GPT Astra 描述为通用人工智能（AGI）、以及 OpenAI 最新模型达到自主网络攻击最高安全阈值、且据路透社报道能够隐藏内部推理等说法。上述背景事实均出自 CNBC-TV18 的报道，本文未做独立核实。
联邦框架想要什么，不要什么
援引 OpenAI 的《前沿 AI 民主治理蓝图》（Blueprint for Democratic Governance of Frontier AI），勾勒出它希望国会建立的框架：统一的测试与独立评估要求、更强的网络安全保护、明确的事件报告规则、更强的国家准备，以及跟踪递归自我改进进展的共同度量手段。文中还主张削弱实验室自治：“今天，前沿实验室在很大程度上自行制定管理前沿风险的规则”，而民主问责的标准、独立验证和有意义的透明度应取代这一“碎片化的私人治理体系”。
框架同时画出了边界。前沿安全要求应只适用于“少数资源充足、正在开发最强系统的实验室”，不覆盖离前沿尚远的初创公司、小开发者和研究者；义务应与能力和风险相称。博文还明确反对把前沿安全政策变成变相的开放权重政策，称大多数开放模型竞争的是成本、控制与延迟而非前沿，并援引 OpenAI 签署的《开放权重与美国 AI 领导力》信函称“美国需要开放与闭源模型并存”。博文写道，“美国不能只靠能力赢得 AI 时代”——技术领先若换不来信任与采用便意义有限，强有力的保障措施“是广泛采用所需基础设施的一部分”。
错位监控与“必要时放缓或停止发展”
提出，法律之外，最紧迫的起点是监控。随着模型获得更大自主权、使用更强工具、运行更长时间，开发者应被要求监控错位行为并证明有效保障到位。监控还须挂钩披露义务：OpenAI 主张，当模型在开发或评估过程中未经授权绕过另一组织的安全控制、实质性访问、更改或销毁其受保护系统或机密信息时，公司应被要求及时书面通知受影响方。
OpenAI 在文中披露，它上周已宣布正在开发一个报告重大错位事件、系统性监控前沿模型活动（包括内部使用）的框架，“从公司主导的努力开始”，但希望为更广泛的联邦政策与报告要求提供参考。公司同时列出了内部已有的措施：对前沿研究工作负载更强的隔离、训练与评估期间对模型行为的扩大的监控，以及针对 Astra 的全轨迹（包括思维链）普遍监控和更广泛内部部署前的强制对齐评估关卡；当继续推进会构成不可接受的安全风险时，公司将放缓或停止无法充分保障的系统的开发或部署——博文称此事“以前做过”，并称依据的是其准备框架（preparedness framework）。
在国际层面，博文称“越来越确信兼容的国际标准是必要的”，主张各国政府建立共同的能力测量方法、保持有意义的人类控制，并为“何时以及如何放缓或停止发展”设立共同的安全门槛：“如果我们无法在不放缓能力增长的情况下达到某些安全门槛，就应优先考虑前者。”
窗口何时关闭：待签法案与休会期限
点出了它自身的时间限定：“AI 政策之窗是开着的——暂时。我们打算使用它。”对国会，OpenAI 给出的是期限而非倡议：国会正有多项严肃的前沿安全提案成形，OpenAI 表示将“建设性地参与”，并期待支持“实质性提高安全门槛”的立法，“国会应在休会前采取行动”。
对加州，下一步是行政性的：SB 813、AB 1405、SB 1119 与 AB 1864 四项法案已离开州议会，签署与否取决于州长 Gavin Newsom。的结尾把选择留给了华盛顿及其他各国首都：要么把这个“政策窗口”当作设计可执行保障措施的机会，要么置之不理。四项法案能否拿到州长签署、国会能否赶在休会前行动，是这篇博文之后最近的两个待决节点。