紐約 RAISE 法案正式生效：AI 開發商違規最高罰款 3,000 萬美元，美國最嚴前沿 AI 問責立法解析

RAISE 法案：針對前沿模型的精準問責

RAISE 法案的全稱是《負責任 AI 安全與教育法》（Responsible AI Safety and Education Act），其核心監管對象並非所有 AI 系統，而是專門鎖定在訓練成本上投入極大的「前沿模型」開發商。這種精準定向的立法設計，反映了紐約州立法者對當前 AI 風險格局的清醒認知：能夠造成重大社會影響的，往往是少數掌握最強算力與最大模型的頂尖企業。

法案要求符合條件的 AI 開發商履行三項核心義務：制定並公開 AI 安全政策、建立可驗證的風險緩解框架，以及禁止部署被認定為「危險」的特定 AI 模型。這三項義務環環相扣，共同構成一個以預防為主的問責體系。

                        RAISE 法案核心條款速覽
                        適用範圍：高訓練成本前沿 AI 模型的開發商（主要指 GPT-4、Claude、Gemini 等量級的大型語言模型及多模態模型開發企業）
安全政策義務：須建立並公開披露 AI 安全政策，說明模型的危害評估機制
風險緩解框架：須實施可驗證的風險識別與緩解機制，涵蓋模型部署前的安全評估
部署禁令：禁止發布被認定具有重大危害潛力的「危險」AI 模型
首次違規罰款：最高 1,000 萬美元（約港幣 7,800 萬元）
累犯罰款：最高 3,000 萬美元（約港幣 2.34 億元）

                    

「危險 AI」如何界定？

RAISE 法案中最具爭議性的條款，是對「危險 AI 模型」的界定。法案採用了以功能性危害為核心的框架，而非固定的技術參數門檻。這意味着評估一個模型是否「危險」，需要評估其在實際部署場景中可能造成的危害，包括但不限於：協助製造生物、化學或核武器；大規模操控政治輿論；對關鍵基礎設施造成系統性威脅。

這種功能性界定方式的優點在於靈活性——它能隨技術發展而調整，不會因為模型架構的變化而失效。但其缺點同樣明顯：「危險」與「不危險」之間的邊界模糊，可能導致法律不確定性，令開發商難以預判合規義務的具體範圍，從而引發訴訟風險。

罰則設計：階梯式震懾邏輯

RAISE 法案的罰款結構採用了階梯式設計：首次違規上限 1,000 萬美元，累犯則三倍至 3,000 萬美元。對比全球其他主要 AI 監管框架，這一罰則的實際威懾力值得仔細評估。

監管框架	最高罰款	計算基準
紐約 RAISE 法案（累犯）	3,000 萬美元	固定上限
歐盟 AI 法案（嚴重違規）	3,500 萬歐元或全球年營收 7%	以較高者為準
歐盟 AI 法案（一般違規）	1,500 萬歐元或全球年營收 3%	以較高者為準
紐約市 Local Law 144	每日 1,500 美元	按日計算

從絕對金額看，3,000 萬美元對 OpenAI、Google、Anthropic、Meta 等前沿模型開發商而言，不過是幾天乃至幾小時的營收。真正的威懾力，可能更多來自法案帶來的聲譽風險、部署限制，以及潛在的監管先例效應——一旦被認定為「危險 AI」的部署者，其市場准入與融資前景都將受到深遠影響。

法律的震懾力從來不僅僅來自罰款數字本身。RAISE 法案真正的殺手鐗，是其賦予監管機構認定模型「危險」並強制停止部署的裁量權——這對任何 AI 公司而言都是存亡之威脅。

紐約 AI 監管的脈絡：從 Local Law 144 到 RAISE

RAISE 法案並非紐約在 AI 監管領域的第一步。早在 2023 年，紐約市就已率先推行 Local Law 144，要求僱主在使用自動化就業決策工具（如 AI 篩選履歷系統）前，必須進行第三方偏見審計，並向求職者披露相關使用情況。Local Law 144 的監管邏輯是「終端問責」——聚焦 AI 系統的使用場景和影響，而非開發過程本身。

RAISE 法案則將監管視角上移，直接針對開發商和模型本身，形成了從「使用端」到「開發端」的雙層監管架構。兩部法律合在一起，勾勒出紐約在 AI 問責上的完整思路：既要管控 AI 被如何使用，也要約束最強大的 AI 模型如何被開發與部署。

美國 AI 立法浪潮：38 個州的「各自為政」

紐約 RAISE 法案並非孤例。在聯邦層面長期立法真空的背景下，美國各州已成為 AI 監管的主要戰場。在最近一個立法周期中，全美已有 38 個州通過了某種形式的 AI 相關立法，另有 27 個州共計 78 項與聊天機器人相關的法案仍在審議中。

幾個值得重點關注的州級立法動態：

德克薩斯州 RAIGA（2026 年 1 月 1 日生效） 《負責任 AI 治理法》（Responsible AI Governance Act）與 RAISE 法案同日生效，針對高風險 AI 系統的開發商和部署者設定問責框架。德州的立法取向在共和黨主政州中尤為罕見，顯示 AI 問責已跨越黨派分歧。

科羅拉多州 AI 法案（延後至 2026 年 6 月 30 日） 原訂 2026 年 2 月 1 日生效的科羅拉多 AI 法案已宣布推遲至 6 月 30 日實施。延後背後是業界遊說與立法者對「過早立法」的疑慮，但法案本身並未被廢止。

加利福尼亞州（醫療 AI 冒充禁令） 加州新法律明確禁止 AI 系統冒充持牌醫療專業人員，是全美首批專門針對醫療場景 AI 應用的消費者保護立法之一，反映了各州在特定高風險領域率先監管的思路。

聯邦與州的監管張力：誰來制定規則？

38 個州的 AI 立法浪潮，正與特朗普政府的聯邦 AI 政策方向發生正面碰撞。2025 年 12 月，特朗普簽署行政令，明確反對各州制定「相互衝突」的 AI 法律，並宣布成立訴訟工作組，專門應對可能阻礙 AI 創新的州級立法。商務部被責成在 2026 年 3 月 11 日前公布「繁瑣」州級 AI 法律名單，聯邦貿易委員會（FTC）也須在同日發布 AI 政策聲明，明確哪些情況下州法律可被聯邦法律凌駕。

聯邦政府的核心立場是：零散的州級立法將製造合規碎片化，損害美國 AI 企業的全球競爭力，應由聯邦建立統一的、有利於創新的監管框架。

但州政府的反駁同樣有力：在聯邦 AI 法律遲遲不出台的現實下，是州政府填補了公民保護的真空。如果聯邦以「促進創新」為由凌駕州法，實質上等同於在 AI 問責領域的系統性去監管。

這場聯邦與州政府的 AI 監管角力，本質上是一場關於「誰的利益優先」的政治博弈：聯邦政府傾向於保護 AI 產業的全球競爭力；州政府則更直接回應選民對 AI 危害的具體憂慮。

法律學者普遍預期，部分州級 AI 法律將面臨聯邦優先權（federal preemption）的司法挑戰。RAISE 法案因其明確針對前沿模型開發商、且罰款力度顯著，料將成為這場法律戰的早期試驗場。

對全球 AI 治理的意義：「布魯塞爾效應」的美國版本？

歐盟《AI 法案》的實施催生了所謂的「布魯塞爾效應」——歐盟的嚴格監管標準事實上成為了跨國企業的全球基準，因為企業傾向於按最嚴格的標準統一合規，而非為每個市場分別設置。紐約和德州的 AI 立法，有可能在美國國內形成類似效應。

對於全球 AI 開發商而言，紐約市場（全美最重要的金融和媒體中心之一）的准入條件具有戰略意義。如果 RAISE 法案的合規標準成為在紐約開展業務的必要前提，那麼即便聯邦政府最終不採納類似標準，具有全球業務的 AI 企業也可能自願按照 RAISE 法案的框架調整其安全政策——從而產生超越紐約州邊界的影響力。

香港視角：從域外立法到本地治理框架

香港作為亞洲區域 AI 樞紐，理解美國 AI 監管格局的演變具有直接的戰略意義。美國是全球最重要的 AI 技術和資本輸出國，其監管框架的走向將直接影響香港企業採購、使用和整合美國 AI 服務的合規成本與風險敞口。

香港個人資料私隱專員公署（PCPD）已於近年相繼發布 AI 個人資料保護框架及生成式 AI 開發與應用指引，確立了以問責制、透明度和人工監督為核心的本地 AI 治理原則。與 RAISE 法案相比，香港現行框架更多依賴自願合規與原則性指引，強制性法律後果相對有限。

                        香港 AI 治理框架與美國州法比較
                        監管取向：香港以「風險為本」的原則性指引為主；RAISE 法案採規則導向的強制問責
適用範圍：香港指引覆蓋 AI 系統的開發者與使用者；RAISE 法案專注前沿模型開發商
執行機制：香港依賴 PCPD 調查及現行個人資料私隱條例；RAISE 法案設有明確罰款上限
法律強制力：香港指引不具獨立法律效力；RAISE 法案為具執行力的州法律
域外影響：香港在跨境數據流通及國際 AI 合規方面仍在摸索；美國州法已開始產生「布魯塞爾效應」式的外溢影響

                    

對於在港運營並使用美國前沿 AI 服務的企業，RAISE 法案帶來的實際影響有兩個層面。其一，作為 AI 服務的下游採購方，企業需評估其所採用的 AI 工具（如 GPT-4、Claude、Gemini 等）的供應商是否正面對 RAISE 法案帶來的合規壓力，這可能影響服務的穩定性、功能的可用性及供應商對本地化需求的響應能力。其二，若香港企業同時向美國市場（特別是紐約市場）提供 AI 相關服務，則需評估自身是否可能落入 RAISE 法案的適用範疇。

對香港 AI 監管路徑的啟示

美國州級 AI 立法浪潮的最大啟示，不在於具體條款的借鑒，而在於它揭示了一個普遍規律：當聯邦（或中央）層面的立法缺位時，地方政府會主動填補空白，而這種碎片化的監管格局往往比統一框架給企業帶來更高的合規成本。香港若能在維持監管敏捷性的同時，建立清晰、可預期的 AI 治理框架，對吸引全球 AI 企業落戶具有重要的競爭優勢。

與此同時，美國聯邦與州政府的監管張力也提醒我們：AI 治理的最終博弈，往往不只是技術問題，而是關於風險分配、責任歸屬和政治優先順序的根本性價值選擇。香港在制定自身 AI 治理框架時，需要在促進創新與保障公民權益之間，找到符合本港實際的平衡點。

展望：2026 年美國 AI 監管的三個關鍵節點

美國 AI 監管格局在 2026 年仍將持續演變，以下三個時間節點值得持續關注：

2026 年 3 月 11 日：商務部公布「繁瑣」州級 AI 法律名單，FTC 發布 AI 政策聲明。這兩份文件將直接揭示聯邦政府對州級 AI 立法（包括 RAISE 法案）的態度，並可能觸發聯邦優先權的法律挑戰。
2026 年 6 月 30 日：科羅拉多 AI 法案正式生效（若未再度推遲）。科羅拉多法案的實施情況，將為其他州的立法者提供重要的政策實驗數據。
RAISE 法案首批執法案例：紐約監管機構對 RAISE 法案的首批執法行動，將為「危險 AI」的法律界定提供關鍵先例，並測試 1,000 萬美元罰款的實際威懾效力。

                        本文要點總結
                        RAISE 法案於 2026 年 1 月 1 日在紐約州生效，是美國目前對前沿 AI 開發商問責力度最強的州級立法，首次違規罰款最高 1,000 萬美元，累犯高達 3,000 萬美元。
法案專門針對高訓練成本的前沿模型開發商，要求制定安全政策、建立風險緩解框架，並禁止部署被認定為「危險」的 AI 模型。
美國 38 個州在最近一個立法周期通過了 AI 相關立法，德州 RAIGA 同日生效，科羅拉多 AI 法案延後至 2026 年 6 月 30 日，AI 立法浪潮持續升溫。
特朗普行政令與州級 AI 立法正面碰撞，商務部須於 3 月 11 日公布「繁瑣」州法名單，聯邦優先權之爭料將引發訴訟。
香港企業應密切追蹤 RAISE 法案執法動態，評估所使用的美國 AI 服務的合規風險，並關注香港本地 AI 治理框架的演進方向。

                    