Argumente für AI Preemption
Präsident Trump ist rechts (öffnet in einem neuen Tab)Wenn die USA bei KI führend sein wollen, können sie keine 50 unterschiedlichen Regeln haben, die die Technologie regulieren. Wie er und seine Regierung weiter Mach den dringend benötigten Fall (öffnet in einem neuen Tab) Für die KI-Preemption schließt sich ITI ihrer Forderung nach einem klaren, nationalen Standard an, um Bedenken hinsichtlich KI-Risiken auszuräumen und sicherzustellen, dass die Industrie weiterhin innovativ sein kann und Unternehmen und Verbraucher Vertrauen in neue Technologien haben. Die richtige Politik wird allen Amerikanern den Weg ebnen, um von der Beschäftigung und dem Wirtschaftswachstum, der Energieeffizienz, den verbesserten Ergebnissen im Gesundheitswesen und einer besseren Erbringung staatlicher Dienstleistungen zu profitieren, die KI bringen wird.
Bei ITI repräsentieren wir den gesamten KI-Stack von Unternehmen, die Modelle, Hardware, Software, Rechenzentren, Cloud-Services, Netzwerklösungen und Anwendungen entwerfen, bauen und bereitstellen. Die KI-Investitionen und -Produkte unserer Mitglieder schaffen enorme wirtschaftliche Vorteile in den USA und auf Märkten auf der ganzen Welt.
Aber das Gespenst von widersprüchlichen KI-Anforderungen auf staatlicher Ebene wird schnell Realität - und bedroht die Fähigkeit der Unternehmen, diese transformative Technologie voranzutreiben. Im Jahr 2025 wurden über 100 KI-Rechnungen in 38 verschiedenen Landeshauptstädten Gesetz. Dieser Flickenteppich konkurrierender KI-Vorschriften schafft Verwirrung für die Verbraucher und belastende Compliance-Kosten für Unternehmen jeder Größe.
Während die Trump-Administration und der Kongress darauf hinarbeiten, die notwendige föderale Klarheit zu schaffen, sind hier Beispiele für die enorme Überreichweite und Divergenz der KI-Mandate auf staatlicher Ebene:
Breite und inkonsistente Definitionen. Staatliche Gesetze, die sowohl problematische als auch widersprüchliche Definitionen vorschlagen, werden es für Unternehmen schwierig machen, die Regel jedes Staates einzuhalten und die Verbraucher zu verstehen, welche KI-Systeme dem Gesetz unterliegen.
- Künstliche Intelligenz. Texas HB 149 (öffnet in einem neuen Tab) würde die Annahme OECD AI Definition (öffnet in einem neuen Tab) fast wortwörtlich („ein maschinenbasiertes System, das von Inputs ableitet, um Outputs zu generieren ... die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen). Im Gegensatz dazu New Yorker S3008C (öffnet in einem neuen Tab), in diesem Jahr erlassen, fügt zusätzliche Anforderungen hinzu, dass KI-Systeme "Wahrnehmungen in Modelle abstrakt" und "automatisierte Inferenz" verwenden müssen, um Aktionen zu formulieren.
- Frontier/Foundation Modelle berechnen SchwellenwerteKaliforniens vor kurzem erlassen SB 53 (öffnet in einem neuen Tab) und New York’s pending RAISE-Gesetz (öffnet in einem neuen Tab) Beide verwenden Rechenschwellenwerte, die 10^26 Ganzzahloperationen überschreiten, unterscheiden sich jedoch in Bezug auf zusätzliche Kriterien; Kalifornien verwendet eine jährliche Umsatzschwelle von 500 Millionen US-Dollar, während New York eine Berechnungskostenschwelle von 100 Millionen US-Dollar verwendet. Compute ist nicht unbedingt ein Indikator für das Risiko, und eine vorgegebene Compute-Schwelle ist auch nicht zukunftssicher, angesichts der Art und Weise, wie sich die Technologie entwickelt. Zusätzliche unterschiedliche Einnahmenschwellen zwischen den Staaten tragen zur Verwirrung bei.
- Chatbots. Maine (öffnet in einem neuen Tab)LD 1727 (öffnet in einem neuen Tab)würde einen "KI-Chatbot" im Großen und Ganzen als jede Software definieren, die menschliche Konversation simuliert, während New Yorks verordnetes S3008C eine völlig andere Definition für bestimmte Funktionen bietet. Unterschiedliche definitionen von ki-chatbot riskieren eine übermäßige inklusion, die das bildungspotenzial und die effizienzgewinne durch diese tools untergräbt.
Staatliche Offenlegungsmandate sind operativ belastend und überall auf der Karte. Staaten haben die Offenlegungspflichten mit unterschiedlichen Graden der Offenlegung rasch erweitert, was zu operativen Belastungen führt. Diese Ansätze variieren auch erheblich zwischen den Jurisdiktionen. Die Informationen, die Verbraucher über die KI-Nutzung erhalten, sollten nicht von ihrer Postleitzahl abhängen, und widersprüchliche Offenlegungspflichten könnten die Fähigkeit beeinträchtigen, einige KI-Dienste landesweit anzubieten.
• Zu breite Anforderungen. New Jerseys ADMT-Vorschriften (öffnet in einem neuen Tab) würde umfangreiche Angaben erfordern, einschließlich der Kategorien von Daten, die bei der automatisierten Profilerstellung verwendet werden, der verwendeten Entscheidungslogik, etwaiger Bewertungen auf Fairness oder Bias sowie klarer Anweisungen für die Verbraucher, die automatisierte Verarbeitung abzulehnen.
Sehr verschreibungspflichtig und operativ belastend. Kaliforniens CCPA ADMT (öffnet in einem neuen Tab) Vorschriften verhängen einige der strengsten und expansivsten Offenlegungspflichten im Land. Unternehmen müssen eine umfangreiche Liste von Formatierungs- und Liefermandaten erfüllen, die in der Praxis eine ständige Neugestaltung erfordern. Diese Anforderungen schaffen ein präskriptives Compliance-Framework, das schwer zu operationalisieren ist und die Bereitstellung und Aktualisierung von KI-Systemen in Kalifornien erheblich erschwert.
Fragmentierte Verantwortlichkeiten entlang der KI-Wertschöpfungskette. Entwickler, Deployer und Integratoren könnten je nach Staat unterschiedlichen Verpflichtungen gegenüberstehen, was möglicherweise einen abschreckenden Effekt auf die Innovation hat.
- Developer vs. Deployer Obligations Diverge Sharply. Einige Staaten haben jetzt Gesetze zu den Büchern, die die Entwickler schwerer belasten, wie die Colorado AI Act (öffnet in einem neuen Tab) Kaliforniens SB 53. Andere Staaten haben Gesetzesvorlagen vorgeschlagen, wie Connecticut (SB 2) (öffnet in einem neuen Tab) oder Hawaii (SB 59) (öffnet in einem neuen Tab), die sich in erster Linie auf Aufgaben konzentrieren, die auf den Einsatzanbieter ausgerichtet sind. Pennsylvania HB 1533 (öffnet in einem neuen Tab) würde KI-Bereitstellern eine umfassende Haftung auferlegen (einschließlich strafrechtlicher Haftung in einigen Fällen), ohne ausreichend zwischen Entwicklern, Bereitstellungsanbietern und Integratoren zu unterscheiden, und alle Akteure in einer Vielzahl potenzieller Schäden auf den gleichen Standard stellen.
- Mangelnde Konsistenz in den Anforderungen.Die Rechnungen einiger Staaten würden Bewertungen erfordern (z. B.: Massachusetts HB 94 (öffnet in einem neuen Tab)), während andere wie New Yorks RAISE Act die Kennzeichnung und Benachrichtigung betonen.
- Integratorpflichten entstehen, aber undefiniert.Einige Vorschläge (z. B. Texas HB 149) enthalten Integratoraufgaben, aber Definitionen und Erwartungen bleiben unklar.
Fragmentierte Definitionen, abweichende Risikoklassifizierungen, inkonsistente Offenlegungsmandate und falsch ausgerichtete Verantwortlichkeiten in der gesamten KI-Wertschöpfungskette schaffen unnötige Hindernisse für KI-Innovationen, ohne der Öffentlichkeit die Konsistenz und Sicherheit zu bieten, die sie benötigen, um die Vorteile der KI-Einführung zu nutzen. Wir fordern Präsident Trump und den Kongress auf, die US-Führung zu priorisieren und einen klaren, präventiven nationalen Rahmen zu schaffen, der sicherstellt, dass Unternehmen jeder Größe KI verantwortungsvoll aufbauen und einsetzen können, ohne fünfzig verschiedene Regulierungsregime zu navigieren.
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