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在治理理念方面，美国人工智能治理模式坚持创新优先，强调维护和促进人工智能技术的创新发展。从2011年美国“国家机器人计划”、2016年《美国机器人发展路线图——从互联网到机器人》《国家人工智能研究和发展战略计划》，到2023年《国家人工智能研发战略计划》，均鼓励人工智能创新发展、高效竞争。2023年10月30日，美国总统拜登签署颁布《关于安全、可靠、可信地开发和使用人工智能的行政命令》，明确了美国发展的重要方向是人工智能。作为目前美国最为完善的人工智能行政规范，该行政令意在根据风险等级和影响领域，综合利用“标准+测试”“最佳实践”等治理手段，确立人工智能安全的新标准，促进创新和竞争，确保美国在人工智能技术和产业领域的全球领先地位。
在治理架构方面，美国人工智能治理架构呈现分散的特点。一方面，美国采用分散式治理架构，各州拥有独立的立法权和执法权，可以独立制定和实施自己的法律。在数据治理规则上，联邦政府倾向于行业主导的模式，而州政府则采取了更为综合性的立法方式，如《加州消费者隐私法》和《加州隐私权法》等。分散式治理架构使得美国人工智能治理架构兼具灵活性和高效率。另一方面，治理架构具有多部门协同的特点。美国的人工智能治理涉及多个联邦部门和机构，如白宫科技政策办公室、消费者金融保护局、司法部、联邦贸易委员会等，相关部门在各领域内负责审查和监管人工智能技术的风险和应用。
在治理强度方面，美国模式呈现企业友好型和弱治理特征，给予企业更多的容错空间和创新自由。2023年7月21日、9月12日，拜登政府先后召集15家人工智能领军企业，共同作出自愿性承诺，旨在提升人工智能系统和产品的安全性和可信度。与欧盟的严格治理模式相比，美国多数州的《消费者数据保护法》赋予了中小企业一定的豁免权，减少了中小企业的合规负担。同时，诸如《加州消费者隐私法》等相关法律并没有对数据控制者和处理者的义务进行严格和系统的规定。尽管2023年美国参众两院已召开超过30场关于人工智能的听证会，同时联邦贸易委员会、商务部、管理和预算办公室、国防部等各部门及其下辖机构也围绕人工智能发布了各种研判和报告，但这些报告仍侧重于原则性要求的阐述，尚未形成具体、可执行的义务性内容。
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