加州單日簽署 13 項 AI 法案。SB 1000 刪除了百萬用戶門檻。

9 月 30 日，州長 Gavin Newsom 辦公室宣布，他已簽署 13 項與 AI 相關的法案，涵蓋勞工、醫療保健、透明度與深偽（deepfake），另加一項行政命令。對任何打造生成式 AI 的人而言，這批法案中最具影響力的是 SB 1000，它透過緊急條款立即生效。

SB 1000 並沒有重新起算時程。它修訂的是已於 8 月 2 日生效的《加州 AI 透明度法》（California AI Transparency Act）。這項修正改變了該法所約束的對象。

改變了什麼

受規範提供者（covered provider）的定義去掉了平均每月百萬用戶的門檻。根據舊法，公開可用的生成式 AI 系統開發者，只有跨過那條線才會成為受規範提供者。SB 1000 完全移除了這項門檻，因此只要開發的是向加州居民提供的公開可用圖像、音訊或影片生成產品，無論用戶數多寡都受到規範。

在舊框架下低於百萬用戶線的小型文生圖服務、語音複製服務與影片生成服務，將失去原本的定位，並須承擔全套義務。對於那些自認規模太小、不會被監管的新創公司而言，這個假設已經到期。

第二項變更把免費的「AI 偵測工具」義務替換為提供「揭露驗證工具」的義務。這是截然不同的工程要求。偵測意味著事後分析檔案，猜測它是否由 AI 生成。驗證則是提供使用者一項工具，讓他們能對檔案執行檢查，以查核供應商當初嵌入的來源（provenance）訊號。

這項修正也涵蓋生成式 AI 系統大幅修改過的內容，而不僅是它從零生成的內容。依先前法律建置偵測工具的供應商，現在面臨的工作是：從對自身產出做事後偵測，轉為提供第三方可操作的驗證工具。

真正重要的細節

州眾議院隱私與消費者保護委員會的分析記錄了幾項限定條件。潛在揭露（latent disclosure）義務僅在技術上可行的範圍內有拘束力。供應商可以引導使用者使用相容的第三方驗證工具，而不必自行建置。若供應商發現被授權人移除了潛在揭露能力，必須在 72 小時內撤銷授權。

有若干排除條款：僅提供使用者未生成內容的電子遊戲、電視、串流與電影平台不在適用範圍。主要功能為輔助科技的系統可豁免至 2029 年 1 月 1 日，但若虛假主張此豁免，每項違規罰款 5 萬美元。一般罰款仍維持 5,000 美元。

這種不對稱值得注意。主張自己不具資格的豁免，代價是一般違規的十倍，這意味著監管機關預期豁免界線會受到爭論。

整套法案的其他部分

同日簽署的兩項配套法案延伸了同一主題。AB 2713 禁止大型線上平台（定義為每月不重複使用者超過 200 萬者）在技術上可行的情況下，於知情下移除系統來源資料或數位簽章，自 2027 年 1 月 1 日起生效。SB 1111 將數位複製品納入加州肖像權民事訴訟中個人聲音或形象的範圍，並依新增的刑法條文，把用數位複製品冒充他人列為一種虛假冒充行為。

9 月稍早，Newsom 簽署了 SB 813，為評估 AI 系統是否合法合規的獨立驗證機構建立框架，以及 AB 1405，建立加州首個 AI 稽核員登錄框架。兩者共同指向一個第三方 AI 評估的正式生態系。

並非所有法案都過關。Newsom 否決了 AB 1542、SB 903 與 AB 2575，理由是部分條文過於寬泛，以及執行成本問題。他否決 SB 903 的部分原因是定義不夠精確，可能妨礙心理治療專業人員的工作方式。至於 AB 1542——該法原本要以一刀切的禁令取代對敏感個人資料的加強同意保護——他質疑完全把消費者排除在程序之外，並表示州預算並未處理執行成本。

時程上也有一個實際問題。透明度義務在產品可供使用時即生效，但 72 小時撤銷窗口與大型平台的來源規則卻在不同日期起算。規劃產品上市的團隊必須同時追蹤三到四個生效日期，而且罰則依條文而異。SB 1000 自身的緊急條款使其中第一項立即生效，讓原本在舊門檻下營運的供應商毫無緩衝期。

法案包裹中的就業面向

同日的宣布不只涉及透明度。在工作場所決策方面，這套法案規定雇主不得僅依賴 AI 做出懲戒或解僱決定，且當大規模裁員、遷廠或解僱是由 AI 系統造成時，必須揭露。工作場所監控工具被禁止用於職場洗手間。這些條文與 SB 947、SB 951 並列，這兩項自動化決策與技術性取代法案獲得加州勞工聯盟聯合會（California Federation of Labor Unions）公開讚揚。

在醫療保健方面，當使用 AI 或臨床決策工具時，醫師與持照提供者仍保有其專業判斷，而臨床決策工具的開發者必須採取合理步驟以減少已知或可預見的偏誤。AB 1979 與 SB 503 體現了這一主題。這套法案也觸及基因合成，要求設備製造商與供應商遵循安全指引、驗證客戶身分，並檢查其寄出的遺傳物質內容。

上述每個領域都有自己的同業公會、自己的合規技術堆疊與自己的時程。如今，推出臨床決策工具的公司負有偏誤減緩義務，經營影片生成服務的供應商負有來源標示義務，而使用自動化篩選的雇主則負有揭露義務。串起這一切的共通點是：加州正圍繞著「部署」建立義務，而不是等待單一的聯邦框架。

這正是這批法案數量背後所押的策略賭注。在聯邦立法停滯之際，各州已成為 AI 規則真正被寫下的場域，而加州目前通過的法案數量超過任何其他州。在全國營運的公司必須以所服務的最嚴格州別來規劃，這使得加州的選擇對許多產品而言成為事實上的全國政策。

開發者該做什麼

實際的後續影響在於工程與合約。模型散布團隊面臨授權條款的調整工作，以保留揭露能力，並界定當被授權人移除該能力時該怎麼辦。原本依賴偵測工具的產品團隊如今需要一條驗證路徑，這通常意味著在生成時嵌入來源訊號，而不是事後試圖推斷。

門檻的移除也改變了規劃。原本以為在用戶達百萬之前不會被納管的新創公司，現在應把合規視為上市的必要條件，而非規模化的里程碑。這些義務在產品提供給加州居民使用時即生效。

加州目前共有 21 項已制定的 AI 措施，數量居全美之冠。這一天各項法案呈現的模式相當一致：透明度義務持續擴大、來源資訊被視為必須在散布過程中存續的屬性，而執法權力集中於州政府機關與檢察總長。對於任何向美國使用者提供生成圖像、音訊或影片的人來說，規則手冊最詳盡的這個州，剛剛又把它變得更詳盡了。