智能时代的新政策实验：OpenAI 资助 14 个独立项目

AI 的广泛可用并不自动意味着利益会被广泛分享。OpenAI 为 14 个独立项目提供资金与 API 额度，试图把“扩大经济机会、增强社会韧性”的政策主张变成可检验的模型、数据集、原型与制度方案。

为什么要资助独立政策实验

OpenAI 将向 14 个由独立机构牵头的项目提供资助，以便在 AI 能力不断进步时促进经济机会与社会韧性。这兑现了我们在 2026 年 4 月发布《智能时代的产业政策》时作出的承诺：支持外部机构检验、挑战并发展我们提出的想法，确保先进 AI 惠及所有人。

AI 能力正迅速增强，有可能改变人们学习、创造和参与经济的方式。它的覆盖面也在扩大：全球已有 10 亿人使用 ChatGPT，横跨不同地区、收入层次和人口群体；用户遍及所有主要年龄段，而我们在 30 岁以下和 30 岁以上的成年用户数量都超过其他任何前沿 AI 实验室。

但让更多人接触技术只是问题的一部分。AI 最终服务多数人还是少数人，还取决于社会如何部署它、如何分配它的收益。若要让智能时代的利益被广泛分享，政策回应必须与技术变化同样大胆——这意味着提出新方法，而不是只对现有政策小修小补。

这些选择不应由科技公司单独作出。在民主社会，它们应通过民主机构和公共讨论形成。独立研究与政策机构尤其重要：它们可以提出并测试新方法，挑战各种假设——包括我们的假设——并成为思想实验室，让政府根据本地社区和具体环境调整方案。

研究人员和实践者将通过这些资助把高层想法转化为具体工作，研究哪些办法可能有效、需要多少成本，以及如何负责任地实施。超过 400 名个人和机构回应了项目征集。OpenAI 将为入选项目合计提供 100 万美元资金，并提供最高 100 万美元的 API 使用额度。

项目覆盖美国、欧盟、巴西、新加坡和韩国，围绕两个大问题展开：AI 如何拓宽经济机会，以及社会如何在能力进步时增强韧性。有些项目会产出研究和政策模型，另一些则会开发可供实际测试的原型、数据集与框架。

建设更加开放的经济

美国企业研究所：AEI—Urban 人工智能与美国劳动力未来两党委员会。该委员会将建立 AI 对就业与技能造成低度、中度和高度冲击的情景，并把可观察的冲击指标与相应政策手册联系起来。

欧洲政策研究中心：分享 AI 红利。该项目将研究欧洲由 AI 带来的生产率收益如何在劳动者、企业、行业、地区和国家之间分配，并把欧盟与美国作比较。在综合现有实证证据的基础上，项目将为新的欧洲社会投资模式和适应性安全网提出政策原则，确保 AI 驱动的繁荣被广泛分享，并交付政策研究、可视化成果和利益相关者验证研讨会。

欧洲国际政治经济中心：从劳动走向生产性所有权。项目将研究，随着技术能力增强，更广泛地获得 AI 与生产性资产所有权，如何帮助人们参与经济。它将提出“AI 权利”的实践框架，并比较员工持股、公民投资、养老金所有权、社会财富基金和知识产权参与等模式，最终形成报告、简版洞察和公开网络研讨会。

Abundance Institute：逐州实现能源充裕。项目将比较美国各州如何为应对数据中心需求扩大电力生产与输送，同时给当地带来可衡量的收益；成果包括州级政策框架、历史分析和公开的“数据中心地图集”政策图层。

进步政策研究所：信息时代以个人为基础的福利。项目将设计一套跨越不同就业形式、覆盖退休、健康、休假、教育、培训和残障保障的个人福利系统，并设计在某一职业出现广泛变化时触发的“生计保险”原型，再确定落实该模式所需的立法与技术改革。

税务基金会：AI 时代的税收政策。项目将分析 AI 应用会如何改变劳动收入、企业利润、资本利得及其他公共收入来源之间的平衡。最终白皮书及量化分析会按中立性、简洁性、透明度、稳定性和经济效率评估不同税收方案，并明确考虑创新、采用、竞争、国际竞争力和财政韧性。

Windfall Trust：AI 经济政策国家工作组。该机构将在美国、英国、加拿大、欧盟和拉丁美洲扩大工作组网络，研究不同 AI 情景下的财政、劳动力市场、福利和竞争力问题，并成立专门关注国际经济准备与协调的国际工作组。工作组将连接经济学家、政策专家、民调研究者和地区合作伙伴，并公开汇总主要发现。

巴西纯数学与应用数学研究所：在智能时代建设有韧性的研究体系。项目将与巴西数学家合作，研究科研机构要把 AI 接入转化为真正科学进步，需要哪些工程支持、培训、治理、算力和本地基础设施；成果包括可迁移的测量与成本框架、在数学中可信使用 AI 的实践指南，以及评估“AI 权利”和分布式科学发现的公开报告。

圣保罗大学医学院附属临床医院：以人为本的公立医院 AI 临床基础设施。该项目将对一个面向巴西统一医疗体系、用于组织临床信息的 AI 原型进行受控的部署前评估。项目只使用合成数据或经过适当去标识的数据，检验它能否减少碎片化病历审阅、改善医护流程、支持循证医疗与风险分层，并帮助患者使用医疗服务、处理续方和识别需要转交临床医生的警示症状，同时保留医生判断与人工监督。

建设更具韧性的社会

安全与技术研究所：不受控递归自我改进的运行框架。项目将为递归自我改进（RSI）AI 系统建立测量与协调框架，提出具有技术依据的定义、不受控自我修改的可观察指标、供不同实验室沟通的事件分类，以及把技术信号映射到协调响应决定的升级标准。成果包括事件分类模式、产业与政府协调的升级路径和公开执行摘要。

核威胁倡议：为 AI 与生物风险设计跨境信息共享。NTI | bio 将检验安全地跨国分享 AI 能力、风险与缓解措施在法律上的可行性，并设计基础的信息共享架构，以增强国际 AI 与生物安全。

战略风险委员会：有人的参与才更安全。其“融合风险实验室”将研究国家安全专业人员如何建立前沿 AI 安全与治理能力。通过奖学金培训以及与前沿 AI 实验室和安全研究人员交流，项目将就监督机制、以及在 AI 能力进步时保留有意义的人类控制，产出公开分析。

南洋理工大学：用于可审计政府政策模拟的隐私保护型大模型智能体。该项目将开发并评估一个 AI 智能体框架，把个人层面的金融交易数据转化为保护隐私的行为画像，在政策实施前模拟家庭对政府转移支付和产业政策的反应。项目会用过往政策的实际反应和公认统计基准验证模拟，交付原型、隐私保护画像格式、解释每次预测依据与政策设计变化影响的可审计报告，以及政府负责任使用的护栏。

延世大学：AI 支持的民主问责。项目将测试透明、经人工验证的 AI 方法能否帮助评估韩国国会的监督质量。初始阶段将形成分析报告、试点数据集和编码手册，研究证据使用、政治极化与立法监督质量。

下一步

这些项目将运行六个月，成果于 2027 年公布。

我们在《智能时代的产业政策》中主张，政府应准备运用完整的政策工具箱——从研究资助、劳动力培养，到塑造市场的工具与针对性监管——帮助社会应对如此规模的技术转型。但没有任何一家公司或政府掌握全部答案。

这些资助旨在扩大答案的共同开发者范围：支持世界各地的独立机构测试新想法、建立证据，并帮助民主社会决定 AI 怎样扩大机会、增强韧性。这些项目只是一个开始，我们希望它们的成果能推动围绕智能时代所需政策的更广泛公共讨论。

思想框架

文章先区分“技术可用”与“利益共享”，说明 AI 政策不能只由科技公司决定；随后用 14 个项目把两条主线具体化：一条面向就业、所有权、能源、福利、税收、科研和医疗，拓宽经济参与；另一条面向失控 AI、生物风险、国家安全、隐私与议会监督，增强制度韧性。最后把资助定位为公共政策实验的起点，而非已经确定的答案。