三州 AI 透明度法案未要求披露模型是否越过算力阈值

The Midas Project 的文章指出，加州 SB 53、纽约 RAISE Act 和伊利诺伊 SB 315 三部 AI 透明度法案都以 10^26 FLOPs 训练算力为门槛界定前沿模型，但均未要求开发者披露某个新模型是否越过该门槛。文章称，加州 SB 53 允许 system card 或 model card 兼作法定透明度报告，因此外界难以判断某份文档是否意在满足法律要求。作者以 OpenAI 的 GPT-6 Astra 为例，称 OpenAI 未确认该模型是否达到 10^26 FLOPs，也未提供参数量或 token 用量，因此只能称其“可能”受 SB 53 覆盖。纽约 RAISE Act 早期版本曾明确覆盖蒸馏模型，但该条款在 3 月被删除，改与加州对齐。作者认为，企业只需回答模型是否越过算力阈值即可显著改善透明度。