美國國會正加速推動人工智慧（AI）安全立法。美國眾議院外交委員會近日無異議通過《2026年阻嚇美國AI模型竊取法案》（Deterring American AI Model Theft Act of 2026，簡稱DAAMTA），希望透過法律手段打擊惡意竊取美國AI模型技術的行為，避免競爭對手藉由模型萃取（Model Distillation）快速複製美國AI成果，維持美國在人工智慧領域的技術優勢與國家安全。

法案主要針對所謂的「惡意AI模型萃取」（Adversarial AI Distillation）。這類行為是指透過大量查詢、逆向分析或其他技術手段，系統性擷取先進AI模型的能力，再利用取得的知識訓練出功能相近的新模型。美國政府認為，此舉可能讓外國企業或政府在無須投入龐大研發成本下，快速複製美國AI技術，甚至應用於軍事、情報蒐集及網路攻擊等用途，因此已將此列為國家安全風險。

白宮科學與技術政策辦公室（OSTP）也曾在NSTM-4政策備忘錄中指出，大規模AI模型萃取已超出現行《計算機欺詐及濫用法》（CFAA）及《商業機密保護法》（Defend Trade Secrets Act）的規範範圍，因此有必要建立新的法律架構，提供執法機關更明確的處置依據。

不過，DAAMTA雖獲得不少國安人士支持，也引發AI研究界及法律學者的高度關注。批評者指出，法案目前對「模型萃取」的定義過於寬泛，甚至可能將違反AI服務條款（Terms of Service）的行為直接納入制裁範圍。然而，各家AI公司的服務條款內容不同，且經常更新，若以私人企業制定的契約作為聯邦法律處罰依據，恐怕容易造成執法標準不一致，增加法律不確定性。

此外，法案還提出建立「AI模型萃取攻擊者名單」，授權政府公布涉嫌竊取AI模型的企業或個人。不少法律專家認為，目前法案對證據門檻及調查程序著墨不足，若過度依賴AI公司自行提供資料，而缺乏獨立查證機制，恐引發程序正義及誤判爭議，因此建議國會應要求政府公開每項指控的證據摘要，確保透明度與申訴權利。

另一項爭議則來自AI研究本身。知識蒐集與模型蒸餾（Knowledge Distillation）原本就是人工智慧研發的重要技術，廣泛應用於模型壓縮、效能提升及降低運算成本。專家強調，真正需要打擊的是利用詐欺、帳號濫用或非法手段進行的大規模商業竊取，而非限制正常的學術研究與開源AI發展。如果法律界線劃分不清，反而可能削弱美國AI產業的創新能力。

因此，多位專家建議，DAAMTA應增加研究豁免條款，保障開源社群、安全測試及合法AI研究，同時建立更明確的執法標準，區分正常技術交流與惡意竊取行為，避免影響AI產業的持續發展。

分析人士指出，除了立法之外，美國政府還應同步提升AI安全防護能力，包括建立模型萃取偵測技術、加強API異常使用監控、制定AI安全驗證標準，並與英國、日本、加拿大、法國等盟友合作，共同建立國際規範，以因應跨國AI技術竊取風險。

隨著全球AI競爭日益激烈，美國此次立法不僅將影響本土科技產業，也可能成為各國制定AI智慧財產權及國家安全法規的重要參考。然而，如何在維護國家安全、保護創新成果與支持開放研究之間取得平衡，將是這項法案未來審議過程中最受關注的核心議題。

華人工商資訊組

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