隨著人工智慧（AI）應用日漸深入各行各業，其潛在風險與事故應對機制日益受到關注。美國智庫 Aspen Policy Academy 最新發布的政策框架建議各州政府官員，應建立一套正式系統，比照航空事故模式，調查AI工具在發生錯誤或造成損害時的事件。此舉旨在透過根因分析及預防措施，提升公眾對AI技術的信任。
該框架特別為猶他州人工智慧政策辦公室（Utah’s Office of Artificial Intelligence Policy）設計，該辦公室設有美國少數幾個AI監管沙盒之一，允許在監管機構密切監督下測試新興技術。框架提議建立結構化的調查流程，匯集政府官員、開發商和產業專家，共同檢視AI系統因開發、部署或輸出而造成直接損害的「生成式AI事件」（GenAI incidents）。此模式借鑒了航空與醫療領域的安全實踐，強調事後根因分析與預防，而非僅止於執法。框架並呼籲參與猶他州監管沙盒的公司，應簽署承諾書，公開分享調查結果，如同美國國家運輸安全委員會（National Transportation Safety Board）的事故報告。
Aspen Policy Academy 的研究指出，猶他州人工智慧政策辦公室目前缺乏明確的應對程序，來處理AI工具可能導致的偏見決策、不安全建議或其他引發財務、身體或社會層面負面影響的故障，這些問題恐侵蝕公眾信任。科羅拉多州議員目前也正在討論其具里程碑意義的2024年AI法案修正案，其中包括如何界定開發商和部署者在AI出錯時的責任歸屬。該政策框架將事故調查視為AI治理的下一階段，有助於各州從被動式監管轉向持續學習，並為尋求更一致AI監管的聯邦決策者提供參考範本。
與此同時，美國司法系統也面臨AI應用帶來的挑戰。一份報告顯示，儘管聯邦治安法官 Allison Goddard 使用AI模型搜尋案件記錄，並有聯邦法官使用AI草擬聽證問題及總結證詞，但他們都將AI使用限制在不需自由裁量權的行政事務。然而，過去一年中，已有密西西比州和紐澤西州的聯邦法官在訴訟當事人指出AI生成錯誤後，撤回了相關裁決，凸顯「自動化偏誤」（automation bias）——人類過度依賴自動化系統的傾向。為此，加州參議院已於2026年1月通過SB 574法案，明文禁止法官將決策權下放給AI。
目前，美國各州法院對AI的態度兩極，僅有17%的州法院正在使用生成式AI，而高達70%的州法院禁止員工將AI工具用於公務。儘管如此，美國州法院國家中心（National Center for State Courts）已開發出四層級風險框架，依據AI潛在侵犯憲法權利的可能性，從低風險行政任務到高風險量刑建議進行分類。在法學教育方面，俄亥俄州凱斯西儲大學法學院（Case Western Reserve University School of Law）於2025年成為全國首家要求所有一年級學生通過法律AI認證的法學院，隨後一年內至少有八所法學院跟進。這些發展均顯示，隨著AI在知識型工作領域的應用不斷拓展，美國司法系統正積極探索何時以及何處必須保留人類判斷的關鍵。
