纽约州州长 Kathy Hochul 正转向人工智能来彻底改革该州的法律框架，清除数十年来过时的法规。通过利用人工智能筛选海量的州级法规，她的团队在短短几个月内就完成了通常需要数年人工才能完成的工作。

利用人工智能加速立法清理

在彭博社（Bloomberg）的 Odd Lots 播客节目中，Hochul 州长表示，她的政府正在将该州的所有规则、法规和政策输入人工智能。其目标是：识别并废除不再服务于公众的陈旧法律。

效率的提升非常显著。Hochul 估计，如果仅靠人工审查，大约需要五年时间。而通过人工智能驱动的分析，她的工作人员在短短几个月内就完成了审查。这一缩减过程展示了大语言模型（Large Language Models）和专业工具如何处理海量的非结构化法律文本。

针对过时且荒谬的法律

州长列举了几个由人工智能标记的例子。其中一个是带狗狩猎需缴纳 25 美元的费用；另一个是强制怀孕员工在午夜后工作必须获得许可。

自动化让该州能够从被动制定规则转向主动现代化。Hochul 强调，她希望政府是“站在民众这一边”的，而不是一种官僚负担，并且人工智能可以推动州政府运作方式的“剧烈变革”。

双重策略：采用人工智能 vs. 数据中心限制

纽约州的人工智能战略呈现出鲜明的对比。在 Hochul 推动人工智能进入州政府职能的同时，她也签署了一项为期一年的新超大规模（hyperscale）数据中心暂停令。

这一暂停期为立法者提供了时间，以便制定规则，保护居民免受大规模人工智能基础设施负面影响。担忧的问题包括公民公用事业费用的上涨，以及大型数据中心对当地自然资源的威胁。该州必须在计算能力的需求与环境及经济成本之间取得平衡。

为什么这对人工智能领域至关重要

纽约州的实验为公共机构利用人工智能进行大规模知识管理提供了一个模板。它将讨论的重心从“作为消费级设备的 AI”转向了“作为行政效率和法律改革主力军的 AI”。随着越来越多的政府追求数字化转型，监管审计的自动化将成为现代治理的基石。

核心要点

  • 前所未有的效率： 人工智能将纽约州政府预计为期五年的法规审查缩短至仅几个月。
  • 立法现代化： 该技术正在标记并废除过时的法规，例如狩猎费和怀孕员工的午夜工作许可。
  • 战略性监管： 纽约州将人工智能集成与为期一年的超大规模数据中心暂停令相结合，以遏制公用事业成本并保护环境。