川普政府計畫使用 Google Gemini 快速通過交通部（DOT）法規

治理與生成式人工智慧（generative artificial intelligence）交會處已達到一個關鍵的新里程碑。川普政府已啟動一項計畫，擬利用 Google Gemini——一款領先的大型語言模型，來擬草擬聯邦運輸法規。此一發展由交通部（Department of Transportation，DOT）的紀錄與內部採訪所證實，標誌著美國政策構建方式的一個重大轉變，優先考量前所未有的速度，而非傳統官僚的審議程序。

據報導，該計畫旨在大幅壓縮制定新安全規則的時程——從航空標準到管線監管，原本需數月或數年，將縮短為僅30天。此舉與更廣泛的政府指示一致，旨在將 人工智慧（Artificial Intelligence） 整合進聯邦運作中，引發對效率的熱烈支持與對 Transportation Safety 的嚴重關切。

「夠好就行」標準：壓縮時程

此倡議的核心驅動力是速度。於一次策略會議中，DOT 總法律顧問 Gregory Zerzan 據報導強調，要從追求完美轉向快速產出。「我們不需要完美的規則……我們要夠好就行，」Zerzan 表示，並補充該機構打算「用大量規則充斥領域」。

擬議的工作流程設想要徹底改變訂定規則的生命週期。傳統上，擬定擬議法規通知（Notice of Proposed Rulemaking, NPRM）涉及複雜的法律審查、主題專業知識與大量起草。在新計畫下，機構律師將使用 Google Gemini 在數分鐘內產生法規草案。向超過100名 DOT 員工發表的一場簡報聲稱，該 AI 模型可處理「80% 到 90%」的起草工作量，剩下由人員校對並完成機器生成的文本。

其雄心目標是加速流程，讓一項法規能在一個月內，從最初構想移轉到完整草案並提交資訊與規制事務辦公室（Office of Information and Regulatory Affairs）審查。支持者主張，這將消除聯邦官僚體系中的人為「瓶頸」。

安全與速度：內部辯論

雖然效率是主要目標，但對關鍵安全規範依賴 自動化訂定規則（Automated Rulemaking） 已引發重大內部辯論。運輸法規管轄高風險領域，包括飛機結構完整性、運載有毒化學品的貨運列車安全運作，以及天然氣管線的維護。

工作人員對將這些責任外包給以「幻覺」著稱的 AI 模型感到震驚——這類錯誤會讓 AI 自信地生成不正確或不存在的事實。在該工具的示範中，一名發表者據報導對於法規前言的複雜性表示不以為意，將其形容為 Google Gemini 很擅長模仿的「文字沙拉」。

DOT 前代理首席 AI 長 Mike Horton 對此策略提出嚴厲批評。他將此做法比作「讓一名高中實習生」草擬聯邦法律，警告說，雖然政府想要快，但在安全領域這麼做會導致「有人受傷」。

Google Gemini 在聯邦政策中的角色

為了這次轉型所選定的具體工具是 DOT 版本的 Google Gemini。在示範中，該模型只需輸入主題關鍵字便能生成類似官方制定規則通知的文件。然而，觀察者指出 AI 所產生的草案似乎缺乏編入《聯邦法規彙編》（Code of Federal Regulations）所需的具體法規文本，凸顯出模型目前能力與可強制執行法律所需法律精確度之間的差距。

此一倡議並非孤立。它呼應了政府效率部（Department of Government Efficiency，DOGE）與 Elon Musk 推動自動化聯邦工作流程的努力。來自 DOGE 的洩漏簡報先前已建議使用 AI 自動撰寫提交文件，目的是減少聯邦人力在起草工作的參與。

聯邦運輸管理局的部門主管 Justin Ubert 建議未來人類參與將進一步退居後方。在最近一次高峰會發言中，他預測人類最終將退而監督「AI 與 AI 之間的互動」，而非積極起草內容。

比較分析：傳統與 AI 協助的訂定規則過程

下表概述了目前方法與擬議 AI 整合工作流程之間預計的營運轉變：

專家反應與未來影響

將 人工智慧（Artificial Intelligence） 整合進具有約束力的法律起草，挑戰了傳統行政法對聯邦規則必須建立在「有理據的決策過程」之上的要求。法律專家警告說，雖然 AI 能產生合情合理的文本，但它缺乏進行複雜政策決策所需之實際推理能力。

俄亥俄州立大學教授 Bridget Dooling 提醒不要將輸出量與法規品質混為一談。「只是因為這些工具可以產生大量文字，並不表示那些文字就構成高品質的政府決策，」她指出。

隨著 DOT 推進這項「先鋒點」計畫，在利用生成式人工智慧（generative artificial intelligence）以提升行政效率與維持對公共安全所需之嚴格標準之間取得平衡，仍是值得密切觀察的關鍵領域。這次實驗的結果可能為美國政府如何採用科技來撰寫治理日常生活的規則，設定一個先例。