这项计划承接了OpenAI于2026年4月发布的《智能时代的产业政策》（Industrial Policy for the Intelligence Age）。该文件提出了一系列早期的“以人为本”思路，重点包括扩大机会、共享繁荣和建设更具韧性的制度。

OpenAI称，资助的意义在于让独立组织通过研究、公共讨论和民主制度，对这些政策设想进行检验、改进甚至质疑，而不是让相关选择完全由科技公司决定。

获支持的项目将研究什么

目前公布的信息重点介绍了以下项目及研究方向：

跨境共享AI与生物安全信息

核威胁倡议（Nuclear Threat Initiative）将评估，在法律层面能否安全地跨境共享有关AI能力、风险及缓解措施的信息。随后，该组织将设计一个面向AI和生物安全风险的基础性国际信息共享架构。

如何协调应对递归自我改进的AI

安全与技术研究所（Institute for Security and Technology）将建立一套框架，用于衡量和协调针对失控的递归自我改进AI的应对行动。研究内容包括：界定自我修改及其指标、建立跨实验室事件分类体系，以及制定升级标准和产业界与政府之间的协调路径。

这里的“递归自我改进”指AI系统能够持续改进自身能力，并可能进一步加快后续改进速度。该项目关注的重点，是在这类风险出现时，相关机构如何使用共同标准识别事件并协调响应。

为劳动力市场冲击做准备

由美国企业研究所（American Enterprise Institute）和城市研究所（Urban Institute）参与的两党委员会，将制定AI对就业和技能影响的低度、中度和高度冲击情景。

项目还将把可观察的劳动力市场变化指标，与政府可以随着形势变化而启用的政策行动方案联系起来，从而帮助决策者提前准备，而不是在冲击发生后才被动应对。

可随个人转移的福利与“生计保险”

进步政策研究所（Progressive Policy Institute）将设计以个人为基础、可随个人转移的福利制度，覆盖退休、医疗、休假、教育、培训和残障保障等领域。

该项目还将原型化一种“生计保险”（“livelihood insurance”）：当某一职业整体发生变化时，保险机制可以被触发，为受影响者提供支持。研究也将梳理落实这些构想所需的立法和技术步骤。

AI可能如何改变公共收入来源

税收基金会（Tax Foundation）将建立模型，研究AI普及后，公共收入在劳动收入、企业利润、资本利得及其他类别之间可能发生怎样的变化。

该机构计划发布白皮书，并根据中性、简洁、透明、稳定、效率、创新、竞争力和财政韧性等标准，评估不同税收方案。

欧洲如何分配AI带来的生产率收益

欧洲政策研究中心（Centre for European Policy Studies）将研究AI带来的生产率提升最终由谁获得——包括劳动者、企业、行业、地区和国家之间的分配情况。

项目将以美国作为参照，对欧盟进行比较，并提出重建欧洲社会投资模式和打造适应性安全网的政策原则。计划成果包括研究报告、可视化材料和利益相关方研讨会。

用隐私保护型模拟辅助公共政策

南洋理工大学将构建并评估隐私保护型大语言模型智能体。这些智能体会使用个人金融交易数据生成行为画像，用于模拟家庭在政府转移支付和产业政策实施后可能作出的反应。

这类模拟的目的，是在政策真正落地前，帮助研究人员评估潜在影响。计划交付成果包括可审计原型、隐私保护型画像规范、预测报告以及使用边界和安全护栏。

为巴西公共医疗系统建设AI基础设施

圣保罗大学医学院附属医院（Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo）将对一套AI临床信息基础设施原型进行受控的部署前评估。该原型面向巴西公共统一医疗系统，即SUS（Sistema Único de Saúde）。

研究将使用合成数据或经过适当去标识化的数据，评估系统能否减少医务人员查阅分散病历的负担、改善临床工作流程和基于证据的风险分层，并帮助患者完成就医导航、处方续配和症状升级处理。

项目明确保留临床医生的判断权和人工监督，不以AI系统取代医疗专业人员的决策。

为什么这次公布值得关注

这项计划的看点并不在于推出某一款单独产品，而在于它把一系列政策和制度问题纳入了实际资助范围。项目既关注AI可能带来的收益，例如改善公共服务和提升政策模拟能力，也直面劳动力市场冲击、财政压力、生物安全、隐私以及先进AI安全等风险。

OpenAI将这些资助项目定位为“智能时代”政策讨论的起点：通过独立研究和原型，积累有关哪些方案可行、成本如何以及如何负责任实施的证据。

由于项目周期只有六个月，预计在2027年公布的成果将成为关键观察点。届时，外界可以进一步判断：哪些只是政策构想和早期原型，哪些方案已经显示出可落地的实际价值。

这项计划承接了OpenAI于2026年4月发布的《智能时代的产业政策》（Industrial Policy for the Intelligence Age）。该文件提出了一系列早期的“以人为本”思路，重点包括扩大机会、共享繁荣和建设更具韧性的制度。

OpenAI称，资助的意义在于让独立组织通过研究、公共讨论和民主制度，对这些政策设想进行检验、改进甚至质疑，而不是让相关选择完全由科技公司决定。

获支持的项目将研究什么

目前公布的信息重点介绍了以下项目及研究方向：

跨境共享AI与生物安全信息

核威胁倡议（Nuclear Threat Initiative）将评估，在法律层面能否安全地跨境共享有关AI能力、风险及缓解措施的信息。随后，该组织将设计一个面向AI和生物安全风险的基础性国际信息共享架构。

如何协调应对递归自我改进的AI

安全与技术研究所（Institute for Security and Technology）将建立一套框架，用于衡量和协调针对失控的递归自我改进AI的应对行动。研究内容包括：界定自我修改及其指标、建立跨实验室事件分类体系，以及制定升级标准和产业界与政府之间的协调路径。

这里的“递归自我改进”指AI系统能够持续改进自身能力，并可能进一步加快后续改进速度。该项目关注的重点，是在这类风险出现时，相关机构如何使用共同标准识别事件并协调响应。

为劳动力市场冲击做准备

由美国企业研究所（American Enterprise Institute）和城市研究所（Urban Institute）参与的两党委员会，将制定AI对就业和技能影响的低度、中度和高度冲击情景。

项目还将把可观察的劳动力市场变化指标，与政府可以随着形势变化而启用的政策行动方案联系起来，从而帮助决策者提前准备，而不是在冲击发生后才被动应对。

可随个人转移的福利与“生计保险”

进步政策研究所（Progressive Policy Institute）将设计以个人为基础、可随个人转移的福利制度，覆盖退休、医疗、休假、教育、培训和残障保障等领域。

该项目还将原型化一种“生计保险”（“livelihood insurance”）：当某一职业整体发生变化时，保险机制可以被触发，为受影响者提供支持。研究也将梳理落实这些构想所需的立法和技术步骤。

AI可能如何改变公共收入来源

税收基金会（Tax Foundation）将建立模型，研究AI普及后，公共收入在劳动收入、企业利润、资本利得及其他类别之间可能发生怎样的变化。

该机构计划发布白皮书，并根据中性、简洁、透明、稳定、效率、创新、竞争力和财政韧性等标准，评估不同税收方案。

欧洲如何分配AI带来的生产率收益

欧洲政策研究中心（Centre for European Policy Studies）将研究AI带来的生产率提升最终由谁获得——包括劳动者、企业、行业、地区和国家之间的分配情况。

项目将以美国作为参照，对欧盟进行比较，并提出重建欧洲社会投资模式和打造适应性安全网的政策原则。计划成果包括研究报告、可视化材料和利益相关方研讨会。

用隐私保护型模拟辅助公共政策

南洋理工大学将构建并评估隐私保护型大语言模型智能体。这些智能体会使用个人金融交易数据生成行为画像，用于模拟家庭在政府转移支付和产业政策实施后可能作出的反应。

这类模拟的目的，是在政策真正落地前，帮助研究人员评估潜在影响。计划交付成果包括可审计原型、隐私保护型画像规范、预测报告以及使用边界和安全护栏。

为巴西公共医疗系统建设AI基础设施

圣保罗大学医学院附属医院（Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo）将对一套AI临床信息基础设施原型进行受控的部署前评估。该原型面向巴西公共统一医疗系统，即SUS（Sistema Único de Saúde）。

研究将使用合成数据或经过适当去标识化的数据，评估系统能否减少医务人员查阅分散病历的负担、改善临床工作流程和基于证据的风险分层，并帮助患者完成就医导航、处方续配和症状升级处理。

项目明确保留临床医生的判断权和人工监督，不以AI系统取代医疗专业人员的决策。

为什么这次公布值得关注

这项计划的看点并不在于推出某一款单独产品，而在于它把一系列政策和制度问题纳入了实际资助范围。项目既关注AI可能带来的收益，例如改善公共服务和提升政策模拟能力，也直面劳动力市场冲击、财政压力、生物安全、隐私以及先进AI安全等风险。

OpenAI将这些资助项目定位为“智能时代”政策讨论的起点：通过独立研究和原型，积累有关哪些方案可行、成本如何以及如何负责任实施的证据。

由于项目周期只有六个月，预计在2027年公布的成果将成为关键观察点。届时，外界可以进一步判断：哪些只是政策构想和早期原型，哪些方案已经显示出可落地的实际价值。