一项新法案已提交参议院，该法案要求建立一个记录所有人工智能系统违规行为的数据库，以追踪安全问题。
由参议员马克·华纳(弗吉尼亚州民主党人)和汤姆·提利斯(北卡罗来纳州共和党人)提出的《安全人工智能法案》将在国家安全局建立一个人工智能安全中心。该中心将领导该法案所称的“反人工智能”研究，即学习如何操纵人工智能系统的技术。该中心还将制定防止反人工智能措施的指导方针。
该法案还将要求美国国家标准与技术研究院(NIST)和网络安全和基础设施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency)创建一个人工智能漏洞数据库，包括“未遂事件”。
华纳和蒂利斯提出的法案侧重于对抗人工智能的技术，并将其分类为数据中毒、逃避攻击、基于隐私的攻击和滥用攻击。数据中毒指的是将代码插入人工智能模型抓取的数据中，从而破坏模型输出的方法。这是防止人工智能图像生成器在互联网上复制艺术作品的一种流行方法。逃避攻击改变了AI模型所研究的数据，以至于模型感到困惑。
人工智能安全是拜登政府人工智能行政命令的重点项目之一，该命令指示NIST建立“红队”指导方针，并要求人工智能开发人员提交安全报告。红队是指开发者故意尝试让AI模型对他们不应该做出的提示做出反应。
理想情况下，强大的人工智能模型的开发者会对平台进行安全测试，并在向公众发布之前进行广泛的红队测试。微软(Microsoft)等一些公司已经创建了一些工具，帮助更容易地为人工智能项目添加安全护栏。
《安全人工智能法案》(Secure Artificial Intelligence Act)必须先经过一个委员会的审议，然后才能由规模更大的参议院审议。
