「AI 整理、人来决定」并不当然免责：科罗拉多 SB 26-189（2026 年会期法律第 131 号，2027 年 1 月 1 日适用）重写全美首部 AI 法——受管辖 ADMT 的事前告知、三十日不利结果说明与五要件人工复核
2026 年 5 月 14 日，科罗拉多州州长 Polis 签署 SB 26-189（2026 年会期法律第 131 号，《自动化决策技术法》），将 2024 年的《科罗拉多人工智能法》（SB 24-205）整部废止并重新制定。原法几经推迟，始终未曾实际适用。新法自 2027 年 1 月 1 日起适用于该日之后作出的决定，距该日尚有 119 天。
州总检察长的规则制定程序已于签署当日启动。关于"不利结果后说明"及消费者权利的规则，须在 2027 年 1 月 1 日前发布；进一步澄清"实质影响"标准的规则则属可选。
法规背景：生效日两度推迟，最终整部重写
2024 年 5 月签署 SB 24-205 时，Polis 即在签署声明中要求议会重新审视该法。此后生效日两度推迟：最初定于 2026 年 2 月 1 日，2025 年 8 月 28 日签署的 SB 25B-004 推至 2026 年 6 月 30 日，而在该日到来之前，SB 26-189 已将其取代。2025 年秋季由州长召集的工作组提出的框架，最终被议会基本原样采纳。参议院三读 34 票赞成 1 票反对，众议院 57 票赞成 6 票反对。
核心定义：ADMT、受管辖 ADMT 与"实质影响"
新法废弃了原法"高风险人工智能系统"的概念。"自动化决策技术"（ADMT）指处理个人数据并以计算生成输出的技术，输出包括预测、建议、分类、排序、评分或其他用于作出、指引或协助针对个人的决定、判断的信息。定义本身排除了网站托管、防火墙、杀毒与反恶意软件、拼写检查、计算器，以及不使用机器学习、基础模型或大语言模型且需人工分析的电子表格。通用大语言模型亦被排除，但条件是未针对重大决定作专门配置或营销，且受禁止此类用途的可接受使用政策约束。
真正触发义务的是"受管辖 ADMT"，即被用于实质影响"重大决定"的 ADMT。"重大决定"限于七个领域：教育、就业、住房、金融或信贷服务、保险、医疗服务，以及基本政府服务与公共福利。
"实质影响"要求 ADMT 的输出同时满足两点：其一，构成该决定的非微小因素；其二，影响决定的结果，包括通过限定、排序、评分、建议、分类或以其他方式实质改变决定的作出方式。这一门槛高于原法的"实质性因素"（substantial factor），并明示排除附带性、琐碎性或事务性用途。低风险或例行决定、广告与营销（含内容审核与商品推荐）、狭义程序性事务、网络安全与反欺诈、例行学务管理，均不属于"重大决定"。
另有一项排除对中资企业尤为实用：以 ADMT 归纳、整理或呈现信息供人工审阅，只要系统不产出实质影响结果的评分、排序、建议、分类、预测或其他推断，即在管辖之外。"AI 整理、人来决定"的用法因此多在法外。
三个义务节点：文档、事前告知、不利结果后说明
原法的注意义务、风险管理程序、影响评估，以及向总检察长报告算法歧视的义务，一并取消。留下的是文档、告知与说明三项。
开发者。须向每一个部署者提供技术文档，载明预期用途与已知有害用途、训练数据类别、已知局限，以及适当使用与人工复核的指引。受管辖 ADMT 发生实质性更新或修改时，须另行通知部署者。
部署者的事前告知。须在消费者与受管辖 ADMT 发生交互之处，作出清晰显著的告知，说明该技术正在或将被用于实质影响一项重大决定。在交互点邻近位置的显著张贴（例如链接或提示）即可满足，但该告知须能为残障人士及英语能力有限者所获取。
不利结果后说明。重大决定对消费者产生不利结果的，部署者须在作出决定后三十日内提供关于该 ADMT 所起作用的通俗语言说明。消费者于不利结果后请求时，部署者须告知如何查阅并更正决定所依据的不准确个人数据，并在"商业上合理"的范围内提供有意义的人工复核与重新考虑的机会。开发者与部署者留存合规记录的期限均不得少于三年。
"有意义的人工复核"的五项要件
本法为"有意义的人工复核"另设定义。复核人须：其一，有权批准、修改或推翻该决定；其二，考量可获得的相关原始证据；其三，就复核职能接受过培训；其四，不得径行采用系统输出；其五，能够获得足以理解该输出预期用途、重大局限、输入类别与主要因素的信息，但不包括商业秘密、模型权重或专有源代码。"商业上合理"这一限定语对高频决策场景影响最大，也是总检察长规则制定的重点所在。
雇员与求职者被纳入"消费者"
最应关注的是"消费者"的定义。它先沿用《科罗拉多隐私法》（CPA）的定义，即以个人或家庭身份行事的科罗拉多居民，再增加三类：雇员；作为科罗拉多居民的求职者；以及由在科罗拉多经营的企业通过重大决定评估其在科罗拉多的准入、资格或机会的任何个人。
CPA 的处理恰好相反，一般将以商业或雇佣身份行事的个人排除在外，仅其生物识别条款适用于雇员数据。SB 26-189 填上了这个缺口：雇主以受管辖 ADMT 实质影响录用、薪酬、晋升等决定，即负有上述告知义务，并在不利结果后须提供数据更正权与人工复核机会，而这些权利 CPA 在生物识别之外并不赋予雇员。以集中式招聘为科罗拉多岗位选人的全国性雇主应注意，第三类涵盖州外求职者。
执法、责任分配与免责条款无效
执法权专属于州总检察长，违反本法被视为《科罗拉多消费者保护法》下的欺骗性交易行为。2030 年 1 月 1 日之前提起诉讼的，总检察长须先给予六十日的违法通知与补救机会，以可补救为限；明知的违法或屡次违法不受此限，且不论是否补救，均可申请禁令。本法不创设新的私人诉权，但明确保留现行州法与联邦法下的既有权利与救济。
开发者与部署者之间依相对过错分配责任；本法不创设连带责任，但现行法允许的范围不受影响。开发者可能因其 ADMT 实质影响某一决定而承担责任，但以部署者按预期用途使用为限。
对合同安排影响最直接的是下面这一条。任何就受管辖 ADMT 相关的自身反歧视违法行为，对开发者或部署者予以赔偿、抗辩或免责的合同条款，均因违反公共政策而无效。目前企业级 AI 供应商协议中常见的相互赔偿条款，在科罗拉多就此类请求已部分不可执行。保险赔付不受影响。
豁免范围有一个就业方面的缺口
受科罗拉多现行保险业算法歧视法规约束的保险人，以及 HIPAA 项下的受保护实体及其业务伙伴，基本豁免于本法的操作性要求。但该豁免不延伸至与就业相关的重大决定：在招聘或其他劳动力决定中使用 AI 的医疗机构与承保方，仍完整适用本法。FDA 监管的医疗器械另有处理；符合 ECOA/FCRA 不利行动通知与 FERPA 程序的做法，可满足重叠的要求；本法亦不要求作出违反 GLBA 的非公开个人信息披露。
对中资企业的合规要点
其一，做工具盘点，按新定义逐项判定管辖。重点不在工具是否被称作"AI"，而在其输出是否构成非微小因素并改变结果。招聘筛选、简历排序、绩效评级、薪酬建模、信贷与租赁审批工具优先处理，并留下书面判定意见以备问询。
其二，重新审阅供应商合同中的赔偿与免责条款。跨境集团常由中国母公司统一采购 AI 工具再授权美国子公司使用，这类协议中把歧视责任推给开发者的安排，在科罗拉多已不可依赖。按份责任下的风险分配需要另行设计。
其三，检验人工复核流程是否满足五项要件。多数企业现有的"人工确认"环节只是流程上再走一遍，复核人既无推翻权限，也无培训记录，按本法定义不构成有意义的人工复核。
其四，搭建可批量生成、可留痕的不利结果说明能力。决定作出后三十日的期限与高频招聘场景叠加，逐案人工撰写并不可行。告知文本还须解决残障人士与英语能力有限者的可获取性。
其五，把三年记录留存与国内合规体系合并管理。本法的记录义务可与《个人信息保护法》第 24 条自动化决策说明义务、第 55 条个人信息保护影响评估共用一套底稿，避免两地各建一套。
偏见审计不再是法定要求，但歧视责任并不因此消失。使用 ADMT 不免除现行反歧视法下的义务，满足本法的告知与说明也不构成 Title VII 或《科罗拉多反歧视法》项下请求的抗辩。加州新生效的 FEHA 算法歧视规则明示偏见测试证据的相关性，涉 AI 招聘工具的诉讼数量仍在上升。
格知律所如何协助
格知律师事务所的数据合规团队可就本法提供从盘点到落地的全流程支持：按"受管辖 ADMT"与"实质影响"的新定义对企业现有算法工具作管辖判定与分级，并出具书面判定意见以备总检察长问询；起草与本地化事前告知文本、三十日不利结果说明模板及数据更正指引，兼顾可获取性要求；重构人工复核流程，使复核人的推翻权限、培训记录与信息获取范围满足五项要件；审阅 AI 供应商协议，识别并替换因本法而无效的赔偿与免责条款，在按份责任框架下重新分配风险；为中资集团设计 ADMT 治理制度，将本法义务与 PIPL 自动化决策条款、加州 FEHA 新规、纽约市第 144 号地方法的偏见审计要求并入同一套记录体系；并在总检察长发出违法通知后，于六十日补救期内主导补救方案的设计与沟通。
结语
联邦层面的先占压力值得关注。2025 年 12 月的行政令设立了司法部 AI 诉讼工作组，白宫《人工智能国家政策框架》要求国会广泛先占州级 AI 立法。先占立法能否推进，将实质影响科罗拉多这套框架的存续与实际适用范围。
但对 2027 年 1 月 1 日的时间表而言，等待先占并不是一个选项。告知文本的起草与多语言化、人工复核流程的重构、供应商合同的修订，都不是六十日补救期内能完成的工作。总检察长的规则要到生效前夕才落地，企业只能在规则未明的情况下先把不依赖规则文本的三项做完：工具盘点、合同排查、记录体系。