ИИ-лоббизм на выборах в Конгресс: $4,8 млн на одного кандидата не принесли победы

Раньше ИИ-лоббизм работал в основном через кулуарные встречи с законодателями. Теперь, как пишет TechCrunch, обе стороны спора о регулировании искусственного интеллекта вкладываются в избирательные кампании напрямую. Результат пока смешанный: деньги не купили ни одной из сторон уверенной победы.

Ниже ключевые траты, которые приводит источник.

Кто тратил деньги и кто проиграл?

Со стороны индустрии работали комитеты политических действий (PAC, организации, которые собирают деньги и тратят их на поддержку или критику кандидатов). Главный из них, American Mission, входит в группу Leading the Future (LTF). Её поддерживают президент OpenAI Грег Брокман и венчурный фонд Andreessen Horowitz.

American Mission и Building the Future вместе вложили 4,8 млн долларов в кампанию Дарлин Грэм, кандидата в Сенат от Южной Каролины. Она проиграла.

Ещё по полмиллиона с лишним American Mission потратила на республиканцев Аарона Флинта в Монтане и Лори Бакхаут в Северной Каролине. Оба проиграли. Демократическое крыло LTF, Think Big, оказалось удачливее: поддержанный им конгрессмен Джаред Московиц из Флориды переизбрался.

Сторонники жёстких ограничений для ИИ тоже выступили неровно:

• Public First, за которой стоит Anthropic, через свой комитет поддержала нескольких республиканцев, и те проиграли, а с демократами дела пошли лучше. Отдельно группа дала 3 млн долларов комитету в поддержку сенатора штата Калифорния Скотта Винера, который на момент публикации лидировал.
• Guardrails Alliance потратила больше миллиона долларов на каждую из кампаний против Джимми Гомеса из Калифорнии и Аарона Флинта из Монтаны. Оба проиграли, а поддержанная группой на 300 тыс. долларов Анджела Гонсалес-Торрес обошла Гомеса.

Показательна судьба Флинта: его одновременно поддерживала индустрия и атаковали её противники. Победили противники.

Почему это важно для рынка?

Отделить эффект ИИ-денег от общей демократической волны сложно. Илон Маск, по сообщениям, вложил в республиканцев полмиллиарда долларов, и многие его кандидаты тоже проиграли. LTF признаёт, что ставила и на тех, кого считала фаворитами.

Главной площадкой для LTF были праймериз, то есть внутрипартийные отборы, где решают, кто вообще пойдёт на выборы от партии. Там группа потратила 27,38 млн долларов, из них 8 млн на кампанию против депутата Ассамблеи штата Нью-Йорк Алекса Бореса, который проиграл ещё в июне. Логика LTF: на праймериз деньги помогают кандидату стать узнаваемым и заранее закрепить нужную ИИ-повестку.

У Чарли Блеттлера из Guardrails Alliance своя версия. По его словам, индустрия не хочет, чтобы её деньги сами стали темой выборов. Он приводит пример праймериз в Сенат в Мичигане, где произраильская лоббистская группа AIPAC вложила почти 30 млн долларов в Хейли Стивенс, но та уступила Абдулу Эль-Сайеду, а он затем выиграл место в Сенате.

Наша цель в том, чтобы деньги ИИ-индустрии стали политически токсичными. : Чарли Блеттлер, политический директор Guardrails Alliance

Суть спора в одном вопросе: примет ли Конгресс единые федеральные правила для ИИ, которые отменят законы штатов, или штаты сохранят право вводить свои ограничения. LTF за единую рамку и обещает тратить деньги на выборах 2028 года. Guardrails Alliance намерена и дальше бороться с кандидатами, которых поддерживает индустрия.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

Автору Дзена. Тема ИИ-лоббизма почти не освещена по-русски. Объясните читателю простым языком, кто платит за правила, по которым работают нейросети, и опирайтесь только на цифры с источником.

Маркетологу. Следите за спором «федеральная рамка против законов штатов». От его исхода зависит, какие ограничения получат зарубежные сервисы, на которые вы опираетесь в работе.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Не стройте процессы на одном зарубежном инструменте, правила для него пишут без вас. Из доступных в РФ аналогов держите в запасе YandexGPT и GigaChat.

Практический шаг на эту неделю: заведите заметку с этими цифрами и именами. Когда в США начнут голосовать по единым правилам для ИИ, у вас будет готовая основа для материала, которую конкуренты будут собирать с нуля.