要讓聯邦政府核發關鍵基礎建設許可的方式現代化，是打造更快速、更安全、更具競爭力的美國經濟所不可或缺的一環。從能源計畫、先進製造，到運輸與供水系統，許可程序決定了有前景的構想能多快變成實際投資。但在目前，環境與技術審查往往需要數年時間，拖慢創新腳步、推高成本，也延後這些計畫能為社區帶來的效益。
因此，OpenAI 與美國能源部旗下的 Pacific Northwest National Laboratory（PNNL）及其 PermitAITM(在新視窗中開啟) 團隊合作，評估程式碼編寫智慧體是否能在負責任的前提下，協助加速聯邦許可相關工作。由能源部政策辦公室出資的 PermitAI 計畫與 OpenAI，攜手 19 位熟悉《國家環境政策法》（NEPA）審查流程的領域專家，共同設計了一套名為 DraftNEPABench 的基準，用來評估 AI 模型在 NEPA 工作流程相關任務（例如撰寫環境影響說明書）上的表現。
在涵蓋 18 個聯邦機構、具代表性的 NEPA 文件章節撰寫任務中，19 位專家發現，一般化的程式碼編寫智慧體有潛力將 NEPA 文件撰寫工作在每個小節節省約 1 至 5 小時，大約可減少 15% 的撰寫時間，顯示 AI 在支援複雜政府工作流程方面邁出重要一步。
聯邦許可是政府中一個複雜且高度仰賴文件的流程。審查通常需要閱讀數百頁的技術報告、在多個來源之間交叉比對資訊，並撰寫必須符合法規要求的詳細分析。
透過這次合作，OpenAI 與 PNNL 探索了(在新視窗中開啟)通用型程式碼撰寫智慧體（本次使用 Codex CLI）如何成為一種有效方式，從像 GPT‑5 這類推理模型中，針對涉及檔案系統的研究、技術分析與報告撰寫任務，發揮其效能。透過讓模型存取通常用於程式開發工作的命令列介面，它們可以採用比手工設計啟發式方法更通用的策略來解決任務。這些智慧體需要能夠：
- 閱讀並精準統整橫跨數百頁技術與法規內容的文件
- 在多個環境、工程與法規來源之間驗證事實
- 撰寫結構化報告，並符合高度明確的法律與技術標準
若要讓美國在這個智慧時代(在新視窗中開啟)持續壯大經濟，就必須能夠在安全、負責任且快速的前提下建設。隨著 AI 系統對實體世界的影響日益加深，我們必須了解它們在土木工程、環境與法規分析等領域的能力。隨著時間推進，先進模型需要能夠準確理解法律與法規，協助發明更新、更安全的技術、保護自然資源，並滿足人類需求。
50 多年來，相關流程要求聯邦機構必須審查並記錄橋梁、發電廠、輸電線路與製造設施等計畫對環境的影響。這套基準有助於找出今日的 AI 模型可以在何處負責任地協助人類，加速這些工作流程。
除了降低自動化風險之外，這項工作也能推動為專家與 AI 設計更佳介面。不再侷限於靜態 PDF，程式智慧體可以依據其工作成果動態產生網頁式報告與互動式圖表，讓人工審查者更容易驗證內容。
有了 AI，機構將能更有效率地審查、修訂與核准提案，而公務人員也能仰賴一整個 AI 智慧體團隊來處理耗時的工作部分，讓他們可以專注在判斷、監督與複雜決策上。這項工作與 OpenAI 對公共服務的更廣泛承諾，以及 OpenAI for Government 希望為公務人員提供更有效率、更具支援工具的目標相一致。
此基準評估的是在相關脈絡齊備、任務定義明確的撰寫情境下的模型能力，而非涵蓋真實世界許可決策中充滿模糊性與裁量空間的複雜情況。它著重於準確性與正確引用來源，以釐清模型可以在哪些地方協助人工審查者。在檢視失敗案例時，我們發現有些「錯誤」其實是因為引用資料過時或評估標準不夠嚴謹所造成，因此必須相應更新評分規準。更廣泛而言，如果來源資料不完整、不一致或已過時，除非有明確指示，模型可能不會主動標示這些落差。真實世界的部署更可能納入專家回饋與多次迭代，預期能讓實際表現優於這些封閉式基準任務中所呈現的結果。
OpenAI 正與 PNNL 合作，進一步開發與最佳化 PermitAI(在新視窗中開啟) 的應用方案，協助聯邦機構簡化許可流程。隨著時間推進，我們預期聯邦審查的基礎建設計畫，其平均核准時間將從數月縮短到數週，加速計畫開發、強化美國競爭力，並支撐長期經濟成長。
