試錯中學習？
另一個案例，把決策規模拉到國家層級。美國聯邦政府總務署（General Services Administration, GSA） 的 OneGov 計畫，成為全球最貴的試驗場。GSA 官方新聞稿指出，OneGov 第一年為納稅人省下 11 億美元，做法是把分散在各機關的科技採購整合成統一協議，部分機關取得 AI 服務的價格低於 1 美元。但第一個坑也出在這裡：AI 模型平台商 Ask Sage 已於 2025 年 8 月向美國政府問責署（GAO） 申訴，指控政府以低於 1 美元的合約向廠商採購 AI 服務，可能違反聯邦競爭法。
第二個坑是沒有留下文件，教訓等於白費。GAO 在 2026 年 4 月發布報告 GAO-26-107859，審查 2018 年 9 月到 2025 年 2 月間國防部、國土安全部、GSA、退伍軍人事務部的 44 份 AI 合約，深入分析其中 13 份，結論是四個機關的內部政策都未要求系統性蒐集經驗教訓，尚未準備好依規定提交至 GSA 建置的知識庫——這個知識庫是白宮管理及預算局 2025 年 4 月備忘錄要求設立的機制，用來讓各機關把 AI 採購的經驗教訓集中分享，避免重複犯錯。報告舉例，退伍軍人事務部在 2023 年 1 月終止一套名為 SoKAT 的自殺防治 AI 系統，原因是效果未明顯優於既有工具卻需額外成本，但這次教訓未留下文件。
第三個坑是權力邊界。GSA 在 2026 年 3 月提出新條款 GSAR 552.239-7001，要求所有透過多重獎項計畫採購 AI 的廠商，授予政府「不可撤銷、免權利金」的授權，讓政府可用於任何合法政府目的。條款還要求供應商「只能使用美國 AI 系統」，禁止使用任何非美國實體開發、製造或控制的 AI 元件，並訂有「無偏見 AI 原則」，要求 AI 系統誠實、優先歷史準確性與科學客觀性，政府有權隨時用自己的基準測試系統的偏見與真實性。FedScoop 在 2026 年 8 月 20 日報導，公開徵詢收到超過 75 則產業意見，其中「只能使用美國 AI 系統」這一條爭議最大：Palantir、Nvidia、Microsoft 罕見站在同一邊反對，理由是條款把開源模型與第三方責任邊界畫得模糊，變相排除大量仰賴開源生態系的技術，等於把很多供應商擋在政府採購門外。這三項規定共通的問題在於：政府把一份採購合約當成單方面訂規則的工具，供應商簽約前幾乎沒有議價空間，這正是「權力邊界」被無限上綱的具體樣貌。
三個坑沒有一個是在採購規劃階段就先排除風險，全部是事後才補救。這正是下一段 ENISA 的做法要對照的地方：把資安要求提前寫進招標規格，而不是等出了問題才善後。
