非先例裁决
行政上诉办公室
美国公民及移民服务局
案件编号：39598803
日期：2025 年 10 月 21 日
对服务中心运营部（SCOPS）裁决的上诉
表格 I-140，外籍劳工移民申请（国家利益豁免）
申请人系 [已隐去] 的一名研究科学家，寻求以持有高级学位的专业人士身份获得职业移民第二优先（EB-2）移民分类，并寻求对该分类所附工作要求（即劳工证要求）的国家利益豁免。参见《移民与国籍法》（本法）第 203(b)(2) 条，8 U.S.C. § 1153(b)(2)。服务中心运营部（SCOPS）拒绝了该申请，认定记录未能证明对所需工作要求的豁免、并因此对劳工证的豁免将符合国家利益。本事项现依据 8 C.F.R. § 103.3 提交本办公室审理。申请人负有以优势证据标准证明其资格的责任。Matter of Chawathe, 25 I&N Dec. 369, 375-76 (AAO 2010)。本办公室对本案中的问题重新审查。Matter of Christo's, Inc., 26 I&N Dec. 537, 537 n.2 (AAO 2015)。经重新审查，本办公室将驳回上诉。
I. 法律
为符合基础 EB-2 签证分类，申请人必须证明其系持有高级学位的专业人士，或在科学、艺术或商业领域具有特殊能力的人士。本法第 203(b)(2)(A) 条。
如果申请人证明其符合基础 EB-2 分类的资格，则还必须证明其值得对工作要求给予「符合国家利益」的裁量性豁免。本法第 203(b)(2)(B)(i) 条。Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. 884, 889 (AAO 2016) 提供了审理国家利益豁免申请的框架。Dhanasar 指出，美国公民及移民服务局（USCIS）可以作为裁量事项，在申请人证明以下各项时批准国家利益豁免：
拟议工作兼具实质价值与国家重要性；
该个人有能力推进其拟议工作；以及
整体而言，豁免工作要求将有利于美国。
同上。
II. 分析
申请人拟「开发最先进的优化算法，以高效训练人工智能模型，从而加速大语言模型、计算机视觉及其他人工智能应用的开发」。申请人表示，其打算将研究成果整合进 [已隐去] 人工智能基础设施，并通过在会议上发表论文为人工智能社区作出贡献。
SCOPS 认定申请人符合持有高级学位的专业人士资格。尚待确定的问题是，申请人是否已证明对工作要求、并因此对劳工证的豁免将符合国家利益。SCOPS 认定申请人的拟议工作具有实质价值，但其国家重要性未能在 Dhanasar 第一要素下得到证明。此外，SCOPS 认定申请人未证明其在 Dhanasar 第二要素下有能力推进其拟议工作，且整体而言申请人未满足 Dhanasar 第三要素的要求，即未证明豁免工作要求、并因此豁免劳工证将有利于美国。
A. 实质价值与国家重要性
第一要素，即实质价值与国家重要性，着眼于该个人拟从事的具体工作。Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. at 889。工作的价值可在商业、创业、科学、技术、文化、健康或教育等一系列领域中得到证明。同上。如前所述，SCOPS 认定申请人的拟议工作具有实质价值。本办公室同意。
然而，SCOPS 认定申请人未证明其拟议工作的国家重要性，因为其未证明申请人的「拟议工作及个人贡献提供了具有如此重要意义的原创创新，以致其将推动行业和领域超越其雇主的层面」。SCOPS 还认定，亦未证明申请人的工作「足以超出对雇主的利益，从而以与国家重要性相称的程度对国家产生更广泛的影响」。
在上诉中，申请人主张其工作满足国家重要性要素，因为其「应对紧迫的国家挑战，与联邦政策优先事项一致，并为美国劳动力的公共和私营部门带来广泛利益」。在主张记录证据将申请人的研究贡献与国家重大目标（「包括联邦能源优先事项、人工智能基础设施效率和经济竞争力」）相联系时，申请人援引了其个人陈述、其基础申请及对 SCOPS 补件通知的答复以及推荐信。申请人还主张，一名 [已隐去] 同事提交的信件表明，申请人的拟议工作如何通过「通过学术传播、合作和会议参与影响更广泛的人工智能和优化社区」而对其雇主之外的领域产生影响。
在确定拟议工作是否具有国家重要性时，本办公室考虑其潜在的前瞻性影响。同上。该考量可包括拟议工作是否具有雇用美国工人的重大潜力（特别是在经济萧条地区）、是否具有其他重大积极经济影响、是否在领域内具有国家乃至全球影响，或是否具有表明国家重要性的其他更广泛影响。同上，第 889-90 页。
记录显示，申请人目前受雇于 [已隐去] 担任研究科学家。在描述其拟议工作时，申请人主张其计划「开展大规模深度学习模型先进优化技术的研究」，该研究将涵盖三个领域。申请人详述了三项拟议项目，包括：1) 开发量化感知训练技术，「以提高深度学习模型在低精度环境下的准确性和稳定性」；2) 「开发用于训练大语言模型的内存高效二阶优化方法」；以及 3) 为深度学习项目开发「曲率感知自适应学习率方法」。一名 [已隐去] 首席人工智能科学家同样在信中主张，申请人作为 [已隐去] 研究科学家的工作「更广泛地推进了大规模人工智能系统」，而这些系统「对于医疗、金融和国家安全等重要行业的创新是必要的」。本办公室认可这些目标以及申请人拟议工作所涉领域的重要性。然而，国家重要性的认定并不着眼于这些领域的一般重要性，而是「着眼于外籍国民拟从事的具体工作」。同上，第 889 页。
在此，一名 [已隐去] 首席人工智能科学家的信件承认，申请人的研究有利于其雇主，因为「除具体的算法突破外，其研究通过与从事大语言模型、计算机视觉和推荐系统的团队合作，对 [已隐去] 人工智能基础设施产生了实际影响」。该信还声称，申请人研究的益处将超出其共同雇主，因为「由于其发表论文、开展合作和出席会议，对 [已隐去] 之外的人工智能和优化社区具有更广泛的影响」。然而，申请人未证明为其提交支持信的 [已隐去] 首席人工智能科学家有权决定申请人为 [已隐去] 所做的工作是否获准公开传播，无论是通过发表、合作还是出席会议。此外，该信未详细说明申请人工作的哪些方面拟在 [已隐去] 之外传播。缺乏此信息，无法明确此类传播的内容是否会对领域和行业产生更广泛的影响，达到国家重要性的程度。因此，申请人未履行其责任，证明其拟议工作的益处将超出其雇主，对领域产生足够广泛的影响。
尽管申请人似乎于 2022 年 6 月开始在 [已隐去] 任职，但其直至 2022 年 10 月才获得博士学位。记录证据未澄清申请人 2023 年的会议论文是基于申请人在 [已隐去] 的研究还是其在 [已隐去] 的工作。因此，申请人迄今为 [已隐去] 所做的工作是否已通过发表、合作或出席会议得到传播，并不明确。
申请人亦未主张或以其他方式证明其拟议工作的影响将构成该要素下的重大积极经济影响，或具有雇用美国工人（包括在经济萧条地区）的重大潜力。
基于上述理由，申请人未证明其工作的国家重要性。
B. Dhanasar 其他要素与不合格
由于本办公室对此问题的认定对申请人的上诉具有决定性，本办公室不再审理并保留申请人是否满足 Dhanasar 框架其他要素的问题。参见 INS v. Bagamasbad, 429 U.S. 24, 25 (1976)（指出「法院和机构无须对作出裁决所不必要的问题作出认定」）；另参见 Matter of L-A-C-, 26 I&N Dec. 516, 526 n.7 (BIA 2015)（在申请人本已不合格的情况下拒绝在上诉中审理替代性问题）。
III. 结论
由于申请人未满足 Dhanasar 分析框架所要求的第一要素，本办公室认定申请人未证明其有资格或作为裁量事项值得获得国家利益豁免。
裁定：
上诉驳回。
通知：本裁决构成此事项的最终决定。提交动议不会推迟该决定的效力。8 C.F.R. § 103.5(a)(1)(iv)。非法居留、或本属不可入境或可被驱逐的外国人，可能因签发表格 I-862（出庭通知）而依据本法第 240 条面临遣返程序。该程序可能导致其被驱逐出美国，并可能使其未来无法获得签证或其他移民福利。
