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全球人工智能高风险用例中的公平和道德法规：比较审查
摘要
arXiv:2608.14562v1 Announce Type: new Abstract: AI governance is shifting from voluntary ethics to enforceable, risk-based regulation, yet cross-jurisdictional divergence creates compliance uncertaint...
and
the
compliance
for
governance
risk
based
regulation
cross
high
2026-08-18
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Aasish Kumar Sharma, Dimitar Koysev, Christopher Anich, Roshni Kumari Ojha, Julian Kunkel
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arXiv:2608.14562v1 公告类型：新 摘要：人工智能治理正在从自愿道德转向可强制执行、基于风险的监管，但跨司法管辖区的分歧给高风险人工智能运营商带来了合规不确定性。我们提出了欧盟、美国和中国的比较矩阵，其中映射了（i）风险分类触发因素，（ii）具有约束力的义务，（iii）执行和问责机制，以及（iv）FAIR原则在实践中的实施程度。我们在三个高影响力领域对矩阵进行了压力测试：脑电图 (EEG) 引导的康复机器人、未来央行数字货币 (CBDC) 生态系统中人工智能支持的债务催收，以及新兴人工智能工厂基础设施中人工智能驱动的稀缺图形处理单元 (GPU) 资源分配。利用主要法律文本和实施证据，我们发现了三个反复出现的差距：互操作性要求薄弱、跨机构义务难以实施（人工智能+部门监管+数据保护）以及关键数字基础设施用例的治理不明确。为了弥补实施差距，我们概述了知识块，这是一种基于资源描述框架/网络本体语言（RDF/OWL）、形状约束语言（SHACL）和来源本体（PROV-O）的机器可检查合规性工件模式，支持跨多个制度的审计就绪合规性设计。
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