面向合规性的构造性论证图：使用生成式 AI 产出证据链接的正式论证以实现认证级问责

高风险决策系统越来越需要结构化的论证、可追溯性和可审计性，以确保问责和合规。正式论证在安全关键系统认证中常用，提供了对论点、推理和证据进行结构化组织的机制，以便验证。同时，生成式人工智能系统越来越多地集成到决策支持工作流程中，协助撰写解释、总结证据和生成建议。然而，当前部署常依赖于松�约束的语言模型，引入了幻觉推理、不支持的论点以及弱可追溯性等风险。本文提出一种以构造性合规性为导向的体系结构，将生成式人工智能 (GenAI) 与结构化形式论证表示相结合。该方法将每个 AI 辅助步骤视为必须由可验证证据支持、并通过显式推理约束验证的论点，才能成为官方决策记录的一部分。该体系结构由四个组件构成：i) 受保证案方法启发的类型化论证图表示，ii) 基于检索增强生成 (RAG) 的论证片段生成，使其以权威证据为依据，iii) 推理与验证内核，强制完成性和可采纳性约束，iv) 符合 W3C PROV 标准的源头信息账本，以支持可审计性。我们提出系统设计和基于可执行不变量和实例化案例的评估策略。分析表明，确定性验证规则可防止不支持的论点进入决策记录，同时允许 GenAI 加速论证构建。