从被动到主动：480 起 AI 事件的多监管实证分析及数据驱动治理合规框架
计算机与社会
2026-05-19 v1 人工智能
摘要
人工智能系统日益部署于高风险领域，但现有治理框架在部署后是否确保问责仍不明。本研究作出两项贡献：第一，呈现对 AI 事件数据库（AIID）中480起真实事件的跨监管实证分析，评估其与欧盟 AI 法案（第72-73条）、NIST AI 风险管理框架（MANAGE 与 GOVERN 功能）以及通用数据保护条例（第22条、33-35条）后部署条款的对齐情况。结果显示，这些框架在后部署问责方面存在显著缺口，凸显持续性弱点。第二，基于这些发现，本研究提出主动 AI 治理合规框架（PAGCF），一种四阶段生命周期方法，旨在将治理从被动事件响应转向部署前合规性确保。该框架包括风险分层治理等级、与具体监管条款关联的实施清单，以及使用内部监控作为主动治理能力的预期影响分析。
引用
@article{arxiv.2605.16281,
title = {From Reactive to Proactive: A Multi-Regulatory Empirical Analysis of 480 AI Incidents and a Data-Driven Governance Compliance Framework},
author = {Ummara Mumtaz and Summaya Mumtaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16281},
year = {2026}
}