论文提出以一致性分布作为用途型 AI 监管的证据对象

John deVadoss 在 arXiv cs.AI 提交论文《Conformance as a Distribution》，称基于用途的 AI 监管缺少可承载义务的证据对象，应将部署合规视为在声明上下文分布下的失败率，而非模型基准分数。该论文为 arXiv:2610.33112。 论文在部署方、审计方与执法点三方策略博弈下给出五组机制与命题，包括用 proper-scoring 惩罚将部署方超额失败约束至 O(λ^{-1/2})、从真实流量抽样使审计无偏等，并以五项预注册合成研究验证。作者未评估任何语言模型或生产系统，属理论性成果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。