AI应用实验室
真实问题
AI应用可提高信息处理效率，但来源不透明、错误自动放大、偏差、隐私泄露和责任转移会削弱实际价值。
研究问题
带有来源追踪、任务边界和人工复核的AI工作流，能否在指定任务上提高准确性与效率且不增加严重错误？
待检验假设
以下内容是可检验命题，不是已经证实的结果。
相对同任务基线，受约束AI工作流会提高预注册准确性或时间指标，并保持严重错误率不高于安全阈值；单次无净改善不直接作结论，须按预注册阈值和重复验证判断是否支持继续推进，安全阈值失守则停止或修订。
可测变量
- 任务准确率、完成时间、校准度和来源可核验率
- 严重错误、人工纠正、拒答和升级处理情况
- 偏差、隐私、安全和不同用户群的可用性
研究方法
先定义具体任务、基线、错误分级和停止条件，使用合成或获授权数据进行离线基准测试；高影响场景须在独立安全审查后才考虑受限试点。
当前证据
以下内容说明当前记录和证据类型，与待检验假设分开呈现。
当前为应用评估框架和方案设计，没有指定产品已部署、真实用户数据或性能成果。
- 理论来源
- 待检验假设
- 研究方案
证据缺口
- 尚缺明确用例、代表性基准、误差成本和接受阈值
- 尚缺偏差、隐私、安全、人工因素和持续监测验证
里程碑
- 完成首批用例、基线、指标和停止条件
- 完成离线基准、红队测试和独立安全审查
- 仅对通过审查的低风险场景决定是否试点
治理
每个用例指定责任主体、可用数据、模型版本和人工复核点；模型或提示变更后重新评估，不把责任交给自动系统。
伦理
遵循数据最小化、知情使用、公平性和可申诉原则；未经验证的AI不得自主作出医疗、法律、财务或人身安全等高影响决定。
合作需求
- 任务领域、AI评估、人因工程和独立审计机构
- 隐私、安全、无障碍和受影响用户代表
计划公开成果
- 用例卡、评估数据表和安全阈值登记
- 离线评估、红队测试和适用边界报告