合规数据被误当评估：部署 AI 的测量效度
原文标题：When Compliance Data Masquerades as Evaluation: Measurement Validity for Deployed AI Systems
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论文指出部署 AI 系统评估中的常见失败：为运营监控或合规收集的数据被当作比较评估数据使用。以自动驾驶安全评估为例，报告范围、暴露、部署域等差异限制了可支持的安全结论。作者提出评估契约，强调比较性主张需在能力、结果、暴露机会等维度对齐。
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论文指出：为监控或合规采集的数据被当成比较评估数据，是部署AI评估的系统性失效。
- •以自动驾驶为例：美国脱离接管与碰撞上报制度提供的是运营证据，而非比较评估证据
- •报告范围、暴露量、部署域、事件捕获与对照构建的差异，限制了仅凭这些数据能支撑的安全结论
- •作者将其定性为AI评估中的测量效度问题，而非交通领域特有的数据局限
- •提出评估契约：比较性主张需在能力、结果、暴露机会、部署域、数据生成过程与对照间对齐
为什么重要：用监管上报数据给自动驾驶或其它部署系统排名、下安全结论的团队，可能得出无法成立的比较判断。
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