TRACE 治理框架：量化生产 AI 的可解释性债务
原文标题：TRACE: A Governance Framework for Measuring Explainability Debt in Production AI Systems
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论文提出 TRACE 七工具治理框架，用于测量、追踪和修复生产 AI 系统中的可解释性债务，核心指标 EDS 量化低于治理阈值的决策比例。通过对日均 5 万笔交易的反欺诈系统 12 个月纵向研究，证明审计日 EDS 0.23 可提前六个月预测，78% 债务集中在高风险交易类别，为 EU AI Act 第 13 条合规提供量化架构。
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反欺诈系统审计日 EDS 0.23 可提前六个月预测，78% 可解释性债务集中高风险类别。
- •提出 TRACE 七工具治理框架，核心指标 EDS 量化低于治理阈值的决策比例
- •案例为日均 5 万笔交易的生产反欺诈系统，准确率 98.46%、ROC-AUC 0.9990，纵向跟踪 12 个月
- •DART 轨迹分析显示审计日 EDS 0.23 可提前六个月统计预测，β=0.008/周，R²=0.94
- •78% 的可解释性债务集中在高风险交易类别
- •配套工具含 SHIV、FDE、HVE、AIDE、ZERO，覆盖日常治理、因果归因与修复
为什么重要：为 EU AI Act 第 13 条合规提供了可量化的可解释性债务度量与预警路径，对高风险生产 AI 的合规团队与审计方直接可用。
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