印度《消费者保护法》能否应对 AI 产品损害？工作论文分析归责缺口
一篇工作论文评估印度《2019年消费者保护法》是否足以应对缺陷 AI 产品与服务造成的损害，以及能否在 AI 价值链上按比例分配责任。该法对产品责任、损害和缺陷的宽泛定义看似技术中立，或可覆盖人身伤害、心理伤害、偏见输出与失控等 AI 相关事件。但论文指出，AI 缺陷与消费者损害之间的因果关系难以举证，且数据提供方、模型开发者、部署者与用户之间责任重叠，现有归责框架缺乏按比例分配的机制。
#政策/监管
arXiv cs.AIAI 评分2020
arXiv cs.AIAI 评分2020 面向角色感知 AI Act 评估的透明信息流建模
研究探索用信息流方法论（IFM）开展欧盟 AI Act 合规评估，将算法、人工或混合决策系统表示为信息站点与转换通道构成的网络，从而结构化分析信息、决策与责任如何跨组织和技术边界流动。
arXiv cs.CYAI 评分2929 超级智能与 AI 竞赛的三重风险
一篇 arXiv 论文指出，美中围绕 AGI 的竞赛带来三重风险：被对手超越、触发战争，以及人类将未来控制权交给远比自身智能的智能体，危及生存。论文认为，抢先实现 AGI 会引发安全实践与监管的逐底竞争，而中国目前似乎并未执意竞赛至超级智能，美国应优先通过单边与合作方式提升 AI 安全，避免挑起全人类都可能输掉的竞赛。
arXiv cs.AIAI 评分2727 将运行时 harness 作为唯一可变层：信贷流水线中 LLM 智能体的合规受限自演化与可度量准入闸门
该研究提出把 LLM 智能体的自演化限制在运行时 harness（指令文本、工具调用逻辑与基础组件组合）内、保持模型权重不变，使每次适配都成为带原因和测试的 diff。
arXiv cs.AIAI 评分2626 功耗测量能否约束隐蔽算力？AI 治理中模拟验证的局限
研究推导出功耗轨迹无法排除的最大隐藏算力占比 β 的闭式解：在 NVIDIA A100 GPU 上最坏情况 β = 1.16，对抗性等能量策略至少可隐藏 β = 0.41 的算力，说明仅靠模拟功耗测量对算力的约束很弱。若验证方能在观测工作点重执行申报任务，β 可降至 0.059。
arXiv cs.CYAI 评分2222 CYBERFORT：面向中小企业落地《网络弹性法案》的合规链平台
CYBERFORT 是一个开源、以 CRA 为优先的合规平台，通过引导式范围自评、绑定 Annex I 与漏洞处理义务的题库，以及将每个答案关联到控制项、策略和机器存证证据的合规检查引擎，把 CRA 落地为可追溯的合规链。平台已在线上部署，首批服务 43 家组织，并完成了一个 SIEM/XDR 产品的端到端案例研究，覆盖 CRA 各义务章节并含 AI 驱动的整改，受控工作量研究仍在进行中。
arXivAI 评分2020 为欧盟《网络弹性法案》准备 AI 增强型 SIEM：一份从业者案例研究
一份从业者案例研究记录了针对安全产品 SEUXDR 的欧盟《网络弹性法案》（CRA，Regulation (EU) 2024/2847）合规准备试点。CRA 要求投放欧盟市场的数字元素产品在上市前具备风险评估、漏洞处理、合规文档及第 14 条事件与漏洞报告能力，而自建安全产品的中小企业因产品在监管范围内、客户又期待其以身作则而面临双重压力。
arXivAI 评分1818 放大器效应：多框架 GRC 自评估中 AI 建议关联与自动传播的人为因素风险
多框架 GRC 平台正自动化自评估答案与合规义务之间的关联，包括跨框架控制映射、AI 建议的问题关联，以及在关联问题间自动传播答案与证据。这些机制在降低中小企业重复工作量的同时，也会放大自评估中人为因素偏差带来的后果。
arXivAI 评分2222 功耗测量能否约束隐蔽算力？AI 治理中模拟验证的局限
研究推导出闭式解 β，即功耗轨迹无法排除的最大隐藏算力占申报机器容量的比例，用于评估模拟侧信道对算力协议的验证能力。该分析针对主动试图规避审计的对手，考察功耗等芯片外模拟测量能否约束实际运行的计算量。前沿 AI 条约或算力限制协议依赖外部验证，而模拟验证通道在对抗性条件下的有效性此前尚不明确。
arXivAI 评分2626 关于 AI 智能体的可审计声明
针对组织对 AI 智能体所作声明难以核查的问题，该研究提出声明须先明确其策略、适用范围、可据以判定的记录及记录责任方，并借鉴鉴证业务的前提条件，将满足这些要素与判定规则的声明称为可审计声明。研究指出，欧盟 AI Act 第 12 条要求高风险系统支持事件自动记录，但未规定哪些记录可判定某项声明。
arXivAI 评分3131 DeepSeek 的法律与政策图景分析
DeepSeek-R1 的出现对科技行业、资本市场和政策圈产生显著影响，其关键技术特征包括强化学习、MoE 架构、多头潜在注意力机制、知识蒸馏和开源路线。该研究围绕这些技术特征，对 DeepSeek 所涉法律与政策格局展开全面分析，并探讨其成功对既有监管框架提出的关键问题。
arXivAI 评分1818 跨境可疑：算法域外适用与 AI 驱动的金融监控
反洗钱与反恐融资（AML/CFT）中的"可疑"正从人工在特定司法辖区内作出的情境化法律判断，转变为 AI 金融监控下由数据驱动流程生成的结果。该转变既是认识论层面的，也是空间层面的，AI 驱动的金融监控由此带来算法域外适用问题。