AI 治理与合规可视化实验室

模型卡片（Model Card）标准化记录模型的设计意图、训练数据、性能指标、伦理考量与使用限制，是透明度与问责的基础文档。

风险矩阵按发生可能性与影响严重度将风险分级，结合评估流程（识别 → 分析 → 评价 → 缓解）形成闭环风险管理。

AI 审计按检查点逐步验证：文档审查 → 技术测试 → 偏见检测 → 安全评估 → 合规判定，每步留存证据并形成审计报告。

监管沙盒在受控环境中允许创新企业测试 AI 系统，平衡创新与监管：设定边界条件与保障措施，在真实场景中验证合规性后再上市。

AI 供应链涉及数据提供方、模型开发方、部署方、使用方等多方主体，需明确各环节的责任边界与连带义务。

数据生命周期治理覆盖采集、标注、存储、使用、共享、销毁六阶段，每阶段对应质量、合规、安全三类管控措施。

比较欧盟（风险分级立法）、美国（部门分散指导）、中国（算法备案+分类）、英国（支持创新原则）四种监管路径的特点与侧重。