论文提出推理阶段 AI 治理的可行性分类框架

论文《Beyond Training: A Feasibility Taxonomy for Inference-Time AI Governance》提出，当前算力治理以训练算力和训练后模型为监管单元，而推理时扩展、智能体脚手架和模型压缩正把能力迁移到部署阶段。作者构建了覆盖监控、验证与执行三类共二十项推理阶段机制的可行性分类，按四级就绪度量表对照四家厂商的证据基础评分，其中十五项已有商用技术底座在生产环境中运行，但治理级保证与对抗鲁棒性差异明显。用三维能力层级乘四类对手角色的对手模型做压力测试后，没有机制能对高能力国家层级部署者评为充分，微调会移除执行类机制中模型内部的组件，平台外部控制仍可保留。作者还通过替换分析把该分类与一篇配套硬件论文相连，提出条件性替换原则，并报告随机子集二次评分的一致性为二次加权 Cohen's kappa 0.74。