评测型 AI 治理的潜力与局限：来自专家访谈的证据

研究者通过 37 场半结构化专家访谈，重建了前沿 AI 评测减少社会层面风险的作用机制，并指出评测型治理可能存在根本性缺口。访谈归纳出三条路径：让决策者与公众具体认识风险（37 场中 18 场提及）、作为治理承诺与监管的依据（18 场）、激励 AI 公司内部形成更好的风险文化（16 场）。这些路径依赖参与者自己也存疑的共同假设，主要挑战按出现频率依次为模型能力提升后评测结果信息量下降（21 场）、评测范式可能固有的测量局限（18 场）、无法保证公司或政府会依据结果行动（16 场），以及 AI 公司对评测设计、披露和回应保留的控制权与裁量空间（12 场）。另有参与者指出，评测型治理可能适得其反，成为开发者持续提升能力的许可结构（4 场）。