活动的因素，综合确定是否受理评估申请。 8.3.2 开展预评估活动 评估组应通过会议、文档审查等方式，围绕受评估方的需求开展预评估： a) 了解受评估方数字化转型建设基本情况； b) 了解受评估方可提供的直接或间接证据； c) 确定受评估方的评估能力等级及权重； d) 确定是否进入正式评估。 8.4 正式评估 8.4.1 首次会议 首次会议的目的： a) 确认相关方对评估计划的安排达成一致； 2 采集评估证据 在正式评估过程中，应通过适当的方法收集并验证与评估范围、评估准则有关的证据，包括与数字 化转型相关的活动和过程信息。采集的证据应予以记录，采集方式包括但不限于人员访谈、观察、现场 巡视、文件与记录评审、信息系统演示、数据采集等。 8.4.3 形成评估发现 应对照评估准则，将采集的证据与其满足程度进行对比形成评估发现。具体的评估发现应包括具 有证据支持的符合事项的 总结评估过程； b) 发布评估发现和评估结论。 末次会议内容包括但不限于预评估内容、评估结果、评估弱项及改进方向等。 9 成熟度等级判定 9.1 评分方法 评估组应将采集的证据与成熟度要求进行对照，按照符合程度对评估域的每一项要求进行打分。 成熟度要求满足程度与得分对应表如表9所示。 表 9 成熟度要求满足程度与得分对应 成熟度要求满足程度 得分 全部满足 1

全流程穿透） （10）跨部门协作是否低效形成信息孤岛？（如：反洗钱数据未与其他风 控 系统打通；需要搭建联合数据平台，实现合规、风控、审计三方数据共享） （11）质量控制标准是否模糊化？（如：证据充分性、抽样比例阈值缺乏 量 化标准）；需要制定分级质量控制手册，明确关键指标阈值） （12）审计底稿数字化程度是否不足？（如：手工编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 整合客服录音、邮件等非结构化数据） （26）审计工具是否适配业务系统？（如未对接核心银行系统的 API 接 口， 需要开发定制化数据抓取工具，确保覆盖核心系统（如信贷管理、资金交 易）） （27）审计证据是否满足充分性要求？（如仅依赖系统日志未保留操作截 图， 需要采用录屏工具固化关键操作步骤，并保存原始数据哈希值） （28）异常交易判定标准是否滞后？（如沿用三年前的反欺诈阈值，没有 根 据市场波动动态调整阈值） 除“户籍地”变量） （32）审计底稿是否结构化？（如手工填写导致信息缺失，需要使用标准 化 模板工具，强制要求填写字段（如风险等级、关联证据编号） （33）质量复核是否流于形式？（如仅检查格式未验证逻辑漏洞，需要设 立 交叉复核机制，重点检查结论与证据的因果关系） 8 （34）整改建议是否可操作？（如要求“加强风险管理”但无具体措施，需要 8 量化整改要求（如“3 个月内上线自动化反洗钱筛查模块”））

与“负担过重的低水平教师 ” 相当 平均分与人类教师差异不显著， 但在部分细节 上仍有差距 基于标准的反馈 表现突出， 平均得分高于人类教师 在依据写作标准给予反馈方面具备优势 论证严密性和证据运用 部分指标上略胜一筹 在某些特定维度上 ， A I 的反馈质量较高 内部一致性 较高， 特别是 GPT-4 ， 重复评分一致性超过人类评分者A I 在评分时具有高度的一致性 对不同群体的适应性 氧化碳和水转化为氧气和糖类。 虚构的学习方法 A I 推荐： "' 超速记忆法 ' 是科学证实的 学习 技术，让孩子在睡眠中听特定频率 音乐可 以提高记忆力 300% 。 " 没有科学证据表明所谓的 " 超速记忆法 " 或睡眠中听特定频率 音 乐能显著提高记忆力 。有效的记忆方法包括分散练习 、主 动回 忆等。 不准确的健康建议 A I 建议： " 儿童感冒发烧时应当保持高

⽽，本报告的副标题‘AI-机器⼈正在追踪你’则是在暗⽰另⼀个潜在结果。⼈⼯智 能从您的数据中获取信息，学到的越多就能为您提供更多价值。专有数据是竞争优 势。个性化AI机器⼈助⼿可能也是如此。在过去30年间，⼤多数数字化企业的证据 表明 5 ⼈⼯智能机器⼈的崛起- humanoid正在追踪你 [1] https://www.ft.com/content/4329a987-9256-3059-b36f-1aba9338b800 统在进 展和成本降低⽅⾯取得了⾮凡的成就。 ⻛险要求对于监管审批具有⾮常⾼的安全标准，这⼀标准⾼于⼈类驾驶员的标准 。这导致了⼀个“先有鸡还是先有蛋”的局⾯，需要更多⾥程来产⽣数据、证据 和信⼼。虽然需要更多的证据来允许更多的AV上路，但似乎已经达到了⼀个转折 点，鉴于所驾驶的⾥程数和速度。  AV的责任和保险法律框架需要时间。还存在来⾃软件更新失败、数据泄露或⽹ 络攻击的⻛险。被⿊客

预留是向仓库提出请求保留某物料给一个特定的用途，可以简化和加快物料接 收 / 发货 / 转储的流程； 目的是确保一个物料在它需求的时候能被获得； 预留的影响： 系统将产生一个预留文档，作为申请的证据； 不影响物料的总库存和非限制使用库存，预留库存增加； 在 MRP 中 , 可获得库存减少，预留库存作为一个行项显示在 MRP 的需求清 单中 . 预留 © 2011 82 - All rights

实现智能体间的自动交互与任务协同；利用不可篡改的分布式账本对 Agent 行 为进行全程登记与审计。​ AI 智能体的自治协同场景包括：智慧城市中，交通、能源等领域的智能体 可实现跨系统协同调度；AI 法律助理通过标准化协议完成证据核验与条款比对； 科研领域的智能体集群能基于标准化数据接口协同开展数据处理与模型训练，显 著提升研究效率等。 数字实体网络在数据主权管理、跨组织协作、分布式协同、AI 代理自主协 作等方面展现出的优势，可用表

在产品上市前 开发、测试和验证创新型人工智能系统。 ● 沙箱提供一个可控的环境，促进创新并允许识别和降低风险。 ● 其目标是提高法律确定性、支持最佳实践的分享、促进创新与竞争力， 有助于基于证据的法规学习，并为中小和初创企业的人工智能系统进入欧盟市 场提供便利。 ● 国家主管部门对沙箱具有监督权，并必须确保与其他相关机构的合作。 人工智能沙箱中的个人数据处理： ● 为其他目的收集的 在灰色地带，因为需要多少人类创造力才能获得版权保护仍然不明确，这可能会在 法庭案件中争论不休。 从版权局可以看出，美国的重点仍然是人类的贡献。 法院和立法者很可能需要寻找“足够的人类作者身份”的证据，比如在训练数 据、提示、设计选择或创造性元素的选择等方面。这种不断发展的环境需要新的框 架认可，特别是在人类和人工智能合作创造的共同发明者身份方面。 3.6.1.1保护生成式人工智能组件 ●

通过实时检索最新文档 ( 如科研论文 / 新闻 ), 动态扩展模型知识边界 (2) 事实准确性瓶颈 纯生成模型易产生 " 幻觉 " (Hallucination), 虚构不存在的事实 RAG 先检索相关证据文档，要求模型严格基于检索内容生成，显著降低错误率 (3) 领域适配成本问题 微调 (Fine-tuning) 需要大量标注数据和计算资源 RAG 仅需构建领域文档库，即可让通用模型输出专业内容

疗差错以及减少不必要的医疗费用支出。  根据知识库的形成方式，CDSS分为基于知识库和非基于知识库两类。  基于知识库的CDSS的知识库构建依赖人工预设好的知识库，并且知识库的内容必须有证据支持。  而非基于知识库的CDSS则更多地依赖机器学习和自然语言处理技术，从大量实例中获取知识，并让计算机学习过去的经验与 临床模式，将学到的经验放入知识库中，在诊疗过程中结合机器学习构建的知识库自动识别和实时管控诊疗缺陷。

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