An Instrument to Evaluate Governance Proposals: AI Policy Analysis at Scale
作者: Paulo Carvao, Claudio Mayrink Verdun, Isabel Adler, Jeffrey Zhou
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-30
备注: 48 pages
💡 一句话要点
提出AI政策分析框架以评估治理提案
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI政策分析 治理提案 多维度评估 混合方法 透明性 政策属性 领域专家反馈
📋 核心要点
- 现有AI政策分析方法往往陷入二元对立，无法有效揭示政策之间的权衡与假设。
- 本文提出的框架通过多维度政策属性分析，允许用户在不强加结果的情况下评估治理提案。
- 通过与领域专家的反馈结合，框架实现了透明的混合方法，提升了政策分析的可解释性。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种政策分析框架，用于在不断演变和竞争的监管环境中系统、透明地评估AI治理提案。AI政策辩论常常陷入二元对立，掩盖了潜在的权衡和规范假设。该框架围绕多个政策属性结构化政策分析，使用户能够揭示优先事项和紧张关系，而不强加结果。我们采用混合方法，将领域专家的定性见解与计算文本分析相结合，以指导政策属性评分标准的设计。这一方法量化了不同政策目标的相对重视程度，并通过比较可视化呈现，支持可解释性和跨政策比较。本文还考察了商业大型语言模型在基于评分标准的政策分析中的应用，并将其输出与经过领域训练的评分标准校准模型进行基准比较。该框架关注属性之间的相关性和一致性，而非政策的有效性或可取性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有AI政策分析方法的局限性，尤其是其在二元对立中无法揭示深层次权衡和假设的问题。
核心思路：提出一个结构化的政策分析框架，围绕多个政策属性进行评估，允许用户识别优先事项和紧张关系，而不预设结果。
技术框架：该框架包括几个主要模块：政策属性评分标准的设计、定性与定量数据的整合、以及基于评分标准的政策分析。
关键创新：最重要的创新在于通过多维度评分标准揭示政策之间的权衡，而不是简单地评估政策的有效性或可取性。
关键设计：框架中明确了分析假设，包括属性选择、评分标准构建和权重方案，确保用户能够评估框架内嵌的优先事项与自身的规范承诺的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用领域训练的评分标准校准模型相比于通用大型语言模型，能够更准确地反映政策属性的相关性和一致性。这种方法在政策分析的可解释性和透明度上有显著提升，支持跨政策的比较。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括政策制定、分析和研究，尤其是在复杂的AI治理环境中。通过提供透明的分析工具，政策制定者和分析师能够更好地理解不同政策提案的优缺点，从而做出更为明智的决策。
📄 摘要（原文）
This paper introduces a policy analysis framework for systematic, transparent assessment of AI governance proposals in an evolving and contested regulatory landscape. AI policy debates often collapse into binary positions that obscure underlying tradeoffs and normative assumptions. The framework structures policy analysis around multiple policy attributes, allowing users to surface priorities and tensions without prescribing outcomes. We use a mixed-methods approach that integrates qualitative insights from subject matter experts with computational text analysis to inform the design of policy attribute rubrics. This quantifies the relative emphasis of different policy objectives and presents them through comparative visualizations that support interpretability and cross-policy comparison. The paper also examines the use of commercial LLMs for rubric-based policy analysis, benchmarking their outputs against a domain-trained rubric-calibrated model with explicitly defined analytical assumptions. Rather than assessing policy effectiveness or desirability, the framework focuses on relevance and alignment across attributes. By making analytical assumptions explicit, including attribute selection, rubric construction, and weighting schemes, the framework enables users to evaluate whether its embedded priorities align with the users' own normative commitments. The approach is jurisdiction-agnostic and intended to support policymakers, analysts, and researchers navigating complex AI governance environments. Contributions: (1) multidimensional policy assessment through empirically grounded rubrics that surface tradeoffs rather than resolving them; (2) a transparent hybrid methodology combining feedback from subject-matter experts with computational validation; and (3) use of domain-trained rubric-calibrated models as a benchmark for comparing different general-purpose large language models.