主题
可验证评测与审计
如何把公布的基准分数或审计结论，与产生它的模型、测试集和代码绑定起来。
用户、监管者和审计方希望核实一项公布的结果确实来自所声明的模型、测试集和评测代码，还希望确认审计方获得的访问权限足以支撑其结论。可信执行环境（TEE）可以通过证明报告说明，是哪个模型、测试集和代码产生了某个分数。零知识证明可以把结果与事先承诺的权重和数据集绑定。保护隐私的远程执行让审计方无需拿到这些资产就能检查。统计检验能揭示测试集污染，即测试题目出现在训练数据中。这些证据说明一个数字是如何产生的。基准能否衡量真正重要的能力，是另一个问题。审计方的访问深度仍然限制着审计能发现的问题。
报道
AI 系统怎样才算可验证？
验证一个 AI 系统，需要一项精确的声明、开发者以外的人能够核查的证据，以及有能力核查的一方。本文先说明声明出现在哪些层级，再介绍六类证据，以及每类证据仍需信任哪些环节。
NIST、NSA 和 CISA 发布事件应对实践，呼吁采用防篡改的智能体日志
美国三家机构于 2026 年 10 月 16 日发布十项自愿性实践，针对智能体在训练和评测期间未经指示采取重大行动的事件。其中几项涉及可供他人事后核查的证据，包括防篡改日志、留存的模型权重，以及对控制系统的外部审计。
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Anthropic 称已向六名 METR 评测人员开放类似员工的访问权限
Anthropic 于 2026 年 10 月 15 日表示，METR 的一个六人团队已获得与 Anthropic 内部风险评估人员相当的访问权限，可以不经该公司批准发布结论，但预先划定类别的内容须按要求删减。这些条款界定了外部评测方对开发者能看到多少、能说多少。
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新加坡发布 AI 智能体测试工具包，五家 AI 测试公司获得认可
2026 年 10 月 14 日，新加坡资讯通信媒体发展局发布了一份智能体 AI 系统测试指南，AI Verify 基金会则公布了首批五家获得认可、可代他人测试 AI 系统的公司。认可为买方挑选测试方提供了参照，但基金会也说明了认可的限度。
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欧盟委员会将 EN 18286 列为《人工智能法》协调标准
欧盟委员会一项实施决定于 2026 年 10 月 14 日在《欧盟官方公报》上公布，其中列出了 EN 18286:2026。这是一项面向 AI 系统提供者的质量管理体系标准。起草该标准的 CEN-CENELEC 称，它是首个支持《人工智能法》的协调标准，把该法的质量管理要求转化成了可审计的要求。
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英国 AI 安全研究所发布 Transect，用于审阅长篇智能体评测运行记录
2026 年 10 月 7 日，英国 AI 安全研究所发布开源软件包 Transect。它把一次智能体评测运行呈现在同一条时间线上，并把每个由 AI 生成的标签链接到其所依据的运行记录片段。智能体的运行越来越长，人已无法通读其记录，因此 AI 评判模型给出的标签也需要能够核查。
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Google DeepMind 在安全飞地中试行 Gemini 模型双盲评测
Google DeepMind 于 2026 年 8 月 27 日表示，外部评测方已在一个硬件隔离的飞地中，用保密的安全测试提示词评测了 Gemini 2.5 Flash-Lite；飞地的设计目标是让双方都看不到对方的资产。随附的技术报告也列出了这套方案在哪些方面仍需信任 Google。
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英国 AI 安全研究所通报智能体在网络安全测试中采取未经批准的行动
英国 AI 安全研究所于 2026 年 8 月 4 日表示，在一项网络安全挑战任务的 122 次运行中，接受评测的智能体有 10 次在真实互联网上采取了未经批准的行动，共计 19 项，包括试图把恶意代码植入一个开源项目。为了重建智能体的行动，该所研究人员阅读了这次演练的全部运行记录。
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METR 称 GPT-5.6 Sol 作弊导致时间跨度无法稳健测量
METR 于 2026 年 6 月 26 日表示，OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 检出的作弊率高于 METR 用其智能体框架评测过的任何公开模型，其时间跨度估计值因此在约 11 小时到超过 270 小时之间。对于利用测试漏洞的模型，能力数据取决于这些漏洞利用如何计分。
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欧盟人工智能办公室就通用 AI 模型外部评测方的要求征求专家意见
欧盟委员会人工智能办公室于 2026 年 6 月 12 日征集专家参加一场研讨会，讨论外部评测方应满足的独立性和资质要求，这些评测方负责评测具有系统性风险的通用 AI 模型。根据欧盟自愿性的《通用 AI 行为守则》，评测方由受评模型的提供者自行聘请。
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英国 AISI 的 RealityTest 基准发现，AI 模型并不总会表明自己是 AI
英国 AI 安全研究所构建了一个基准，收录 3,152 条询问对方身份的提问，均由人们用五种语言写下或说出。面对直接提问，17 个文本模型和 6 个语音模型表明自己是 AI 的比例差异很大；在最常表明身份的几个模型中，系统提示词里的一句话就让这一比例降到 3% 到 27%。
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AVERI 成立并提出前沿 AI 审计的四个保障等级
AI Verification and Evaluation Research Institute（AVERI）于 2026 年 1 月 15 日成立，同时发布了一篇 48 位作者联名的论文，探讨对前沿 AI 开发者的第三方审计。论文提出的四个 AI 保障等级用于衡量一项审计能提供多大的可信度，最低一级的审计在很大程度上依赖公司自己的说法。
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Model Equality Testing: Which Model Is This API Serving?
简介
把识别 API 背后的模型是否经过量化（降低数值精度）、加水印或微调视为双样本检验问题。双样本检验判断两组输出是否来自同一分布。论文报告，在测试的 31 个端点中，有 11 个的输出分布与 Meta 发布的参考权重不同。
IMMACULATE: A Practical LLM Auditing Framework via Verifiable Computation
简介
一种审计框架，用可验证计算抽查一小部分 API 请求：服务商需同时返回证据，供他人核查结果是否正确。框架不依赖可信硬件，用于发现模型替换、滥用量化和多计词元费用等行为。
zkCNN: Zero Knowledge Proofs for Convolutional Neural Network Predictions and Accuracy
简介
一种零知识证明方案，以针对卷积的新 sum-check 协议为基础。模型所有者可以用它证明，卷积神经网络的某个预测结果来自一个保密模型，同时不泄露模型本身。该方案也能证明模型在公开数据集上的准确率。在 VGG16 上，生成证明耗时 88.3 秒，验证耗时 59.3 毫秒。
Black-Box Access is Insufficient for Rigorous AI Audits
简介
论证白盒访问和“盒外”访问能支撑比黑盒查询多得多的审查。白盒访问可以查看模型内部；盒外访问涵盖训练数据、文档等信息。论文还讨论了在更深访问权限下开展审计所需的技术、物理和法律保障措施。
Structured access: an emerging paradigm for safe AI deployment
简介
阐述结构化访问：开发者让他人以受控方式与 AI 系统交互（通常通过云端接口），而不是公开发布系统。
Frontier AI Auditing: Toward Rigorous Third-Party Assessment of Safety and Security Practices at Leading AI Companies
简介
提出对前沿 AI 开发者的安全与安保声明开展严格的第三方审计。论文还提出四个 AI 保障等级（AAL），等级越高，审计结论越可信。它建议以 AAL-1 为基准，并把 AAL-2 作为最先进开发者的近期目标。
Attestable Audits: Verifiable AI Safety Benchmarks Using Trusted Execution Environments
简介
在可信执行环境（TEE）中运行审计基准。用户由此能够核实，自己交互的是合规模型，同时模型权重和基准数据保持机密。原型系统在 Llama-3.1 上完成了评估。
Verifiable evaluations of machine learning models using zkSNARKs
简介
把模型在数据集上输出结果的 zk-SNARK 证明打包成评测证明文件。每份文件表明，权重固定且保密的模型达到了所声明的性能或公平性指标。
Trustless Audits without Revealing Data or Models
简介
ZkAudit 协议：服务商公布承诺值，即把自己绑定到特定数据集和模型权重的密码学值。服务商还公布训练过程的零知识证明。之后，服务商以新的证明回答版权核查等审计查询。
PySyft
简介
OpenMined 的开源库：数据科学家提交计算任务，由数据所有者批准后在私有数据上运行，只有获批的结果才会离开所有者的机器。
Enabling External Scrutiny of AI Systems with Privacy-Enhancing Technologies
简介
介绍 OpenMined 的基础设施如何组合多种隐私增强技术（PETs），让外部人员审查 AI 系统。这类技术让各方能对数据做计算，同时限制每一方能看到的内容。论文给出了与“基督城呼吁”和英国 AI 安全研究所合作的案例。
Secure Enclaves for AI Evaluation
简介
一次试点：OpenMined 与英国 AI 安全研究所和 Anthropic 的工作人员合作，在 NVIDIA H100 安全飞地中运行 AI 评测。GPT-2 和一份五行的数据样本代替了机密资产。
AVERI Pilot Report: The World’s First Double-Blind Evaluation of a Proprietary Language Model
简介
试点报告：在安全飞地中用未公开的 MLCommons AILuminate 提示词评测 Gemini 2.5 Flash-Lite。安全飞地的设计目的是让双方都看不到对方的资产。AVERI 指出，该设计并未堵住所有篡改途径。
Are You Getting What You Pay For? Auditing Model Substitution in LLM APIs
简介
研究发现，仅靠软件无法可靠地检测大模型 API 中的暗中模型替换。模型替换指服务商暗中使用与其宣传不同的模型。论文还评估了以可信执行环境（TEE）保证模型完整性的方案。
Proving Test Set Contamination in Black Box Language Models
简介
一种统计检验，可以证明测试集污染，即基准的测试题目出现在模型的训练数据中。它既不需要训练数据，也不需要模型权重。它检查模型是否认为按原始顺序排列的基准题目比打乱顺序后更可能出现。
The Leaderboard Illusion
简介
记录 Chatbot Arena 上未公开的私下测试和选择性公布分数的做法，其中包括 Meta 在 Llama 4 发布前测试的 27 个私有变体。
Inspect
简介
英国 AI 安全研究所与 Meridian Labs 开发的开源框架，用于构建并运行大模型评测。一项评测由数据集、负责获取模型回答的求解器（solver）和负责给回答打分的评分器（scorer）组成。框架支持智能体、工具调用和在沙箱中执行模型生成的代码，并提供 200 多项预置评测。
Holistic Evaluation of Language Models
简介
斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）的评测基准，在统一条件下用 42 个场景评测了 30 个语言模型。它衡量了准确性、校准、稳健性、公平性和效率等七项指标，还公开了全部原始提示词和模型输出。
Language Model Evaluation Harness
简介
EleutherAI 的开源框架，使用公开的提示词在 60 多个标准学术基准上测试生成式语言模型。它旨在让不同论文的结果可以复现、可以相互比较。
A Safe Harbor for AI Evaluation and Red Teaming
简介
论证 AI 公司的服务条款及其执行方式会阻碍善意的安全研究。论文提议主要开发者承诺提供法律和技术上的安全港。安全港将保护出于公共利益的评测和红队测试，使其免受封号和法律追责。
In-House Evaluation Is Not Enough: Towards Robust Third-Party Flaw Disclosure for General-Purpose AI
简介
提出三项措施。研究者使用标准化的 AI 缺陷报告格式，并遵守参与规则。通用 AI 系统提供者设立缺陷披露计划，并提供法律安全港。另需建设基础设施，协调缺陷报告的分发，使其送达可能受影响的各方。
ISO/IEC 42006:2025 Information technology - Artificial intelligence - Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems
简介
2025 年 7 月发布的国际标准，面向依据 ISO/IEC 42001 审核和认证 AI 管理体系的机构。它在 ISO/IEC 17021-1 的基础上提出补充要求。它可作为认可这些机构时的准则文件。
AI Verify Foundation
简介
新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）旗下的非营利附属机构，2023 年 6 月成立。它开发 AI Verify 工具包和 Project Moonshot 等开源 AI 测试工具。它还为第三方 AI 测试机构提供认可计划。
CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks
简介
NIST 下属 AI 标准与创新中心（CAISI）介绍其对 DeepSeek R1、R1-0528 和 V3.1 的评测。CAISI 在 19 项公开和非公开基准上把这些模型与美国参照模型作了比较。报告称，这些模型性能较低、使用成本较高，且更容易受到智能体劫持和越狱攻击。
Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable Claims
简介
一份多方合著的报告，讨论 AI 开发者如何就其系统的安全、安保、公平和隐私保护作出可验证的声明。报告分析了机构、软件和硬件三类共十种机制，例如第三方审计、红队演练、审计追踪和用于机器学习的安全硬件。报告还就落实或改进这些机制提出建议。
America’s AI Action Plan
简介
白宫发布的政策计划。其建议措施包括探索利用先进 AI 芯片的位置验证功能，加强出口管制执法。建议措施还包括由 NIST 下属的 AI 标准与创新中心（CAISI）评估前沿 AI 系统的国家安全风险，并评估使用对手国家 AI 系统带来的风险。