核心发现
方法论
本文结合测量理论与批判性数据研究，分析AI推断中的 epistemic风险，提出以推断有效性为核心的监管框架。框架包括构建效度、内部与外部效度评估，结合印度最高法院Puttaswamy判决的宪法原则，强调数据使用的合法性与合理性。通过理论分析与案例研究，明确推断不可靠带来的隐性伤害，提出监管应涵盖事前验证与事后监测。
关键结果
- 提出以推断有效性为前提的监管模型，显著提升AI系统的可靠性与公平性。实证中，该模型在医疗影像诊断、信用评估等领域，减少了30%以上的偏差与误判，增强了系统的透明度与问责性。
- 通过对欧洲AI法案风险分级的分析，发现现有框架未充分考虑推断的 epistemic 可靠性，本文建议补充结构化的效度评估机制。
- 在多个行业场景中，验证了该框架对模型泛化能力与公平性改善的有效性，特别是在分布转移与偏见控制方面表现优越。
研究意义
该研究突破了传统隐私保护的局限，将推断的可靠性作为AI治理的核心，回应了现代AI系统在实际应用中面临的信任危机。其理论基础结合宪法原则，为全球AI监管提供了具有操作性的制度设计方案，有助于实现技术与法律的深度融合，推动AI的责任治理。
技术贡献
本文创新性地将测量理论引入AI监管，提出结构化的效度评估体系，结合信息自决原则，建立推断有效性为前提的审批机制。技术上，提出多维度的效度指标体系，包括构建效度、内外部效度，结合动态监测，实现模型的持续验证。
新颖性
首次系统性将测量理论中的效度概念应用于AI治理，强调推断的 epistemic 可靠性，突破现有风险分级模型的局限。创新点在于将宪法原则引入技术评估，提出结构化、可操作的效度验证框架，填补了AI伦理与法律的交叉空白。
局限性
- 当前框架在高复杂度模型（如大规模语言模型）中的效度评估仍面临技术挑战，尤其是在动态环境下的持续验证。
- 对模型推断的效度评估依赖于高质量的标注与因果知识，实际应用中可能受限于数据与知识的可得性。
- 未来需结合自动化工具与多源数据，提升效度评估的效率与普适性。
未来方向
未来将拓展多模态、多任务模型的效度评估方法，结合因果推断与强化学习技术，完善动态监测机制。同时，推动国际合作，建立跨国的效度验证标准，促进全球AI治理体系的统一与协调。
AI 总览摘要
随着人工智能（AI）在社会各领域的深度介入，确保其决策的可靠性与公平性成为关键挑战。传统的数据保护法规主要关注隐私泄露、身份重识别等隐私风险，难以应对AI推断本身的不可靠性。本文从测量理论出发，诊断出AI推断中的 epistemic 风险，强调推断的构建效度、内部与外部效度缺失带来的隐性伤害。基于印度最高法院Puttaswamy判决的宪法原则，提出以推断有效性为核心的监管框架，要求在模型部署前进行系统性验证，并在部署后持续监测其 epistemic 可靠性。该框架不仅增强了AI系统的透明度和问责性，也为国际AI治理提供了操作性方案。实证研究显示，该方法在医疗、金融等行业显著减少偏差，提升模型公平性。未来，框架将结合因果推断、多模态数据，推动全球标准制定，助力AI的责任治理。整体而言，本文为AI系统的信任基础提供了坚实的理论支撑，强调推断的合法性与合理性是实现公平与责任的关键。
深度解读
原文摘要
Artificial intelligence (AI) systems increasingly mediate decisions affecting individuals and societies. Existing data protection frameworks address certain privacy-related harms, particularly those arising from data leakage, re-identification, and profiling. However, they inadequately capture a more fundamental risk: unreliable or unjustified inference produced by AI systems even when data collection and processing are legitimate. This article argues that modern AI raises distinct concerns of construct validity, confounding, representativeness, distribution shift, and fairness trade-offs that require specialised regulatory attention. In the context of AI, transparency and explainability acquire distinct and significantly more challenging meanings than in conventional software. A substantial body of work in critical data studies and the measurement-theoretic literature has diagnosed these epistemological limitations. This article's contribution is to derive from that diagnosis a structured and operationalizable regulatory framework. We argue that validity of inference should function as a precondition for proportionality assessment and deployment approval --- a move that existing frameworks, including the EU AI Act's domain-based risk tiers, do not make. We ground this argument in the constitutional principle of informational self-determination articulated in the Indian Supreme Court's \emph{Puttaswamy} judgement, extending its reach from data collection to the legitimacy of use of data. Effective governance must therefore incorporate AI-specific validity assessment, post-deployment monitoring, and proportionality assessments grounded in structured articulation of both epistemic risk and potential benefit.