gspc-regulatory-framework

该数据集是GSPC（Global Safety and Privacy Council）框架的一部分，用于记录和展示组织声明的监管制度（regulatory regime）。数据来自实时API，状态为UNMEASURED，不进行评分、认证或百分比计算。包含字段：主题、发布者、声明的制度、制度名称、是否可确认、来源URL、截止日期。支持陌生人可重现的验证，空单元格保持为空。This dataset is part of the GSPC (Global Safety and Privacy Council) framework, used to record and display regulatory regimes declared by organizations. Data comes from a live API, status is UNMEASURED, no scoring, certification, or percentage calculation. Fields include: subject, issuer, regime_declared, regime_name, confirmable, source_url, as_of. Supports stranger-reproducible verification, empty cells remain empty.

原始信息汇总

数据集概述：gspc-regulatory-framework

该数据集是一个监管框架的测量清单，属于 GSPC（通用安全与隐私标准） 项目的一部分，当前状态为 UNMEASURED（未测量），明确声明其并非认证证书或评分卡。

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核心定位

• 状态：UNMEASURED（透明缺口），不授予“MEASURED”标记，不参与评分或认证。
• 原则：
  • 测量不等于认证；
  • 空单元格保持为空；
  • 不进行 LLM 评判，不发明百分比，不生成分数；
  • 不提供法律意见，不用于销售。

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数据来源与权威性

• 权威源：实时数据来源于 https://councilof.ai/api/gspc，本页面仅为该接口的“打印件”（printer），不是“工厂”（mill）。
• 引用要求：应引用该 GET 接口中的 totals.public_count 字段。
• 验证方式：
  • 免费验证：https://councilof.ai/gspc-verify
  • 验证指南：https://councilof.ai/signed/HOW-TO-VERIFY.md

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数据集文件结构

包含以下文件：

• coverage-card.json
• eval.yaml
• input-schema.json
• skeleton.json

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评分标准（Rubric）

仅当满足以下条件时才可能被评分：

• 明确声明治理制度（governing regime）；
• 在 source_url 下可被陌生人复现确认。

注意：声明制度不等于遵守制度；空行保持为空。

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输入模式（Input Schema）

每个银行行（bank row）必须包含以下字段：

字段名	说明
subject	主题对象
issuer	发行方/提出方
regime_declared	已声明的制度
regime_name	制度名称
confirmable	是否可确认
source_url	来源链接
as_of	截止日期

注意：当前数据集中行是空的，骨架（skeleton）并非分数。

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锁定约束（Locks）

• 禁止认证；
• 禁止从本页面标记“MEASURED”；
• 禁止发明百分比、复合指标或YES/NO计数；
• 空单元格必须保持为空；
• 页面仅为 GET 接口的打印件，不具备实际测量功能。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集作为GSPC（Global Safety & Preparedness Council）监管框架的实时打印层，并非数据生成的源头。其构建方式遵循'活数据、死规则'原则，即页面内容动态映射自官方接口GET https://councilof.ai/api/gspc，而非内置静态表格。数据集内嵌多个结构化文件，如coverage-card.json定义覆盖率卡片，eval.yaml提供评估配置，input-schema.json明确银行行（bank row）的输入模式，skeleton.json勾勒骨架。这些文件协同定义了数据集的存储与交换格式，确保数据的可验证性与可重计算性，而非简单冻结快照。

特点

该数据集最鲜明的特质在于其'未测量'（UNMEASURED）状态的诚实声明，明确标注为'诚实的空白'，拒绝任何虚假的测量或认证。它强调'测量而非认证'，不提供任何评分、百分比或综合评价，且严禁使用大型语言模型进行判断或发明数据。数据集包含严格的操作锁（Locks），如禁止认证、禁止从该列表标记为已测量、禁止虚构YES/NO计数，空白单元格永远保持空白。其权威性源自实时GET接口，而本页面仅为打印器，避免了双重计分或数据固化。

使用方法

使用者应首先访问权威实时接口（https://councilof.ai/api/gspc）获取最新数据，该页面仅作展示参考。验证数据的真实性可通过无登录的验证服务（https://councilof.ai/gspc-verify），或遵循验证指南（How-to-verify）。数据集提供了输入模式规范，要求银行行必须包含subject、issuer、regime_declared等七列内容，但当前骨架为空行，意味着尚无合法数据。用户可在合规条件下提交满足模式的数据行，但必须遵守操作锁条款，不得进行任何形式的认证或评分。

背景与挑战

背景概述

随着人工智能治理与评估体系的快速发展，全球范围内对标准化、可验证的治理框架需求日益迫切。在此背景下，gspc-regulatory-framework数据集于近期由Council of AI机构创建，旨在应对AI治理中“测量”与“认证”混淆的严峻问题。该数据集的核心研究问题是：如何为AI系统提供一种诚实、可复现的监管框架评估工具，避免虚假的合规声明。数据集通过提供live GET接口和验证机制，革新了传统静态数据集的构建方式，强调了测量而非认证的立场。其在AI治理领域的影响力体现在，为监管框架的透明度和可信度设立了新标杆，促进了跨机构间的信任与协作，成为AI伦理与合规研究的重要参考。

当前挑战

该数据集面临的挑战首要源于AI治理领域的固有难题：监管框架的多样性与动态性使得标准化评估极为困难，而构建过程中最大的挑战在于坚守“诚实缺口”原则，即对未测量项目保持空白，坚决杜绝虚假的YES/NO计数或百分比。此外，数据集的实时性与去中心化特性要求其必须摒弃传统数据集的静态冻结方式，这对数据管护和版本控制提出了更高要求。同时，确保评估过程的陌生人可复核性，避免LLM判断和认证倾向，也是维护数据集公信力的关键挑战，需要在技术实现与伦理边界之间找到精妙平衡。

常用场景

经典使用场景

该数据集是GSPC监管框架的元数据目录，其核心用途在于为全球人工智能治理提供可验证的监管状态追踪。研究人员可借助其标准化的输入模式（subject, issuer, regime_declared等），系统性地采集和比对不同司法管辖区对特定主体（如AI系统或组织）所声明的监管制度，并验证其可确认性。此场景强调数据采集的客观性与可复算性，适用于跨国监管差异分析、政策一致性评估等学术探索。

实际应用

在实际应用中，该数据集可作为政府间组织、非政府机构及跨国企业进行AI合规风险评估的参考工具。其动态API端点允许即时获取最新的监管覆盖率数据，帮助相关方在政策制定、合规审计或市场准入决策时快速掌握目标区域的监管声明状态。由于强调非认证性和透明性，它更适合作为监测和预警系统的一部分，而非法律裁决的依据。

衍生相关工作

围绕此数据集，可衍生出多项开创性工作。例如，基于其输入模式构建自动化的监管声明提取与验证工具链；或者，结合自然语言处理技术，对大规模监管文档进行语义对齐，建立跨法域的制度相似度图谱。更有望催生针对'测量鸿沟'的理论研究，探索AI治理从声明到执行的可信度评估模型。这些衍生工作将进一步推动AI监管从经验驱动转向数据驱动，提升治理文献的严谨性与实用性。