gspc-verify

该数据集是Council of AI — Verify验证门的一部分，用于评估AI系统的多个维度。数据集包含313个编目项，其中150个通过发布的密钥验证。评估基于22个轴（axis），其中15个被测量，7个为空。测量维度包括：治理、安全、来源、连续性、合规性、开放性、机器一致性、关怀、跨现实、检测器互操作性、第5条保障、群体、情感、越狱、来源控制。未测量的维度（空槽）包括：保留证明、监管框架、分发完整性、托管披露、AI经济指数、人类劳动指数、人形劳动指数。该数据集强调测量而非认证，不售卖分数，分数不可购买。This dataset is part of the Council of AI — Verify verification gate, used to evaluate multiple dimensions of AI systems. It contains 313 cataloged items, of which 150 are verified through published keys. Evaluation is based on 22 axes, with 15 measured and 7 empty. Measured dimensions include: Governance, Safety, Source, Continuity, Compliance, Openness, Machine Consistency, Care, Cross-Reality, Detector Interoperability, Article 5 Safeguards, Swarm, Sentiment, Jailbreak, Source Control. Unmeasured dimensions (empty slots) include: Retention Proofs, Regulatory Framework, Distribution Integrity, Hosting Disclosure, AI Economy Index, Human Labor Index, Humanoid Labor Index. The dataset emphasizes measurement over certification, does not sell scores, and scores are not purchasable.

原始信息汇总

数据集概述：Council of AI — Verify

该数据集页面描述了一个名为 Council of AI — Verify 的免费、无需登录的验证门户，由 Council of AI 提供。其核心功能是通过 API 提供对生成式 AI 系统的多维度量（Measurement），而非认证。

基本信息

• 数据集名称：Council of AI — Verify
• 许可证：Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY-4.0)
• 数据集类型：验证/度量数据，非认证
• 数据规模：共收录 313 项条目，其中 150 项可对照公开密钥进行验证（并非所有 313 项均可验证）
• 访问方式：
  • 在线验证页面：https://councilof.ai/gspc-verify
  • API 接口：GET https://councilof.ai/api/gspc

度量轴体系

该数据集采用 22 个度量轴（axis），其中：

• 15 个已测量（Measured）：
  • governance（治理）
  • safety（安全）
  • provenance（溯源）
  • continuity（连续性）
  • conformance（符合性）
  • openness（开放性）
  • machinery-conformity（机械符合性）
  • care（关怀）
  • cross-reality（跨现实）
  • detector-interop（检测器互操作性）
  • art5-safeguard（Art.5 保障）
  • swarm（集群）
  • affect（情感影响）
  • jail（越狱防护，作为测量下限而非第 16 个面板）
  • provenance-controls（溯源控制）
• 7 个未测量（Unmeasured，不公开出售，无评分）：
  • reserve-attestation（保留证明）
  • regulatory-framework（监管框架）
  • distribution-integrity（分发完整性）
  • custody-disclosure（托管披露）
  • ai-economy-index（AI 经济指数）
  • human-labour-index（人类劳动指数）
  • humanoid-labour-index（人形机器人劳动指数）

重要声明

• 该数据卡仅提供度量，不提供认证。
• 未测量项不对外出售，也不包含任何评分。
• 该数据卡不包含任何评分数据。
• 不要在页面中固定表格数据，以免冻结当前测量结果。

相关资源

• Council OS：https://councilof.ai/os
• Council Space（竞技场）：https://councilof.ai/gspc-arena

徽章提示

页面包含一个来自 Council of AI 的徽章，指向其官方验证服务，但徽章本身不构成认证依据。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是Council of AI的GSPC（General Safety & Performance Charter）验证项目的一部分，旨在提供对AI系统在22个评估轴上的透明测量。数据集的构建基于公开可验证的评估框架，其中15个轴已通过实测获得数据，而7个轴保持为空，明确标示为“不可测量”或“不供出售”。数据集的每条记录对应一个已编目的AI系统，共313个条目，其中150个已通过公开密钥验证。构建过程强调测量而非认证，避免伪造得分，状态词如LOADING、UNREACHABLE等用于反映测量的真实状态。

使用方法

用户可通过访问https://councilof.ai/gspc-verify免费验证特定AI系统的GSPC卡片，无需账户。利用GET https://councilof.ai/api/gspc可获取包含22个轴测量结果的实时数据，其中15个轴有实测值，7个轴为空。开发者还可通过MCP协议（POST https://councilof.ai/mcp）调用七个工具，或使用npm包csoai-gspc-mcp@0.1.0（含四个工具）进行集成，以支持自动化评估和监控。数据集强调测量而非认证，使用时应避免将空槽位视为可销售的评分。

背景与挑战

背景概述

gspc-verify数据集由Council of AI创建，旨在为大型语言模型（LLM）治理提供可验证的度量基准。该数据集于2025年发布，核心研究问题在于如何通过公开、可审计的指标评估AI系统的治理成熟度，涵盖治理、安全、溯源、连续性等15个已测维度。作为GSPC（Global Safety & Performance Council）的验证入口，gspc-verify推动了AI治理从自我声明向第三方可验证转变，对政策制定和行业标准具有重要影响，促进了AI透明度和责任性的提升。

当前挑战

gspc-verify面临的挑战包括：领域内AI治理缺乏统一标准，导致度量维度难以全面覆盖，当前22个轴中仍有7个未测量；构建过程中需确保测量数据不被伪造，但存在模型动态更新和恶意规避的风险；此外，数据集需平衡公开性与安全性，防止提供的数据被用于攻击AI系统；同时，如何保持数据集的时效性和可复现性，以及避免商业利益影响测量公正性，也是重大挑战。

常用场景

经典使用场景

gspc-verify 数据集是 Council of AI 推出的全球标准实践合规（GSPC）验证门户，其核心用途在于为人工智能系统提供可公开查询的合规性验证入口。该数据集收录了 313 项经过编目的 AI 系统，其中 150 项可依据公开密钥进行即时核验，并沿 22 个维度（包括治理、安全、溯源、连续性、合规性、开放性等）对系统进行测量。研究者可借助此数据集评估 AI 系统的透明度与责任性，尤其在跨现实、检测器互操作、艺术第 5 条保障、群体行为、情感影响、越狱防护等前沿领域展开实证分析。其独特之处在于坚守“测量而非认证”的立场，杜绝伪造的零值，如实标注不可达或未测量状态，为学术研究提供了严谨、可信的基准数据源。

解决学术问题

该数据集直面 AI 治理中普遍存在的“认证幻觉”问题，即许多系统宣称合规却缺乏可验证的证据。通过区分实测维度（15 项）与未测量维度（7 项），并严禁将未测量项出售或伪装为零分，gspc-verify 解决了传统评估中数据缺失与虚假精度并存的矛盾。学术上，它支持研究者构建更真实的合规性度量模型，探索如何将治理、安全、溯源等抽象原则操作化为可量化的指标。其意义在于推动 AI 透明度研究的科学化，为比较不同系统的合规水平提供统一框架，从而促进跨机构、跨国家的基准对齐，助力负责任 AI 的学术共识形成。

实际应用

在实际应用中，gspc-verify 为 AI 供应商、采购方及监管机构提供了实时验证工具。企业可通过 API（如 GET https://councilof.ai/api/gspc）获取 22 轴测量结果，用以筛选合规的 AI 服务；监管者能够依据公开数据进行政策制定与合规审计，而无需依赖自报数据。该数据集还支持 MCP 协议，提供七种工具，便于集成到第三方平台，实现自动化合规检查。其轻量级、免登录的验证门设计，降低了使用门槛，使得中小型机构也能便捷地验证 AI 系统的合规声明，从而在市场中促进透明竞争，抑制虚假宣传，提升整体行业信任度。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能治理与安全评估的前沿，gspc-verify数据集作为CSOAI目录构件，聚焦于模型治理与可验证性测量，而非传统意义的认证。其核心创新在于引入22轴测量框架，其中15轴已实测，涵盖治理、安全、溯源、连续性、一致性、开放性、机械一致性、关怀、跨现实、检测器互操作性、第5条保障、群体智能、情感、越狱及溯源控制等维度。该方向突显了当前AI评估从单一性能指标向多维治理与安全属性转变的趋势，强调“测量而非认证”的立场，避免虚假的0.000评分。数据集通过免费、无需登录的验证门户和实时API，推动透明、可复现的AI治理实践，对于应对生成式AI带来的系统性风险、促进跨学科协作具有重要影响，标志着AI安全评估向标准化、动态化方向发展。