遇见数据集

gspc-hub-cards

收藏
Hugging Face2026-09-05 更新2026-09-06 收录
官方服务:

资源简介:

GSPC hub cards 数据集是一个用于 AI 治理的测量卡片集合,由 CSOAI 发布。每个卡片代表一次签名测量记录,包含一个模型、一个评估轴和一个日期,并使用 Ed25519 签名确保数据完整性。该数据集不是认证或评级,而是提供可验证的测量证据,用于透明性和可审计性。数据集中包含多个子集:默认配置下的 INDEX.jsonl 文件(约 629 行)、cards.jsonl 文件(约 417 行)以及 Parquet 格式的压缩数据。此外,还有 staged-unsigned 目录下的未签名卡片(如 2026-09-02 和 2026-09-03 的多个评估轴数据)和 manifest.jsonl 清单文件。数据集适用于 AI 治理、透明度评估、基准测试、合规性验证等场景,支持 EU AI Act 等法规的测量需求。所有卡片均基于 Ed25519 签名验证,仅当签名有效时才被视为测量结果。数据集规模在 1K 到 10K 行之间,使用 CC-BY-4.0 许可证。

The GSPC hub cards dataset is a collection of measurement cards for AI governance, published by CSOAI. Each card represents a signed measurement record containing a model, an evaluation axis, and a date, using Ed25519 signatures to ensure data integrity. This dataset is not a certification or rating, but provides verifiable measurement evidence for transparency and auditability. The dataset includes multiple subsets: the INDEX.jsonl file (approximately 629 rows) under the default configuration, the cards.jsonl file (approximately 417 rows), and compressed data in Parquet format. Additionally, there are unsigned cards in the staged-unsigned directory (e.g., multiple evaluation axis data for 2026-09-02 and 2026-09-03) and a manifest.jsonl file. The dataset is applicable to scenarios such as AI governance, transparency assessment, benchmarking, and compliance verification, supporting measurement requirements for regulations like the EU AI Act. All cards are verified based on Ed25519 signatures, and only valid signatures are considered as measurement results. The dataset size ranges from 1K to 10K rows, licensed under CC-BY-4.0.

创建时间:
2026-09-01
原始信息汇总

数据集概述

  • 名称:GSPC hub cards — mill cards, not board axes
  • 发布机构:CSOAI Ltd(英格兰与威尔士注册,Companies House 16939677)
  • 许可协议:CC-BY-4.0
  • 语言:英语
  • 数据集规模:1K<n<10K(约965行条目)
  • 任务类别:其他(非标准任务)
  • 标签:GSPC、AI治理、EU AI法案、AI安全、测量、证明、负责任AI、评估、基准、透明度等

核心内容与定位

本数据集不是公开委员会的测量轴(board axes),而是带签名的测量卡片(signed measurement cards)。每一行对应一张已签署的测量卡片,记录“一个模型、一个轴、一个日期”,并使用Ed25519签名确保数据完整性。只有当带签名的卡片验证通过时,该行才被视为“已测量(MEASURED)”。缺失的(模型, 轴)组合表示不存在,而非数值为零。

关键原则:本数据集仅提供测量证据(bytes on a frozen bank at a time),不构成任何形式的批准、评级或安全保证。


数据配置与文件结构

配置名称 文件路径 说明
default mill-cards/INDEX.jsonl 629行,数据主体(每行一个JSON对象)
cards cards.jsonl 417行数据;另有cards.parquet(65837字节)
staged_unsigned_2026_09_02_machinery_conformity_skip staged-unsigned/2026-09-02/machinery-conformity/skip.jsonl 未签名暂存数据
staged_unsigned_2026_09_03_machinery_conformity_skip staged-unsigned/2026-09-03/machinery-conformity/skip.jsonl 未签名暂存数据
staged_unsigned_2026_09_02_detector_interop_skip staged-unsigned/2026-09-02/detector-interop/skip.jsonl 未签名暂存数据
staged_unsigned_2026_09_03_detector_interop_skip staged-unsigned/2026-09-03/detector-interop/skip.jsonl 未签名暂存数据
staged_unsigned_2026_09_02_art5_safeguard_skip staged-unsigned/2026-09-02/art5-safeguard/skip.jsonl 未签名暂存数据
manifest manifest.jsonl 965行,导出自文件树(生成于2026-09-04T04:33:29Z)

重要技术细节

  • 签名机制:卡片经Ed25519签名,签名密钥关联至did:web:csoai.org#board-attestation-1,可通过Hugging Face上的GSPC查找空间验证。
  • 正式测量流程:暂存(staged)的未签名卡片,只有在签名人(通过GitHub Actions或HF Jobs runner)完成签名并验证后,才会被更新至mill-cards/目录,其状态才会转为“MEASURED”。
  • 未签名数据staged-unsigned/目录下的卡片带"signature": null,明确标注为“未签名”,而非“已测量”。这些数据不构成任何排名或得分。
  • 覆盖率限制:单轴若样本数n<30,则不可引用;平局(TIE)不算胜利。

外部权威资源

资源 地址
实时委员会总览(权威) https://councilof.ai/api/gspc
卡片验证服务(免费) https://councilof.ai/gspc-verify
手工验证指南 https://councilof.ai/signed/HOW-TO-VERIFY.md
Merkle透明度根 https://councilof.ai/root.json
方法论DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.21991104
所有CSOAI仓库 https://huggingface.co/csoai
板上快照(可引用) https://doi.org/10.5281/zenodo.22293341

引用方式

bibtex @misc{csoai_gspc_gspc_hub_cards, title = {GSPC hub cards — mill cards, not board axes}, author = {{CSOAI Ltd}}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.21991104}, howpublished = {Hugging Face Hub, url{https://huggingface.co/datasets/csoai/gspc-hub-cards}}, note = {Live board: https://councilof.ai/api/gspc. Measurement, not certification.} }

搜集汇总
数据集介绍
gspc-hub-cards 数据集图片
构建方式
GSPC hub cards数据集由CSOAI构建,旨在记录人工智能模型的测量卡片,而非认证或评级。每张卡片包含一个模型、一个轴、一个日期,并通过Ed25519签名保证数据完整性。构建过程分为两个阶段:首先,Hugging Face Jobs流水线(mill)在特定日期下生成未签名的暂存卡片,存储于staged-unsigned目录中,包含skip.jsonl和mill-report.json等文件;随后,持有签名密钥的实体对卡片主体进行签名,验证有效后写入mill-cards目录,并更新INDEX.jsonl。该流程确保只有经过签名的卡片才被视为已测量数据,未签名的暂存内容不会被误用。数据集中还包含manifest.jsonl,提供文件清单及哈希值,便于代理枚举仓库。
特点
数据集的显著特征是强调测量而非认证,每行代表一条已签名的测量证据,而非等级或安全保证。卡片上的轴与公共委员会的22个治理轴不同,计数不可相加。数据集包含多种配置,如默认配置、卡片配置以及多个暂存未签名配置,分别对应不同的轴和日期。暂存数据明确标注为未签名且未被测量,而真实测量结果仅存于实时委员会API中。此外,数据集通过状态词汇(如LOADING、UNREACHABLE)反映动态更新,并提供Merkle根用于透明度验证。其结构支持模型、日期和轴的灵活检索,适合用于AI治理、安全评估和合规性研究。
使用方法
用户可通过Hugging Face数据集加载器使用不同配置,例如使用'default'或'cards'配置访问已签名卡片,使用暂存配置查看未签名数据。数据集提供了Python工具'csoai-gspc[verify]',可通过命令行'csoai-gspc check'验证卡片签名并重算委员会总数。此外,用户可以访问实时API(councilof.ai/api/gspc)获取权威测量数据,或使用MCP端点(councilof.ai/mcp)进行交互式查询。对于研究用途,数据集支持通过manifest.jsonl枚举文件,并可引用DOI(10.5281/zenodo.21991104)来获取可引用的快照。该数据集适用于AI治理研究、模型评估和合规性审计,但需注意其测量性质,避免将卡片数据视为认证结论。
背景与挑战
背景概述
在人工智能治理领域,可验证的模型测量与透明性成为核心议题。GSPC hub cards数据集由CSOAI Ltd于2026年创建,旨在通过Ed25519签名机制提供模型测量的标准化证据,而非认证。该数据集的核心研究问题是:如何在不引入错误权威性的前提下,为AI模型提供不可篡改的、可验证的度量数据?作为AI治理基础设施的一部分,它解决了模型评估中缺乏可审计证据的问题,并推动了透明性标准的建立。该数据集通过提供详尽的测量卡片(mill cards),为政策制定者、研究人员及公众提供了比较模型性能的客观依据,对AI安全与负责任AI的发展具有重要意义。
当前挑战
GSPC hub cards数据集面临多重挑战。首先,其核心挑战是确保‘测量非认证’的原则不被误解,避免公众将测量卡片误视为安全或质量保证,需持续澄清并强化这一边界。其次,构建过程中,数据集成需处理庞大的模型与轴组合,确保所有测量结果均源自有效签名,并管理好未签名分阶段数据(staged-unsigned),防止其被误读为已测量结果。此外,数据集需应对动态更新问题(如新模型或轴的加入)以及维护跨多个镜像和API的一致性,这些均对数据完整性与实时性构成严峻考验。
常用场景
经典使用场景
GSPC hub cards数据集作为人工智能治理领域的一项开创性资源,其核心应用在于为大型语言模型提供基于签名测量卡的标准化评估记录。这些卡片采用Ed25519加密签名,确保每一条测量数据在时间与内容上的不可篡改性,从而为跨模型、跨轴线的性能比较提供可信的证据基础。研究者利用该数据集可追溯模型在特定基准轴线上的表现,同时区分“缺失”与“零值”的语义差异,避免因数据空缺导致的误判。在欧盟人工智能法案等监管框架下,该数据集支持合规性审计与安全评估,成为衡量模型透明度与责任感的重要工具,推动了可验证、可复现的AI评估实践。
解决学术问题
该数据集有效回应了AI评估领域长期存在的“测量与认证混同”及“证据不可验证”两大难题。通过引入签名卡片机制,将模型性能数据锚定于签名时刻的字节状态,确保每一份测量结果具备密码学可验证性,从根本上杜绝了事后篡改与伪造的可能。此外,数据集严格区分了公开委员会的22个治理轴与卡片上的测量轴,避免了不同维度数据的非法聚合,解决了跨标准比较中的概念混淆。它为学术界提供了一套透明、防篡改的基准数据基础设施,使得模型信任度评估、法规遵从性测试及算法审计能够在统一、可核验的框架下展开,极大提升了AI治理研究的严谨性与可复现性。
衍生相关工作
围绕GSPC hub cards数据集,已催生出多项衍生性工作,深化了AI评估与治理的技术栈。其方法论文档(DOI)奠定了签名测量协议的标准,启发了后续研究如何在分布式账本(如XRPL)上存证模型评估数据,实现去中心化信任。基于该数据集的验证工具与Python阅读器,成为社区重新计算看板总和的常用手段,促进了评估结果的开源复现。此外,数据集推动的“测量而非认证”理念,衍生出多轴线的动态监测框架,支持对每周新增测量卡片的持续集成,相关研究探索了如何将此类实时数据流整合进机器学习流水线。这些工作共同构建了一个围绕透明、可验证AI评估的活跃学术与实践生态,推动了负责任AI从原则向可操作工具的落地。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务