形式化方法與大語言模型融合：AI系統合規性的審計與即時監控機制

本文深入探討了AI治理中的一個關鍵維度，即如何在全生命週期內對AI賦能產品與服務進行持續監控和審計。研究團隊將形式化方法的前沿技術與機器學習相結合，提出了一套針對黑盒高級AI系統（尤其是大語言模型）的離線審計與線上運行時監控方案。該方法使開發者和第三方評估機構能夠對安全性、規範及法規等時間擴展行為約束進行嚴格檢查。實驗結果顯示，利用線性時序邏輯（LTL）的形式化語法與語義，所提技術在檢測違規行為方面顯著優於基於LLM的基線方法；甚至小型模型標籤器的表現也能媲美或超越前沿LLM裁判。此外，預測性監控與干預機制在大幅降低LLM代理違規率的同時，有效維持了任務性能。研究還揭示了LLM在時間推理能力上隨事件距離增加和約束數量增多而顯著退化的現象，為構建更可靠的AI治理框架提供了重要依據。