审计日志：可追溯

审计日志（audit logging）是系统性地记录 AI 系统关键行为——输入、输出、工具调用、决策依据、操作人——的过程，使任何一次重要结果都能在事后被还原与问责。它是安全运营与合规（如 EU AI Act 对高风险系统的记录要求）的共同基础。

是什么

一条合格的审计记录通常包含：时间戳、请求标识、使用的模型与版本、输入摘要、输出、调用的工具与参数、是否有人工介入。它们应不可篡改、可按标识检索。

{
  "ts": "2026-08-22T10:00:00Z",
  "req_id": "a1b2c3",
  "model": "llm-x/2.1",
  "tool": "send_email",
  "human_approved": true
}

没有日志，模型出错、被滥用或产生危害后无法定位原因，也无法向监管与用户交代。可追溯性是「可信」从口号变为可验证事实的前提。

对高风险与有副作用的动作强制记录；日志集中存储并设访问与留存策略；对敏感字段做脱敏，避免日志本身成为泄露源；定期演练从日志还原事件的能力。

日志可能包含个人信息，记录与留存需符合数据保护要求（如 GDPR 的最小必要与留存期限）。记录太多会淹没信号，应按风险分级确定粒度。

审计日志把 AI 的关键行为留痕，支撑追溯、问责与合规。它需不可篡改、可检索，并对敏感内容脱敏。

NIST AI Risk Management Framework（测量与管理职能含记录要求）。已核验。https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
EU AI Act 高风险系统日志记录义务。已核验。https://artificialintelligenceact.eu/

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