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機械強制治理LLM：金融決策系統治理-任務解耦證據

arXiv - Computers and SocietyJos\'e Manuel de la Chica Rodr\'iguez, Carlos Mart\'i-Gonz\'alez

提出機械強制治理機制，證明在金融決策中治理與任務表現可分離，並顯著提升合規性與準確度。

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治理與任務表現可分離，表明準確度不足以評估合規性

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此洞察揭示僅以準確度評估可能忽略合規風險，提醒設計者必須獨立衡量治理合規性，才能確保金融決策的可審計性與安全性。
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機械強制治理透過四個外部原語，能有效剔除模型主導決策，提升合規性與決策透明度

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此機制將治理邏輯置於模型外部，避免語言模型自行解讀政策，從而降低決策延遲噪音並提升審計可追溯性，對金融機構設計合規流程至關重要。

核心研究發現

  1. 1

    在文本僅治理下，27% 的延遲決策缺乏決策相關資訊；機械強制治理將此比例降低 73%，資訊含量翻倍。

  2. 2

    機械強制治理將任務準確率從 MCC 0.43 提升至 0.88，顯示架構分離顯著提升性能。

  3. 3

    通過因果消融實驗驗證，每個機械原語單獨必要，證明治理與任務可解耦。

對教育工作者的啟發

金融機構在設計LLM決策流程時，應將治理邏輯獨立於模型，採用機械強制原語以確保合規性；同時建立五項治理指標評估決策合理性；透過因果消融驗證每項原語效能，可降低決策延遲噪音並提升審計可追溯性。

原始文獻資訊

英文標題：
Mechanical Enforcement for LLM Governance:Evidence of Governance-Task Decoupling in Financial Decision Systems
作者：
Jos\'e Manuel de la Chica Rodr\'iguez, Carlos Mart\'i-Gonz\'alez
來源：
arXiv - Computers and Society
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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