深度分析 AI安全門檻標準化：預期損害模型與進展速率量化框架 面對前沿 AI 公司安全門檻定義不一導致的驗證困難與競底風險，研究團隊提出一套調和方法論，將各家模糊的風險描述轉化為可審計的量化底線。針對網路與生物濫用風險，透過預期損害模型量化潛在危害；針對自動化 AI 研發，則建立進展速率基準。此舉旨在建立產業統一的最低安全標準，降低風險評估的主觀性並強化第三方審計可行性。
