可信基础设施 Trust Infrastructure

1现代 AI 的问题

大多数 AI 只关注输出：问题进、答案出，看似简单。

但当 AI 进入政务、医疗、金融与企业运营，这个缺口变得关键。挑战不再是智能，而是信任。

• 信息从哪里来？
• 建议是如何产生的？
• 谁审核了它？
• 决策事后能否被审计？
• 谁来负责？

2什么是可信基础设施

可信基础设施，是让组织能够验证、治理并依赖 AI 系统的根基。它由四层构成，共同形成可运行的信心。

信任不是单一功能，信任是一套体系。

• 信息信任
• 决策信任
• 治理信任
• 证据信任

3信息信任

每个决策都始于信息。没有可信的信息，就不可能有可信的 AI。

组织必须知道：信息从哪里来、是否最新、是否权威。

• 政府政策
• 企业知识
• 临床记录
• 运营数据

4决策信任

决策信任关注建议如何形成——用了什么信息、走了什么推理路径、生成了什么。这正是 Decision Provenance（决策溯源）变得关键之处，它把黑箱变成可复核的记录。

决策信任回答：这个决策为什么做出？

5治理信任

治理信任定义 AI 如何保持受控。AI 不应在没有边界的情况下运行；治理确保智能保持可问责。

治理信任回答：谁在控制这套系统？

• 升级规则
• 审批流程
• 人工监督
• 风险管理

6证据信任

证据信任确保重要决策可供未来复核。在高信任场景下，关键事件可被留存于可信账本（Trust Ledger）。不是每一次交互都需要证据留存——但关键决策需要。

证据信任回答：这件事事后能否被证明？

• 审计记录
• 审批历史
• 升级记录
• 合规归档

7从心链 Xin Chain 到可信 AI

Entrust BCT 早在 AI 成为主流之前就开始探索信任。通过心链 Xin Chain 与可信数字基础设施，我们聚焦可追溯、可审计、可问责与证据留存。

技术演进了，使命没变。当年支撑可信基础设施的原则，如今支撑可信 AI——成为 Decision Provenance、AI Governance 与 Human in the Loop 的根基。

如今，心链 Xin Chain 已演进为 Entrust Trust Infrastructure 的底层可信能力。其防篡改证据留存、独立验证、多租户架构及跨地域部署等核心能力已经完成产品化验证，并持续支撑可信 AI 在真实世界中的应用。

8可信基础设施在实践中

9Entrust 信任框架

每一层都建立在前一层之上。去掉任何一层，信任都会变脆弱。它们共同构成一套完整的信任架构。

10为什么可信基础设施重要

AI 的未来不会只由模型性能决定。无法证明信任的系统，将难以在受监管、关键任务的环境中运行——而可信基础设施为这份信任提供根基。

• 治理
• 问责
• 可审计
• 证据
• 信任