欧盟《人工智能法》把监管视为安全、可信和面向市场的创新基础设施的一部分。要实现这一目标，需要在实施过程中产生的证据转化为治理和法律知识，以支持一致的解释、有效的监督以及技术演进时的适应。然而，产生证据的主体与使用证据的主体往往分属不同的专业领域。为此，本文提出 MARLA（Map、Assess、Report、Learn、Adapt），一种围绕法律要求在社会技术实践中落地的五阶段循环框架，覆盖本地、国家和欧盟层面的治理结构。MARLA 并不规定具体做法，而是为技术和法律利益相关者提供共享的词汇体系。前三级（Map、Assess、Report）各自产生可文档化的监管学习成果，随后通过 Learn 与 Adapt 实现持续改进。本文通过两个试点案例以及一个从国家到欧盟的前瞻性示例展示了该框架的实际运作方式。
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