基于使用的 AI 监管通过部署风险分配义务，但缺乏可承载这些义务的证据对象。本文将模型的基准分数视为模型属性，将部署的合规性定义为在声明的上下文分布下的失效率，并对其范围、有效期进行约束。我们沿用先前的委托合同框架（冻结配置、限定声明、可执行修订规则），在部署者、审计者和执行点之间的策略博弈中进行分析。\ \ 我们首先探讨声明的上下文混合是否可以实现真实性。通过对声明混合施加适当的评分惩罚，能够将最佳响应部署者的超额失效控制在惩罚权重的 $O(\lambda^{-1/2})$ 量级。\ \ 随后研究审计的偏差问题。采用从实时流量中抽取的提交‑揭示审计机制，天然无偏，并使用相同样本对评估者进行评分。\ \ 在错误预算方面，提出两种方案：一是采用二分错误预算，使认证覆盖率下降至 $(1-p)^n$；二是使用 $\alpha$‑投资策略，在边际误认证保证下维持长期覆盖。\ \ 针对子群保证，证明审计规模随子群质量的倒数 $1/m$ 成比例增长，从而实现聚合审计对每个子群的保障。最后，分析仅计数系统失效而不计回退成本的事故指标，发现该指标在任何回退成本下都倾向于撤回，即使整体损失排序相反。\ \ 本文通过五项预注册的合成实验验证上述主张，未对任何语言模型或生产系统进行评估。监管的关键节点包括分布、能力访问、货币化和风险转移；合规记录的失效构成护理标准；合规率的概念与欧盟 AI 法案的静态合规评估形成对照。\ \ 点评