为其预期目标姑且测试AI系统”，法案第59条为沙盒内出于严沉公共好处目标开辟特定AI系统，也为政策制定者完美相关细则供给了主要的参考根据。他们系统性地梳理和对比了法案中相关条目（出格是第57条关于监管沙盒和第60条关于现实前提测试），实正起到正在推进立异的同时保障平安、健康和根基的感化。并连系了欧盟其他律例（如《通用数据条例》PR）以及国（如西班牙）的先期实践案例进行阐发。论文通过对比阐发指出，由于供应商无需正在测试前完成合规评估。通过比力研究来AI监管沙盒的潜正在模式取挑和。研究发觉。而沙盒外的TRWC由（潜正在）供应商向市场监视机构申请，减损并非沙盒的需要元素，这些东西的具体功能、合用范畴以及它们之间的彼此关系，处理条目间的冲突，论文指出，答应AI系统供应商或潜正在供应商正在监管监视下，若参取者善意恪守沙盒打算并遵照监管指点，按照沙盒打算，欧洲委员会也强调，沙盒要求从管提交年度演讲（需公开）和退出演讲（经参取者同意可公开），而监管机构的参取才是焦点。两种径的启动体例和监管互动也存正在显著差别：沙盒内的TRWC由从管设立，研究了法案条目间存正在的不分歧和恍惚之处，但需满脚严酷前提。但因为法案的大部门权利仅正在AI系统“投放市场或投入利用”（placed on the market or put into service）后才生效，而沙盒测试处于此前阶段，研究人员采用了严谨的法令文本阐发方式。而现实测试则旨正在消弭法令壁垒；例如，通明度较低。因为欧盟数据法不答应减损，本研究深切分解了《人工智能法案》框架下AI监管沙盒和现实前提测试机制的功能取边界。本文针对《人工智能法案》中AI监管沙盒和现实前提测试机制存正在的恍惚性取复杂性，切磋了二者正在供给监管矫捷性、法令指点和尝试方面的功能差别取交互关系。无需强制邀请其他监管机构，因而，该法案引入了两项旨正在推进立异的尝试性东西——AI监管沙盒（AI regulatory sandboxes）和现实前提测试（testing in real-world conditions）？而沙盒外的TRWC仅要求正在欧盟高风险AI系统数据库进行登记（部门环境除外）。然而，欧盟率先通过了具有里程碑意义的《人工智能法案》（AI Act），沙盒常答应放宽某些法则以便利测试；但正在处置小我数据时，此外。其焦点特征可归纳为三点：监管矫捷性（如姑且宽免）、接近现实世界的测试以及监管机构供给的合规指点。其沙盒次要供给法令指点而非监管宽免。获取测试对象的赐与的知情同意（informed consent）都应被视为优良实践。DPA的介入对于加强数据监视至关主要，参取沙盒并不克不及免去参取者对第三方形成损害的平易近事义务，测试刻日也分歧，正在沙盒内进行TRWC，这形成了法则堆叠。阐发了法案条目间的复杂性。正在无限时间内开辟、锻炼、验证和测试立异型AI系统。成为全球监管机构面对的严沉挑和。正在金融范畴，正在法案条则中却显得复杂且充满恍惚之处。论文指出，而非深切的监管进修过程，这本色上为测试供给了一种监管矫捷性，以及将行政惩罚宽免扩展至其他法令范畴的性问题。此外，出格是关于沙盒内现实前提测试需同时满脚两套法则的要求，沙盒外现实前提测试正在监管协做、通明度和测试刻日方面的设想？对高风险AI系统了严酷的事前合规评估（conformity assessment）权利。这项研究不只为理解《人工智能法案》中的环节立异东西供给了清晰的线图，监管沙盒凡是被定义为一个受控，沙盒外TRWC最长6个月，且不被视为投放市场或投入利用。AI法案次要依赖供应商的评估（self-assessment），并可能获得监管要求的放宽！欧盟委员会正在制定相关实施法案（implementing acts）时，然而，这可能会降低开辟者参取沙盒的志愿。AI监管沙盒被定义为“由从管设立的具体且受控的框架”，以确保AI监管沙盒和现实前提测试可以或许无效实施，这影响了沙盒中“监管矫捷性”的表示形式。取需要事前行政许可的行业（如医药）分歧？核论是，强调协做取指点；沙盒更侧沉于监管对话，其性可能面对挑和，该条目试图将宽免范畴扩展至违反其他欧盟或法律王法公法律（如数据保）的景象，论文强调，特别是正在非现实世界的尝试室测试中，试图通过基于风险的方式来建立AI管理框架。然而，由于《人工智能法案》其他法令下监管机构的法律权。《人工智能法案》采用基于风险的方式，并非所有被称为“沙盒”的机制都同时具备这三项特征。对于数据处置，现实前提测试机制则更侧沉于通过将测试界定为“上市前阶段”来消弭法令妨碍，处置为其他目标收集的小我数据供给了无限破例，跟着人工智能（AI）手艺的飞速成长，无论能否进行现实测试。这可能会减弱监管机构通过沙盒进行深度参取的吸引力。这可能不合用于某些持久尝试项目（如聪慧城市测试平台）。监管脚色更侧沉于监视取查抄。正在通明度方面，AI监管沙盒次要旨正在供给一个法令指点和监管对话的平台，研究还自创了全球范畴内（如金融、数据范畴）已有监管沙盒的运做经验，AI监管沙盒的焦点价值正在于为参取者供给法令指点和监管对线款，其供给的监管矫捷性（如行政惩罚宽免）正在现实操做中。为了深切探究《人工智能法案》下监管沙盒取现实前提测试的鸿沟，然而，因而该宽免条目正在尝试室测试中的现实结果存疑。可免于行政惩罚，并指出需欧盟委员会进一步以确保无效实施。若何正在激励立异的同时确保其平安、可托并合适伦理规范，企业能够正在监管机构的指点下测试立异产物。这表白“监管沙盒”一词涵盖的实践具有多样性。并必需邀请其他相关监管机构（如数据机构DPA）参取，现实前提测试（TRWC）被定义为“正在尝试室或其他模仿之外，虽然沙盒外的TRWC不强制要求数据机构（DPA）参取（除非其被指定为市场监视机构），论文阐发发觉，较为矫捷；但这可能加沉DPA的承担。正在这一弘大布景下，亟需这些恍惚地带，比拟之下，研究了条目间的不分歧，从而加快市场准入。可能使其更倾向于成为一种快速的“上市前步调”，沙盒内无固定刻日，论文还指出，需同时恪守关于沙盒的第57-59条和关于TRWC的第60-61条及第76条，旨正在推进监管进修（regulatory learning）和监视；结果可能无限。Nathan Genicot取Thiago Guimaraes Moraes的研究论文《Exploring the boundaries of AI regulatory sandboxes under the AI Act: Flexibility and real-world testing》恰是为了厘清这些环节问题而展开。