数据空间中的策略驱动AI：分类、可解释性与合规创新路径

随着AI驱动的数据空间在数据共享和协作分析中变得日益重要，确保隐私、性能和策略合规性带来了显著挑战。本文全面回顾了隐私保护和策略感知的AI技术，包括联邦学习、差分隐私、可信执行环境、同态加密和安全多方计算，以及将AI与GDPR和欧盟AI法案等监管框架对齐的策略。我们提出了一种新颖的分类法，基于隐私级别、性能影响和合规复杂性对这些技术进行分类，为从业者和研究人员提供了一个清晰的框架来权衡取舍。关键性能指标——延迟、吞吐量、成本开销、模型效用、公平性和可解释性——被分析以突显数据空间中所需的多维优化。本文识别了关键研究空白，包括缺乏标准化的隐私-性能KPI、联邦生态系统中可解释AI的挑战，以及监管碎片化中的语义策略执行。未来方向被概述，提出了一个策略驱动对齐的概念框架、自动化合规验证、标准化基准测试，以及与GAIA-X、IDS和Eclipse EDC等欧洲倡议的集成。通过综合技术、伦理和监管视角，这项工作为在数据空间中开发可信、高效和合规的AI系统奠定了基础，促进了安全和负责任的数据驱动生态系统的创新。