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企业 AI 工作流
管理组织内部的 AI 行动。
企业 AI 工作流可以自动化审批、采购、人力资源流程、法律审查、客户沟通、供应链运营、合规任务、技术运营和管理决策。这些流程会让机构行动看起来很常规，即使后果并不轻。
风险不只是 AI 可能犯错。更深层的风险是，自动化会遮蔽谁授权了行动，以及谁仍然承担责任。
示例场景
企业 AI 工作流审查供应商绩效，并建议因为交付指标不达标而自动终止供应商合同。这个建议可能基于真实数据，但行动本身可能造成法律、财务、运营和声誉后果。
没有 LERA
如果没有 LERA，绩效数据可能变成建议，建议又可能直接变成合同行动。组织可能把结果当成系统输出，但它同时也是机构决定。
这会制造责任缺口：行动看起来是自动化的，但后果仍然是人的、法律的、组织的。
使用 LERA
使用 LERA 后，合同终止会被视为高后果拟执行行动。判断治理架构会判断该行动是否需要人类授权、法律审查、责任锚定、规则有效性检查或升级。
AI 可以提出建议，但企业真正采取行动之前，执行路径必须先被治理。
LERA 如何介入
- 判断：判断拟执行行动意味着什么，可能产生什么后果，以及不确定性是否可接受。
- 授权：明确谁有正当资格允许行动继续。
- 责任：在执行前绑定责任，而不是等事故发生后再追溯。
- 可靠性规则：为该情境应用相关的 WRS-C 和领域 WRS-D 条件。
- RCC：治理谁可以改变执行相关规则，以及规则变更如何授权和留痕。
- ECS：在执行边界之前，让行动保持可控制。
- 结果：在现实执行之前，将行动路由为允许、阻断或升级。
LERA 改变了什么
LERA 防止企业自动化隐藏机构责任。它让分析、建议、拟执行行动和执行之间的区别，在后果发生前变得可见。