Atanu Mukhopadhyay, Shravya Reddy Nalla · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27672 · open-access PDF
Reutilizar cada controle de governação após cada mudança em um pipeline de inteligência artificial (IA) é caro, por isso as equipes reutilizam resultados anteriores. Reutilizar é seguro apenas se as dependências declaradas de cada controle cobrirem tudo o que pode alterar seu resultado, e apenas se o gateway de liberação verificar que a evidência reutilizada descreve o candidato sendo liberado. Este artigo torna ambas as condições explícitas e mede quantas vezes o primeiro falha na prática. Ele define quando um registro de evidência assinado é válido para um candidato e dá condições suficientes sob as quais a reexecução de mudança-local atinge o mesmo releas
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Rerunning every governance control after every change to an artificial intelligence (AI) pipeline is expensive, so teams reuse earlier results. Reuse is safe only if each control's declared dependencies cover everything that can change its outcome, and only if the release gate checks that reused evidence describes the candidate being released. This article makes both conditions explicit and measures how often the first fails in practice. It defines when a signed evidence record is valid for a candidate and gives sufficient conditions under which change-local re-execution reaches the same relea
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