风险工程
| 域 ID | domain.risk-engineering |
|---|---|
| C 层级 | C6 |
| 研究对象 | 故障模式、可靠性、冗余、尾部风险、恢复和中止条件 |
| 持续性作用 | 降低单点失效和不可逆损失 |
| 证据状态 | 部分审查 |
| 仓库路径 | domains/c6-local-unlocking/risk-engineering |
风险工程：风险工程研究识别、量化和控制导致死亡、不可逆损伤、能力丧失、服务中断或未来路径封闭的危险，并使用冗余、监测、隔离、恢复和治理降低总体风险。[1]
稳定对象为故障模式、可靠性、冗余、尾部风险、恢复和中止条件。本域对 Human Infra 的作用性质是：跨层条件域；本身是方法和控制系统，作用取决于具体风险和可验证结果。 原模板中的持续性作用为“降低单点失效和不可逆损失”。
它能改变的是可测风险、功能、恢复能力、信息质量或路径可达性；它不能仅凭概念存在、机制合理或局部指标变化证明主体已获得无限寿命或连续性。
- 危险发生率、暴露和脆弱性
- 严重度、可逆性和恢复时间
- 单点故障、共同原因故障和级联
- 报警灵敏度、误报、漏报和响应时间
- 残余风险、风险转移和不确定性
研究对象与干预/制度路线 -> 改变关键生物、功能、信息或基础设施变量 -> 改变主体状态与可恢复性 -> 改变死亡、失能、中断或路径封闭风险 -> 以预先定义的最终终点判断对主体持续性的净影响
机制链必须同时记录反方向路径：副作用、补偿反应、资源消耗、风险转移和长期未知可使局部改善不产生净收益。
- 危害分析和因果图
- 预防、屏障和故障隔离
- 冗余、备份和恢复演练
- 监测、预警和事件学习
- 标准、审计、保险和责任设计
直接依赖或共同约束：
相关技术节点：
相邻研究域：
替代路线必须按目标变量而不是按技术品牌比较；当主要路线在最终终点、安全性、可及性或维护性上失败时，应转向预防、修复、功能替代、社会支持或风险回避。
安全工程方法成熟，但不能脱离具体系统、数据和人因直接套用；极端未来风险常受深度不确定性限制。
不能证明：风险矩阵、模型或合规证书不能证明零风险。
- 证据来源：NIST人工智能风险管理框架1.0：支持把模型性能、数据偏差、可追溯性、人工监督、安全与部署情境同时纳入自动化科研。[2]
- 证据来源：WHO综合急救、重症与手术照护：支持生命支持效果依赖人员、转运、设备、氧气、药品、通信、转诊和质量系统的共同可用性。[3]
- 证据来源：Human Infra仓库研究材料：只支持本 Wiki 对项目专有概念、稳定对象和仓库路径的定义与溯源。[4]
验证应从机制指标依次推进到组织/系统功能、患者重要结局、长期安全和真实世界可及性。未来或条件性路线不得给出虚假实现年份。
反证或降级条件包括：合格研究未改善预设终点；结果不能独立重复；只在体外或不相关动物模型成立；净风险、失能或资源负担上升；关键前置依赖在现实环境中不可满足。
- 优化可测风险而忽略未知或共同原因
- 冗余共享同一脆弱依赖
- 报警疲劳和责任扩散
- 风险降低被行为补偿抵消
- 记录假设、模型不确定性和失效历史
- 高后果系统采用独立审查和演练
- 不提供危险实验或规避安全控制的方法
- 如何比较不同时间尺度和不可逆性的风险？
- 哪些低概率高后果风险应采用预防原则？
- 如何发现风险转移和共同原因故障？