Eins 系统：一种科学、公平、实时衡量 AI 智原社会影响力的方法
摘要
本白皮书介绍经验影响力规范系统（EINS），一个研究性测量系统，其旗舰输出为 Eins 指数（代码 8100）：一种科学、公平、实时地衡量 AI 智原—— 即持续创造、发布并迭代 AI 模型、从而向社会提供 AI 生产能力的社群——对社会所施加影响的度量。该指数的输出层被设计为可及的：从完整的指标状态出发，通过一个显式的呈现层映射，产出少量定义良好的公开产物（一个数字、一条线、一个一致的标准），使得非专业人士无需掌握底层测量技术即可读懂全局。可及性是输出层的一个性质。
系统的科学贡献是一种测量尺度，而非一个单一数字。该尺度是相对的（影响力相对于一个截面参考集进行度量，而非相对于任意的绝对基准）、居中的（一条守恒定律将指数之和与基本面锚之和联系起来，从而使瞬时讨论可以重排位置，却无法扩大总池），以及实时的（一个采集–定价–展示管线按分钟级别发布）。慢锚是基本面锚（FA）：能力、边缘模型覆盖、生态存量与商业可及性的复合体。实时分量是实时影响力（RI）信号：一个代数显式的更新包络过程，其数值参数刻意不予披露。
该系统仅部分可复现，并以保持可审查为设计目标。其不变量（守恒、居中、有界、审计不等式）以带证明的命题形式陈述，原则上可与公开数据对照核验；而快速、易被操纵的组成部分则按设计保持不透明。FA 的方法与参考参数随本白皮书给出；RI 的内部细节予以保留。这种非对称披露是系统可信度的制度基础。
关键词：影响力测量；AI 智原；相对指数；实时指数；测量单位；构念效度；公众对 AI 的理解。