麻省理工学院(MIT)研究团队开发出一种名为SEED-SET的自动化测试框架，能精确识别AI决策支持系统在处理社会群体时可能产生的不公平现象。这项技术利用大型语言模型(LLM)作为人类价值观代理，协助决策者在电力分配或城市规划等高风险领域，为AI治理提供系统化的解决方案。

随着AI在决策优化中的应用日益广泛，系统往往能找出成本最低或效率最高的策略。然而，MIT团队指出，技术上的「最优解」未必等同於社会的正义。

例如，一项旨在优化成本的电力调度方案，可能会无意中导致低收入社区比高收入地区承担更高的停电风险，这种「未知的未知」正是目前AI监管中最难防范的隐形地雷，若无系统性测试，难以在部署前察觉。
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