报告建议采用在社会科学和经济学领域经过验证的变革理论作为评估框架。该方法不仅仅关注标准本身，而是建立一个从投入到最终影响的完整因果逻辑链条。

评估模型包含五个关键阶段：

投入：标准开发组织（SDO）投入的资源，如专家时间、资金、现有研究和利益相关者的反馈。

过程：将投入转化为产出的过程，包括识别差距、起草提案、征求意见和达成共识。

产出：直接产生的成果，即发布的AI标准文档，包括术语定义、测量方法、风险管理指南等。

成果：目标群体对标准的实际采用情况。例如，企业采用了某种测量指标，或在训练数据管理中使用了合规流程。

目标：标准实施后的长期社会和经济影响，如加快创新速度、降低开发成本、提高AI系统的可信度以及减少算法危害。

报告强调，评估的核心挑战在于确定因果关系，即证明特定结果确实是由采用AI标准引起的，而非其他外部因素。

反事实（Counter factual）：评估必须回答“如果没有开发该标准，情况会怎样？”这一问题。

测量差异（The Delta）：真正的影响力是“实际结果”与“反事实结果”之间的差值。单纯的“前后对比”（现在 vs.过去）往往具有误导性，因为在评估期间，市场或技术可能本身就在自然增长。因此，准确的影响力计算公式应为：

△=实际观察到的变化-反事实基准，即扣除掉自然增长或外部环境变化后的净影响。

为了使理论具体化，报告使用数据集成中的实体解析作为贯穿全文的说明性案例。

背景：实体解析是指将不同来源的数据记录（如教育、医疗、司法记录）匹配到同一实体的过程。这是构建高质量AI训练数据集的关键步骤，但往往成本高昂且容易出错。

AI标准的作用：

术语和分类法标准：帮助不同机构统一概念，减少沟通错误，促进跨部门数据共享。

测试、评估、验证和确认标准：帮助开发者权衡隐私风险与数据效用，特别是在处理敏感数据（如电子健康记录）时。

训练数据实践标准：建立数据质量基准，减少因数据偏差导致的系统性错误，从而提高社会服务的准确性。

归因挑战：创新往往非线性，且产品可能同时依赖多个标准，这使得分离单个标准的影响变得困难。

报告指出，AI标准的评估应当是一个迭代过程，并且必须让利益相关者全程参与。

角色多样性：利益相关者不仅包括技术开发者，还应包括政策制定者、受影响的社区代表、法律专家等。

参与阶段：从定义变革理论的最初阶段开始，到标准开发，再到最终的评估环节，都需要利益相关者的持续反馈，以确保标准符合目的。

该报告并非提供一套僵化的操作手册，而是为了引发关于如何衡量AI标准价值的讨论。它建议SDO和相关机构：

（1）超越仅统计标准发布数量（产出）的做法，转向关注标准的采用率（成果）和实际社会影响（目标）。

（2）在标准开发初期就通过变革理论来规划预期目标和所需数据，以便后续进行有效评估。

（3）认识到评估的复杂性，采用混合方法（定量与定性结合）来捕捉广泛的影响。