李天
研究新兴鉴证,也亲手构建智能系统。
博士研究生 · 审计专业人士 · 研究者 / AI 系统开发者
我的工作横跨审计实务、学术研究和 AI 系统开发。我关注的是:当新的制度、技术和专业实践仍在形成时,我们如何建立可信的证据、判断和鉴证机制。我的博士研究主要围绕气候报告、碳市场和新兴鉴证;与此同时,我也通过亲手构建 AI 系统,研究记忆、上下文、自主性、可靠性和人工监督等问题。

01 · 核心问题
当被鉴证的对象本身仍在形成,鉴证如何成立?
传统鉴证通常面对相对稳定的对象,例如财务报表、控制程序或已经定义清楚的主张。新兴领域则不同:测量体系、证据基础、专业边界,甚至“究竟要鉴证什么”本身,都可能还在形成之中。
我的研究关注鉴证如何在这种不完整的条件下成为现实实践。我尤其关心:什么会被接受为证据,专业人士如何把模糊的对象变得可审计,以及鉴证是否也会反过来塑造它所要检查的领域。
实践 审计师、工程师、监管者和其他专业人士,如何在现实工作中共同把新型鉴证做出来?
系统 当我们亲自构建、运行和观察 AI 系统时,能看到哪些从文档、指标和基准测试中看不到的问题?
02 · 研究
研究
从证据、制度和专业实践理解正在形成的新兴鉴证。
我在纽卡斯尔大学攻读会计与金融博士学位,研究重点是新兴非财务信息鉴证:新的鉴证领域如何形成,不完整的对象如何变得可审计,以及专业权威、证据和基础设施如何围绕这些实践逐步建立。
在这项研究中,我并不把鉴证只理解为事后验证。它同样是一种实践:在不确定、仍有争议、甚至尚未完全成形的世界里,帮助人们建立可以工作的秩序。
- 01领域
- 02对象
- 03实践
- 04专业主体
非财务信息鉴证研究的知识版图
博士研究 · 系统性文献综述
系统梳理 1995–2025 年间非财务信息鉴证的实证研究,分析专业秩序、制度建构、政治与管理用途,以及鉴证产生实际影响所依赖的条件。
碳市场中的鉴证
博士研究 · 实证研究
以澳大利亚碳信用体系为背景,研究审计、方法学、监管基础设施和证据实践如何共同把碳减排结果转化为可被行政管理、市场交易和专业判断所接受的对象。
鉴证前准备与可审计性的形成
博士研究 · 实践型研究
研究气候报告正式鉴证之前的准备过程,关注组织与鉴证人员如何共同建立鉴证准备度、证据基础和可被鉴证的对象,并由此塑造后续正式鉴证。
成为碳审计师:专业身份与管辖权
博士研究 · 实证研究
研究碳鉴证中的专业身份与专业管辖权,关注财务审计师、工程师和环境专业人士如何围绕知识、权威和合法性展开协商。
03 · 系统与实验
通过构建去理解
我不只从外部研究智能系统,我也亲手构建它们。
我的 AI 项目既是工具,也是实验环境。我通过实际开发去观察智能体自主性、上下文与记忆、人机协作、研究基础设施和系统可靠性。很多真正重要的失效模式、设计张力和行为证据,只有系统跑起来以后才会出现。
通过亲手构建、观察和测试智能体系统理解真实问题。
重点系统 · 开源 · 持续开发中HASHI查看开源项目04 · 文章
写作与观察
文章仅在审核后发布。
05 · 背景
在实务、研究与构建之间
我的经历跨越专业实务、学术研究和技术开发,但背后的兴趣其实一直很一致:复杂系统如何被理解,如何获得信任,又如何真正变得可用。
我拥有十余年的审计经验,目前在纽卡斯尔大学攻读会计与金融博士学位。博士研究主要围绕新兴鉴证,尤其是气候与碳相关鉴证;独立开展的 AI 工作则聚焦智能体系统、可靠性、上下文、记忆和人机协作。
专业实践、博士研究与 AI 系统开发彼此连接。
审计
十余年审计经验研究
博士研究生构建
亲手开发 AI 系统部分经历

