희귀한 부정적 사건 (adverse events)의 재정적 영향을 그룹 전체에 공유하면 개인의 극단적인 부담을 완화할 수 있지만, 해당 계약으로 인해 상황이 악화된 참여자는 이탈할 이유가 생깁니다. 따라서 신뢰할 수 있는 메커니즘은 각 에이전트 (agent)에게 미래 의무에 대한 신뢰할 수 있는 상한선 (cap)을 제공해야 하며, 참여자 전체의 총 피해가 제한적인 경우에만 배포되어야 합니다. 우리는 이를 인증된 할당 문제 (Certified Allocation Problem)로 공식화합니다. 즉, 유한한 데이터로부터 분포 가정 (distributional assumptions) 없이 재분배 규칙을 찾고, 모든 참여자에 대한 의무 상한선을 생성하며, 어떤 참여자도 실질적으로 상황이 악화되지 않음을 검증하는 것입니다. 우리는 해석 가능한 공유 정책 (sharing policy)과 분할 컨포멀 보정 (split conformal calibration)을 결합하여 이 문제를 해결하는 Conformal Risk Sharing을 제안합니다. 공유 강도는 훈련 데이터 (training data)에서 조정되는 반면, 홀드아웃 보정 데이터 (held-out calibration data)는 (교환 가능성 (exchangeability) 하에서 유효한) 분포 불가지론적 (distribution-free) 에이전트별 보증을 생성합니다. 강수량 및 에너지 협동 데이터 (energy-cooperative data)를 포함한 합성 및 실제 데이터에 대한 실험을 통해, 이 프레임워크가 타인에게 미치는 피해를 제어하면서 고위험 에이전트의 극단적인 의무를 실질적으로 줄일 수 있음을 확인했습니다.