随着人工智能技术的持续突破，它正在重塑众多行业的未来，确保其负责任地使用、开发和部署变得至关重要。ISO 42001认证为此提供了一个管理框架，涵盖了伦理、透明度和风险管理等关键领域。为了充分发挥其潜力并克服潜在局限，ISO 42001可以通过与其他ISO标准的整合得到显著加强。

本文将探讨如何通过整合这些互补的ISO标准，增强ISO 42001，以构建一个更全面、更有效的AI管理策略。

ISO 42001标准族

ISO 22989:2022

人工智能概念和术语

ISO 42001的增强：

• 术语和概念基础：ISO 22989 认证 提供与 AI 相关的标准化定义和术语，这对于组织内不同部门和利益相关者之间的一致沟通和理解至关重要。这些基础知识对于有效实施 ISO 42001 至关重要。
• 更清晰的通信和文档：通过依靠ISO 22989 提供的标准化术语和概念，组织可以确保其AI管理体系(受 ISO 42001 约束)得到清晰理解，从而减少误解并确保不同团队之间的一致性。

假设场景——一家医疗保健组织实施AI诊断。集成ISO 22989可确保所有部门(临床、IT 和法律)对AI术语(例如“机器学习”或“神经网络”)有统一的理解。这种通用语言有助于协调他们的工作，确保AI顺利部署并最大限度地减少因沟通不畅而导致的错误。

集成中的挑战：形成对术语的共同理解可能需要额外的培训和变更管理工作，尤其是在组织使用现有的非标准化术语时。

关键要点：ISO 22989中的标准化术语有助于确保一致的沟通并减少错误，但需要组织的认可和培训。

过渡到下一部分：虽然拥有共享语言是必不可少的，但组织还必须确保其AI系统的稳健性，以应对潜在的故障或对抗性攻击。

ISO/IEC TR 24028:2020

神经网络稳健性评估

ISO 42001 的增强：

• 稳健性评估：国际标准化组织 (ISO) / IEC TR 24028 提供评估神经网络稳健性的指南，这对于实施 AI 系统的组织至关重要。它通过提供特定的方法来评估 AI 模型的稳定性和可靠性，对 ISO 42001 进行了补充。
• 改进的风险管理： 纳入稳健性评估可确保 AI 系统不易出现故障或对抗性攻击，从而增强 ISO 42001 中概述的整体风险管理框架。

假设场景：使用 AI 进行欺诈检测的金融机构可能会集成 ISO/IEC TR 24028，以定期评估其神经网络对新型欺诈模式和对抗性攻击的稳健性。这种做法有助于该机构快速适应不断变化的威胁，在其 AI 系统中保持高度可信度。

集成中的挑战：对神经网络的持续评估需要大量的计算资源和专业知识，这可能会增加运营成本和复杂性。

关键要点：定期进行稳健性评估可以提高 AI 的可靠性，但需要大量资源和专业知识。

过渡到下一部分：除了稳健性之外，确保 AI 系统的整体可信度对于维护道德标准和社会信任同样重要。

ISO 24029

人工智能 — 人工智能系统的可信度评估

ISO 42001的增强：

• 注重可信度：ISO 24029 认证提供用于评估 AI 系统可信度的框架，包括公平性、透明度和问责制等方面。这通过提供具体标准来评估和确保 AI 系统值得信赖，从而增强了 ISO 42001。
• 合乎道德的AI 实施：通过整合可信度评估，组织可以使其 AI 系统与道德准则和社会期望保持一致，从而加强 ISO 42001 的道德治理框架。

假设场景： 使用AI进行个性化营销的电子商务公司可以利用ISO 24029来确保其算法公平公正，防止任何基于客户数据属性(如种族或性别)的无意歧视。

集成中的挑战：确定公平性和透明度可能是主观的，需要仔细考虑不同的利益相关者的观点。

关键要点：可信度评估有助于使AI系统与道德准则保持一致，但需要仔细评估公平性和透明度。

过渡到下一部分：为了确保 AI 系统有效，组织还必须关注其在各种场景中的性能。

ISO 24330

人工智能 — AI系统的性能测试

ISO 42001的增强：

性能测试指南： ISO 24330 认证为AI系统的性能测试提供指南，增强 ISO 42001确保AI 系统满足所需性能标准的能力。

质量保证：性能测试对于验证 AI 系统在各种条件下是否按预期运行至关重要。将ISO 24330整合到ISO 42001中可确保AI系统健全的质量保证流程。

假设场景：使用AI进行预测性维护的制造公司可能会使用 ISO 24330 来测试 AI 模型在不同操作场景下的性能，从而确保系统的可靠性并减少停机时间。

集成中的挑战：性能测试可能非常耗时，并且可能需要复杂的测试环境来模拟真实世界的条件。

关键要点：性能测试可确保 AI 的可靠性，但可能会占用大量资源且复杂。

过渡到下一部分：确保AI系统的性能只是风险管理的一个方面;组织还必须管理更广泛的AI相关风险。

ISO 23894

人工智能 — AI系统风险管理指南

ISO 42001的增强

• 全面的风险管理：ISO 23894 认证 提供针对 AI 系统量身定制的风险管理的具体指导。该标准通过提供解决独特 AI 风险的详细风险管理框架来补充 ISO 42001。
• 整体风险视角：通过整合 ISO 23894，组织可以确保采用全面的 AI 风险管理方法，涵盖与 AI 部署相关的技术和运营风险。

假设场景： 将AI用于自动驾驶汽车的运输公司可以应用 ISO 23894 来识别和减轻与系统故障、网络安全威胁和运输法规合规性相关的风险。

集成中的挑战：有效的风险管理需要持续的监控和调整，这可能是资源密集型的。

关键要点：全面的风险管理解决了 AI 特定的风险，但需要持续的监控和资源。

过渡到下一部分：管理 AI 风险与建立坚实的治理框架密切相关，这就是 ISO 38507 发挥作用的地方。

ISO 38507人工智能系统治理

ISO 42001的增强：

• AI治理框架： ISO 38507 认证 提供特定于 AI 的治理框架，确保 AI 系统与组织的整体治理结构和目标保持一致。这通过整合特定于 AI 的治理最佳实践来增强 ISO 42001
• 战略对齐： 纳入 ISO 38507 可确保 AI 计划在战略上与组织的目标保持一致，从而培养一种有凝聚力的 AI 管理方法。

假设场景：跨各个部门部署 AI 的跨国公司可能会使用 ISO 38507 来建立治理框架，使 AI 项目与组织的战略重点和道德准则保持一致。

集成中的挑战：由于当地法规和组织文化不同，跨不同部门和地区实施 AI 治理可能具有挑战性。

关键要点：AI 治理框架可确保战略一致性，但需要适应当地法规和文化。

过渡到下一部分：稳健的治理还涉及确保数据安全，这是 ISO 27001 管理的一个关键方面。

ISO 27001信息安全管理体系

ISO 42001的增强：

• 加强数据安全性：ISO 27001认证 提供管理信息安全风险的框架，这对于 AI 系统的数据驱动性质至关重要。整合 ISO 27001 通过确保实施强大的数据安全实践来增强 ISO 42001。
• 数据完整性和机密性：通过应用 ISO 27001，组织可以更好地保护可信 AI 运营所需的数据完整性和机密性，与 ISO 42001 的目标保持一致。

假设场景： 利用AI进行内容推荐的社交媒体平台可以使用 ISO 27001 来保护用户数据，确保遵守隐私法规并防止数据泄露。

集成中的挑战： 在AI开发中平衡数据安全与数据访问需求可能具有挑战性，尤其是在快速发展的监管环境中。

关键要点：数据安全框架可保护AI数据完整性，但必须平衡可访问性和安全性要求。

鉴于AI的快速发展，这些标准可能会不断发展。未来的发展可能包括针对新兴 AI 技术(如量子计算)的新标准，或更新的 AI 道德和治理指南。对于致力于负责任的 AI 管理的组织来说，跟上这些变化至关重要。

仅实施ISO 42001就为管理组织内的 AI 系统奠定了坚实的基础。但是，将其与其他相关 ISO 标准(例如术语的ISO 22989、可信度的ISO 24029、信息安全的 ISO 27001和风险管理的 ISO 23894)集成提供了一种更强大、更全面的方法。这种整体战略不仅解决了 ISO 42001 的局限性，还确保以负责任、合乎道德和安全的方式管理 AI 系统，与更广泛的组织目标和行业最佳实践保持一致。