ISO∕IEC 42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之4：“4组织环境-4.4 人工智能管理体系”解读和应用指导材料（雷泽佳编制-2024A0）

ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之1“4组织环境--4.4人工智能管理体系”解读和应用指导材料ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之1“4组织环境-4.4人工智能管理体系”解读和应用指导材料ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》4组织环境4.4人工智能管理体系组织应按照本文件的要求，建立、实施、保持、持续改进人工智能管理体系，包括所需的过程及其相互作用，并形成文件。4组织环境4.4人工智能管理体系过程定义与识别；组织应清晰地界定人工智能体系所涉及的一系列相互关联或互相影响的活动。这些活动都是为了达成人工智能体系的既定目标而设计的。在界定这些活动时，组织应确定每个过程所需的初始输入和预期的输出结果。对于每一个人工智能相关的过程，都要有明确的起点和终点，以及在这个过程中期望达到的效果或产出。过程顺序与交互规定过程顺序与交互：组织应明确规定人工智能体系中所涉及各个过程的执行顺序，以及这些过程之间是如何相互作用的，以确保整个流程的高效和顺畅；输入输出连贯性：在确定过程顺序时，必须保证前一个过程的输出能够作为下一个过程的输入，从而保持整个流程的连贯性，以避免信息断裂或流程瓶颈；明确交互关系的工具：为了更直观地展示各个过程之间的交互关系，组织可以使用流程图等可视化工具。准则与方法应用；确定准则和方法；组织应明确在人工智能体系过程中将使用哪些准则和方法，以确保体系的有效运行和控制；这些准则和方法可能包括但不限于监视、测量和相关绩效指标。监视和测量；监视：涉及对人工智能系统运行状态的持续观察，以确保其按照预期运行并满足设定的绩效标准；测量：指对人工智能系统绩效的量化评估，包括系统事件、绩效指标等关键数据的收集和分析。系统事件监测；组织应实施系统事件的监测机制，包括但不限于错误、故障、异常情况等，以快速响应并防止潜在问题升级；通过对系统事件的监测，组织可以实时了解系统的健康状况，并采取必要的预防措施来避免潜在风险。系统绩效测量；系统绩效的测量是评估人工智能系统是否达到预期目标的关键手段；组织应设定明确的绩效指标，并定期对人工智能系统进行测量和评估，以确保系统绩效的稳定性和持续改进。确保有效运行和控制。通过应用上述准则和方法，组织可以确保人工智能体系过程的有效运行和控制，从而实现对系统绩效的持续优化和提升；这不仅有助于提升组织的竞争力和业务效率，还有助于满足用户对人工智能系统绩效和可靠性的期望。资源确定与保障：识别并获取人工智能体系过程所需的资源，包括人力资源、基础设施、安全环境、知识等。同时，要考虑内部资源的能力和外部资源的获取。人力资源：组织应识别在人工智能体系生命周期各阶段所需的专业人才，包括数据科学家、人工智能工程师、系统管理员等，并确保这些人员具备相应的能力和知识，以适应人工智能技术的快速发展和应用需求；基础设施：基础设施是支持人工智能体系运行的基础条件，包括计算资源、存储设备、网络设施等。组织应根据人工智能系统的特点和需求，合理配置基础设施资源，确保系统的稳定性和高效性；安全环境：人工智能体系的安全环境涉及物理安全、网络安全和数据安全等多个方面。组织应构建全面的安全保障体系，采取必要的技术和管理措施，保护人工智能系统免受未经授权的访问、破坏和数据泄露等风险；知识资产：知识资产是组织在人工智能领域积累的技术知识和经验，包括算法模型、数据资源、最佳实践等。组织应重视知识资产的管理和保护，促进知识的共享和创新，推动人工智能技术的持续发展；内部资源能力与外部资源获取的考虑：在资源确定与保障的过程中，组织应综合考虑内部资源的能力和外部资源的获取。内部资源能力是组织自身具备的资源实力，包括内部人员的技术能力和组织内部已有的资源储备。外部资源获取则是组织通过合作、采购等方式从外部获取所需的资源。组织应根据自身情况，合理配置和利用内外部资源，确保人工智能体系的顺利实施和高效运行。职责与权限分配；明确职责：在组织内部，应明确人工智能体系活动的各项职责，包括但不限于人工智能系统的开发、测试、部署、监视、更新以及影响评估等；分配权限：根据明确的职责，组织应将这些职责所对应的权限分配给适当的个人或团队，确保每个责任主体都有足够的权限来完成其被分配的任务；成文信息确立：所有确定的职责和分配的权限都应以成文信息的形式确立，确保这些职责和权限在组织内部得到清晰地记录和共识。成文信息的形式可以包括但不限于职位说明书、职责分配表、权限管理文档等。应对风险与机遇；风险与机遇的识别：组织应系统地识别和评估与人工智能体系相关的所有潜在风险和机遇，包括人工智能系统在使用过程中可能遇到的技术风险、安全风险、合规风险，以及可能带来的业务增长、市场扩张等机遇；风险评估：组织应对识别出的风险进行评估，确定其潜在影响程度和发生概率，以便根据评估结果制定相应的风险应对措施；风险应对措施：基于风险评估的结果，组织需要制定相应的风险应对措施。这些措施应确保能够有效地减少风险发生的可能性或减轻风险发生后对组织的影响。应对措施可以包括但不限于技术控制、流程优化、人员培训等；机遇的把握：除了管理风险外，组织还应积极识别并抓住与人工智能体系相关的机遇。这可能涉及利用人工智能技术提升产品或服务的竞争力、开拓新市场、改善运营效率等方面；风险应对措施与过程关联：组织应确保所采取的风险应对措施与人工智能体系过程紧密相连。这意味着风险应对措施应嵌入到人工智能系统的设计、开发、部署、维护等各个环节中，以确保风险管理的持续性和有效性。过程评价与变更；定期绩效评价：组织应定期对人工智能体系的过程进行绩效评价，确保这些过程能够稳定地实现预期的人工智能体系结果。基于监视和测量的结果分析：过程评价应基于监视和测量的结果，组织应收集并分析人工智能体系运行期间产生的各种数据，如系统性能、用户反馈、错误率等；基于绩效数据的评价：组织应考虑绩效数据，这包括使用量、用户满意度、业务效益等指标，以全面评价人工智能体系的运行情况；实施变更：根据绩效评价的结果，组织可能需要对人工智能体系的过程进行变更。这些变更可能涉及流程优化、技术更新、人员调整等方面，目的是确保人工智能体系能够持续稳定地达到预期结果；持续性与适应性：整个评价与变更过程应是一个持续的过程，随着技术的发展和业务环境的变化，组织需要不断调整和优化人工智能体系，确保其始终适应组织的需求和发展目标。改进过程和人工智能管理体系。改进机会识别：组织应持续识别和评估人工智能体系过程中存在的改进机会，这包括但不限于流程优化、技术更新、资源利用效率提升等方面。通过系统地分析人工智能体系的运作情况，及时发现潜在的问题和改进空间；改进措施制定：一旦识别出改进机会，组织应制定相应的改进措施。这些措施应针对具体问题或挑战，旨在提高人工智能体系的绩效、效率和有效性。制定改进措施时，组织应考虑资源的可用性、技术的可行性以及实施时间表等因素；监控改进措施效果：实施改进措施后，组织应对其效果进行监控和评估。通过收集和分析数据，了解改进措施是否达到了预期效果，是否真正提高了人工智能体系的绩效、