• 现行
  • 正在执行有效
  • 2023-06-28 颁布
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【正版授权-英语版】 ISO/IEC 25059:2023 EN Software engineering - Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) - Quality model for AI systems_第1页
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基本信息：

  • 标准号：ISO/IEC 25059:2023 EN
  • 标准名称：软件工程-系统与软件质量要求和评估（SQuaRE）-AI系统的质量模型
  • 英文名称：Software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Quality model for AI systems
  • 标准状态：现行
  • 发布日期：2023-06-28

文档简介

ISO/IEC25059:2023ENSoftwareengineering—SystemsandsoftwareQualityRequirementsandEvaluation(SQuaRE)—QualitymodelforAIsystems是一个国际标准，它规定了人工智能系统的质量要求和评估标准。这个标准基于了ISO9126标准，这是一个广泛用于评估软件和系统质量的模型。这个模型包括了几个关键的元素，如功能性、可靠性、可用性、可维护性和可移植性等。

对于AI系统，这个模型还特别强调了几个关键的特性，如适应性、透明性、可解释性、公平性、安全性、隐私性和可持续性等。这些特性对于评估AI系统的质量非常重要，因为它们反映了AI系统的独特性质和需要满足的要求。

功能性是指AI系统能够完成预期任务的能力。这包括了对输入数据的处理和输出结果的质量。可靠性是指系统在各种条件下都能保持稳定运行的能力，包括处理异常情况和故障恢复的能力。

可用性是指用户能够方便地使用和理解AI系统的能力。这包括系统的易用性、用户界面和反馈机制的质量等。可维护性是指系统在出现问题时能够容易地修复和更新的能力。

可移植性是指系统在不同的环境或平台上移植的能力。对于AI系统，这包括了对不同硬件、软件和网络环境适应的能力。

适应性是指AI系统能够适应不断变化的环境和任务的能力。透明性是指系统的工作方式和决策过程对用户来说是可理解的。可解释性是指系统的工作原理和决策过程可以被理解的程度。公平性是指系统在处理不同用户或场景时能够遵守公平原则。安全性是指系统的数据和运行环境的安全性。

隐私性是指系统在处理用户数据时的保护隐私的能力。可持续性是指系统的长期运行和维护的能力，包括对资源的使用和环境的影响等。

在评估AI系统的质量时，需要根据这个质量模型来确定各项指标的重要性，并制定相应的评估方法。这些方法可以包括访谈、问卷调查、实验测试等，以确保评估结果的准确性和可靠

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