ISO∕IEC 42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之1：“4组织环境-4.1理解组织及其环境”解读和应用指导材料（雷泽佳编制-2024B0）

ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之1“4组织环境-4.1理解组织及其环境”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-4.1理解组织及其环境”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4.1理解组织及其环境组织应确定与其宗旨相关的，并影响其实现人工智能管理体系预期结果的能力的内部和外部因素。组织应确定气候变化是否是一个相关因素。组织应考虑组织开发、提供或使用的人工智能系统的预期目的。组织应确定其在人工智能系统中的角色。为了理解组织及其环境，组织确定其相对于人工智能系统的角色可能会有所帮助。这些角色可以包括但不限于以下一种或多种：——人工智能提供商，包括人工智能平台提供商、人工智能产品或服务提供商；——工智能生产者，包括人工智能开发者、人工智能设计师、人工智能运营商、人工智能测试和评估人员、人工智能部署人员、人工智能人为因素专业人员、领域专家、人工智能影响评估人员、采购人员、人工智能治理和监督专业人员；——人工智能客户，包括人工智能用户；——人工智能合作伙伴，包括人工智能系统集成商和数据提供商；——人工智能主体，包括数据主体和其他主体；——相关监管机构，包括政策制定者和监管机构。ISO/IEC22989提供了这些角色的详细描述。此外，角色类型及其与人工智能系统生命周期的关系也在NIST人工智能风险管理框架中进行了描述。组织的角色可以确定本文件中的要求和控制的适用性和适用性程度。注1：根据本条款要解决的外部和内部因素可能因组织的角色和管辖权及其对其实现人工智能管理体系预期结果的能力的影响而有所不同。这些可以包括但不限于：a）外部环境相关的考虑，如：1）适用的法律要求，包括禁止使用人工智能；2）监管机构的政策、指导方针和决定对人工智能系统开发和使用中法律要求的解释或执行产生影响；3）与人工智能系统的预期目的和使用相关的激励或后果；4）人工智能发展和使用方面的文化、传统、价值观、规范和伦理；5）使用人工智能系统的新产品和服务的竞争格局和趋势。b）内部环境相关的考虑，如：1）组织环境、治理、目标（见6.2)方针和程序；2）合同义务；3）拟开发或使用人工智能系统的预期目的。注2：角色的确定可以通过与组织处理的数据类别相关的义务来确定（例如，在处理PII时，PII处理者或PII控制者）。有关PII和相关角色，请参阅ISO/IEC29100。角色也可以通过特定于人工智能系统的法律要求来了解。4组织环境4.1理解组织及其环境组织应确定与其宗旨相关的，并影响其实现人工智能管理体系预期结果的能力的内部和外部因素。组织定义；为实现目标（可能是战略性的、战术性的或运行的），由职责、权限和相互关系构成自身功能的一个人或一组人。组织包括但不限于个体经营者、公司、集团公司、商行、企事业单位、权力机构、合伙企业、慈善机构或研究机构等；组织是实施人工智能管理体系的主体，负责确定其宗旨、制定战略、分配资源并监控结果，以实现其目标。宗旨；通常指组织存在的原因（根本理由）或目标，是组织所有活动的指导方向；在人工智能管理体系中，宗旨可能涉及利用人工智能技术提高运营效率、创新产品或服务、提升客户体验等。预期结果；预期结果指组织在实施人工智能管理体系时，希望通过该体系实现的具体成果或效益，如提高生产效率、降低成本、增强创新能力、提升客户满意度等；预期结果是组织设定人工智能管理体系目标的基础，也是评估体系有效性的重要标准。组织需要明确预期结果，以便有针对性地制定策略、分配资源和监控进度。与组织宗旨相关的，并影响其实现人工智能管理体系预期结果的能力包括（便不限于）以下方面：战略与愿景对齐能力：组织能够清晰地定义其长期愿景，并将人工智能管理体系的战略目标与之对齐，确保所有AI相关的活动都支持组织的整体战略方向；数据治理能力：组织能够高效地收集、处理、分析和利用数据，以确保数据质量，满足AI系统的需求，这是实现AI管理体系成功的基石；技术创新与研发能力：组织具备在人工智能领域进行技术创新和研发的能力，包括算法开发、模型训练、系统优化等，以保持技术领先性并满足业务需求；风险管理与合规能力：组织能够识别、评估、监控和应对与人工智能相关的各种风险，同时确保AI系统的部署和运行符合法律法规、行业标准及组织内部政策的要求；组织变革与流程优化能力：组织能够根据AI管理体系的需要，推动组织变革，优化内部流程，提高运营效率，确保AI技术与业务流程的深度融合；人才培养与团队建设能力：组织具备培养具备AI技能的人才，构建高效协作的AI团队的能力，确保团队能够持续推动AI管理体系的发展和创新；跨部门协作与沟通能力：组织内部不同部门之间以及组织与外部合作伙伴之间能够顺畅地进行协作和沟通，共同推进AI管理体系的实施和优化；持续改进与创新能力：组织能够持续监控AI管理体系的绩效，识别改进机会，鼓励创新，不断优化AI系统和流程，以适应快速变化的市场和技术环境；伦理与社会责任能力：组织能够确保AI系统的开发和使用遵循伦理原则，尊重人权，避免偏见和歧视，同时积极承担社会责任，为社会带来正面影响；技术与业务融合能力：组织能够将AI技术与实际业务需求紧密结合，开发出真正解决业务问题的AI应用，提高业务效率和竞争力。内部因素；内部因素指影响组织实现其宗旨和人工智能管理体系预期结果的内部条件或情况，如组织文化、组织结构、人员能力、技术资源、财务状况、信息系统等；内部因素直接关系到组织的运行效率和效果，对人工智能管理体系的成功实施起着至关重要的作用。外部因素。外部因素指影响组织实现其宗旨和人工智能管理体系预期结果的外部环境条件或情况，如法律法规、市场竞争环境、技术进步、社会文化因素、经济状况、供应链关系等。外部因素虽然不由组织直接控制，但对组织的决策和运营具有重要影响。组织应确定气候变化是否是一个相关因素；对于气候变化是否应被视为一个相关因素，这取决于组织的具体情况、其运营的行业背景、地理位置以及AI系统的具体应用场景。以下是一些考虑点，帮助组织评估气候变化是否是一个相关因素：行业环境：如果组织所在的行业高度依赖自然资源或受到天气条件直接影响（如农业、能源、交通等），那么气候变化很可能是一个重要的外部因素，因为它可能影响供应链稳定性、资源可用性、运营成本等；地理位置：组织运营的地理位置也至关重要。位于气候敏感区域（如易受洪水、干旱或极端天气影响的地区）的组织，其AI系统可能需要考虑气候变化带来的物理风险，如设施损坏、电力中断等；AI系统应用：AI系统的具体应用也会影响气候变化的相关性。例如，如果AI系统用于预测气候变化趋势、优化能源使用或管理自然资源，那么气候变化显然是一个核心考虑因素；人工智能应用对气候变化影响示例能源效率与消耗：智能能源管理：AI通过优化能源分配和使用，减少不必要的能源浪费。例如，智能恒温系统根据室内实际需求和外部条件自动调整温度，从而显著降低建筑能耗。数据中心能效：AI运算需要强大的计算能力，这往往依赖于大型数据中心。这些中心的能效直接影响其碳排放量。采用先进的冷却技术和能源管理系统可以降低数据中心的运行能耗。可再生能源利用：预测与优化：AI通过精确预测太阳能和风能的产生量，帮助电网更有效地整合可再生能源，减少对传统化石燃料的依赖。资源分配：基于AI的智能电网可以根据实时供需情况和预测模型动态调整能源分配，确保可再生能源的高效利用。产业与生产过程优化：工业4.0与智能制造：AI在生产流程中的应用，如预测性维护、质量控制和生产优化，可以显著提高生产效率，减少材料浪费和能源消耗。农业精准管理：在农业领域，AI通过精确控制灌溉、施肥和病虫害管理，提高农作物产量，同时减少农业活动对环境的负面影响。交通与物流：自动驾驶与智能交通系统：AI驱动的自动驾驶车辆和智能交通系统可以通过优化路线和减少拥堵来降低交通行业的碳排放。物流优化：AI算法用于优化物流网络，减少运输距离和次数，从而降低运输过程中的碳排放。碳排放监测与报告：碳足迹跟踪：AI技术可以帮助组织精确跟踪其运营过程中的碳排放量，包括原材料采购、生产过程、分销和最终废弃物处理等环节。环境合规性：基于AI的监测系统可以实时检测生产过程中的环境指标，确保组织符合相关环境法规和标准。气候适应与韧性：气候风险评估：AI模型可以用于评估气候变化对组织运营的影响，包括极端天气事件的风险评估和管理。韧性提升：通过AI优化基础设施设计和运营策略，提高组织对气候变化的适应性和韧性，减少因气候变化造成的中断和损失。政策与公众参与：政策分析与建议：AI技术可以辅助政策制定者分析气候变化政策的影响，提供数据支持和决策建议。公众教育与动员：利用AI开发的教育工具和社交媒体宣传活动可以提高公众对气候变化的认识和参与度，推动可持续生活方式的普及。可持续发展目标：随着全球对可持续发展的重视，许多组织将应对气候变化作为其社会责任的一部分。在这种情况下，即使AI系统不直接受气候变化影响，组织也可能出于道德和社会责任考虑，将气候变化视为一个相关因素；风险与机遇：气候变化不仅带来风险，也可能带来机遇。例如，AI技术可以用于开发更高效的能源解决方案、改善气候预测准确性或优化供应链管理，从而帮助组织适应气候变化并抓住新的市场机会。组织应考虑组织开发、提供或使用的人工智能系统的预期目的；组织开发、提供或使用的人工智能系统的预期目的提升业务效率：通过引入人工智能自动化流程，减少人工操作，提高处理速度和准确性，降低运营成本；优化决策制定：利用人工智能的数据分析和预测能力，为管理层提供实时、精准的数据支持，辅助做出更科学合理的决策；增强客户体验：通过人工智能技术，如智能客服、个性化推荐系统等，提供更加便捷、个性化的服务，提升客户满意度和忠诚度；风险管理与预防：应用于金融、医疗等领域，通过实时数据分析和预测，提前识别潜在风险，采取有效措施进行预防和应对；创新与产品开发：利用人工智能技术进行创新，开发新的产品或服务，满足市场需求，增加企业的竞争优势；可持续发展：在环保、能源管理等领域应用人工智能，通过优化资源配置、减少能耗和排放，推动企业的可持续发展；辅助研究与开发：在科研领域，人工智能可以用于数据分析、模拟实验等，加速科研进程，提高研究成果的质量和效率。组织在考虑开发、提供或使用的人工智能系统的预期目的时，应遵循以下步骤和原则：明确业务需求：组织需要明确自身的业务需求和发展目标，了解当前业务流程中的痛点、瓶颈和改进空间；市场调研与需求分析：通过市场调研，了解目标客户群体的需求和偏好，分析竞争对手的产品和服务，为确定人工智能系统的预期目的提供依据；技术可行性评估：评估现有技术资源和能力是否能够满足预期目的的实现，考虑是否需要引入外部技术合作或投资；合规性审查：确保人工智能系统的预期目的符合相关法律法规和行业标准的要求，避免潜在的合规风险；伦理与社会影响评估：分析人工智能系统的预期目的可能带来的伦理和社会影响，确保系统的使用不会侵犯个人隐私、造成不公平竞争或产生其他负面影响；风险评估与应对：对人工智能系统的预期目的进行风险评估，识别潜在的风险点和影响因素，制定相应的风险应对策略和措施；制定详细计划：根据预期目的，制定详细的项目计划和实施方案，明确项目目标、任务分配、时间表和预算等关键要素；持续监控与评估：在人工智能系统的开发、部署和使用过程中，持续监控系统的性能和效果，定期评估是否达到预期目的，并根据评估结果进行必要的调整和优化；相关方沟通：与内部员工、外部合作伙伴、客户等相关方进行充分沟通，确保他们了解人工智能系统的预期目的，并获得他们的支持和配合。组织确定其相对于人工智能系统的角色及其对组织环境的影响：确定组织在人工智能系统中的角色：组织在建立、实施、保持和持续改进人工智能管理体系的过程中，应明确组织自身在人工智能生态中的定位。这是理解组织环境、制定相应策略和管理措施的基础。组织角色的具体分类。人工智能系统的角色可以包括但不限于以下一种或多种：人工智能提供商；人工智能平台提供商：提供构建和运行AI系统所需的基础设施和平台，如云计算服务、API接口等，以支持AI应用的开发和部署；人工智能产品或服务提供商：开发并销售完整的AI解决方案或产品，如聊天机器人、推荐系统、智能客服等，直接面向最终用户或企业用户。人工智能生产者人工智能开发者：负责设计和开发AI模型、算法和系统，确保其功能性和性能满足预期目标；人工智能设计师：专注于AI系统的架构设计、界面设计和用户体验设计，提升系统的可用性和用户体验；人工智能运营商：负责AI系统的日常运营和维护，包括监控性能、处理故障、优化系统参数等。人工智能测试和评估人员：对AI系统进行全面的测试和评估，确保其准确性、稳定性和安全性满足要求；人工智能部署人员：负责将AI系统部署到生产环境中，确保系统的顺利上线和稳定运行；人工智能人为因素专业人员：研究人类与AI系统的交互方式，优化界面和交互设计，提升系统的易用性和可接受性；领域专家：提供特定领域的专业知识和经验，指导AI系统的设计和开发，确保其符合行业规范和标准；人工智能影响评估人员：评估AI系统对个人、社会和环境的影响，提出改进措施，确保系统的可持续性和社会责任感；采购人员：负责采购构建AI系统所需的硬件、软件和服务，确保供应链的稳定性和效率；人工智能治理和监督专业人员：制定AI治理策略和监督机制，确保AI系统的开发、部署和使用符合法律法规、伦理道德和行业标准。人工智能客户（用户）：直接使用AI系统或产品的个人或组织，如通过智能客服系统获取服务的客户、使用聊天机器人进行交互的用户等；人工智能合作伙伴；人工智能系统集成商：将多个AI组件或服务集成到一个完整的解决方案中，为客户提供定制化的AI服务；数据提供商：为AI系统提供训练和测试所需的数据集，确保数据的准确性和多样性；人工智能主体。数据主体：产生或使用数据的个人或组织，其个人信息可能被AI系统处理和分析；其他主体：与AI系统交互或受其影响的任何个人、组织或机构。相关监管机构政策制定者：制定与AI系统相关的法律法规和政策，规范AI系统的开发、部署和使用；监管机构：负责监督AI系统的合规性，确保其遵守法律法规和行业标准，保护公众利益。ISO/IEC22989与NIST框架的角色描述；《ISO/IEC22989:2022信息技术—人工智能—人工智能概念和术语》：该标准详细定义了AI相关术语和概念，包括上述提及的各种角色，为组织理解和界定自身在AI系统中的位置提供了基础；NIST人工智能风险管理框架：此框架进一步阐述了不同角色在AI系统生命周期中的作用和责任，帮助组织识别和管理AI相关风险。角色对文件要求和控制的适用性；组织的特定角色决定了其需要遵守的文件要求和控制措施的范围和程度。例如，AI提供商可能需要更严格的数据管理和隐私保护措施，而AI客户则更关注AI系统的性能和合规性；通过明确角色，组织可以更准确地评估本文件（ISO/IEC42001:2023）中的要求和控制措施对其的适用性，从而制定更有针对性的管理策略和行动计划；确定其相对于人工智能系统的角色对理解组织环境的意义或作用：明确责任和期望：通过明确组织在AI系统中的角色，可以清晰地界定组织应承担的责任和期望达到的目标。这有助于组织内外沟通一致，减少误解和冲突；风险识别与管理：了解自身角色有助于组织更好地识别与AI系统相关的潜在风险，并采取适当的风险管理措施。不同角色面临的风险类型和程度可能有所不同；资源分配：明确角色有助于组织合理分配资源，确保关键活动和领域得到足够的支持。资源包括人力、物力、财力等；制定策略：基于角色定位，组织可以更有针对性地制定AI管理策略和发展规划，使策略更加符合组织实际情况和需求；合规性：确保组织活动符合相关法律法规和行业标准的要求，特别是在数据处理、隐私保护、伦理道德等方面。确定组织在AI系统中的角色（即需要明确自己在AI系统全生命周期（设计、开发、部署、运营等）中的具体位置和职责），可以遵循以下步骤：理解AI系统及其生命周期：组织应全面了解AI系统的构成、功能、生命周期等基本信息。这有助于把握组织可能涉及的活动和领域；识别潜在角色：根据AI系统的特性和组织实际情况，识别可能涉及的角色类型。这些角色可能包括AI提供商、生产者、客户、合作伙伴、主体和监管机构等；分析组织定位：结合组织战略目标、业务模式、资源能力等因素，分析组织在AI系统中的具体定位。这有助于明确组织在AI生命周期中的关键活动和责任区域；角色的确定可以通过与组织处理的数据类别相关的义务来确定；数据类别的重要性：在AI系统中，组织处理的数据种类繁多，包括非敏感数据、业务数据以及个人可识别信息（PII）等。不同类型的数据对应不同的法律要求和义务。PII处理者与PII控制者的区别：PII处理者：负责处理PII但不决定处理目的和方式的实体。例如，一个AI服务提供商可能作为PII处理者，根据客户的指示处理个人数据。其主要义务包括遵守数据最小化原则、确保数据安全等；PII控制者：决定PII处理目的和方式的实体。作为PII控制者，组织不仅需要遵守数据处理的一般原则，还需要承担额外的责任，如提供透明性、确保数据主体的权利（访问、更正、删除等）得到尊重等。参考标准和框架：参考ISO/IEC22989等标准和NISTAI风险管理框架等成熟框架，获取关于AI系统角色的详细描述和最佳实践。这有助于组织更准确地界定自身角色；内部沟通与确认：与组织内部相关部门和人员进行充分沟通和确认，确保对组织角色的理解一致。这有助于减少内部误解和冲突，形成统一的管理思想；持续评估和调整：随着AI系统和组织环境的变化，定期对组织角色进行评估和调整。这有助于确保组织角色始终与组织战略目标和业务需求保持一致。组织角色的确定：组织应明确其在人工智能系统中所扮演的角色；角色的确定可以通过与组织处理的数据类别相关的义务来识别，特别是在处理个人可识别信息（PII）时，组织可能是PII处理者或PII控制者；PII处理与角色：当组织涉及PII的处理时，应依据相关法律法规和标准（如ISO/IEC29100:2011《隐私框架（通用框架类标准）》）来确定其角色和责任。PII处理者或PII控制者的角色不同，分别承担着不同的数据处理和保护义务。法律要求与角色识别：除了与数据类别相关的义务外，组织还应考虑特定于人工智能系统的法律要求。这些法律要求可能包括但不限于数据保护、隐私政策、算法透明度、歧视性影响评估等方面的规定。组织在建立人工智能管理体系时的内外环境分析组织在建立和实施人工智能管理体系时，应全面了解与其宗旨相关的，以及可能影响其实现人工智能管理体系预期结果的内部和外部因素。内部因素：组织应关注与其环境、治理、目标、方针和程序等相关的内部因素。这些内部因素将直接影响组织在人工智能管理方面的决策和实施；内部因素分析表内部环境相关的考虑内部环境涵义外部因素对实现人工智能管理体系预期结果的能力的影响组织环境、治理、目标方针和程序包括组织的使命、愿景、战略、文化、治理结构和AI管理体系的方针程序等战略与愿景对齐能力：明确的战略和愿景有助于确保AI管理体系的目标与组织整体方向对齐，增强活动的一致性和连贯性，提高整体效能。技术与业务融合能力：良好的组织环境促进技术与业务的深度融合，确保AI解决方案紧贴业务需求，提高业务效率。合同义务组织与客户、供应商、合作伙伴等之间的合同条款和义务风险管理与合规能力：合同义务明确了各方责任，有助于组织更好地识别和管理与AI系统相关的法律风险，确保合规运营。组织变革与流程优化能力：合同需求驱动组织进行必要的结构和流程变革，以满足客户和业务伙伴的期望，提升运营效率。拟开发或使用人工智能系统的预期目的AI系统旨在解决的业务问题、提升业务效率、优化决策制定、增强客户体验、风险管理与预防、创新与产品开发、、辅助研究与开发、可持续发展等技术创新与研发能力：明确的预期目的指导AI技术的研发方向，确保技术解决方案的针对性和先进性。数据治理能力：根据预期目的收集和处理相关数据，提高数据质量，为AI模型提供坚实的数据基础。技术与业务融合能力：AI系统直接针对业务问题设计，提高解决方案的针对性和有效性，增强业务竞争力。具体影响描述（已整合到上表中，但提供详细版以供参考）：战略与愿景对齐能力：清晰的战略和愿景能够指导AI管理体系的建设方向，确保所有AI活动都与组织的长期目标保持一致，从而增强组织的整体效能和竞争力。数据治理能力：高效的数据治理是AI成功的基石。组织通过优化数据收集、处理、分析和利用流程，确保数据质量，为AI系统提供准确、全面的数据支持，进而提高AI模型的准确性和业务价值。技术创新与研发能力：具备强大的技术创新和研发能力，组织能够紧跟AI技术前沿，持续开发出满足业务需求、具有竞争力的AI解决方案，保持技术领先性。风险管理与合规能力：在AI管理体系中，风险管理和合规性是至关重要的。组织通过识别、评估、监控和应对与AI相关的风险，确保合规运营，降低法律风险和声誉风险。组织变革与流程优化能力：随着AI技术的引入，组织需要适应新技术带来的变革。组织变革和流程优化能力强的组织能够迅速调整内部结构和流程，提高运营效率，更好地支持AI管理体系的实施。人才培养与团队建设能力：AI管理体系的成功离不开具备AI技能的人才和高效的团队。组织通过培养和引进AI人才，构建强大的AI团队，推动AI管理体系的持续创新和发展。跨部门协作与沟通能力：AI项目的实施往往需要多个部门的协作。跨部门协作和沟通能力强的组织能够减少摩擦，提高效率，确保AI项目的顺利实施和成功交付。持续改进与创新能力：AI技术和市场环境都在不断变化。具备持续改进和创新能力的组织能够不断优化AI系统和流程，适应新的挑战和机遇，保持竞争优势。伦理与社会责任能力：在AI技术的开发和使用过程中，组织需要遵循伦理原则，尊重人权，避免偏见和歧视。组织通过强化伦理意识和社会责