ISO∕IEC 42001-2023人工智能管理体系之1：“4 组织环境-4.2 理解相关方的需求和期望”解读、实施流程和风险描述(雷泽佳编制-2024)

“4组织环境——4.2理解相关方的需求和期望”解读、实施流程和风险描述ISO∕IEC42001-2023人工智能管理体系之1：“4组织环境——4.2理解相关方的需求和期望”解读、实施流程和风险描述(雷泽佳编制，2024年9月)第1部分：“4.2理解相关方的需求和期望”解读“4.2理解相关方的需求和期望”条文“4.2理解相关方的需求和期望”标准条文解读组织应确定与人工智能管理体系有关的相关方；相关方的定义和理解相关方定义：指那些可影响组织的决策或活动、受组织的决策或活动所影响、或自认为受组织的决策或活动影响的的个人、团体或组织。在人工智能管理体系中，这包括所有与组织使用、开发、部署或提供人工智能系统相关的人员和实体；在“决策或活动影响”方面的相互影响力：可影响组织的决策或活动的个人或组织；定义：这类相关方拥有对组织决策或活动产生实质性影响的能力。他们可能是组织的客户、供应商、股东、投资者、合作伙伴、监管机构、媒体或行业组织等；影响方式：直接参与：通过正式渠道（如股东会议、董事会、合同谈判）直接参与组织的决策过程；间接影响：通过舆论、市场反馈、政策制定等方式间接影响组织的战略规划和日常运营。重要性：这些相关方对组织的发展方向、资源获取、市场竞争力等方面具有重要影响。因此，组织需要密切关注他们的需求和期望，建立良好的关系，以便在制定决策时能够充分考虑到他们的意见和诉求。受组织的决策或活动所影响的个人或组织；定义：这类相关方是组织决策或活动的直接承受者，他们的利益、权益或生存状态可能因组织的决策或活动而发生变化。他们可能是员工、客户、社区居民、环境组织、竞争对手等。影响方式：正面影响：组织提供的产品或服务满足了他们的需求，提升了他们的生活质量或工作效率；负面影响：组织的不当决策或活动可能损害他们的利益，如产品质量问题、环境污染、不正当竞争等。重要性：保护这类相关方的权益是组织应尽的社会责任。组织需要确保决策和活动的合法合规性，积极履行社会责任，维护良好的组织形象和社会声誉。自认为受组织的决策或活动影响的个人或组织。定义：这类相关方可能并未直接受到组织决策或活动的实质性影响，但他们自认为受到了影响，并因此产生关切或采取行动。他们可能是关注组织行为的公众、利益相关者、非政府组织等。影响方式：主观感知：基于个人信念、价值观或社会舆论等因素，他们认为自己受到了组织决策或活动的不当影响。行动表达：他们可能通过投诉、抗议、舆论批评等方式表达对组织行为的不满和关切。重要性：尽管这类相关方的感知可能与实际情况存在偏差，但他们的态度和行动仍然对组织的声誉和市场地位产生影响。因此，组织需要重视他们的关切，通过沟通、解释、道歉或补偿等方式妥善处理他们的诉求，维护良好的公共关系和社会环境。确定相关方的过程，组织在确定与人工智能管理体系有关的相关方时，应遵循以下步骤：识别潜在相关方：组织应通过系统性的方法识别所有与AI管理体系相关的内外部利益相关者。这可以通过市场调研、访谈、问卷调查、参与行业论坛和研讨会等方式实现。通过分析AI项目的性质、范围和影响，初步确定可能受到人工智能管理体系影响的个人、团体或组织。项目性质：了解AI项目的目标和目的，以及它如何与组织的整体战略和业务目标相关联；项目范围：明确AI项目的具体活动、过程和输出，以及它们如何与组织内部和外部的其他活动相互作用；项目影响：评估AI项目对组织内部运营、外部市场、法规环境以及社会和环境可能产生的影响。评估相关方的重要性和影响力：在识别出潜在相关方后，组织需要评估它们对人工智能管理体系成功实施的重要性和影响力，对重要性和影响力评估结果进行汇总和分析，识别出对AIMS成功实施具有重要性和影响力的关键相关方。这通常涉及考虑利益关联度、风险暴露度和影响力：利益关联度：定义：评估相关方与人工智能管理体系之间的直接和间接利益关系。这包括经济利益、声誉利益、法律责任等。评估方法：分析相关方因人工智能管理体系成功或失败可能获得的利益或遭受的损失，以及这些利益或损失对其整体运营和战略目标的影响。风险暴露度：定义：评估相关方因人工智能管理体系的失败或不足而可能遭受的损失或风险的程度；评估方法：识别潜在的风险点，如数据泄露、模型偏见、系统故障等，并评估这些风险对相关方的影响范围和程度。影响力：定义：评估相关方在影响人工智能管理体系决策和实施方面的能力和意愿；评估方法：分析相关方在组织内外的影响力，包括其在行业中的地位、资源掌握情况、与组织的合作历史等，以及它们参与人工智能管理体系决策和实施的积极性和能力。人工智能管理体系相关方分类清单：相关方类型相关方类型定义相关方子类别相关方子类别的典型示例组织内部员工包括参与AI项目开发、运维和管理的所有员工，他们对人工智能管理体系的接受度、使用情况和反馈意见对人工智能管理体系的成功实施至关重要。AI项目开发团队AI运维团队AI管理部门其他相关部门员工（如法务、合规等）AI开发工程师数据科学家系统运维工程师合规专员客户使用AI产品或服务的组织或个人，他们的需求和期望直接影响AI产品或服务的设计和质量要求。企业客户个人消费者政府机构合作伙伴组织使用AI驱动的自动化生产线的制造业组织使用智能客服的个人用户采用AI辅助决策的政府机构利用AI技术进行数据分析的咨询公司供应商和合作伙伴为组织提供数据、算法、硬件等资源或共同开发AI应用的外部实体，他们的合作态度和资源质量对人工智能管理体系的效能有直接影响。数据供应商算法提供商硬件供应商AI技术解决方案合作伙伴第三方数据提供商机器学习算法开发公司高性能计算硬件供应商AI技术孵化平台监管机构负责制定和执行AI相关法规和标准的政府机构，他们的要求和指导是组织遵守法律法规、确保人工智能管理体系合规性的重要依据。国家监管机构地区性监管机构行业自律组织国家互联网信息办公室国家市场监督管理总局国家数据保护局国际标准化组织（ISO）社区和公众AI技术的应用可能对社会、环境等产生广泛影响，因此社区和公众的意见和反应也是组织在制定和实施人工智能管理体系时必须考虑的因素。居民社区环保组织消费者权益保护组织媒体和公众舆论学术研究机构和社会科学家政策倡导团体居民社区：包括城市、乡镇或农村地区的居民群体环保组织（如中华环保联合会、中华环保基金会、中国环境文化促进会，民间组织的有：自然之友、地球村等）消费者权益保护组织（如立法机构,行政机关,司法机关,新闻媒体,消协等）弱势群体保护组织：专注于保护老年人、残疾人、儿童等弱势群体的组织学术研究机构和社会科学家政策倡导团体组织应确定这些相关方的有关要求；收集和分析相关方的需求和期望；需求收集：在确定相关方后，组织应通过各种渠道（如直接沟通、调研问卷、公开资料分析等）收集他们对AI管理体系的具体需求。这些需求可能涉及性能、安全、合规性、伦理、透明度和可解释性等多个方面；需求分析：收集到的需求需要进行深入分析和分类，以明确哪些需求是组织必须满足的，哪些需求是可选的，以及这些需求之间的优先级关系；风险评估：进行全面的风险评估，识别潜在的风险点，并考虑这些风险对相关方需求的影响。确定相关方的具体要求；明确性和具体性：将收集到的需求转化为具体、可衡量的要求。例如，将“提高产品质量”转化为“产品缺陷率不超过XX%”。优先级排序：根据重要性和紧迫性对相关方需求进行排序，确保有限资源得到合理分配。协调冲突：当不同相关方的需求存在冲突时，组织需要进行权衡和协调，寻求最佳平衡点。明确相关方的需求和期望。性能需求：相关方对AI应用性能、准确性、稳定性的期望构成了性能需求。这些需求直接关联到AI系统的实际运行效果，是决定AI应用能否满足业务需求的关键因素；性能：相关方期望AI系统能够高效、快速地处理数据并生成结果，以支持组织的日常运营和决策过程。准确性：AI系统的输出结果需要达到一定的精确度，以确保基于这些结果做出的决策是可靠的。稳定性：系统应能够在长时间运行中保持一致的性能，避免因系统崩溃或不稳定而影响业务连续性。安全需求：数据安全、隐私保护、系统稳健性是安全需求的核心。相关方关注这些方面，以确保AI应用不会对组织或用户造成潜在的安全风险；数据安全：相关方要求组织采取有效措施保护AI系统中的数据免受未授权访问、篡改或泄露的威胁；隐私保护：在收集、处理和使用个人数据时，必须遵守相关法律法规，确保用户隐私得到充分保护，这是保护用户权益和维护组织声誉的基石；合法收集：组织在收集个人数据时必须获得用户的明确同意，并告知数据使用的目的和范围；安全处理：在数据处理过程中，组织应采取加密、匿名化等措施保护用户隐私；合规使用：个人数据的使用必须遵守相关法律法规和政策要求，不得用于未经用户同意的用途。系统稳健性：系统应具备抵御外部攻击和内部故障的能力，确保在遭受攻击或故障时仍能正常运行或快速恢复。合规性需求：相关方期望组织在使用AI技术时严格遵守相关法律法规和标准的要求，以避免法律风险；法律法规：组织需了解并遵守与AI技术相关的所有法律法规，包括但不限于数据保护、隐私保护、知识产权等方面的规定；行业标准：组织还应遵循所在行业的标准和实践指南，以确保AI应用的合规性。伦理需求：伦理需求关注AI应用的公平性、透明度、可解释性等方面，以确保AI技术在使用过程中符合道德和价值观的要求；公平性：AI应用应确保在决策过程中避免偏见和歧视，对所有用户一视同仁。这要求组织在设计和部署AI系统时考虑各种潜在偏见因素；无偏见决策：AI系统在设计和使用过程中应避免引入任何形式的偏见因素，以确保决策结果的公正性和准确性。平等对待：无论用户的种族、性别、年龄等特征如何，AI系统都应给予平等的对待和机会。这有助于维护社会公正和和谐稳定。透明度：相关方有权了解AI系统的工作原理和决策过程，以确保其可预测性和可控性；可解释性：对于某些高风险或高影响的应用场景，AI决策应具有可解释性，以便理解其背后的逻辑和依据。这有助于建立对AI系统的信任和支持。典型相关方需求和期望列表相关方类型相关方类型定义相关方对组织的需求和期望对应相关方需求和期望的措施（策略）组织内部员工包括参与AI项目开发、运维和管理的所有员工性能需求：高效、稳定的AI系统运行准确的AI预测和决策支持易于使用和维护的AI管理系统其他需求和期望：适当的培训和支持，提升AI技术能力和应用水平良好的内部沟通机制，及时获取AI项目进展和决策信息公平、透明的绩效考核和激励机制措施（策略）：优化AI系统性能，确保高效稳定运行加强数据质量控制，提升AI预测和决策的准确性提供用户友好的AI管理系统界面和操作指南定期举办AI技术培训，提升员工技术水平建立内部沟通平台，促进信息共享和协作实施公正、透明的绩效评估体系，激励员工积极性客户使用AI产品或服务的组织或个人性能需求：高精度的AI输出结果快速响应和高效的客户服务高度定制化的AI解决方案其他需求和期望：灵活的服务定价策略，满足不同预算需求良好的售后支持和维护服务尊重客户隐私和数据安全措施（策略）：持续提升AI模型的预测精度和性能建立快速响应的客户服务团队，及时解答客户疑问提供灵活的定制化服务，满足客户的独特需求设计合理的服务定价策略，确保竞争力强化售后服务体系，提供定期维护和升级服务严格遵守隐私保护法规，确保客户数据安全供应商和合作伙伴为组织提供数据、算法、硬件等资源或共同开发AI应用的外部实体性能需求：高质量的数据资源和算法支持可靠的硬件和基础设施保障其他需求和期望：良好的合作态度和高效的协作能力合理的成本分摊和利润分配机制遵守合同约定，按时交付产品和服务措施（策略）：与信誉良好的供应商建立长期合作关系对供应商进行严格筛选和评估，确保资源质量加强与供应商的沟通和协作，提升合作效率制定合理的成本分摊和利润分配方案，实现共赢建立合同管理和执行机制，确保供应商按时交付产品和服务监管机构负责制定和执行AI相关法规和标准的政府机构要求和期望：组织必须遵守AI相关法规和标准定期提交AI应用情况报告，接受监管审查采取有效措施保护用户隐私和数据安全，防范AI伦理风险措施（策略）：密切关注AI领域法规和政策动态，及时调整管理体系建立合规管理体系，确保AI应用符合法规和标准要求定期向监管机构提交AI应用情况报告，接受审查和监督强化隐私保护措施，确保用户数据安全建立健全的AI伦理审查机制，防范伦理风险社区和公众AI技术的应用可能对社会、环境等产生广泛影响的群体需求和期望：AI应用应促进社会福祉，避免负面影响尊重人权和伦理原则，避免歧视和不公平现象关注环境保护，减少AI应用对环境的影响措施（策略）：积极开展AI应用的社会影响评估，确保促进社会福祉加强AI伦理教育，确保AI应用尊重人权和伦理原则开发环保型AI技术，减少能源消耗和废物产生公开透明地沟通AI应用情况，接受公众监督和反馈组织各类人工智能相关方角色的需求和期望列表相关方角色类别相关方角色子类别相关方角色对组织的需求和期望对应相关方需求和期望的措施（策略）人工智能提供商人工智能平台提供商提供稳定、安全、可扩展的平台，确保客户能够高效地部署和运行AI应用加强平台的安全性和稳定性建设持续优化平台性能，提升用户体验提供丰富的API和工具集，方便客户集成和开发人工智能产品或服务提供商提供高质量、创新且符合标准的AI产品或服务，满足客户的业务需求严格控制产品质量，确保符合相关标准不断创新，推出具有竞争力的AI产品或服务提供完善的售前咨询和售后服务，增强客户信任人工智能生产者人工智能开发者提供先进的开发工具、库和框架，简化开发流程，提高开发效率持续优化开发工具和库，提高易用性和效率提供详尽的开发文档和教程，降低学习成本建立开发者社区，促进技术交流和知识共享人工智能设计师确保AI系统设计符合用户需求、业务逻辑和道德准则深入理解用户需求和业务逻辑，确保设计合理遵循道德准则，避免偏见和歧视定期评审设计，不断优化和改进人工智能测试和评估人员提供全面、客观的测试和评估方法，确保AI系统的质量和可靠性制定严格的测试和评估标准采用多种测试和评估手段，确保全面覆盖及时报告和修复发现的问题，确保系统稳定可靠人工智能客户人工智能用户提供高效、易用、可靠的AI服务，满足业务需求和用户体验深入了解用户需求，定制化开发AI服务持续优化服务性能和用户体验提供及时的技术支持和培训，解决用户问题人工智能合作伙伴人工智能系统集成商提供标准化的接口和协议，方便系统集成和部署制定标准化的接口和协议规范提供详细的集成文档和技术支持加强与系统集成商的沟通和合作，确保集成顺利数据提供商提供高质量、合规的数据，确保数据安全和隐私保护确保数据来源合法、合规，避免侵犯隐私提供准确、完整的数据，满足AI系统需求加强数据安全管理，防止数据泄露和滥用人工智能主体数据主体确保个人数据的安全和隐私，避免数据滥用和泄露遵循数据保护法律法规，确保数据合规性加强数据加密和匿名化处理，保护个人隐私提供透明的数据使用政策，增强用户信任其他主体确保AI系统的公平性、透明度和可解释性，避免偏见和歧视设计公平、无偏见的AI系统，避免歧视行为提供透明的决策过程和解释机制，增强可信度定期进行AI系统审计和评估，确保合规性和公正性相关监管机构政策制定者遵循政策法规，积极参与政策制定，推动AI行业的健康发展深入研究政策法规，确保组织合规性积极向政策制定者提供反馈和建议，推动政策完善加强与监管机构的沟通，共同推动AI行业的健康发展监管机构提供全面、准确的监管信息，配合监管要求，确保AI系统的合规性和安全性建立完善的监管报告机制，及时报告相关信息配合监管机构的现场检查和审计，确保合规性及时响应监管要求，落实整改措施，确保组织应确定哪些要求将通过人工智能管理体系予以解决制定解决相人工智能管理体系关方要求（需求和期望）的策略目标与政策制定：基于相关方的需求分析，组织应制定明确的AI管理体系目标和政策，确保这些目标和政策能够直接回应相关方的关键需求；过程与程序：为了实施这些目标和政策，组织需要设计并实施一系列控制过程、程序和规范。这些过程应涵盖AI系统的全生命周期，包括需求管理、设计开发、测试验证、部署运行、监控审计等各个环节；风险管理：针对相关方特别关注的风险点（如数据隐私、算法偏见、系统稳定性等），组织应建立专门的风险管理机制，包括风险识别、评估、应对和监控等步骤；沟通与参与：为了确保相关方的需求得到充分理解和满足，组织应建立有效的沟通机制，邀请相关方参与AI管理体系的设计、实施和评估过程。这有助于增强相关方对AI系统的信任和支持；持续改进：组织应建立持续改进机制，定期评估AI管理体系的有效性和效率，并根据评估结果和相关方的反馈进行必要的调整和优化。第2部分：“4.2理解相关方的需求和期望”流程控制表一级流程二级流程三级流程流程节点控制要点期望输出识别与确定相关方识别内外部相关方制定相关方识别标准与依据使用调查、访谈等方法识别相关方确保全面覆盖所有可能影响或被影响的相关方相关方清单收集与分析相关方需求和期望设计数据收集工具与方法设计问卷、访谈指南等确保收集工具的适用性和有效性保证数据收集的全面性和准确性相关方需求和期望的数据集分析相关方需求和期望对收集到的数据进行分类、整理和分析识别共性和差异性需求确保分析结果的准确性和实用性相关方需求和期望分析报告理解具体相关方需求和期望理解人工智能提供商的需求和期望分析提供商对平台稳定性、安全性、可扩展性的要求了解产品或服务创新期望及支持需求确保全面理解提供商的关键需求和期望人工智能提供商需求和期望清单及应对措施理解人工智能生产者的需求和期望分析开发工具、库和框架需求理解设计合规性、道德准则遵循要求确保生产者拥有必要的资源和支持人工智能生产者需求和期望清单及支持措施理解人工智能客户和用户的需求和期望收集关于服务效率、易用性、可靠性的反馈定期评估需求变化，调整服务内容和方式确保客户和用户满意度持续提升人工智能客户和用户需求和期望清单及改进措施理解人工智能合作伙伴和数据提供商的需求和期望明确合作伙伴在系统集成、数据共享方面的需求确保有效沟通和协作，共同解决问题遵守数据保护法规，确保数据安全性和合规性确保合作伙伴关系的稳定和高效合作伙伴和数据提供商需求和期望清单及合作方案理解人工智能主体和相关监管机构的需求和期望密切关注法律法规动态，及时调整管理体系遵守隐私和数据保护法规，确保个人数据安全与监管机构保持联系，积极响应监管要求确保合规性和监管要求的满足合规性评估报告及改进措施哪些要求将通过人工智能管理体系予以解决策略制定与目标设定分析相关方需求，识别关键利益诉求。制定AI管理体系的长短期目标。制定与目标和需求相匹配的AI管理策略。AI管理体系目标与政策文档过程与程序设计需求管理识别、记录并评估AI系统需求。与相关方沟通确认需求。需求记录文档、确认沟通记录设计开发制定AI系统设计规范。遵循可信赖AI开发原则。设计规范文档、开发过程记录测试验证设计并执行测试计划，验证AI系统性能。评估测试结果，确保满足需求。测试报告、评估记录部署运行制定AI系统部署计划。监控系统运行状态，确保稳定运行。部署计划文档、运行监控记录监控审计定期进