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”专业解读和实践应用指导材料（雷泽佳编制-2024C0）

ISO/IEC42001-2023《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”专业解读和实践应用指导材料ISO/IEC42001-2023《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”专业解读和实践应用指导材料（雷泽佳编制，2024C0）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人工智能管理体系总体要求：全面遵循ISO/IEC42001标准，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；遵循标准：组织在建立人工智能管理体系时，应严格遵循ISO/IEC42001-2023标准的要求。这一标准提供了关于如何建立、实施、保持和持续改进人工智能管理体系的全面指导。建立体系：根据标准，组织应设计并建立一个完整的人工智能管理体系，该体系应涵盖与人工智能相关的所有关键过程和活动；全面性与系统性：人工智能管理体系应是一个全面且系统的框架，能够涵盖人工智能在组织中的各个方面，包括但不限于开发、部署、运营、监控和改进等。实施与保持：建立体系后，组织应确保其得到有效实施，并持续进行维护，以确保其始终符合标准的要求，并能够在实践中发挥实际作用；持续改进：人工智能管理体系并非静态不变，组织应不断寻求改进的机会，通过定期审查、更新和优化，使体系能够适应不断变化的环境和需求；形成文件：所有与人工智能管理体系相关的过程、程序、责任和决策等都应以成文信息的形式明确记录下来，以确保体系的透明度和可追溯性。PDCA循环在人工智能管理体系中的应用；PDCA（“策划－实施－检查－处置”）循环作为人工智能管理体系的核心运行机制，其应用可贯穿于所有管理流程及整个体系之中。策划（Plan）阶段；目标设定：组织应基于相关方的明确需求与期望，以及自身制定的人工智能方针，系统性地确立人工智能管理的具体目标。这些目标应直接关联到组织期望通过人工智能实现的业务价值、技术创新或社会影响；过程设计：规划实现这些目标所需的具体过程，包括数据收集、模型训练、算法优化、部署实施等关键环节；资源配置：识别并分配实现目标所需的各类资源，包括数据、算力、人才、技术工具等；风险与机遇管理：全面识别在人工智能管理过程中可能遇到的风险和机遇，制定相应的应对措施和策略，以确保目标的顺利实现。实施（Do）阶段：实施阶段是将策划阶段所制定的计划与方案付诸实践的关键环节。组织需按照策划阶段所制定的计划和方案，严格执行各项人工智能管理活动。这包括：执行计划：将策划阶段制定的各项计划和方案转化为实际行动，执行人工智能项目的开发、部署、运维等各项工作，确保各项任务得到有效执行；过程控制：对实施过程中的关键环节进行实时监控和调整，确保过程按照预定轨迹进行；沟通协调：加强组织内部各相关部门和人员之间的沟通与协调，确保信息畅通无阻，问题得到及时解决。检查（Check）阶段：检查阶段是对实施阶段成果进行验证与评价的重要步骤，组织应对人工智能管理体系的绩效和有效性进行全面评价。这包括：绩效监测：根据人工智能方针、目标以及相关方的要求，对人工智能管理体系的运行绩效进行定期监测和评价；有效性验证：通过对比实际结果与预期目标，验证人工智能管理体系的有效性，并识别存在的偏差或不足；报告结果：将监测和评价结果以适当的形式（如报告、图表等）呈现给相关方，以便他们了解管理体系的运行状况并作出相应决策。处置（Act）阶段。处置阶段是基于检查阶段所发现的问题与不足，采取切实有效的措施进行改进和提升的关键环节。组织应根据检查阶段所发现的问题和不足，采取必要的措施进行改进和提升。这包括：问题识别：对检查阶段发现的问题进行深入分析，明确问题的性质和根源；措施制定：针对识别出的问题，制定具体的改进措施和方案，包括纠正措施、预防措施以及持续改进计划等；实施改进：将制定的措施和方案付诸实施，确保问题得到有效解决，并持续提升人工智能管理体系的绩效和有效性。人工智能管理体系的建立；建立过程；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。确定过程顺序及其相互作用；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（可建立一个清晰、完整的人工智能管理过程模型或流程图，以直观展示体系内各个过程之间的逻辑关系和相互作用），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。建立过程：响应输入并定义输出；建立过程的核心地位：在建立人工智能管理体系时，建立过程是一个核心环节。它直接关系到组织如何根据内外部环境（见4.1）和相关方的要求（见4.2），设计和开发出符合期望的人工智能应用；响应输入；来自其他体系的输入：组织应确保开发过程能够充分考虑并响应来自组织内部其他已识别体系（如质量管理体系、信息安全管理体系等）的输入。这些输入可能包括政策、流程、资源等方面的要求，确保人工智能管理体系与组织的整体战略和运营保持一致；来自相关方的输入：组织应关注并响应外部相关方（如客户、供应商、监管机构等）的需求和期望。这些输入可能涉及功能需求、性能标准、合规要求等，对于确保人工智能应用的实用性和合规性至关重要。规定输出；满足需求：在建立过程中，组织应明确规定满足经识别需求所需的输出。这包括明确人工智能应用的功能、性能、安全性等方面的具体要求，确保开发出的应用能够解决实际问题并满足相关方的期望；输出定义：输出的定义应具体、可衡量，并与输入的需求紧密对应。这有助于确保开发过程的可控性和可预测性，降低开发风险。记录需要和输出。记录需求：组织应详细记录开发过程中的所有需求，包括来自其他体系和相关方的输入。这有助于确保需求的准确性和完整性，便于后续的开发和验证工作；记录输出：同时，对于开发过程中产生的所有输出（如设计文档、代码、测试报告等），组织也应进行详细的记录。这有助于确保输出的可追溯性和可验证性，为后续的维护、升级和合规审查提供有力支持。分配职责与权限；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；确立成文信息：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。建立过程准则与方法应用：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。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。人工智能管理体系的实施；活动策划（对应“6策划”）：核心意义：活动策划是实施人工智能管理体系的首要步骤，它涉及对即将开展的人工智能相关活动的全面规划和设计。这包括明确活动目标、制定实施计划、分配资源等，以确保活动的顺利进行和有效达成预期成果；实践要点：组织应基于人工智能管理体系的整体目标，结合具体业务场景和需求，制定详细的活动策划方案。同时，要确保活动策划的灵活性和可调整性，以应对实施过程中可能出现的各种变化和挑战。资源配置和沟通（对应“支持”）：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。组织应建立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。运行步骤（对应“8.1运行策划和控制”）：核心意义：运行步骤是实施人工智能管理体系的具体操作指南。它详细描述了人工智能应用从开发、测试到部署、运维的整个生命周期中的关键步骤和流程，确保应用的稳定运行和持续优化。实践要点。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；组织应严格按照运行步骤的要求，执行人工智能应用的开发、测试、部署和运维工作。同时，要建立有效的监控和反馈机制，及时发现并解决问题，确保应用的性能和安全性。此外，还要根据实际应用情况，不断优化运行步骤，提高实施效率和效果。人工智能管理体系的保持（绩效评价）；依据第9章的内容，定期对人工智能管理体系进行绩效评价，以评估其有效性和效率。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。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的持续改进。根据第10章的指导，针对绩效评价中发现的问题和不足，制定并实施改进措施，以不断优化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