构建强大的人工智能管理体系的五个步骤

办公室会议场景，几位商务人士围坐在玻璃会议室内讨论项目，桌上有笔记本电脑、文件和水杯。

人工智能正在快速发展。越来越多的组织利用人工智能来实现流程自动化、开展分析或为决策提供支持。与此同时，控制人工智能相关风险的需求也在不断上升。如何确保人工智能得到可靠、透明且负责任的应用？如何证明您的组织以受控的方式使用人工智能？

人工智能管理体系（AIMS）为此提供了一种结构化的方法。它帮助组织不仅从技术层面，而且从组织层面来管理人工智能。这里所涉及的不是对某一个单独的人工智能应用进行认证，而是您的员工如何与人工智能交互，以及您的组织如何开发、实施、使用和管理人工智能。

实用框架

国际标准 ISO/IEC 42001 为此提供了实用框架。该标准阐述了如何围绕人工智能来组织方针、职责、风险管理和持续改进。此外，ISO 42001 与其他管理体系具有良好的兼容性，例如质量管理体系的 ISO 9001 和信息安全体系的 ISO 27001。这使得组织能够相对容易地将人工智能治理整合到现有流程中。

ISO 42001 认证

通过 ISO 42001 认证，可以证明您的组织以负责任且结构化的方式管理人工智能。

这将增强客户、监管机构及其他利益相关方的信心。此外，它还有助于您的组织为相关法律法规做好准备，例如欧盟《人工智能法案》（European AI Act）——在该法案中，负责任地使用人工智能正变得越来越重要。

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数据中心机房内的服务器机柜走廊，前景有笔记本电脑、网线和工作手套，一名技术人员正在检查服务器设备。

建立人工智能管理体系

但在实践中，如何建立人工智能管理体系呢？这并不是一蹴而就。许多组织已经建立了质量、信息安全或风险管理方面的流程，可以以此为基础。通过逐步将人工智能整合到现有治理体系，您可以建立一个易于管理且面向未来的管理体系。以下五个步骤提供了一个切实可行的起点。

    梳理您的人工智能应用版图

    一个强大的人工智能管理体系始于清晰的认知。您的组织使用哪些人工智能应用？它们应用于哪些环节？涉及哪些部门？由谁负责管理？这不仅包括内部开发的人工智能解决方案，还包括生成式人工智能工具（如 ChatGPT 和 Microsoft Copilot），以及嵌入现有软件中的人工智能功能。通过清单盘点或差距分析，可以了解您当前的做法与 ISO 42001 要求之间的差距。这将帮助您认清现有的优势和待改进之处，从而有针对性地采取行动。

    建立清晰的人工智能治理体系

    当人工智能在组织的多个领域得到应用时，存在一种风险：各项应用在缺乏集中监督的情况下分散发展。因此，清晰的治理至关重要。要明确谁负责人工智能方针、谁对新应用作出决策、谁负责监督对内部和外部要求的遵循情况；同时，还应界定角色、权限、职责和上报程序。负责任使用人工智能的方针、文档记录和决策机制也应是这一治理框架的组成部分。这将建立起清晰的结构，即使应用数量不断增加，也能使人工智能保持可控。

    系统地管理人工智能风险

    每一项人工智能应用都会带来不同的风险，可能包括错误或有偏差的结果、缺乏透明度、隐私问题、信息安全风险或人工监督不足等。ISO 42001 帮助组织系统地识别、评估和管理这些风险。针对每一项人工智能应用，您需要确定哪些风险与之相关，以及需要采取哪些措施来降低这些风险。通过认真记录风险评估、考量过程和控制措施，您可以证明人工智能正得到有意识、负责任且受控的使用。

    让人工智能融入日常运营

    管理体系只有融入日常业务运营，才能创造价值。因此，建立管理人工智能的实用流程十分重要，例如评估新的人工智能应用、监控绩效、记录事件以及评估变更的程序。此外，还要确保员工充分了解内部约定，并理解自己使用人工智能时的职责。通过将人工智能治理融入现有工作流程，负责任地使用人工智能将成为组织日常运作的一部分。

    持续改进

    人工智能在不断发展。新的应用、不断变化的法律法规和不断演变的风险，要求管理体系具备适应能力。通过内部审核、管理评审和定期评价，您可以判断人工智能管理体系是否仍然有效，以及哪些方面可以改进。这将确保您的组织始终为新的发展做好准备，并保持对负责任使用人工智能的掌控。因此，持续改进不仅是 ISO 42001 的要求，也是以可持续、面向未来的方式使用人工智能的重要条件。

为认证做好准备

一旦您的人工智能管理体系建立起来，并能够证明其有效性，独立的认证机构（如 Kiwa）即可审核您的组织是否满足 ISO 42001 的要求。在认证审核期间，审核范围包括您的人工智能方针、治理、风险管理、文档记录、内部审核和改进流程。

ISO 42001 证书证明您的组织以结构化、透明且负责任的方式管理人工智能。这不仅增强了客户和合作伙伴的信心，也为满足未来法律法规要求以及人工智能在组织内的持续发展奠定了坚实基础。