人工智能管理体系解读(四)

简介: ISO/IEC 42001 第七章支持强调提供必要的资源、能力、意识、沟通和文件化信息,以支持人工智能管理体系。这一章节确保组织具备有效实施、维护和改进人工智能管理体系所需的一切条件,突出了为体系成功提供坚实支持基础的重要性。通过技术熟练的人员、畅通的沟通渠道和全面的文件化信息,促进透明度、问责制和持续改进。

ISO/IEC 42001 - 第七章支持

ISO/IEC 42001 中的要求第七章支持强调提供必要的资源、能力、意识、沟通和文件化信息,以支持人工智能管理体系。要求第七章重点是确保组织具备有效实施、维护和改进人工智能管理体系所需的一切条件,突出了为体系成功提供坚实支持基础的重要性。


为什么支持对人工智能管理体系至关重要

要求第七章的重点是创建强健的基础设施,使各组织能够以合乎道德和负责任的方式驾驭人工智能技术的复杂性。要求第七章强调了拥有技术熟练的人员、畅通的沟通渠道和全面的文件化信息的重要性,所有这些对于促进人工智能管理体系的透明度、问责制和持续改进都是不可或缺的。


与更广泛的 ISO/IEC 42001 标准整合

要求第七章与更广泛的 ISO/IEC 42001 标准框架无缝整合,确保以整体方法进行人工智能管理。这种整合有助于支持机制与人工智能管理的其他关键方面(如道德考量、开发、部署和风险管理等)保持一致,从而提高人工智能系统的整体有效性和弹性。


要求 7.1 - 资源

  • 人工智能管理体系的基本资源

对于符合 ISO/IEC 42001 要求 7.1 的人工智能管理体系而言,基本资源涵盖广泛的领域,包括财务、技术、人力和信息资产等。这些资源对于人工智能管理体系的建立、实施、维护和持续改进至关重要。  


  • 确定和提供必要的资源

组织可通过开展与其战略目标和业务要求相一致的全面需求评估,确定并提供必要的资源。包括找出当前资源的缺口,并规划支持人工智能系统目标的资源分配。


  • 人工智能资源控制目标和控制措施的作用

人工智能资源的控制目标和控制措施在确保有效和高效地管理资源方面起着至关重要的作用。它们提供了一种结构化的资源管理方法,确保资源的分配和使用方式能够最大限度地发挥其对人工智能管理体系绩效的影响。


要求 7.2 - 能力

  • 定义人员的必要能力

根据 ISO/IEC 42001 标准,人员的必要能力由其执行影响人工智能管理体系绩效的任务的能力来定义。包括拥有与其在组织中的角色相关的适当教育、培训或经验等。能力确保人员能够合乎道德和运行标准有效地为人工智能系统的开发、实施和维护做出贡献。


  • 确保人员的能力

各组织可通过系统地评估影响人工智能管理体系的每个角色所需的技能和知识来确保其人员胜任工作。包括识别当前能力方面的差距,并制定有针对性的培训计划或招聘战略来弥补这些差距。随着技术和标准的发展,定期评估和更新培训计划对于保持高水平的能力至关重要。


  • 获得必要的能力

组织可以采取各种策略来获得必要的能力,包括提供内部培训、促进外部教育机会或聘用具备必要技能的员工等。此外,指导计划和持续专业发展计划也可以提高现有人员的能力。


  • 支持合规能力的文件化

文件化能力证据对于支持符合 ISO/IEC 42001 标准的工作至关重要。这些文件应包括已完成培训、认证和人员能力评估的记录等。这些文件不仅可以证明组织符合标准,还可以作为持续改进和审核准备的宝贵资源。


要求 7.3 - 意识

  • 意识在人工智能管理体系中的重要作用

员工的意识是人工智能管理体系有效性的基石。它能确保组织中的每个成员都了解自己的角色以及自己的行为对体系绩效的影响。这种集体意识对于培养负责任和合乎道德的人工智能使用文化至关重要。


  • 关于人工智能方针的关键意识点

员工应充分了解组织的人工智能方针,其概述了人工智能计划的道德准则、运行标准和战略目标等。了解人工智能方针有助于确保其活动符合组织的价值观和合规要求。


  • 加强人工智能管理体系优势意识

组织可通过开展定期培训课程、研讨会和宣传活动来提高人工智能管理体系优势意识。突出强调有效的人工智能管理所带来的积极成果,如提高效率、改善风险管理和竞争优势等,激励员工遵守体系要求。


  • 未遵守体系要求的影响

未遵守人工智能管理体系的要求可能会导致严重后果,包括法律处罚、声誉受损和运行中断等。员工必须了解违反合规的后果,强化遵守人工智能方针和体系指南的重要性。


要求 7.4 - 沟通

有效沟通是 ISO/IEC 42001 要求第七章的基石,可确保所有利益相关方了解并参与人工智能管理体系。本节将深入探讨沟通的关键要素、有效沟通的策略以及遇到的挑战等。


  • 有效沟通的关键要素

要求第七章规定的有效沟通的本质在于清晰、及时、有效性和包容性。组织必须以所有利益相关方都易于理解的方式传达有关人工智能管理体系的目标、进展和变化的信息。包括确定传达内容、传达时间、传达接收方以及传达方式等。


  • 确定沟通策略

各组织应根据利益相关方的需求和所传达信息的性质来制定沟通战略。包括评估最有效的沟通渠道和方法,无论是通过内部会议、通讯还是数字平台,来与不同的利益相关方进行沟通。


  • 人工智能管理体系沟通的挑战

由于人工智能管理体系的技术性质和利益相关方的多样性,对其进行沟通可能非常复杂。确保非技术利益相关方能够获取信息,同时又不过度简化关键细节,是一项重大挑战。


要求 7.5 - 文件化信息

  • ISO/IEC 42001 所要求的文件化信息

ISO/IEC 42001 标准规定,在人工智能管理体系的建立、实施、维护和持续改进过程中,必须包含必要的文件化信息。包括标准本身所要求的文件,以及组织认为对其人工智能管理体系有效性所必需的任何其他文件。


  • 文件化信息的创建和更新

组织应采用系统的方法来创建和更新文件化信息。包括确保每份文件都有适当的标识和说明(如标题、日期、作者、参考文献编号等),以适当的格式和媒介(如电子文档、纸质文件等)呈现,并对其适用性和充分性进行评审和批准。


  • 文件化信息管理控制措施

组织必须对文件化信息进行有效控制,以确保其可用性和适用性,并防止其机密性丢失、被不当使用或完整性损坏。组织必须实施文件分发、访问、检索和使用措施,以及文件存储、保存、版本控制、保留和处置等策略。


文件化信息的可用性和适用性

确保文件化信息随时可用并适用是 ISO/IEC 42001 要求第七章的重要组成部分。为便于组织检索,并确保文件的时效性和与当前任务的相关性,组织需要实施强健的信息管理体系。


  • 文件化信息的保护措施

为保护文件化信息,组织必须采取全面的安全措施。包括防止未经授权访问的访问控制、保障数据完整性的加密以及防止数据丢失的定期备份等。


  • 版本控制的作用

版本控制对于维护文件化信息的完整性至关重要。它能确保用户轻松识别文件的最新版本,并访问其修订历史。这不仅有助于防止文件混淆,还能支持审核跟踪和合规工作。


  • 有效保留和处置策略

有效的保留和处置策略包括制定明确的方针,规定不同类型的文件应保留多长时间以及安全处置的程序等。这不仅有助于管理文件数量,还可以确保遵守有关数据保留的法律法规要求。


绩效评估和问责制

  • 绩效评估机制

根据 ISO/IEC 42001 要求第七章,绩效评估机制是评估人工智能管理体系有效性和效率不可或缺的一部分。包括定期监控关键绩效指标(KPI)、内部审核和管理评审等。


  • 通过内部审核和管理评审促进问责制

内部审核和管理评审对于在组织内部培养问责文化至关重要。它们为严格评估人工智能管理体系是否符合既定标准和方针提供了机会。通过确定需要改进的领域和实施纠正措施,组织可以确保责任得到明确定义和遵守。


  • 问责文化的好处

人工智能管理中的问责文化具有诸多好处,包括提高透明度、提高合规性和增强利益相关方之间的信任等。它能确保在做出与人工智能计划相关的决定和行动时,清楚地了解其对道德和业务的影响,从而最大限度地降低风险,促进负责任的创新。


  • 持续评估对体系有效性的贡献

持续评估可使组织适应技术、法规和市场条件的变化,从而显著提高人工智能管理体系的有效性。确保人工智能管理体系始终与组织目标和合规要求保持一致,从而增强其业务弹性和创新能力。  


将要求第七章与其他 ISO/IEC 标准整合

  • 与其他标准保持一致

ISO/IEC 42001 要求第七章与其他 ISO/IEC 标准无缝整合,促进了管理体系的统一方法。这种一致性可确保组织将人工智能管理实践与现有的管理体系整合,如 ISO 9001 质量、ISO/IEC 27001 信息安全和 ISO 14001 环境等。


  • 整合的好处

将要求第七章与其他标准整合可带来诸多好处,包括简化流程、减少重复工作和提高效率等。整合有助于采取整体方法进行组织管理,确保人工智能计划的制定和实施与更广泛的业务目标和合规要求保持一致。


  • 整合面临的挑战

由于各标准的范围、目标和要求各不相同,组织在整合这些标准时可能会面临挑战。术语、实施时间和审核流程方面的差异可能会使整合工作复杂化。然而,这些挑战可以通过仔细规划、跨职能协作和利用整合管理体系平台来缓解。


  • 提高人工智能管理体系的有效性

整合通过促进不同管理体系标准之间的一致性,提高人工智能管理体系的有效性。使组织能够采用全面的风险管理方法,优化资源配置,并确保人工智能计划有助于实现战略目标。    


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