TISC0028-2023人工智能模型风险管理能力成熟度模型.docx
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1、ICS35.020CCSLOl团体标准T/ISC00282023人工智能模型风险管理能力成熟度模型Capabilitymaturitymodelforriskmanagementofartificialintelligencemodel(发布稿)2023 -09 -01 实施2023-06-12发布中国互联网协会前言II引言III1范围12规范性引用文件13术语和定义13.1 13.2 13.3 13.4 23.5 24人工智能模型风险管理24.1 风险管理目标24.2 风险管理框架25能力成熟度模型35.1 能力成熟度等级35.2 风险管理能力5参考文献27本文件按照GB/T1.12020标
2、准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件由中国互联网协会归口。本文件主要起草单位:中国信息通信研窕院、蚂蚁科技集团股份有限公司、北京京东世纪贸易有限公司、度小满(北京)科技有限公司、同盾科技有限公司、易车公司、中国联合网络通信集团有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公司、北京字节跳动科技有限公司、西安恩耐博人工智能科技有限公司、北京快手科技有限公司、三六零安全科技股份有限公司、腾讯云计算(北京)有限责任公司、北京京东科技有限公司、北京中科闻歌科技股份有限公司、北京小桔科技有限公司、杭州安恒技术股份有限公司、OPPo广东移动通信有限公司、北京榕树科技有限公司等。本文件
3、主要起草人:杨玲玲、陈杨、王阳、梁叶、应叶、董纪伟、小宇、梅亮、彭晋、林冠辰、薛峰、周杨、张天翼、杨舟、彭鸿涛、赵磊、唐佳伟、于跃、李鹏、魏芳、于城、张立彤、赵皓星、周少雄、姚一楠、王永霞、王春兴、何佳、李剑锋、梁伟、王璋盛、杨大伟、王蓬华等。近年来,人工智能技术的持续发展为企.业的生产运营和管理模式带来了巨大的变革,已成为带动经济增长的重要引擎。与此同时出现了新的技术风险、伦理风险等威胁和挑战,如模型数据来源、准确性和及时度不当产生的数据风险,模型缺陷造成的决策失衡和结果偏差,模型安全和监控缺失造成的失控事件,以及模型使用不当造成的伦理挑战等。本文件针对组织在开发、实施和使用人工智能模型过程
4、中面临的主要风险挑战,根据法律法规和行业特性,明确人工智能模型风险管理的原则、目标,厘清主体责任,建立覆盖围绕人工智能模型的风险管理能力成熟度模型,规范模型在需求分析、数据准备、模型构建、检验验证、模型部署、持续验证、模型修正、模型下线等环节中的风险管理活动,从策略制度、组织架构、资源配置、技术手段等方面提供保障,提出切实有效的管理措施,快速灵活应对模型风险,确保组织健康有序发展,推动科技向善。对本文件中的具体事项,法律法规另有规定的,需遵照其规定执行。人工智能模型风险管理能力成熟度模型1范围本文件提供了组织在开展人工智能模型需求分析、数据准备、模型构建、检验验证、模型部署、运行监控、持续验证
5、、模型修正、模型下线等关键活动过程中进行风险管理的建议。本文件适用于管理、研发、供应、使用人工智能模型的相关机构。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T250692022信息安全技术术语GB/T243532022风险管理指南(ISO310002018,IDT)3术语和定义GB/T250692022和GB/T243532022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1模型modeI系统、实体、现象或过程的物理、数学或其他逻辑表
6、示。来源:ISO/IEC18023-1:2006,3.1.113.2人工智能模型artificialintelIigencemodel使用一种或多种人工智能技术和方法构建的模型(3.1)。注:人工智能模型可以针对一组给定的人类定义的目标生成输出,例如内容、预测、建议或影响他们互动环境的决策。3.3风险risk不确定性对目标的影响。注1:影响是指偏离预期,偏离可以是正面的和/或负面的,可能带来机会和威胁。注2:目标可有不同维度和类型,可应用在不同层级。注3:通常风险可以用风险源、潜在事件及其后果和可能性来描述。来源:GB/T243532022,3.13.4模型风险modeIrisk基于不正确的模
7、型(3.1)、乱用模型输出和报告进行决策可能产生的风险(3.3)O3.5能力成熟度模型capabiIitymaturitymodel一种模型,该模型包含一个或多个学科的有效过程的基本要素,并描述了从临时的、不成熟的过程到具有改进的质量和有效性的、受到训练的、成熟的过程的进化改进路径。来源:ISO/IEC/IEEE24765:2017,3.4724人工智能模型风险管理4.1 风险管理目标a)安全可靠:应具备与所面临的安全风险相匹配的安全能力,并采取足够的管理措施和技术手段,保障人工智能模型的完整性和鲁棒性。b)透明可解释:应能够解释人工智能模型如何工作以及如何达到特定的预测,或如何在决策过程中发
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