ISO/IEC 42001是全球專門針對人工智能管理體系的國際標準，旨在幫助組織系統化地管理AI全生命周期風險，確保技術的開發、部署和應用符合倫理、法律及社會期望。其核心目標包括：
1. 風險可控：識別AI在偏見、、隱私等方面的潛在風險并制定緩解措施；
2. 合規增效：滿足歐盟《人工智能法案》、各國數據保護法（如GDPR）等監管要求；
3. 可信透明：提升AI系統的可解釋性，增強用戶、客戶及利益相關方的信任。
標準的核心框架與要求
ISO/IEC 42001基于PDCA（計劃-執行-檢查-改進）模型，圍繞AI治理提出七大關鍵要素：
1. 組織環境與領導力
明確AI戰略與組織的使命、價值觀對齊；
要求高層管理者承諾資源投入，建立AI治理團隊，明確角色與責任。
2. 風險評估與管控
系統性評估AI在數據質量、模型偏差、漏洞、社會影響等維度的風險；
制定風險分級策略，例如對“高風險AI”（如醫療診斷系統）實施更嚴格的管控。
3. 數據與算法治理
數據完整性：確保訓練數據的代表性、公平性及隱私合規（如匿名化處理）；
算法可追溯性：記錄模型開發過程、參數選擇及性能評估結果，支持審計與問責。
4. 透明性與用戶溝通
向用戶披露AI系統的功能邊界、決策邏輯及不確定性（如置信度指標）；
建立用戶反饋機制，及時響應關于AI決策的質疑。
5. 生命周期管理
覆蓋AI系統的設計、開發、測試、部署、監控、退役全流程；
強調持續監控與迭代優化，例如通過“模型再訓練”應對數據漂移問題。
6. 合規與倫理對齊
將倫理原則（如公平、無害、人權保護）嵌入技術設計；
定期審查AI應用是否符合國內外法律法規及行業標準。
7. 持續改進與文化培育
通過內部審核、管理評審等手段推動體系優化；
開展AI倫理培訓，提升全員責任意識。