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ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之15
“9绩效评价”解读和应用指导材料
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ISO/IEC42001-2023《信息技术-人工智能-管理体系》之15
“9绩效评价”解读和应用指导材料
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》
9绩效评价
9.1监视、测量、分析和评价
组织应确定：
——需要监视和测量什么；
——需要用什么方法进行监视、测量、分析和评价，以确保结果有效；
——何时实施监视和测量；
——何时对监视和测量的结果进行分析和评价。
成文信息应作为结果证据可获取。
组织应评价人工智能管理体系的绩效和有效性。
9绩效评价
9.1监视、测量、分析和评价
监视、测量、分析和评价有关的术语
绩效：可测量的结果。
绩效的定义：可测量的结果。这一定义明确了绩效是可量化或可评估的结果，是评价组织活动、过程、产品或服务效果的重要指标；
绩效的特性：
定量与定性结果：绩效可能涉及定量的结果（如具体的数值或百分比），也可能涉及定性的结果（如客户反馈或满意度）；
多维度相关性：绩效可能与组织的各种活动、过程、产品、服务、体系或组织整体的管理有关，是一个多维度的评价指标。
绩效在人工智能管理体系中的应用；
人工智能系统绩效：绩效既指使用人工智能系统取得的结果，这包括人工智能系统在实际应用中的效能、效率以及达到预期目标的情况；
管理体系绩效：绩效也指与人工智能管理体系相关的结果，这涵盖了管理体系的有效性、持续改进的效果以及对人工智能系统管理和使用过程的监控结果。
绩效监视与测量的重要性：绩效的监视、测量、分析和评价是人工智能管理体系中不可或缺的一部分。通过持续监视和测量绩效，组织可以了解人工智能系统的运行情况，评估管理体系的有效性，并根据评估结果进行必要的调整和改进。这对于确保人工智能系统的稳定运行、优化资源配置、提升组织的竞争力具有重要意义。
测量：确定数值的过程。
测量的定义；
测量是一个过程，这个过程的目标是得出一个或多个具体的数值；
这些数值通常是对某种特性、性能、状态或结果的量化表达，它涉及对各种指标、性能参数、风险等进行量化和赋值的过程。
测量的重要性；
在人工智能管理体系中，测量是评估、监控和改进人工智能系统性能的基础；
通过测量获得的数值数据，组织可以客观地了解人工智能系统的运行状态、效率和效果。
测量的应用范围。
测量可以应用于人工智能系统的各个方面，如模型的准确性、处理速度、资源消耗等；
它还涉及对管理体系自身性能的测量，如流程效率、风险控制效果等。
监视：确定体系、过程或活动的状态。
监视的目的：监视的主要目的是确定人工智能管理体系、过程或活动的状态，以确保它们按照既定的标准、目标和期望进行；
监视的范围：监视的范围包括整个组织范围内的人工智能管理体系，以及与之相关的过程和活动。这涵盖了从人工智能系统的开发、部署、使用到持续改进的整个生命周期；
监视的重要性：由于人工智能系统可能会持续学习和改变其行为，监视对于确保系统持续可靠、透明和公平地运行至关重要。通过持续监视，组织可以及时发现潜在的问题，并采取必要的措施进行纠正；
监视的内容：监视的内容可能包括但不限于系统的性能、数据质量、安全性、公平性、透明度以及整个生命周期的质量。此外，还需要监视供方、合作伙伴和第三方提供或开发人工智能系统的活动，以确保它们符合组织的标准和期望；
确定状态的方法：确定状态可能需要进行检查、监督或严格观察。这包括了对体系、过程或活动的各个方面进行观察和评估，以确保它们按照预期运行并达到设定的标准或要求。
监视、测量、分析和评价的策划；
组织应确定监视和测量的内容；
组织应明确哪些是需要监视和测量的关键领域或要素，这些可能包括人工智能系统的性能、准确性、安全性、合规性、用户满意度等方面。
人工智能系统性能监视：组织需要监视人工智能系统的性能，确保其按照预期运行并提供准确结果。这可能涉及系统的响应时间、处理速度、预测准确性等指标；
准确性验证：对于依赖人工智能系统做出决策或提供服务的组织，确保系统输出结果的准确性至关重要。组织应定期验证系统准确性，以评估系统性能并识别潜在的改进领域；
安全性评估：由于人工智能系统可能涉及敏感数据或影响关键业务决策，因此组织需要对其安全性进行持续评估。这包括识别潜在的安全漏洞、实施适当的防护措施以及监控未经授权的访问或修改尝试。
合规性检查：随着数据保护法规的不断发展和完善，组织需要确保其人工智能系统的运行符合相关法规要求。这可能涉及用户隐私、数据保护、算法公平性等方面的合规性检查；
用户满意度监测：人工智能系统的最终目的是为用户提供有价值的
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