【英语版】国际标准 ISO/IEC TS 25058:2024 EN Systems and software engineering - Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) - Guidance for quality evaluation of artificial intelligence (AI) systems 系统与软件工程 - 系统与软件质量要求与评估（SQuaRE） - 人工智能（AI.pdf

ISO/IECTS25058:2024标准全称为“ISO/IEC系统与软件工程——系统与软件质量要求与评估（SQuaRE）——人工智能（AI）系统质量评估的指导”。这个标准提供了一个关于如何评估和确定人工智能（AI）系统质量的指南。以下是该标准的详细解释：

1.**AI系统的质量评估**：该标准强调了评估AI系统质量的重要性，包括其性能、可靠性、安全性、可维护性、可移植性和用户友好性等方面。

***性能**：AI系统的性能通常被定义为它完成特定任务的速度和准确性。例如，一个用于语音识别的AI系统需要能够快速准确地识别语音并转换为文本。

***可靠性**：AI系统的可靠性通常被定义为其在各种环境和条件下保持稳定工作的能力。例如，一个用于自动驾驶的AI系统需要能够在各种天气和道路条件下保持稳定。

***安全性**：AI系统的安全性是至关重要的，因为它可能涉及到敏感数据和关键任务。例如，一个用于医疗诊断的AI系统需要能够保护患者数据的安全。

***可维护性**：AI系统的可维护性是指系统在出现问题时能够被方便地修复和维护。例如，如果一个AI系统的推理过程复杂，需要专业的知识和技能才能进行维护，那么它的可维护性就会受到影响。

***可移植性**：AI系统的可移植性是指其能够在不同的硬件和软件环境中运行的能力。如果一个AI系统只能在特定的硬件和软件上运行，那么它的可移植性就会受到影响。

***用户友好性**：用户友好性是指AI系统是否易于使用和理解，是否能够满足用户的需求和期望。例如，一个用于智能家居控制的AI系统需要易于使用和理解，以便用户能够轻松地控制家庭设备。

2.**质量评估的方法**：该标准提供了多种质量评估方法，包括但不限于基于模型的评估、基于实验的评估、基于文档的评估和基于用户反馈的评估等。这些方法可以根据具体情况和需求进行选择和使用。

3.**质量评估的流程**：该标准还提供了AI系统质量评估的一般流程，包括定义质量要求、收集和分析数据、评估结果、提出改进建议等步骤。这个流程可以帮助组织和管理AI系统的质量评估过程。

ISO/IECTS25058:2024标准为评估和确定人工智能系统的质量提供了详细的指南和流程，这对于确保AI系统的可靠性和安全性具有重要的意义。