摘要
为了最大限度地从人工智能技术中获益并有效掌控相关风险，企业需要应对三大核心挑战：全面实施并最大程度地利用人工智能、保持合规性，以及负责任地使用人工智能。这些挑战都可以通过适当的人工智能质量管理来成功解决。
为助力企业在人工智能质量策略中取得成功，TÜV南德意志集团推出了一个创新的人工智能质量框架，该框架整合了标准、法规和行业最佳实践，全方位覆盖了人工智能质量的关键领域。该框架为企业指引了确保人工智能用例质量的明确路径。
采纳此人工智能质量框架的企业可以确保全面涵盖所有关键质量方面，包括物理安全、信息安全、法律合规、伦理道德、系统性能以及可持续性。
为了实际展示这种方法的效果和价值，我们选择了一个基于人工智能的医疗决策支持产品作为研究对象。这种人工智能质量控制方法不仅助力企业广泛地使用和整合人工智能，还有助于减少成本和风险，进一步为产品在全球市场的竞争力、提升产品接受度，以及确保产品质量提供了坚实的基础。
许多专家和商界领袖
均认为，人工智能将
成为21世纪的技术革
命力量。人工智能已在众多主流行业的多种场景中成功落地，对企业、社会和环境产生了深远影响。这促使企业持续进行自我革新，并重新确立其在市场竞争中的地位。
为了充分利用人工智能提升效率和响应速度，企业面临着日益增长的竞争压力。同时，政府对人工智能可能带来的个人、社会和环境风险愈发关注，已经开始加大监管力度。例如，预计将在2025年实施的欧盟人工智能法案(EUAIAct)有望成为全球最重要的监管措施之一。另外，在法律和责任的框架下，市场普遍期望人工智能的实施过程能够更加透明和负责。
这引发了企业面临的三大挑战：规模化扩展人工智能、遵守法规，以及对人工智能负责任地使用。然而，许多企业在解决这些挑战时并未做好充分的准备，因为他们在缓解人工智能风险方面存在许多不足。
这正是我们需要“质量”概念的原因。在人工智能语境下，“质量”指的是人工智能系统及其组件在生命周期内满足要求的程度。它从各个视角去看待和解决人工智能系统的多个质量问题，如物理安全、信息安全以及伦理道德等。质量标准应该是透明和可衡量的，这样才能真正保证质量并成为高效生态系统的核心。
当前市场上存在众多质量方法和框架，但能适应审计的框架寥寥无几。据我们的了解，只有TUV南德意志集团的人工智能质量框架能够全面覆盖所有关键的质量要素，包括物理安全、信息安全、法律合规、伦理道德、系统性能以及可持续性。
TUV南德意志集团的人工智能质量框架是一个结合标准、法规和最佳实践的灵活框架，能够为任何人工智能系统提供客观的评估，从而确保其优质性能。
在本白皮书中，我们会对该框架进行深入解读，并以一个基于人工智能的医学解决方案为例，此方案用于评估和分析大脑健康情况，来展示该框架在实际应用中的价值。
TUV南德意志集团的人工智能质量框架使企业能够系统地管理人工智能质量。TUV南德意志集团的人工智能质量框架基于法规、标准和最佳实践。在此基础上，提取必要的质量特征并将其分为六个支柱，形成一个综合的人工智能质量模型(见图A)。
然后在人工智能系统的整个生命周期中系统地考虑AI质量模型。
伦理支柱
需要明确的是，在伦理质量的关键部分中，我们使用了CertifAIEd”。基于双方框架的模块化和技术严谨性，TUV南德意志集团和EEE StandardsAssociation(IEEE SA)正在人工智能质量的伦理方面合作。
工作原理
首先，建立人工智能质量的初始步骤是确认相关的质量特性和关键的目标设定，这些目标设定应依据企业整体期望达成的标准(参照“实际适用
性”部分)。
其次，我们通过对质量要素在质量支柱中的风险评估，以建立针对企业的风险画像，进一步明确人工智能系统必须满足的质量目标。
在最终阶段，这些建议的质量目标将被整合到人工智能质量框架的评估领域内，涵盖企业、技术和流程等相关领域(图B)。因此，人工智能质量框架包罗了控制企业内特定人工智能系统质量的所有要点。
实际适用性
我们推出的方法适用于所有类型的人工智能系统，涵盖全面的质量要素和总体目标。举例来说，假设某企业希望了解其人工智能产品需要符合欧盟
即将实施的人工智能法规的具体标准。那么,我们这种方式将能为其提
供一整套明确的要求(质量概况),助力企业提前做好充分准备。在其他国家，例如中国的《互联网信息服务算法推荐管理规定》或是关国纽约市最近推行的纽约人工智能招聘法案°,同样可以作为我们确定人工智能产品应遵行的目标标准。
另一种应用场景是提供公司人工智能产品负责任使用的证明。这会涉及全部的伦理议题，如透明度、隐私权、问责以及算法偏见等，所有这些因素都需要被纳入考虑，从而为相关的伦理声明提供坚实的支持。
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