ISO42001人工智能管理体系解读和实践

人工智能（AI）是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的综合性学科，旨在赋予计算机类似人类的智能和能力，例如识别、认知、分类和决策。

“算力×数据×算法”的协同进化，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理、多模态等技术领域取得了重大突破，推动了AI从实验室走向产业革命的进程。

在医疗领域，通过对海量数据的深入分析，人工智能技术已从辅助医生进行影像分析和疾病诊断，拓展至提供医疗决策支持，乃至预测蛋白质结构、助力药物发现，显著加快了药物研究与开发的进程。

在金融领域，人工智能协助机构从海量数据中分析客户需求，如贷款、信用及咨询等信息，开发个性化服务，提升服务质量，辅助风险控制，减少金融欺诈。

在交通领域，通过对海量城市交通数据的分析，人工智能技术能优化线路规划，实施交通预测，使辅助驾驶功能更加智能化且更安全。

人工智能几乎在每个行业都展现出巨大的潜力，以下是一些典型行业的应用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，推动了国内人工智能应用的爆发式增长。

人工智能在蓬勃发展的也带来了技术、伦理、社会及安全层面的多重风险。由于“深度学习”算法所依赖的“涌现”现象具有难以解释的特性，加之训练模型所使用的数据可能存在各类问题，且模型训练需依赖大量的算力基础设施，AI自身的安全风险始终处于高位。

与传统软件按照需求和规格进行编程不同，人工智能系统采用数据驱动的训练和优化方法来处理多样化的输入。这使得AI系统的架构相较于传统软件系统更为复杂，面临的威胁也更加多样化和隐蔽。例如，数据污染或篡改可能导致AI系统做出错误决策，而模型的可解释性差则使得问题排查和修复变得极为困难。

人工智能的广泛应用引发了就业结构的深刻变革，传统职业面临被自动化替代的风险，进而加剧了社会不平等问题。AI的决策过程缺乏透明度和可解释性，这使得评估其在涉及公共利益和伦理道德决策中的信任度变得尤为困难。Deepfake等利用人工智能实施的恶意行为手段，加剧了公众对AI技术滥用的担忧。为应对这些挑战，多年前全球范围内开始高度重视AI的伦理和安全问题。各国政府、国际组织及企业纷纷出台相关政策和指南，旨在规范AI的发展和应用，确保其安全性、可靠性和公平性。