AITS — 人工智能可信标准

规范控制集

AITS 强制要求。

声明范围内每项适用要求都必须得到处理。仅在替代控制设计产生等效且有证据支持的成果，并与要求不冲突时，才可接受。评估人员抽查设计与运营，出现重大风险或不一致时可要求额外证据。每项控制都需要负责人、受影响边界、审核触发条件与例外路径；证据须可归属于评估版本或运营期间。

1. AITS-4.1

   应用场景批准

   组织必须正式使用前，记录预期用途、预期收益、受影响方、负责人及批准或拒绝使用的权限。 证据：获批准的人工智能应用场景记录。

2. AITS-4.2

   禁止用途

   组织必须按法律、权利与组织政策定义并执行禁止用途、不可接受结果及升级处理触发条件。 证据：禁止使用政策与执行测试。

3. AITS-4.3

   风险分类

   组织必须按影响、自主程度、数据敏感性、可逆性与可预见滥用对每个人工智能系统分类，再分配适度控制。 证据：风险分类与理由。

4. AITS-5.1

   数据来源

   组织必须在能够取得信息的范围内，记录重要训练、评估、检索及运营数据的来源、权限、质量限制与转换。 证据：数据来源与限制登记表。

5. AITS-5.2

   合法数据处理

   组织必须减少个人与机密数据，并明确合法收集、访问、保留、删除及跨境责任。 证据：数据评估与处理控制。

6. AITS-5.3

   提供商评估

   组织必须评估模型与服务提供商的能力、限制、安全、隐私、变更通知、连续性与退出风险。 证据：提供商尽职调查与决策记录。

7. AITS-6.1

   准确性与幻觉测试

   组织必须按明确的正确性、来源依据及无依据输出阈值，测试有代表性及对抗性场景。 证据：有版本记录的评估集与结果。

8. AITS-6.2

   公平性与影响评估

   组织必须采用适合背景的指标评估差异化结果与受影响方风险，不采用通用公平分数。 证据：影响评估与缓解措施记录。

9. AITS-6.3

   人工监督

   组织必须定义人员何时审核、覆盖、停止或申诉人工智能支持的操作，确保该角色具有足够信息与权限。 证据：监督程序与已演练示例。

10. AITS-6.4

    透明度

    组织必须在相关情况下，提供说明人工智能参与、预期目的、重要限制及提问或质疑路径的通知。 证据：获批准通知与界面证据。

11. AITS-7.1

    提示词与工具安全

    组织必须对使用提示词或操作的系统测试提示词注入、不安全工具使用、检索内容污染、数据泄露与权限提升。 证据：威胁模型与对抗测试结果。

12. AITS-7.2

    访问控制

    组织必须对模型、数据、提示词、工具、配置及管理操作采用最小权限，并定期审核。 证据：角色矩阵与访问审核。

13. AITS-7.3

    日志与可追溯性

    组织必须保留适度的版本、重要输入、输出、决策、人工覆盖与操作记录，避免过度收集个人数据。 证据：日志设计与追踪示例。

14. AITS-8.1

    运营监测

    组织必须按获批准阈值监测质量、漂移、滥用、失败、投诉与重大变更。 证据：监测面板与决策日志。

15. AITS-8.2

    事件响应

    组织必须针对人工智能相关事件定义控制影响、人工升级处理、影响评估、沟通、整改与学习流程。 证据：已测试的人工智能事件程序。

16. AITS-8.3

    变更控制

    组织必须当模型、数据、提示词、工具、提供商或预期用途发生重大变更时，重新评估风险并重复相关评估。 证据：变更记录与回归证据。

17. AITS-8.4

    供应商管理

    组织必须为第三方人工智能依赖维护责任、服务限制、证据访问、事件通知与退出安排。 证据：合同控制与退出登记表。

18. AITS-9.1

    安全退役

    组织必须人工智能系统退役时，禁用访问与自动化操作、保留必要证据、处理保留数据，并沟通替换或撤回安排。 证据：获批准的退役与完成记录。

实施路径

实用的 30／60／90 天采用顺序。

此顺序是规划辅助，不是承诺的认证时间表。复杂性、证据成熟度、第三方访问与纠正工作决定实际路径。团队应优先处理重大风险及可持续运营，不应制作仅为评估当天而存在的文档。

相关标准与服务

将 AITS 连接到其周围职责。