全球首个AI管理体系 ISO 42001如何助力企业合规 | 7月12日CAISP即将开班
随着人工智能日益深度的融入企业日常运营，对其负责任开发与使用的需求也持续增长。从算法偏见与公平性问题到数据隐私与安全风险，AI技术带来的挑战正推动全球政府不断出台和演进法规，以确保AI符合伦理且安全的部署。
由此，在快速变化的监管环境中，希望规模化、负责任应用AI的组织面临着重大挑战。为应对这些挑战，全球首个AI管理体系（AIMS）国际标准应运而生——即ISO 42001框架，该标准为组织实施、维护和持续改进负责任的AI实践提供了结构化指导。
本文将概述全球现行AI法规现状、应对这些新兴监管要求的最佳实践，并阐释ISO 42001合规如何帮助组织既符合AI法律要求，又能构建可信、透明、可问责的AI系统。
全球现行AI法规概览
当前全球已涌现诸多旨在规范AI负责任开发、部署和使用的法规。这些法律框架虽反映了不同国家、地区的优先考虑事项，但共同目标是促进透明、可问责且符合伦理的AI实践。
01
科罗拉多州AI法案
《科罗拉多州AI法案》（SB24-205）将于2026年2月1日生效，旨在保护消费者与AI系统的交互安全。该法案特别关注防止高风险系统中的算法歧视——”高风险系统”是各AI法规中的通用术语，在此特指可能对就业状态、教育录取或金融贷款等重大决策产生决定性影响的AI系统。
需注意：该法案将”消费者”定义为科罗拉多州居民，并分别对高风险AI系统开发者与部署者（均需在科州开展业务）规定了具体要求。
02
伊利诺伊州人权法案修正案
即将于2026年1月1日生效的《伊利诺伊州人权法修正案》（HB3773）新增了关于AI使用的条款，旨在保护雇员及求职者在AI招聘决策过程中免受歧视。相关决策包括但不限于招聘流程与晋升评估。修正案特别禁止在决策AI系统中使用人种和邮编数据，并强制要求雇主披露AI参与决策的情况。
03
犹他州AI政策法案
与科罗拉多法案类似，犹他州于2024年5月1日生效的法案重点保护与AI交互的消费者，其核心要求包括：
- 受犹他州消费者保护局监管的活动中使用AI的机构/个人，须应要求披露是否使用生成式AI
- 需持证经营的受监管职业从业者在使用AI时，必须主动披露人机交互场景。口头交互需开场声明，书面交互需通过电子消息明示
04
韩国AI基本法
2026年1月22日即将生效的《韩国AI基本法》使韩国成为继欧盟后第二个推出综合性AI立法的地区。该法要求所有在韩开展业务的组织（包括通过国内代理开展业务的境外机构）保持AI开发与服务的透明度及安全性。
法案对”高影响AI系统”（涉及人类生命、人权或人身安全关键领域的系统）提出特殊要求，包括实施影响评估、制定风险管理计划及留存系统安全可靠性证明文件等。
05
日本AI相关技术研发及应用推进法
2024年5月通过的《AI相关技术研发及应用推进法》将于2025年4月分阶段实施，标志着日本首次针对AI制定综合性法律框架。该法案聚焦两大方向：
- 研发促进：设立国家AI战略办公室，统筹产官学合作，重点支持医疗、交通等关键领域的可信AI技术研发；
- 应用规范：要求企业在部署可能影响公民权利或公共安全的AI系统时，必须进行事前影响评估并向主管部门备案。特别规定生成式AI内容需标注来源数据范围，且禁止使用侵犯版权的训练数据。
法案采用”轻触式监管”（light-touch regulation），对非高风险AI仅要求自愿性指南，但对医疗诊断、刑事司法等领域的AI系统实施强制性透明度义务（如错误率披露）和年度第三方审计。
06
欧盟AI法案
最后，我们回到引领潮流的法规——欧盟《人工智能法》（EU AI Act），该法案已于2024年8月1日生效。该法采用风险分级监管策略：低风险系统适用自愿标准，高风险应用必须满足合规要求，不可接受风险的系统则被全面禁止。其对”高风险系统”的定义（可能对人类安全或人权产生负面影响的系统）直接影响了韩国等国的AI立法。
按照该法，适用范围涵盖所有在欧盟开发高风险AI系统或提供相关服务的组织（含非欧盟境内但开展业务的企业）。合规要求包括建立风险管理系统、实施数据集治理活动、维护技术文档和进行必要的风险评估等。该法还对通用AI（GPAI）模型提供者制定了专门规范。
应对新兴AI法规的四大合规策略
当前全球AI法规层出不穷且持续演进，不同国家、地区的法律细则可能存在差异——符合某一法规未必能满足另一法规的要求。组织可采取以下前瞻性措施：
01
设立专职AI治理负责人
建议在合规团队中指定专人负责追踪和主导AI治理工作，确保企业在所有业务司法管辖区均符合要求。拥有一位能够随时解答具体法规问题、评估新市场准入风险，并向利益相关方阐释合规情况的主题专家（SME）具有重要价值。
02
定期开展AI影响与风险管理评估
最佳实践是在AI生命周期早期即实施专项影响与风险评估，而非等到面临监管要求时才仓促应对。主动评估不仅有助于提升企业安全态势（包括与监管机构的良好互动），更能减轻后续合规压力。建议定期（例如每年）复审评估结果，确保其时效性并纳入新的考量因素。
03
建立AI使用定义与披露机制
前述法规的共同核心是要求终端用户知晓其正在使用AI。典型披露方法包括：
- 聊天机器人开场明确告知用户正在与AI系统交互
- 为AI生成内容（如图像/视频）添加数字水印
企业还需明确定义内部AI使用流程以确保透明度，例如向客户说明：
- AI系统收集及利用哪些用户数据
- 采用何种防护措施（如数据脱敏或令牌化）保障信息安全
04
解决伦理问题与偏见缓解
构建可信AI系统的核心在于落实伦理考量并减少模型偏见。以《伊利诺伊州人权法》（修正）为例：若招聘AI的训练数据包含员工邮编，模型可能无意中形成基于居住地（而非技能）的歧视性决策。企业应确保：
- 数据集与系统目标高度相关
- 完整记录训练数据的去偏见措施及生命周期测试结果
- 发现偏差时溯源（模型缺陷或数据问题）并实施再训练/参数调整
ISO 42001合规如何助力应对AI法规
对于希望遵守AI法规的组织来说，确定实时跟进最新AI趋势和最佳实践可能令人望而生畏。然而，追求符合ISO 42001框架可以成为一个巨大优势。该标准向利益相关方确保并证明组织建立、实施、维护并持续改进其AI管理体系(AIMS)。作为首个负责任AI开发和使用的国际标准，其制定就是为了适应当前新兴的法规，同时，许多新的立法活动也引用该标准作为基准。例如，《科罗拉多州AI法案》特别指出ISO 42001标准是AI系统风险管理的基准。
符合ISO 42001标准的另一项要求是需要进行AI影响评估。这些评估应评估与AI系统开发和使用相关的对个人和社会的潜在负面影响。评估结果应予以留存，并在适用情况下向利益相关方提供。ISO 42001框架不仅是组织展示其AI系统负责任且安全的重要工具，而且全球各地也在增进认可其参考价值、成熟度和合规指引地位。
由CSA（国际云安全联盟）推出的人工智能安全认证专家课程内容全面覆盖技术细节、政策法规以及安全标准，并通过丰富的实践案例分析，确保学员能够深入掌握人工智能安全领域的专业知识，其中授课内容也包含对ISO 42001框架的解读。
CAISP
人工智能安全认证专家
CAISP课程专注于理解人工智能安全的治理与管理环境，学习 AI 安全的术语与安全目标、针对于算法、模型以及数据安全和隐私进行学习，全面提升对 AI 安全风险的识别、评估与测评等实战化能力；课程还涵盖了 AI 安全的国内与国外的法律法规框架，并通过实际案例，探讨如何在组织中实施 AI 安全；此外，学员还将具体学习如何应对 AI 安全的风险与挑战，包括应对数据投毒、对抗性攻击和供应链威胁等多种安全挑战。
承制CAISP培训班
承制科技作为CSA授权培训机构，已成功举办了多期CAISP认证培训班，并且有不少学员已经申请并通过考试。
承制将继续提升CAISP教学服务质量，并将在7月12日举办下一期CAISP直播培训班，现在报名可提前进入预习阶段。
CAISP课程收益
对个人价值
- 技术与实战结合：通过实际案例和实践指导，提升解决实际问题的能力，将理论知识转化为实际操作技能，促进个人技术成长与实操经验积累。
- 国际视野拓展：结合全球AI安全标准和法规的学习，帮助个人形成国际化的视角，提升在跨国企业或国际合作项目中的适应性和价值。
- 法律法规精通：熟悉国内外政策法规，增强伦理道德意识，为个人职业生涯树立合规操作的基石，降低法律风险。
- 职业发展加速：获得CAISP认证，证明个人在AI安全领域的专业地位，有利于职业晋升、薪资增长以及更广泛的职业选择。
- 安全思维培养：从设计到运营的全周期安全管理能力，使得个人能够在任何涉及AI安全的项目中发挥关键作用，成为企业不可或缺的安全专家。
对企业价值
- 合规性保障：员工熟悉国内外AI安全政策和伦理道德，帮助企业建立合规的安全管理体系，避免法律风险，提升企业形象和社会责任感。
- 成本效率优化：通过DevSecOps的集成，提高AI开发流程的安全性与效率，减少因安全问题导致的修复成本和时间延误。
- 创新能力提升：在大语言模型安全实践与ChatGPT安全最佳实践的指导下，企业能够安全高效地利用最新技术，推动产品和服务创新。
- 安全化构建：培养员工在全生命周期的AI安全管理意识，形成以安全为导向的企业文化，为企业的可持续发展打下坚实基础。
- 竞争力增强：拥有具备CAISP认证的专家团队，企业能够在激烈的市场竞争中展现更高的安全标准和专业实力，吸引更多合作伙伴和客户信任。
CAISP学习对象
- AI行业相关人员：AI工程师与开发者、AI安全工程师、AI应用终端用户；
- 安全相关人员：安全研究员、合规与风险管理专员、网络安全从业者；
- 其他：政策制定者和监管机构、科技管理者、在校学生
CAISP课程大纲
| 模块 | 培训内容 |
| AI安全概述篇 | AI与AI安全基本概念AI与安全衍生技术发展脉络 |
| 技术基础篇 | 常见AI算法与模型介绍AI模型与算法安全性分析数据隐私保护与安全措施 |
| 安全风险篇 | 大模型安全风险概述典型攻击与应对策略：提示攻击、对抗攻击、梯度泄露攻击、推理攻击、模型萃取攻击、供应链攻击、应对策略防御机制解析 |
| 政策与治理篇 | 国内外AI安全法律法规、标准规范分析AI安全治理框架 |
| 全生命周期管理篇 | DevSecOps与AIAI安全需求分析与设计安全的AI系统开发指南与实践AI安全测评框架应用AI渗透测试技术与方法AI安全运营保障体系建设 |
| 标准与评估篇 | AI安全框架AI成熟度模型应用与评估AI安全标准与测评认证实践 |
| 特别篇ChatGPT的安全影响 | 恶意行为者利用LLM的安全分析 防御者如何将LLM应用于网络安全恶意提示词攻击的防范措施 企业安全使用ChatGPT的最佳实践 |
| 实践案例篇 | 现实世界中的AI安全问题深度分析解决方案制定与应对策略关键领域的AI安全最佳实践案例行业大模型应用及安全实践案例 |
| 伦理与未来发展 | AI伦理道德挑战与分析典型场景下的AI伦理道德风险未来发展趋势 |
| 考前串讲 | 考前要点讲解与考前练习 |
CAISP证书样例
