7 天免费试用；无需信用卡
互操作性是 AI 合规性的基础，可确保 AI 系统在各种监管框架下运行。随着全球人工智能治理的迅速发展，组织面临着适应不一致的标准、数据格式和安全风险的挑战。本文详细介绍了欧盟人工智能法案、ISO/IEC 42001和NIST AI RMF等互操作性标准如何塑造合规战略，以及为什么采用开放技术标准、组建跨职能团队和使用实时监控工具是保持合规的关键。
这些策略简化了合规性，降低了成本，并为组织应对不断变化的全球法规做好了准备。
长期以来，标准不一致的挑战一直给人工智能开发带来问题。本节重点介绍塑造人工智能系统互操作性的主要监管框架。对于致力于人工智能合规性的组织来说，了解这些框架至关重要。它们创建了一个结构化环境，强调遵守互操作性标准的重要性。
这个 欧盟人工智能法案 作为第一个全面的人工智能监管框架脱颖而出。自2024年8月1日起，该法将处以最高3000万欧元的罚款，占全球年营业额的6％。该法案将人工智能系统分为四类：禁止、高风险、有限风险和最低风险。它的覆盖范围延伸到欧洲以外，适用于在欧盟市场运营的非欧洲公司，就像GDPR一样。该法案将高风险系统的人工监督列为优先事项，并强调透明度和问责制。
另一个重要的框架是 ISO/IEC 42001，管理人工智能系统的国际标准。与欧盟人工智能法案不同，该标准是自愿的，但提供了一种结构化、基于风险的人工智能治理方法。帕特里克·沙利文来自 A-LIGN 解释：
“人工智能管理系统（AIMS）标准ISO/IEC 42001提供了一种结构化、基于风险的人工智能治理方法，符合欧盟人工智能法案的要求。”
尽管存在差异，但欧盟人工智能法案和ISO/IEC 42001共享了约40-50％的高层要求。关键区别在于他们的方法：欧盟人工智能法案依赖于自我认证，而ISO/IEC 42001是可认证的。
这个 通用数据保护条例 (GDPR) 在人工智能合规性方面也起着重要作用，尤其是在处理个人数据的系统方面。欧盟人工智能法案引用了GDPR 30多次，强调了两者之间的紧密联系。Foley & Lardner LLP的合伙人史蒂夫·米伦多夫详细阐述了这种关系：
“欧盟人工智能法案补充了GDPR。GDPR 涵盖了个人信息的发生情况，更侧重于隐私权。欧盟人工智能法案侧重于人工智能的使用和人工智能系统的使用，以及有关人工智能的作用以及人工智能可能对社会产生的影响的更多信息，无论该系统是否使用个人信息。”
在美国， 《加州消费者隐私法》(CCPA) 授权加州隐私保护局 (CPPA) 监管自动决策技术。与采用基于风险的方法的欧盟人工智能法案不同，CCPA允许消费者选择退出自动决策系统，无论所涉及的风险水平如何。
其他框架，例如 NIST 人工智能风险管理框架 (RMF) 还有 经合组织框架 还为人工智能治理提供指导。虽然每个框架都强调合规性的不同方面，但它们都旨在鼓励负责任的人工智能开发和部署。
将国际标准纳入国内法规可简化跨境互操作性。现在，许多政府将ISO/IEC 42001等全球标准纳入其法规中。这种做法有助于建立共同的技术和监管原则，增强对不同市场人工智能系统的信任，同时减轻国际运营组织的合规负担。
技术互操作性是监管框架的另一个重点领域。鼓励组织采用IEEE、W3C或ISO/IEC等机构的开放技术标准，以确保人工智能系统之间的无缝通信。这种策略有助于避免建立封闭的生态系统，封闭的生态系统可能会阻碍创新和竞争。
标准化的好处是显而易见的。例如，亚太经合组织2023年的一份报告发现，可互操作的框架每年可以将跨境人工智能服务增加11-44％。对于为合规做准备的公司来说，主要框架中的共同要素为简化工作创造了机会。通过开发同时满足多项监管要求的治理系统，组织可以减少冗余并保持各地区一致的合规性。
随着新框架的不断出现，引用既定国际标准的趋势为公司构建可互操作的人工智能系统提供了稳定的基础。这种方法使组织能够适应不断变化的需求，同时保持强有力的治理实践。这些标准化方法为实现有效的人工智能合规性和互操作性奠定了基础。
有效实现 AI 合规性需要在不中断运营的情况下跨多个框架运作的策略。这些方法不仅符合已经讨论的监管框架，而且可以帮助组织制定能够适应不断变化的要求的合规计划。以下是实现这种平衡的一些关键方法。
建立正确的治理团队可能是无缝合规和代价高昂的失误之间的区别。一支由来自所有主要业务领域的代表组成的跨学科团队可确保合规工作全面且与组织的目标保持一致。这种结构还有助于在创新需求与合规要求之间取得平衡。
“如果组织尚未制定人工智能GRC计划，则应将其优先考虑。”-企业软件提供商Kalderos首席信息官吉姆·亨德默
行政领导在有效实施人工智能治理方面起着至关重要的作用。领导者必须积极支持跨部门协作，并确保治理团队有明确的目标。概述角色和责任的书面章程也至关重要。
来自零售、医疗保健和金融等行业的真实例子表明，跨职能团队可以减少支持请求，缩短诊断时间，降低与欺诈相关的损失。定期的团队会议和清晰的关键绩效指标沟通有助于使工作与组织目标保持一致。此外，任命合规负责人来监督全球和地区的人工智能法规至关重要。该角色包括将人工智能用例与GDPR和HIPAA等标准对应起来，确保组织在合规要求方面保持领先地位。
采用开放的技术标准可简化合规性，同时提高系统的互操作性。IEEE和ISO等认可组织的标准不仅有助于管理风险，还可以建立公众信任和打开国际市场的大门。
为了有效实施这些标准，组织应将其 AI 用例与 GDPR 和 HIPAA 等相关法规对应起来。集中化的采购、开发和部署策略可以简化这一流程。强有力的合规战略应涉及法律、合规、IT、数据科学和业务部门之间的合作。
从技术角度来看，应按风险级别对人工智能系统进行分类，并相应地应用量身定制的控制措施。可解释的人工智能方法，例如持续的模型评估和详尽的文档，至关重要。根据ISO/IEC 42001等标准对人工智能输出进行定期审计，有助于确保系统保持合规性。强有力的数据管理实践，包括数据质量标准、谱系跟踪和数据漂移监控，同样重要。
隐私和安全应始终是重中之重。使人工智能使用政策与GDPR、CCPA或HIPAA等法律保持一致，同时采用数据最小化、加密和匿名化等技术，可以显著降低风险。这些做法自然是对外部审计的补充，进一步加强了合规工作。
第三方审计提供了额外的可信度和透明度，尤其是在人工智能系统变得越来越复杂的情况下。这些审计确保遵守道德、法律和运营标准。通过验证人工智能系统是否符合既定标准，第三方审计可以证明组织对负责任的人工智能实践的承诺，从而增强客户、合作伙伴和监管机构之间的信任。
审计过程涉及外部专家审查人工智能系统的开发、测试和部署，以确保它们遵循既定的指导方针。这种外部验证对于解决前面讨论的标准中的不一致性特别有价值。
对第三方审计的需求正在上升。公共机构和私营公司在采购人工智能解决方案时越来越多地寻求独立监督。为了使这些审计有效，组织必须授予审计师完全的监督权限，并确保审计师随时了解最新法规。
最近的执法行动凸显了强有力监督的重要性。在 2024 年， Clearview A 因培训面部识别系统中的不道德数据行为而面临荷兰数据保护局的超过3000万美元的罚款。同样， iTutor 在平等机会委员会的人工智能系统歧视55岁以上的女性申请人之后，与该委员会达成和解。
第三方审计的监管势头也在增强。首席执行官丹·科雷亚 美国科学家联合会，评论道：
“VET AI法案将为人工智能开发人员、部署人员和第三方带来急需的确定性，即在我们作为一个国家弄清楚如何参与人工智能治理和监管的同时，验证、红队和合规等流程应该是什么样子。”
了解互操作性标准之间的差异有助于组织确定满足其特定需求的最佳选择。每个标准都有与特定行业、地区或组织结构相一致的独特特征。
下表重点介绍了主要区别，为更深入地了解这些标准如何塑造合规战略铺平了道路。例如， ISO/IEC 42001 因其全球适用性而脱颖而出，它提供了一个支持遵守其他法规（例如欧盟人工智能法）的治理框架。其基于生命周期的方法可确保整个开发和部署过程中的人工智能质量。
相比之下， NIST 人工智能风险管理框架 (RMF) 因其灵活性以及对道德原则和风险管理的关注而在美国尤其受到重视。但是，其有限的国际认可度可能对开展全球业务的组织构成挑战。饰演 Bruce A. Scott，医学博士，总裁 美国医学会，评论道：
“光靠自愿标准可能不够；监管原则必须指导人工智能的实施。”-AMA 总裁 Bruce A. Scott，医学博士
地理在标准选择中起着重要作用。美国的做法在很大程度上依赖于现有的联邦法律和自愿指导方针，而各州正在出台自己的人工智能法规。例如，科罗拉多州于2024年5月颁布了全面的人工智能立法，加利福尼亚州于2024年9月出台了以透明度和隐私为重点的人工智能法案，犹他州的《人工智能政策法》（2024年5月生效）要求各公司披露其在消费者通信中使用生成人工智能的情况。
执法机制也差异很大。不遵守欧盟人工智能法案可能会导致巨额罚款，而ISO/IEC 42001认证是自愿的，不会受到法律处罚。这种对比凸显了与适应性更强的NIST AI RMF相比，ISO/IEC 42001的结构化治理所需的资源承诺。
行业特定需求进一步影响标准的选择。例如，医疗保健组织必须遵守 HIPAA，同时还必须遵守新出现的 AI 法规。实际上，仅在今年，34个州就出台了250项与健康有关的人工智能法案，这反映了监管对医疗保健领域人工智能的日益关注。
由于许多组织面临重叠的合规性要求，标准之间的互操作性变得越来越重要。欧盟人工智能法案规定的角色和职责与ISO/IEC 42001的问责框架非常一致，提供了满足监管和运营要求的全面战略。
归根结底，标准的选择取决于组织的风险承受能力和运营范围。由于欧盟人工智能法案的强制性质和严格的处罚，在欧洲市场运营的公司必须优先遵守该法案。同时，总部位于美国的组织可能更喜欢NIST AI RMF的灵活性，它允许采用分阶段、以优先级为导向的合规方法。
有效管理 AI 合规性需要跨团队、系统和工作流程进行无缝集成。实时协作平台已成为组织努力满足复杂合规要求同时保持运营效率的基石。
赌注很高。超过60％的合规失败源于延迟的监控和手动流程，97％的SOC分析师对缺少关键警报表示担忧。实时协作工具通过支持满足各种监管要求的可互操作的人工智能系统来应对这些挑战。这些数字解释了为什么公司越来越依赖将人工智能功能与高级协作功能相结合的平台。
现代协作平台正在通过解决关键的工作流程瓶颈来重塑组织应对人工智能合规性的方式。分散的通信、不一致的标签和低效的数据管理等问题正在通过无缝处理多种数据类型和人工智能模型的统一接口来解决。
以 Prompts.ai 为例。该平台为大型语言模型 (LLM) 提供集成工作流程，将各种模型连接在单个系统下。其代币化跟踪基于即用即付模型，可提供对人工智能资源使用情况的详细见解，这对于合规性审计至关重要。通过保存 AI 互动的精确记录，组织可以更好地管理成本并满足监管报告要求。
Prompts.ai 还支持多模式工作流程，使团队能够在统一的合规框架内处理文本、图像和其他数据类型。此功能对于需要展示对不同 AI 模型中不同数据源的一致处理方式的组织特别有用。通过实时编辑、内置注释和可创建决策审计跟踪的操作项目，进一步增强了透明度。当合规团队能够跟踪如何使用人工智能模型、处理哪些数据以及谁做出了关键决策时，证明合规性就会变得容易得多。
这种综合方法自然延伸到实时跟踪，确保合规过程的每个阶段都得到监控和记录。
在改进的工作流程基础上，先进的跟踪系统通过实时监控每一次互动，将合规性提升到一个新的水平。这些工具在医疗保健和金融等受监管的行业中尤其重要，在这些行业中，合规失误可能导致巨额罚款和声誉损失。
人工智能驱动的监控工具可以在异常、未经授权的访问和潜在威胁发生时对其进行检测，确保与数据安全标准保持一致。这些系统可以自动采集数据，立即发送警报，并提供集中式仪表板，使合规团队可以清楚地了解系统活动和潜在风险。
医疗保健行业提供了令人信服的例子，说明其在实践中是如何运作的。 西奈山卫生系统 将人工智能合规软件与其现有的电子病历（EMR）系统集成在一起，将人工审核时间缩短了40％以上。同样， 坦普斯是一家临床人工智能公司，使用人工智能驱动的风险评估工具来帮助肿瘤学家遵守不断变化的治疗方案，达到98％的HIPAA标准合规性。
主要跟踪功能包括实时数据谱系跟踪、同意管理和偏见检测。数据沿袭跟踪确保组织能够追踪信息如何通过其 AI 系统移动。同意管理工具有助于满足隐私法规，而偏差检测算法则监控输出以确保公平和公平。
主动监测的重要性显而易见。近年来，全球反洗钱（AML）罚款已超过100亿美元，这凸显了不良合规体系的财务风险。采用实时监控的组织可以在问题升级为违规行为之前发现并解决问题。
“人工智能工具在增强团队能力而不是取代团队时最有效。通过增强人类专业知识，合规计划可以扩大其影响力，同时培养问责和参与的文化。”-托马斯·福克斯
Prompts.ai 通过其矢量数据库整合了强大的跟踪和监控，用于检索增强生成 (RAG) 应用程序和加密数据保护。它的实时同步可确保所有团队成员的合规数据保持最新状态，而自动化的微工作流程可以在不牺牲监督的情况下处理日常任务。
到2032年，合规工作流程软件的市场预计将达到71亿美元，这反映了自动跟踪在现代人工智能合规中日益增长的重要性。现在投资这些工具的组织将更有能力应对不断变化的法规。
成功的关键在于平衡自动化和人工监督。虽然人工智能擅长例行监控和标记潜在问题，但人工专家对于解释警报和做出复杂的合规决策至关重要。最有效的系统将自动跟踪与明确的升级协议和定期的人工审查相结合，确保没有漏洞。
互操作性标准是有效的人工智能合规战略的核心。72％的企业已经在使用人工智能，将近70％的企业计划在未来两年内增加对人工智能治理的投资，对统一和标准化方法的需求比以往任何时候都更加紧迫。研究表明，采用集中式人工智能治理的组织以负责任和高效的方式扩展其人工智能运营的可能性是其两倍。这些标准对于创建人工智能系统至关重要，这些系统可以随着法规的变化而发展，同时保持运营效率。
通过简化工作流程、建立可扩展的治理框架以及确保 AI 交互的完全可见性和可审计性，互操作性标准提供了监管报告和风险管理所需的工具。这些原则为下文概述的战略行动铺平了道路。
为了将合规性转化为战略优势，组织需要采取深思熟虑、结构合理的行动。方法如下：
互操作性标准，例如 欧盟人工智能法案 和 ISO/IEC 42001 正在塑造全球范围内人工智能合规的形成方式。这个 欧盟人工智能法案 为负责任的人工智能开发制定了明确的规则，旨在减少监管混乱，同时鼓励该领域的道德进步。它的影响不仅限于欧洲，它通常可以作为其他地区效仿的榜样。
另一方面， ISO/IEC 42001 为管理人工智能系统提供了详细的框架，强调了可解释性、可审计性和减少偏见等原则。这些指导方针帮助各组织展示其合规工作，增强与监管机构和利益相关者的信任。这些标准共同推动了各国在人工智能合规方面的一致性与合作，为更加统一的全球人工智能治理方法铺平了道路。
为了确保人工智能系统与不断变化的法规保持一致，组织需要建立坚实的治理框架。这些框架应明确概述组织内部的作用、责任和问责制。必须定期更新政策和程序以匹配新标准。采取诸如此类的步骤 伦理影响评估 跟上监管更新同样重要。
最重要的是，使用ISO/IEC 42001等既定标准并制定强有力的合规计划可以帮助组织在监管变化中保持领先地位。这些行动不仅可以保持运营合规，还可以增强对人工智能系统管理方式的信任和开放性。
使用 开放的技术标准 和 实时监控工具 在确保 AI 系统高效且负责任地运行方面起着关键作用。开放标准确保 互操作性，使人工智能系统能够在各种平台和区域之间顺利集成。这不仅简化了全球使用，而且增强了全球人工智能应用程序的信任和一致性。
另一方面，实时监控工具允许组织在风险发生时识别和管理风险。这些工具可确保遵守法律和监管框架，帮助企业提前应对潜在问题。这种前瞻性方法最大限度地降低了法律风险，提高了运营效率，并促进了合乎道德的人工智能实践。通过实施这些策略，公司可以避开巨额罚款，建立用户可以信任的人工智能系统。
