通过标准提升信任：面向全球伦理与监管背景的ISO AI标准比较风险影响框架
计算机与社会
2025-04-24 v1 人工智能
摘要
随着人工智能(AI)重塑行业和社会，确保其通过减轻偏见、信息不透明和责任缺失等伦理风险来实现可信赖性，仍然是一个全球性挑战。国际标准化组织(ISO)AI标准，如ISO/IEC 24027和24368，旨在通过嵌入公平性、透明性和风险管理来培育负责任的AI开发。然而，它们在不同监管环境中的效果存在差异，从欧盟基于风险的AI法案到中国以稳定为导向的措施，再到美国零散的州级倡议。本文引入了新颖的比较风险影响评估框架，以评估ISO标准在这些背景中如何解决伦理风险，提出增强其全球适用性的建议。通过将ISO标准映射到欧盟AI法案，并调查十个地区（包括英国、加拿大、印度、日本、新加坡、韩国和巴西）的监管框架，我们建立了伦理对齐的基线。该框架应用于欧盟、美国科罗拉多州和中国的案例研究，揭示了差距：自愿性ISO标准在执法方面不足（例如科罗拉多州），且低估地区特定风险如隐私（中国）。我们建议实施强制性风险审计、地区特定附录以及面向隐私的模块，以增强ISO的可适应性。这种方法不仅综合了全球趋势，也为与伦理诉求保持一致、培育AI全球信任提供了可复制的工具。政策制定者和标准组织可利用这些见解来演进AI治理，确保其满足日益增长的技术对多样化社会需求。
引用
@article{arxiv.2504.16139,
title = {Enhancing Trust Through Standards: A Comparative Risk-Impact Framework for Aligning ISO AI Standards with Global Ethical and Regulatory Contexts},
author = {Sridharan Sankaran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16139},
year = {2025}
}