Xem chi tiết: Các tổ chức quốc tế, khu vực và quốc gia tham gia xây dựng tiêu chuẩn về Trí tuệ nhân tạo (AI) 

Cho đến nay các tiêu chuẩn quốc tế có liên quan về trí tuệ nhân tạo (AI) đã được các tổ chức tiêu chuẩn hóa quốc tế và khu vực công bố được xác định như sau:

1. Các tiêu chuẩn liên quan đến AI của ISO và IEC

ISO và IEC tạo thành hệ thống chuyên biệt về tiêu chuẩn hóa toàn cầu. Các cơ quan quốc gia là thành viên của ISO hoặc IEC tham gia vào việc xây dựng các Tiêu chuẩn Quốc tế thông qua các ủy ban kỹ thuật do tổ chức tương ứng thành lập để giải quyết các lĩnh vực hoạt động kỹ thuật cụ thể. Ủy ban kỹ thuật ISO và IEC hợp tác trong các lĩnh vực cùng quan tâm. Các tổ chức quốc tế khác, chính phủ và phi chính phủ, liên kết với

ISO và IEC, cũng tham gia vào công việc.

Các quy trình được sử dụng để phát triển tài liệu này và những quy trình dự định để duy trì thêm được mô tả trong Chỉ thị ISO/IEC, Phần 1. Đặc biệt, cần lưu ý các tiêu chí phê duyệt khác nhau cần thiết cho các loại tài liệu khác nhau. Tài liệu này được soạn thảo theo các quy tắc biên tập của Chỉ thị ISO/IEC, Phần 2 (xem www.iso.org/directives).

ISO/IEC 2382-28:1995 Information Technology - Vocabulary - Part 28: Artificial Intelligence - Basic Concepts And Expert Systems (Công Nghệ Thông Tin - Từ Vựng - Phần 28: Trí Tuệ Nhân Tạo - Các Khái Niệm Cơ Bản Và Hệ Chuyên Gia).

ISO/IEC 2382-29:1999 Information Technology -- Vocabulary -- Part 29: Artificial Intelligence -- Speech Recognition And Synthesis (Công nghệ thông tin -- Từ vựng -- Phần 29: Trí tuệ nhân tạo -- Nhận dạng và tổng hợp giọng nói).

ISO/IEC 2382-31:1997 Information Technology - Vocabulary - Part 31: Artificial Intelligence - Machine Learning (Công Nghệ Thông Tin - Từ Vựng - Phần 31: Trí Tuệ Nhân Tạo – Máy học).

ISO/IEC 2382-34:1999 Information Technology -- Vocabulary -- Part 34: Artificial Intelligence -- Neural Networks (Công Nghệ Thông Tin - Từ Vựng - Phần 34: Trí Tuệ Nhân Tạo – Mạng nơ- ron).

ISO/IEC TS 4213:2022 Information technology - Artificial intelligence - Assessment of machine learning classification performance (Công nghệ thông tin -- Từ vựng – Đánh giá hiệu năng phân loại máy học).

ISO/IEC 23053:2022 Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) (Khung cho Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI) Sử dụng Máy học (ML)).

ISO/IEC 22989:2022 Information technology - Artificial intelligence - Artificial intelligence concepts and terminology (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo).

ISO/TR 22100-5:2021 Safety of machinery - Relationship with ISO 12100 — Part 5: Implications of artificial intelligence machine learning (An toàn máy móc - Mối quan hệ với ISO 12100 — Phần 5: Ý nghĩa của máy học trí tuệ nhân tạo).

ISO/IEC 22989:2022 Information technology - Artificial intelligence - Artificial intelligence concepts and terminology (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo).

ISO/IEC TR 24027:2021 Information technology - Artificial intelligence (AI) - Bias in AI systems and AI aided decision making (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Khuynh hướng trong các hệ thống AI và AI hỗ trợ ra quyết định).

ISO/IEC TR 24028:2020 Information technology - Artificial intelligence - Overview of trustworthiness in artificial intelligence (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Tổng quan về độ tin cậy trong trí tuệ nhân tạo).

ISO/IEC TR 24029-1:2021 Artificial Intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 1: Overview (Trí tuệ nhân tạo (AI) - Đánh giá độ bền vững của mạng nơ-ron - Phần 1: Tổng quan).

ISO/IEC TR 24030:2021 Information technology - Artificial intelligence (AI) - Use cases (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Các trường hợp sử dụng).

ISO/IEC TR 24368:2022 Information technology - Artificial intelligence - Overview of ethical and societal concerns (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Tổng quan về các mối quan tâm về đạo đức và xã hội).

ISO/IEC TR 24372:2021 Information technology - Artificial intelligence (AI) - Overview of computational approaches for AI systems (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Tổng quan cách tiếp cận tính toán cho các hệ thống AI).

ISO/IEC 24668:2022 Information technology - Artificial intelligence - Process management framework for big data analytics (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khung quản lý quy trình cho phân tích dữ liệu lớn).

ISO/IEC 38507:2022 Information technology - Governance of IT - Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations (Công nghệ thông tin - Quản trị công nghệ thông tin - Ý nghĩa quản trị sử dụng trí tuệ nhân tạo của các tổ chức).

IEC/IEEE 62243-2005 Standard For Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AI-ESTATE) (Tiêu chuẩn cho dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo gắn liền với mọi môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

IEC 62243 Ed. 2.0 en:2012 Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AIESTATE) (Dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo liên kết với mọi môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

2. Các tiêu chuẩn liên quan đến AI của ITU

ITU-T F.749.4 (06/2021) Use cases and requirements for multimedia communication enabled vehicle systems using artificial intelligence (Các trường hợp sử dụng và yêu cầu đối với hệ thống xe hỗ trợ giao tiếp đa phương tiện sử dụng trí tuệ nhân tạo).

3.2.2.2. ITU-T H.862.5 (06/2021) Emotion enabled multimodal user interface based on artificial neural networks (Giao diện người dùng đa phương thức kích hoạt cảm xúc dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo).

ITU-T L.1305 (11/2019) Data centre infrastructure management system based on big data and artificial intelligence technology (Hệ thống quản lý hạ tầng trung tâm dữ liệu dựa trên công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo).

ITU-T M.3080 (02/2021), ITU-T M.3080 (2021) Err. 1 (05/2021) Framework of artificial intelligence enhanced telecom operation and management (AITOM) (Khung quản lý và vận hành viễn thông tăng cường trí tuệ nhân tạo (AITOM)).

ITU-T M.3381 (01/2022) Requirements for energy saving management of 5G radio access network (RAN) systems with artificial intelligence (AI) (Yêu cầu quản lý tiết kiệm năng lượng của hệ thống mạng truy cập vô tuyến (RAN) 5G với trí tuệ nhân tạo (AI)).

ITU-T M.3382 (06/2022) Requirements for work order processing in telecom management with artificial intelligence (Yêu cầu xử lý lệnh công việc trong quản lý viễn thông bằng trí tuệ nhân tạo).

ITU-T P.1402 (07/2022) Guidance for the development of machine-learning-based solutions for QoS/QoE prediction and network performance management in telecommunication scenarios (Hướng dẫn phát triển các giải pháp dựa trên máy học để dự đoán QoS/QoE và quản lý hiệu suất mạng trong các tình huống viễn thông).

ITU-T Y.3116 (02/2022) Traffic typization IMT-2020 management based on an artificial intelligence approach (Quản lý IMT-2020 lưu lượng điển hình dựa trên cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo).

ITU-T Y.3177 (02/2021) Architectural framework for artificial intelligence-based network automation for resource and fault management in future networks including IMT-2020 (Khung kiến trúc cho tự động hóa mạng dựa trên trí tuệ nhân tạo để quản lý tài nguyên và lỗi trong các mạng tương lai bao gồm IMT-2020).

ITU-T Y.3178 (07/2021) Functional framework of artificial intelligence-based network service provisioning in future networks including IMT-2020 (Khung chức năng cung cấp dịch vụ mạng dựa trên trí tuệ nhân tạo trong các mạng tương lai bao gồm IMT-2020).

ITU-T Y.3180 (02/2022) Mechanism of traffic awareness for application-descriptor-agnostic traffic based on machine learning (Cơ chế nhận biết lưu lượng đối với lưu lượng truy cập ứng dụng-mô tả-bất khả tri dựa trên máy học).

ITU-T Y.3181 (09/2022) Architectural framework for machine learning sandbox in future networks including IMT-2020 (Khung kiến trúc cho sanbox máy học trong các mạng tương lai bao gồm IMT-2020).

ITU-T Y.3182 (09/2022) Machine learning based end-to-end multi-domain network slice management and orchestration (Quản lý và điều phối lát cắt mạng đa miền từ đầu đến cuối dựa trên máy học).

ITU-T Y.3156 (09/2020) Framework of network slicing with AI-assisted analysis in IMT-2020 networks (Khung công việc phân chia mạng với phân tích được hỗ trợ bởi AI trong các mạng IMT-2020).

ITU-T Y.4470 (08/2020) Reference architecture of artificial intelligence service exposure for smart sustainable cities (Kiến trúc tham khảo tiếp xúc dịch vụ trí tuệ nhân tạo cho thành phố thông minh bền vững).

3. Các tiêu chuẩn liên quan đến AI của CEN, CENELEC và ETSI

Các tiêu chuẩn EN được áp dụng ở cấp độ Châu Âu. Chúng thường được phát triển theo sáng kiến của EU bởi các tổ chức tiêu chuẩn Châu Âu CEN và CENELEC. (CEN và CENELEC xây dựng khuôn khổ cho tất cả các tổ chức tiêu chuẩn quốc gia ở Châu Âu.) CEN và CENELEC cũng phân chia các tiêu chuẩn (CENELEC: Kỹ thuật điện và điện tử. CEN: Cơ học). Ngày nay, nhiều tiêu chuẩn được phát triển gần như trọn gói dưới dạng tiêu chuẩn IEC hoặc ISO hợp tác với EU thông qua CEN và CENELEC. Các tiêu chuẩn EN IEC hoặc EN ISO là kết quả của những nỗ lực này. Các tiêu chuẩn ở Châu Âu được chia thành các tiêu chuẩn được gọi là tiêu chuẩn A, B và C.

Mỗi Tiêu chuẩn Châu Âu được xác định bằng một mã tham chiếu duy nhất có chứa các chữ cái 'EN'. Tiêu chuẩn Châu Âu là tiêu chuẩn đã được thông qua bởi một trong ba Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Châu Âu (ESO) được công nhận: CEN, CENELEC hoặc ETSI. Nó được tạo ra bởi tất cả các bên quan tâm thông qua một quy trình dựa trên sự đồng thuận, minh bạch và cởi mở.

Các tiêu chuẩn châu Âu là một thành phần quan trọng của Thị trường chung châu Âu. Mặc dù khá kỹ thuật và hầu như không được công chúng và giới truyền thông biết đến, nhưng chúng đại diện cho một trong những vấn đề quan trọng nhất đối với doanh nghiệp. Thường được coi là nhàm chán và không đặc biệt phù hợp với một số tổ chức, chúng thực sự rất quan trọng trong việc tạo thuận lợi cho thương mại và do đó có khả năng hiển thị cao đối với các nhà sản xuất trong và ngoài Châu Âu. Các tiêu chuẩn cung cấp cho các cá nhân, doanh nghiệp và tất cả các loại hoặc tổ chức một cơ sở chung để hiểu biết lẫn nhau. Một tiêu chuẩn đại diện cho một đặc tả mô hình, một giải pháp kỹ thuật mà thị trường có thể giao dịch. Nó hệ thống hóa thực tiễn tốt nhất và thường là trạng thái của nghệ thuật.

Về bản chất, Tiêu chuẩn Châu Âu liên quan đến các sản phẩm, dịch vụ hoặc hệ thống. Tuy nhiên, ngày nay, các tiêu chuẩn không còn được tạo ra chỉ vì lý do kỹ thuật mà còn trở thành yếu tố hỗ trợ cho tính toàn diện xã hội và sự gắn kết với công nghệ, cũng như sự hội tụ và khả năng tương tác trong các thị trường đang phát triển giữa các ngành.

Thông số kỹ thuật (TS) là một tài liệu quy chuẩn, sự phát triển của tài liệu này có thể được dự kiến khi các phương án thay thế khác nhau không thu thập đủ để cho phép thỏa thuận về Tiêu chuẩn Châu Âu (EN), cần cùng tồn tại để dự đoán sự hài hòa trong tương lai hoặc để cung cấp thông số kỹ thuật trong hoàn cảnh thử nghiệm và/hoặc công nghệ phát triển.

Thông số Kỹ thuật được thiết lập bởi Cơ quan Kỹ thuật CEN và/hoặc CENELEC và được phê duyệt thông qua một cuộc bỏ phiếu có trọng số của CEN và/hoặc các thành viên quốc gia của CENELEC. TS sẽ được công bố ở cấp quốc gia. Nó có thể được thông qua như một tiêu chuẩn quốc gia, nhưng các tiêu chuẩn quốc gia xung đột có thể tiếp tục tồn tại. Tuy nhiên, Thông số Kỹ thuật có thể không xung đột với Tiêu chuẩn Châu Âu. Nếu một EN xung đột được xuất bản sau đó, TS sẽ bị thu hồi.

Không có giới hạn thời gian nào được chỉ định cho vòng đời của TS, nhưng Cơ quan kỹ thuật chịu trách nhiệm phải đảm bảo rằng chúng được xem xét trong khoảng thời gian không quá 3 năm, bắt đầu từ ngày CCMC công bố.

Tiêu chuẩn DIN là kết quả của công việc ở cấp quốc gia, châu Âu và/hoặc quốc tế. Bất kỳ ai cũng có thể gửi đề xuất cho một tiêu chuẩn mới. Sau khi được chấp nhận, dự án tiêu chuẩn được thực hiện theo các quy tắc thủ tục do Ủy ban Tiêu chuẩn DIN có liên quan, Ủy ban Kỹ thuật có liên quan của tổ chức tiêu chuẩn Châu Âu CEN (CENELEC cho các tiêu chuẩn kỹ thuật điện) hoặc ủy ban có liên quan tại tổ chức tiêu chuẩn quốc tế ISO (IEC) cho các dự án kỹ thuật điện).

Tiêu chuẩn kỹ thuật DIN (DIN SPEC) được phát triển theo quy trình PAS. Việc phát triển DIN SPEC theo thủ tục PAS được thực hiện trong DIN SPEC (Tập đoàn PAS) và không yêu cầu sự tham gia của tất cả các bên liên quan.

Hiện tại, không có tiêu chuẩn nào đề cập đến chủ đề này trong bộ Tiêu chuẩn của Đức.

DIN SPEC (PAS) không phải là một phần của tiêu chuẩn Đức.

Bản nháp của DIN SPEC (PAS) này chưa được xuất bản.

Bất chấp những nỗ lực to lớn để đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và độ chính xác của thông tin kỹ thuật và phi kỹ thuật, DIN SPEC (Tập đoàn PAS) không thể đưa ra bất kỳ sự đảm bảo hoặc bảo đảm rõ ràng hoặc ngụ ý nào về tính chính xác của tiêu chuẩn. Những người sử dụng tiêu chuẩn này được thông báo rằng tập đoàn không thể chịu trách nhiệm pháp lý cho bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào. Việc áp dụng DIN SPEC (PAS) này không giải phóng người dùng khỏi trách nhiệm đối với các hành động của chính họ và họ tự chịu rủi ro khi áp dụng.

Cần chú ý đến khả năng một số yếu tố của tiêu chuẩn này có thể là đối tượng của quyền sáng chế. DIN sẽ không chịu trách nhiệm xác định bất kỳ hoặc tất cả các quyền bằng sáng chế như vậy.

Việc cung cấp miễn phí tiêu chuẩn này dưới dạng PDF qua Beuth WebShop đã được tài trợ trước.

ETSI TR 103 748 V1.1.1 (2022-06) Core Network and Interoperability Testing (INT); Artificial Intelligence (AI) in Test Systems and Testing of AI Models; Use and Benefits of AI Technologies in Testing (Thử nghiệm khả năng tương tác và mạng lõi (INT); Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Hệ thống thử nghiệm và Thử nghiệm mô hình AI; Sử dụng và lợi ích của công nghệ AI trong thử nghiệm).

Tiêu chuẩn này trình bày một phần của loạt tài liệu được sản xuất trong công trình chung của ETSI TC INT và ETSI TC MTS về "Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Hệ thống thử nghiệm và Thử nghiệm các mô hình AI". Tiêu chuẩn hiện tại tập trung vào chủ đề "Sử dụng và lợi ích của công nghệ AI trong thử nghiệm".

ETSI TS 128 105 V17.1.1 (2022-10) 5G; Management and orchestration; Artificial Intelligence/ Machine Learning (AI/ML) management (3GPP TS 28.105 version 17.1.1 Release 17) (5G; Quản lý và điều phối; Quản lý Trí tuệ nhân tạo/Máy học (AI/ML) (3GPP TS 28.105 phiên bản 17.1.1 Phiên bản 17)).

Tiêu chuẩn hiện tại chỉ định các khả năng và dịch vụ quản lý Trí tuệ nhân tạo/Máy học (AI/ML) cho 5G nơi AI/ML được sử dụng, bao gồm quản lý và điều phối (ví dụ: MDA, xem 3GPP TS 28.104 [2]) và mạng 5G (ví dụ: NWDAF, xem 3GPP TS 23.288 [3]).

- Tiêu chuẩn hiện tại cũng mô tả chức năng và khung dịch vụ để quản lý AI/ML.

ETSI TR 103 674 V1.1.1 (2021-02) Smart M2M; Artificial Intelligence and the one M2M architecture (M2M thông minh; Trí tuệ nhân tạo và kiến trúc một M2M).

Tiêu chuẩn hiện tại đề cập đến các vấn đề liên quan đến việc đưa AI vào các hệ thống IoT và ưu tiên hàng đầu là đưa vào kiến trúc một máy tới máy (M2M).

- Các điểm sau đây được thảo luận:

+ Xác định trường hợp sử dụng có liên quan liên quan đến việc giới thiệu AI trong các hệ thống IoT.

+ Phân tích ý nghĩa chính của trường hợp sử dụng này đối với kiến trúc một M2M.

+ Việc lựa chọn một trường hợp sử dụng có liên quan theo quan điểm triển khai nó như một Bằng chứng về khái niệm.

ETSI GR ENI 018 V2.1.1 (2021-08) Experiential Networked Intelligence (ENI); introduction to Artificial Intelligence Mechanisms for Modular Systems (Trí tuệ nối mạng theo thực nghiệm (ENI); Giới thiệu về cơ chế trí tuệ nhân tạo cho các hệ thống mô-đun).

Mục đích của tiêu chuẩn này là cung cấp thông tin về các loại cơ chế AI khác nhau có thể được sử dụng cho mạng nhận thức và ra quyết định trong thiết kế hệ thống hiện đại. Xu hướng và đạo đức cũng sẽ được giải quyết. Thông tin này có thể được áp dụng cho kiến trúc hệ thống tham chiếu ENI (và bất kỳ báo cáo hoặc tiêu chuẩn ETSI hiện hành nào khác).

ETSI GR SAI 001 V1.1.1 (2022-01) Securing Artificial Intelligence (SAI); AI Threat Ontology (Bảo mật trí tuệ nhân tạo (SAI); Bản thể học về mối đe dọa AI).

Tiêu chuẩn hiện tại xác định mối đe dọa Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì và xác định cách phân biệt mối đe dọa này với bất kỳ mối đe dọa không phải AI nào. Mô hình của một mối đe dọa AI được trình bày dưới dạng một bản thể luận để đưa ra quan điểm về mối quan hệ giữa các tác nhân đại diện cho các mối đe dọa, tác nhân đe dọa, tài sản, v.v... Bản thể luận trong tài liệu hiện tại mở rộng từ phân loại cơ sở của các mối đe dọa và tác nhân đe dọa được mô tả trong ETSI TS 102 165-1 [i.5] và giải quyết vấn đề tổng thể cho SAI được trình bày trong ETSI GR SAI 004 [i.6] và các chiến lược giảm thiểu được mô tả trong ETSI GR SAI 005 [i.7].

Bản thể luận được mô tả trong tiêu chuẩn hiện tại áp dụng cho AI với cả vai trò là tác nhân đe dọa và mục tiêu tấn công.

ETSI GR SAI 002 V1.1.1 (2021-08) Securing Artificial Intelligence (SAI); Data Supply Chain Security (Bảo mật trí tuệ nhân tạo (SAI); Bảo mật chuỗi cung ứng dữ liệu).

Dữ liệu là một thành phần quan trọng trong việc phát triển hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML). Làm tổn hại đến tính toàn vẹn của dữ liệu đã được chứng minh là phương thức tấn công khả thi đối với các hệ thống như vậy (xem điều 4). Tài liệu hiện tại tóm tắt các phương pháp hiện được sử dụng để lấy dữ liệu cho huấn luyện

AI, cùng với việc xem xét các sáng kiến hiện có để phát triển các giao thức chia sẻ dữ liệu. Sau đó, nó cung cấp một phân tích lỗ hổng về các phương pháp và sáng kiến này để xác định phạm vi các yêu cầu có thể có đối với các tiêu chuẩn để đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu, thông tin và phản hồi được chia sẻ.

- Tiêu chuẩn hiện tại liên quan chủ yếu đến tính bảo mật của dữ liệu, hơn là tính bảo mật của chính các mô hình. Tuy nhiên, người ta nhận ra rằng chuỗi cung ứng AI có thể phức tạp và bản thân các mô hình đó có thể là một phần của chuỗi cung ứng, tạo ra dữ liệu mới cho các mục đích huấn luyện sau này. Do đó, tính bảo mật của mô hình bị ảnh hưởng và do đó ảnh hưởng đến tính bảo mật của chuỗi cung ứng dữ liệu. Các phương pháp giảm thiểu và phát hiện có thể giống nhau đối với dữ liệu và mô hình, với việc nhiễm độc một phương pháp được phát hiện bằng cách phân tích phương pháp kia.

- Tiêu chuẩn hiện tại tập trung vào bảo mật; tuy nhiên, tính toàn vẹn của dữ liệu không chỉ là vấn đề bảo mật. Các kỹ thuật đánh giá và hiểu chất lượng dữ liệu nhằm mục đích thực hiện, minh bạch hoặc đạo đức cũng có thể áp dụng cho đảm bảo an ninh. Mục đích của đối thủ có thể là phá vỡ hoặc làm suy giảm chức năng của một mô hình để đạt được hiệu quả phá hoại. Việc áp dụng các biện pháp giảm nhẹ cho mục đích bảo mật sẽ có khả năng cải thiện hiệu suất và tính minh bạch, và ngược lại.

- Tiêu chuẩn hiện tại không thảo luận về hành vi trộm cắp dữ liệu, đây có thể được coi là một vấn đề an ninh mạng truyền thống. Thay vào đó, trọng tâm cụ thể là thao tác dữ liệu trong và ảnh hưởng của nó đối với các hệ thống AI/ML.

ETSI GR SAI 004 V1.1.1 (2020-12) Securing Artificial Intelligence (SAI); Problem Statement (Bảo mật trí tuệ nhân tạo (SAI); Tuyên bố vấn đề).

Tiêu chuẩn hiện tại mô tả vấn đề bảo mật các hệ thống và giải pháp dựa trên AI, tập trung vào máy học và những thách thức liên quan đến tính bảo mật, tính toàn vẹn và tính khả dụng ở từng giai đoạn của vòng đời máy học. Nó cũng mô tả một số thách thức lớn hơn của các hệ thống AI bao gồm sự thiên vị, đạo đức và khả năng giải thích. Một số hướng tấn công khác nhau được mô tả, cũng như một số trường hợp sử dụng và tấn công trong thế giới thực.

ETSI GR SAI 005 V1.1.1 (2021-03) Securing Artificial Intelligence (SAI); Mitigation Strategy Report (Bảo mật trí tuệ nhân tạo (SAI); Báo cáo chiến lược giảm thiểu).

Tiêu chuẩn hiện tại tóm tắt và phân tích giảm thiểu các mối đe dọa hiện có và tiềm ẩn đối với các hệ thống dựa trên AI như đã thảo luận trong ETSI GR SAI 004 [i.1]. Mục tiêu là có một cuộc khảo sát kỹ thuật để giảm thiểu các mối đe dọa do áp dụng AI vào các hệ thống. Khảo sát kỹ thuật làm sáng tỏ các phương pháp hiện có để bảo mật các hệ thống dựa trên AI bằng cách giảm thiểu các mối đe dọa bảo mật đã biết hoặc tiềm ẩn. Nó cũng giải quyết các khả năng, thách thức và hạn chế bảo mật khi áp dụng biện pháp giảm thiểu cho các hệ thống dựa trên AI trong một số trường hợp sử dụng tiềm năng.

DIN EN ISO 9241-110:2020 Ergonomics Of Human-System Interaction - Part 110: Interaction Principles (ISO 9241-110:2020) (Công thái học của tương tác giữa con người và hệ thống - Phần 110: Nguyên tắc tương tác (ISO 9241-110:2020)).

DIN SPEC 92001-1:2019 Artificial Intelligence – Life Cycle Processes and Quality Requirements – Part 1: Quality Meta Model (Trí tuệ nhân tạo – Quy trình vòng đời và Yêu cầu chất lượng – Phần 1: Siêu mô hình chất lượng).

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực phức tạp và đang phát triển nhanh chóng. Nó là một nhánh của khoa học máy tính bao gồm các nhiệm vụ liên quan đến trí thông minh của con người. Đặc biệt, những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực Máy học (Machine Learning - ML), một mô hình cho phép các hệ thống tự động cải thiện hiệu suất của chúng bằng cách quan sát dữ liệu, đã dẫn đến việc các công ty triển khai ngày càng nhiều các công nghệ dựa trên AI trên hầu hết các lĩnh vực.

Các thành phần AI phải đối mặt với các vấn đề về chất lượng phần mềm truyền thống và các vấn đề mới xảy ra ở cấp độ hệ thống. Tính mới lạ khắt khe nhất là một số loại mô-đun AI như Mạng nơ-ron nhân tạo - các quyết định của chúng và logic cơ bản - thường không thể hiểu đầy đủ bằng cách xem xét quy tắc. Ngoài ra, môi trường AI không cố định có thể dẫn đến những quyết định không thể đoán trước.

Vì những lý do này, việc đánh giá chất lượng của mô-đun AI vẫn là một thách thức lớn. Việc xác nhận, xác minh và xác thực tính hợp lệ một mô-đun AI trở nên khó khăn hơn trong quá trình hình thành, phát triển, triển khai, vận hành và ngừng hoạt động, vốn là những nhiệm vụ có phạm vi rộng.

Tiêu chuẩn này nhằm mục đích cung cấp một cách tiếp cận thống nhất để đảm bảo chất lượng AI. Nó có thể áp dụng cho tất cả các thành phần AI và vượt xa các yêu cầu chất lượng thông thường trong các ngành phát triển phần mềm khác. Các yêu cầu bổ sung giải quyết các thách thức cụ thể liên quan đến việc sử dụng các mô-đun AI, chẳng hạn như thành phần của bộ dữ liệu, lựa chọn mô hình và môi trường không cố định. Các yêu cầu chất lượng phát sinh từ những thách thức mới này được sắp xếp theo ba trụ cột chất lượng đó là chức năng & hiệu năng, độ bền vững và tính dễ hiểu.

Tiêu chuẩn này giới thiệu một siêu mô hình chất lượng AI để phác thảo các khía cạnh chính của chất lượng AI bao gồm các trụ cột chất lượng AI đã đề cập trước đó. Để phân tích chất lượng AI, một phương pháp đánh giá rủi ro và vòng đời phần mềm phù hợp được cung cấp. Vòng đời AI nhất định phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế về hệ thống và công nghệ phần mềm. Phần thứ hai của thông số kỹ thuật này, DIN SPEC 92001- 2, sẽ cung cấp các yêu cầu chất lượng AI cụ thể.

DIN SPEC 92001-2:2020 Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 2: Robustness (Trí tuệ nhân tạo – Quy trình vòng đời và Yêu cầu chất lượng – Phần 2: Độ bền vững).

DIN SPEC 92001-3:2022 Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 3: Explainability (Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và Yêu cầu chất lượng - Phần 3: Khả năng giải thích).

DIN DKE SPEC 99001:2022 Definition Of A Success Method For Labelling Data For Artificial Intelligence Training - Application Focus: Question-Answerin (Định nghĩa về một phương pháp thành công để ghi nhãn dữ liệu cho huấn luyện trí tuệ nhân tạo - Trọng tâm ứng dụng: Câu hỏi-Trả lời).

4. Các tiêu chuẩn liên quan đến AI của các quốc gia

4.1. Học viện tiêu chuẩn hóa quốc gia Hoa Kỳ (ANSI)

AAMI CR34971:2022 AAMI Consensus Report - Guidance On The Application Of ISO 14971 To Artificial Intelligence And Machine Learning (Báo cáo đồng thuận AAMI - Hướng dẫn áp dụng ISO 14971 cho trí tuệ nhân tạo và máy học).

ANSI/CTA-2089.1-2020 Definitions/Characteristics Of Artificial Intelligence In Health Care (Định nghĩa/Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe).

ANSI/IEEE 1232-2002 Functional Safety Of Artificial Intelligence For Machinery Applications (B11 Technical Report) (An toàn chức năng của trí tuệ nhân tạo cho các ứng dụng máy móc (Báo cáo kỹ thuật B11)).

B11.TR10-2020 Standard For Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AI-ESTATE) (Tiêu chuẩn cho dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo gắn liền với mọi môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

4.2. Các tiêu chuẩn liên quan đến AI của IEEE

IEEE 1232-2010 IEEE Standard For Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AI-ESTATE) (Tiêu chuẩn IEEE về dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo gắn liền với mọi môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

IEEE 1232.1-1997 IEEE Trial-Use Standard For Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test (AI-ESTATE): Data And Knowledge Specification (Tiêu chuẩn dùng thử của IEEE dành cho dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo liên kết với tất cả thử nghiệm (AIESTATE): Đặc tả dữ liệu và kiến thức).

IEEE 1232.2-1998 IEEE Standard For Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AI-ESTATE): Service Specification (Tiêu chuẩn IEEE cho dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo gắn liền với tất cả các môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE): Thông số kỹ thuật dịch vụ).

IEEE 1232.3-2014 IEEE Guide For The Use Of Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AI-ESTATE) (Hướng dẫn của IEEE về việc sử dụng dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo liên kết với tất cả các môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

IEEE 2801-2022 IEEE Recommended Practice For The Quality Management Of Datasets For Medical Artificial Intelligence (Thực tiễn được đề xuất của IEEE để quản lý chất lượng bộ dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo y tế).

IEEE 2937-2022 IEEE Standard For Performance Benchmarking For Artificial Intelligence Server Systems (Tiêu chuẩn IEEE để kiểm chuẩn hiệu năng cho hệ thống máy chủ trí tuệ nhân tạo).

IEEE 2941-2021 IEEE Standard For Artificial Intelligence (AI) Model Representation, Compression, Distribution, And Management (Tiêu chuẩn IEEE về biểu diễn, nén, phân phối và quản lý mô hình trí tuệ nhân tạo (AI)).

IEEE/IEC 62243-2012 IEC 62243:2012(E) (IEEE Std 1232-2010): Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AI-ESTATE) (IEC 62243:2012(E) (IEEE Std 1232-2010): Dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo gắn liền với mọi môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

ISO/IEC FDIS 22989:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Artificial Intelligence Concepts And Terminology (Công Nghệ Thông Tin - Trí Tuệ Nhân Tạo - Khái Niệm Và Thuật Ngữ Trí Tuệ Nhân Tạo).

ISO/IEC FDIS 23053:2022 Framework For Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) (Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng máy học (ML)).

ISO/IEC FDIS 23894:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Guidance On Risk Management  (Công nghệ Thông tin - Trí tuệ Nhân tạo - Hướng dẫn Quản trị Rủi ro).

ISO/IEC FDIS 24668:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Process Management Framework For Big Data Analytics (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo – Khung công việc quản lý quy trình cho phân tích dữ liệu lớn).

ISO/IEC FDIS 38507:2022 Information Technology - Governance Of IT - Governance Implications Of The Use Of Artificial Intelligence By Organizations (Công nghệ thông tin - Quản trị CNTT - Ý nghĩa quản trị của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo của các tổ chức).

ISO/IEC DIS 5338:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - AI System Life Cycle Processes (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời hệ thống AI).

ISO/IEC DIS 8183:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Data Life Cycle Framework (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khung vòng đời dữ liệu).

ISO/IEC DIS 22989:2021 Information Technology - Artificial Intelligence - Artificial Intelligence Concepts And Terminology (Công Nghệ Thông Tin - Trí Tuệ Nhân Tạo - Khái Niệm Và Thuật Ngữ Trí Tuệ Nhân Tạo).

ISO/IEC DIS 23053:2021 Framework For Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) (Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng máy học (ML)).

ISO/IEC DIS 23894:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Risk Management (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Quản trị rủi ro).

ISO/IEC DIS 24029-2:2022 Artificial Intelligence (AI) - Assessment Of The Robustness Of Neural Networks - Part 2: Methodology For The Use Of Formal Methods (Trí tuệ nhân tạo (AI) - Đánh giá độ bền vững của mạng nơ-ron - Phần 2: Phương pháp sử dụng các phương pháp hình thức).

ISO/IEC DIS 24668:2021 Information Technology - Artificial Intelligence - Process Management Framework For Big Data Analytics (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo – Khung công việc quản lý quy trình cho phân tích dữ liệu lớn).

ISO/IEC DIS 38507:2021 Information Technology - Governance Of IT - Governance Implications Of The Use Of Artificial Intelligence By Organizations (Công nghệ thông tin - Quản trị CNTT - Ý nghĩa quản trị của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo của các tổ chức).

ISO/IEC DIS 42001:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Management System (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Hệ thống quản lý).

4.3. Ủy ban Quốc tế về Tiêu chuẩn Công nghệ Thông tin (INCITS)

INCITS/ISO/IEC 2382-28:1995[R2011] Information Technology - Artificial Intelligence - Assessment Of Machine Learning Classification Performance (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Đánh giá hiệu năng phân loại Machine Learning).

INCITS/ISO/IEC 2382-28-1995 (R2006) Information Processing Systems - Vocabulary - Part 28: Artificial Intelligence - Basic Concepts And Expert Systems (Formerly ANSI/ISO/IEC 2382-28-1995) (Hệ thống xử lý thông tin - Từ vựng - Phần 28: Trí tuệ nhân tạo - Các khái niệm cơ bản và hệ thống chuyên gia (Trước đây là ANSI/ISO/IEC 2382-28-1995)).

INCITS/ISO/IEC TR 24027:2021 (2022) Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Bias In AI Systems And AI Aided Decision Making, A Technical Report Prepared By INCITS And Registered With ANSI (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Xu hướng trong các hệ thống AI và ra quyết định có sự hỗ trợ của AI, một báo cáo kỹ thuật do INCITS chuẩn bị và đã đăng ký với ANSI).

INCITS/ISO/IEC TR 24029-1:2021 (2022) Artificial Intelligence (AI) - Assessment Of The Robustness Of Neural Networks - Part 1: Overview, A Technical Report Prepared By INCITS And Registered With ANSI (Trí tuệ nhân tạo (AI) - Đánh giá độ bền vững của mạng nơ-ron - Phần 1: Tổng quan, Báo cáo kỹ thuật do INCITS lập và đăng ký với ANSI).

INCITS/ISO/IEC TR 24372:2021 (2022) Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview Of Computational Approaches For AI Systems, A Technical Report - Prepared By INCITS And Registered With ANSI (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Tổng quan về các phương pháp tính toán cho các hệ thống AI, Báo cáo kỹ thuật - Được chuẩn bị bởi INCITS và đã đăng ký với ANSI).

4.4. Hiệp hội kỹ sư ô tô (SAE)

SAE International là cơ quan hàng đầu thế giới về phát triển tiêu chuẩn di động. Thiết kế an toàn, năng suất, độ tin cậy, hiệu quả và chứng nhận tốt hơn với các tiêu chuẩn. Các tiêu chuẩn từ SAE International được sử dụng để nâng cao kỹ thuật di động trên toàn thế giới. Chương trình Phát triển Tiêu chuẩn Kỹ thuật SAE hiện đã và đang tồn tại gần một thế kỷ trong số các điều khoản chính của tổ chức đối với các ngành di động mà tổ chức phục vụ: hàng không vũ trụ, ô tô và xe thương mại. Dòng sản phẩm tiêu chuẩn SAE ngày nay bao gồm gần 10.000 tài liệu được tạo thông qua sự phát triển tiêu chuẩn đồng thuận của hơn 240 Ủy ban kỹ thuật SAE với hơn 450 tiểu ban và nhóm nhiệm vụ. Những công việc này được ủy quyền, sửa đổi và duy trì bởi những nỗ lực tình nguyện của hơn 9.000 kỹ sư và các chuyên gia có trình độ khác từ khắp nơi trên thế giới. Ngoài ra, SAE có 60 Nhóm Tư vấn Kỹ thuật Hoa Kỳ (USTAG's) cho các Ủy ban ISO.

SAE CRB 1-2016 (SAE CRB1-2016) Managing The Development Of Artificial Intelligence Software (Quản lý phát triển phần mềm trí tuệ nhân tạo).

SAE AIR 6988-2021 Artificial Intelligence In Aeronautical Systems: Statement Of Concerns (Trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống hàng không: Tuyên bố quan ngại).

4.5. Tổ chức tiêu chuẩn hóa Đan Mạch (Dansk Standard - DS)

DS/ISO/IEC TS 4213:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Assessment Of Machine Learning Classification Performance (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Đánh giá hiệu năng phân loại máy học).

DSF/ISO/IEC DIS 5338 Information technology – Artificial intelligence – AI system life cycle processes (Công nghệ thông tin – Trí tuệ nhân tạo – Quy trình vòng đời hệ thống AI).

S/CEN ISO/TR 22100-5:2022 Safety Of Machinery - Relationship With ISO 12100 - Part 5: Implications Of Artificial Intelligence Machine Learning (ISO/TR 22100-5:2021) (An toàn của máy móc - Mối quan hệ với ISO 12100 - Phần 5: Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo Máy học (ISO/TR 22100-5:2021)).

ISO/IEC FDIS 22989:2022 Information Technology. Artificial Intelligence. Overview Of Trustworthiness In Artificial Intelligence (Công Nghệ Thông Tin - Trí Tuệ Nhân Tạo - Khái Niệm Và Thuật Ngữ Trí Tuệ Nhân Tạo).

DS/ISO/IEC 23053:2022 Framework For Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) (Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng máy học (ML)).

DS/ISO/IEC TR 24027:2021 Information technology – Artificial intelligence (AI) – Bias in AI systems and AI aided decision making (Công nghệ thông tin – Trí tuệ nhân tạo (AI) – Xu hướng trong hệ thống AI và ra quyết định có sự hỗ trợ của AI).

DS/ISO/IEC TR 24028:2020 Information Technology - Artificial Intelligence - Overview Of Trustworthiness In Artificial Intelligence (Công Nghệ Thông Tin - Trí Tuệ Nhân Tạo - Tổng Quan Về Độ Tin Cậy Trong Trí Tuệ Nhân Tạo).

DS/ISO/IEC TR 24029-1:2021 Artificial Intelligence (AI) - Assessment Of The Robustness Of Neural Networks - Part 1: Overview (Trí tuệ nhân tạo (AI) - Đánh giá độ bền vững của mạng nơ-ron - Phần 1: Tổng quan).

DSF/ISO/IEC DIS 24029-2 Artificial intelligence (AI) – Assessment of the robustness of neural networks – Part 2: Methodology for the use of formal methods (Trí tuệ nhân tạo (AI) – Đánh giá độ bền vững của mạng nơ-ron – Phần 2: Phương pháp sử dụng phương pháp hình thức).

DS/ISO/IEC TR 24030:2021 Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Use Cases (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) – Trường hợp sử dụng).

DS/ISO/IEC TR 24368:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Overview Of Ethical And Societal Concerns (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Tổng quan các mối quan tâm về đạo đức và xã hội).

DS/ISO/IEC TR 24372:2021 Information technology – Artificial intelligence (AI) – Overview of computational approaches for AI systems (Công nghệ thông tin – Trí tuệ nhân tạo (AI) – Tổng quan các phương pháp tính toán cho hệ thống AI).

4.6. Tổ chức tiêu chuẩn hóa Anh (British Standards Institution - BSI)

PD ISO/IEC/TS 4213:2022 Information Technology. Artificial Intelligence. Assessment Of Machine Learning Classification Performance (Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Đánh giá hiệu năng phân loại máy học).

22/30425900 DC BS ISO/IEC 5338. Information technology. Artificial intelligence. AI system life cycle processes (BS ISO/IEC 5338. Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Quy trình vòng đời hệ thống AI).

22/30452608 DC BS EN ISO/IEC 8183. Information technology. Artificial intelligence. Data life cycle framework (BS EN ISO/IEC 8183. Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Khuôn khổ vòng đời dữ liệu).

PD ISO/TR 22100-5:2021 Safety Of Machinery. Relationship With ISO 12100 Implications Of Artificial Intelligence Machine Learning (An Toàn Của Máy Móc. Mối quan hệ với ý nghĩa của ISO 12100 về máy học trí tuệ nhân tạo).

PD CEN ISO/TR 22100-5:2022 Safety Of Machinery. Relationship With ISO 12100 Implications Of Artificial Intelligence Machine Learning (An Toàn Của Máy Móc. Mối quan hệ với ý nghĩa của ISO 12100 về máy học trí tuệ nhân tạo).

BS ISO/IEC 22989:2022 Information technology. artificial intelligence. Artificial intelligence concepts and terminology (Công nghệ thông tin. trí tuệ nhân tạo. Khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo).

BS ISO/IEC 23053:2022 Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) (Khung cho Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI) Sử dụng Máy học (ML)).

22/30397402 DC BS ISO/IEC 23894. Information technology. Artificial intelligence. Risk management (BS ISO/IEC 23894. Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Quản lý rủi ro).

PD ISO/IEC TR 24027:2021 Information Technology. Artificial Intelligence (AI). Bias In AI Systems And AI Aided Decision Making (Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo (AI). Xu hướng trong các hệ thống AI và ra quyết định có sự hỗ trợ của AI).

PD ISO/IEC TR 24028:2020 Information Technology - Artificial Intelligence - Artificial Intelligence Concepts And Terminology (Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Tổng quan về độ tin cậy trong trí tuệ nhân tạo).

PD ISO/IEC TR 24029-1:2021 Artificial Intelligence (AI). Assessment Of The Robustness Of Neural Networks Overview (Trí tuệ nhân tạo (AI). Đánh giá độ bền vững của mạng nơ-ron Tổng quan).

PD ISO/IEC TR 24368:2022 Information Technology. Artificial Intelligence. Overview Of Ethical And Societal Concerns (Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Tổng quan các mối quan tâm về đạo đức và xã hội).

PD ISO/IEC TR 24372:2021 Information Technology. Artificial Intelligence (AI). Overview Of Computational Approaches For AI Systems (Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo (AI). Tổng quan về các phương pháp tính toán cho các hệ thống AI).

21/30402125 DC BS ISO/IEC 24668. Information technology. Artificial intelligence. Process management framework for big data analytics (BS ISO/IEC 24668. Công nghệ thông tin. Trí tuệ nhân tạo. Khung quản lý quy trình cho phân tích dữ liệu lớn).

PD ISO/IEC TR 29119-11:2020 Software and systems engineering. Software testing. Guidelines on the testing of AI-based systems (Kỹ thuật phần mềm và hệ thống. Kiểm thử phần mềm. Hướng dẫn thử nghiệm các hệ thống dựa trên AI).

21/30428107 DC BS 34971/AAMI CR 34971. Guidance on the Application of ISO 14971 to Artificial Intelligence and Machine Learning (BS 34971/AAMI CR 34971. Hướng dẫn áp dụng ISO 14971 cho trí tuệ nhân tạo và học máy).

BS ISO/IEC 38507:2022 Information technology. Governance of IT. Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations (Công nghệ thông tin. Quản trị CNTT. Ý nghĩa quản trị của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo của các tổ chức).

BS IEC 62243:2005 Artificial Intelligence Exchange And Service Tie To All Test Environments (AIESTATE) (Dịch vụ và trao đổi trí tuệ nhân tạo gắn liền với mọi môi trường thử nghiệm (AI-ESTATE)).

4.7. Tổ chức tiêu chuẩn hóa Đức (DIN Deutsches Institute - DIN)

DIN SPEC 2343:2020 Transmission of language-based data between artificial intelligences - Specification of parameters and formats (Truyền dữ liệu dựa trên ngôn ngữ giữa các trí tuệ nhân tạo - Đặc tả tham số và định dạng).

DIN SPEC 92001-1:2019 Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 1: Quality Meta Model (Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và Yêu cầu chất lượng - Phần 1: Siêu mô hình chất lượng).

DIN SPEC 92001-2:2020 Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 2: Robustness (Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và Yêu cầu chất lượng - Phần 2: Độ bền vững).

DIN SPEC 92001-3:2022 Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 3: Explainability (Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và Yêu cầu chất lượng - Phần 3: Khả năng giải thích).

DIN SPEC 92005:2022 Artificial Intelligence - Uncertainty quantification in machine learning (Trí tuệ nhân tạo - Định lượng độ không chắc chắn trong học máy).

DIN DKE SPEC 99001:2022 Definition of a success method for labelling data for artificial intelligence training - Application focus: Question-Answering (Định nghĩa phương pháp gán nhãn dữ liệu thành công cho huấn luyện trí tuệ nhân tạo - Trọng tâm ứng dụng: Hỏi - Đáp).

4.8. Tổ chức tiêu chuẩn hóa Thụy Điển (Swedish Standards Institute - SIS)

SIS-ISO/IEC TS 4213:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Assessment Of Machine Learning Classification Performance (ISO/IEC TS 4213:2022, IDT) (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Đánh giá hiệu năng phân loại máy học (ISO/IEC TS 4213:2022, IDT)).

SIS-CEN ISO/TR 22100-5:2022

Safety Of Machinery - Relationship With ISO 12100 - Part 5: Implications Of Artificial Intelligence Machine Learning (ISO/TR 22100-5:2021) (An toàn của máy móc - Mối quan hệ với ISO 12100 - Phần 5: Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo Máy học (ISO/TR 22100-5:2021)).

SS-ISO/IEC 22989:2022 Information technology - Artificial intelligence - Artificial intelligence concepts and terminology (ISO/IEC 22989:2022, IDT) (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (ISO/IEC 22989:2022, IDT)).

SIS-ISO/IEC TR 24030:2022 Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Use Cases (ISO/IEC TR 24030:2021, IDT) (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Các trường hợp sử dụng (ISO/IEC TR 24030:2021, IDT)).

SIS-ISO/IEC TR 24368:2022 Information Technology - Artificial Intelligence - Overview Of Ethical And Societal Concerns (ISO/IEC TR 24368:2022, IDT) (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Tổng quan về các mối quan tâm về đạo đức và xã hội (ISO/IEC TR 24368:2022, IDT)).

4.9. Trung Quốc (China)

GB/T 5271.28-2001 Information Technology--Vocabulary--Part 28: Artificial Intelligence--Basic Concepts And Expert System (Công nghệ thông tin--Từ vựng--Phần 28: Trí tuệ nhân tạo--Các khái niệm cơ bản và hệ chuyên gia).

GB/T 5271.29-2006 Information Technology--Vocabulary--Part 29: Artificial Intelligence--Speech Recognition And Synthesis (Công nghệ thông tin--Từ vựng--Phần 29: Trí tuệ nhân tạo- -Nhận dạng và tổng hợp giọng nói).

GB/T 5271.31-2006 Information Technology--Vocabulary--Part 31: Artificial Intelligence--Machine Learning (Công nghệ thông tin--Từ vựng--Phần 31: Trí tuệ nhân tạo—Máy học).

GB/T 5271.34-2006 Information Technology--Vocabulary--Part 34: Artificial Intelligence--Neural Networks (Công nghệ thông tin--Từ vựng--Phần 34: Trí tuệ nhân tạo—Mạng nơ-ron).

GB/T 5271.28-2001 Information technology – Vocabulary - Part 28: Artificial intelligence - Basic concepts and expert system (Công nghệ thông tin - Từ vựng - Phần 28: Trí tuệ nhân tạo - Khái niệm cơ bản và hệ chuyên gia).

GB/T 40691-2021 Artificial Intelligence -- Affective Computing User Interface -- Model (Trí tuệ nhân tạo -- Giao diện người dùng máy tính có ảnh hưởng -- Mô hình).

4.10. Nhật Bản (Japan)

JIS X 0028:1999 Information technology -- Vocabulary -- Artificial intelligence -- Basic concepts and expert systems (Công nghệ thông tin -- Từ vựng -- Trí tuệ nhân tạo -- Khái niệm cơ bản và hệ chuyên gia).

JIS X 0031:1999 Information technology -- Vocabulary -- Artificial intelligence -- Machine learning (Công nghệ thông tin -- Từ vựng -- Trí tuệ nhân tạo -- Máy học).

4.11. Hàn Quốc (Korea)

KS X 0001-28 (2017 confirmed)

Information Technology - Terminology - Part 28: Artificial Intelligence - Basic Concepts and Expert Systems (Công nghệ thông tin - Thuật ngữ - Phần 28: Trí tuệ nhân tạo - Các khái niệm cơ bản và hệ chuyên gia).

KS X 0001-31 (2019 confirmed)

Information Technology Terminology - Part 31: Artificial Intelligence - Machine Learning (Thuật Ngữ Công Nghệ Thông Tin - Phần 31: Trí Tuệ Nhân Tạo – Máy học).

4.12. Úc (Australia)

SA TR ISO/IEC 24027:2022 Information technology - Artificial intelligence (AI) - Bias in AI systems and AI aided decision making (Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo (AI) - Xu hướng trong các hệ thống AI và việc ra quyết định có sự hỗ trợ của AI).

AS ISO/IEC 38507:2022 Information technology - Governance of IT - Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations (Công nghệ thông tin - Quản trị CNTT - Ý nghĩa quản trị của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các tổ chức).

4.13. Pháp (French)

AFNOR SPEC Z77-100-0:2021 Contractualization of AI systems (Thỏa thuận các hệ thống AI).

FD ISO/IEC 2382-28:1996 Information technology. Vocabulary. Part 28: artificial intelligence. Basic concepts and expert systems (Công nghệ thông tin. Từ vựng. Phần 28: trí tuệ nhân tạo. Khái niệm cơ bản và hệ chuyên gia).

FD ISO/IEC 2382-31:1998 Information technology – Vocabulary - Part 31: artificial intelligence - Machine learning (Công nghệ thông tin - từ vựng - Phần 31: trí tuệ nhân tạo – Máy học).

4.14. Liên bang Nga (Russian Federation)

PNST 553-2021 Information technology. artificial intelligence. Terms and definitions (Công nghệ thông tin. trí tuệ nhân tạo. Thuật ngữ và định nghĩa).

PNST 554-2021 Intelligent transport systems. Artificial intelligent systems for automation control of motor vehicles. Test methods. General provisions (Hệ thống giao thông thông minh. Hệ thống thông minh nhân tạo để điều khiển tự động hóa xe cơ giới. Phương pháp thử nghiệm. Các quy định chung).

PNST 555-2021 Intelligent transport systems. Artificial intelligent systems for automatization of motor vehicle driving. Classification and general technical requirements (Hệ thống giao thông thông minh. Hệ thống thông minh nhân tạo để tự động hóa việc lái xe cơ giới. Phân loại và yêu cầu kỹ thuật chung).

GOST R 59276-2020 Artificial intelligence systems. Methods for ensuring trust. General (Các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Các phương pháp đảm bảo độ tin cậy. Khái quát).

GOST R 59277-2020 Artificial intelligence systems. Classification of artificial intelligence systems (Các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Phân loại hệ thống trí tuệ nhân tạo).

GOST R 59278-2020 Continuous acquisition and life cycle support. Interactive electronic technical manuals based on artificial intelligence and augmented reality technologies. Common requirements (Mua lại liên tục và hỗ trợ vòng đời. Sổ tay kỹ thuật điện tử tương tác dựa trên trí tuệ nhân tạo và công nghệ thực tế tăng cường. Yêu cầu chung).

GOST R 59385-2021 Information technology. artificial intelligence. Situational video analytics. Terms and definitions (Công nghệ thông tin. trí tuệ nhân tạo. Phân tích video tình huống. Thuật ngữ và định nghĩa).

GOST R 59391-2021 Means of monitoring behavior and predicting people's intentions. Artificial intelligent systems for motor vehicles. Classification, purpose, composition and characteristics of photo and video recorders (Phương tiện giám sát hành vi và dự đoán ý định của mọi người. Hệ thống trí tuệ nhân tạo cho xe cơ giới. Phân loại, mục đích, thành phần và đặc điểm của máy ghi ảnh và video).

GOST R 59895-2021 Artificial intelligence technologies in education. General provisions and terminology (Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Quy định chung và thuật ngữ).

GOST R 59896-2021 Educational products with artificial intelligence algorithms for adaptive learning in general education. Requirements for teaching and learning materials (Sản phẩm giáo dục với thuật toán trí tuệ nhân tạo phục vụ học tập thích ứng trong giáo dục phổ thông. Yêu cầu đối với tài liệu dạy và học).

GOST R 59897-2021 Data for artificial intelligence systems in education. Requirements for the collection, storage, processing, transmission and protection of data (Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Quy định chung và thuật ngữ).

GOST R 59898-2021 Quality assurance of artificial intelligence systems. General (Đảm bảo chất lượng của hệ thống trí tuệ nhân tạo. Khái quát).

GOST R 59899-2021 Educational products with algorithms of artificial intelligence for adaptive learning in general education. Technical requirements (Sản phẩm giáo dục với thuật toán trí tuệ nhân tạo phục vụ học tập thích ứng trong giáo dục phổ thông. Yêu cầu kỹ thuật).

GOST R 59900-2021 Artificial intelligence systems. Typical requirements for check samples of initial data for testing artificial intelligence systems in education (Dữ liệu cho hệ thống trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Yêu cầu đối với việc thu thập, lưu trữ, xử lý, truyền và bảo vệ dữ liệu).

GOST R 59920-2021 Artificial intelligence systems. Artificial intelligence systems in agriculture. Requirements for provisioning the operating safety of autonomous driving systems for agricultural machines (Các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp. Yêu cầu đảm bảo an toàn vận hành hệ thống lái tự động cho máy nông nghiệp).

GOST R 59921.1-2022 Artificial Intelligence Systems in Clinical Medicine. Part 1. Clinical evaluation (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học lâm sàng. Phần 1. Đánh giá lâm sàng).

GOST R 59921.2-2021 Artificial intelligence systems in clinical medicine. Part 4. Evaluation and control of performance parameters (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học lâm sàng. Phần 4. Đánh giá và kiểm soát các thông số hiệu năng).

GOST R 59921.3-2021 Artificial intelligence systems in clinical medicine. Part 3. Change management in artificial intelligence systems with continuous learning (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học lâm sàng. Phần 3. Quản lý thay đổi trong hệ thống trí tuệ nhân tạo với học hỏi liên tục).

GOST R 59921.4-2021 Artificial intelligence systems in clinical medicine. Part 2. Program and methodology of technical validation (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học lâm sàng. Phần 2. Chương trình và phương pháp thẩm định kỹ thuật).

GOST R 59921.5-2022 Artificial Intelligence Systems in Clinical Medicine. Part 5. Requirements for the structure and application of a data set for training and testing algorithms (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học lâm sàng. Phần 5. Yêu cầu về cấu trúc và ứng dụng tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra thuật toán).

GOST R 59921.6-2021 Artificial intelligence systems in clinical medicine. Part 6. General performance requirements (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học lâm sàng. Phần 6. Yêu cầu chung về tính năng).

GOST R 59391-2021 Means for monitoring behavior and predicting people's intentions. Hardware and software using artificial intelligence technologies for wheeled vehicles. Classification, purpose, composition and characteristics of photo and video recording means (Phương tiện để giám sát hành vi và dự đoán ý định của mọi người. Phần cứng và phần mềm sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo cho xe bánh hơi. Phân loại, mục đích, thành phần, đặc điểm của phương tiện ghi ảnh, ghi hình).

GOST R 70246-2022 Artificial intelligence algorithms in light-emitting devices with natural and artificial sources of radiation. General requirements. Part 1. Light emission (Thuật toán trí tuệ nhân tạo trong các thiết bị phát sáng với nguồn bức xạ tự nhiên và nhân tạo. Yêu câu chung. Phần 1. Phát xạ ánh sáng).

GOST R 70247-2022 Artificial intelligence systems in natural and artificial radiation sources. General requirements. Part 2. Laser radiation (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong các nguồn bức xạ tự nhiên và nhân tạo. Yêu câu chung. Phần 2. Bức xạ laze).

GOST R 70249-2022 Artificial intelligence systems in road transport. Highly automated vehicles. Terms and definitions (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong vận tải đường bộ. Xe tự động hóa cao. Thuật ngữ và định nghĩa).

GOST R 70251-2022 Artificial intelligence systems in road transport. Vehicle traffic control systems. Requirements for testing obstacle detection and recognition algorithms (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong vận tải đường bộ. Hệ thống kiểm soát giao thông xe. Yêu cầu đối với thử nghiệm thuật toán phát hiện và nhận dạng chướng ngại vật).

GOST R 70252-2022 Artificial intelligence systems in road transport. Vehicle traffic control systems. Requirements for testing low-level data fusion algorithms (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong vận tải đường bộ. Hệ thống kiểm soát giao thông xe. Yêu cầu đối với thử nghiệm thuật toán hợp nhất dữ liệu cấp thấp).

GOST R 70255-2022 Artificial intelligence systems in road transport. Vehicle traffic control systems. Testing requirements for road sign detection and recognition algorithms (Hệ thống trí tuệ nhân tạo trong vận tải đường bộ. Hệ thống kiểm soát giao thông xe. Yêu cầu thử nghiệm đối với thuật toán phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông). 

Tra cứu toàn bộ các tiêu chuẩn phổ biến trên thế giới: