企业正加速采用人工智能技术，以提升业务流程的效率，这种势头短期内丝毫没有放缓的迹象。AI的应用日益广泛，支撑其运行的模型也在快速迭代升级。

国际标准 ISO/IEC 42005:2025 为企业提供了一套指导框架，帮助评估其AI应用可能对个人乃至整个社会带来的影响。本文将以通俗易懂的方式，带你一步步了解如何按照该标准开展一次人工智能影响评估。

什么是人工智能影响评估？

设想你刚刚开发出一款智能助手。它是一款能够快速辅助用户决策、分析数据，甚至在交互中模拟人类语言的AI系统。它功能强大、设计精巧，潜力巨大。但在你准备将其推向市场时，合规团队却亮起了红灯：

“如果它无意中偏袒某些群体、滥用用户数据，甚至引发意想不到的伤害，该怎么办？”

这时，人工智能影响评估（AI Impact Assessment）就派上用场了。它能有效降低你的AI助手变成“失控智能体”的风险。

简单来说，AI影响评估是一套系统性的流程，帮助组织全面审视其部署的AI系统可能对社会、用户乃至环境造成的影响——既包括积极效益，也涵盖潜在风险。一次扎实的影响评估，能让企业在早期发现隐患，确保合法合规、符合伦理，并赢得用户的信任。

ISO/IEC 42005:2025是什么？

ISO/IEC 42005:2025是一项国际标准，为各行业企业开展AI影响评估提供指导，重点关注AI系统对个人和社会可能带来的风险与益处。该标准强调，影响评估不应是孤立的额外任务，而应融入企业现有的AI风险管理及整体运营流程中。

接下来，我们来一步步拆解这项评估的具体操作。

AI影响评估操作指南

1.明确评估范围与背景

首先，要清晰界定AI系统本身：它是什么？做什么用？设计初衷是什么？目前处于开发还是部署的哪个阶段？在此基础上，识别所有相关方——包括直接受影响的用户，也包括可能间接受影响的群体或社区。同时，不能只盯着预期用途，还要预判可能出现的误用或非预期应用场景，这些往往是风险的源头。

2.融入组织现有流程

为避免重复工作、确保一致性，AI影响评估应与企业已有的风险管理机制（如数据隐私保护、合规等）紧密结合。这样能让风险认知更全面，也确保AI相关的考量真正融入组织的整体决策体系。

3.确定评估时机与触发条件

何时评估”和“什么情况下必须重新评估”同样重要。影响评估应贯穿AI系统的全生命周期——从设计、开发、部署到上线后的运营阶段，做到风险早发现、早应对。同时，企业还需明确“触发点”，比如系统功能或架构发生重大变更，或使用场景发生转移时，都应立即启动新一轮评估。

4.明确责任分工

要确保评估全面且可追责，就必须明确由谁负责执行评估、谁负责审核结果、谁负责落实整改措施。此外，评估团队应汇集技术、法律、合规等多领域专家，从不同视角审视风险与收益，确保评估的全面性。

5.开展实际评估

评估过程需深入分析AI系统对各相关方可能产生的正反两方面影响，重点关注公平性、透明度和可问责性。不仅要审查输入数据的质量与潜在偏见，还要评估底层模型的鲁棒性与可信度。同时，必须考虑系统失效或被滥用的可能场景及其后果。

6.记录评估结果

评估过程中的每一个环节——包括采用的方法、做出的决策、制定的应对措施——都应完整记录，形成清晰、可追溯的文档。这份记录应向内外部相关方适度开放，以增强透明度和信任。

7.建立持续监控与复审机制

AI系统上线后，影响评估并不意味着结束。应建立持续监控机制，跟踪系统实际运行表现，及时发现此前未预见的新风险。同时，应定期复审评估结论，确保其始终与系统的演变保持同步。

以上就是开展AI影响评估的核心步骤。最后，再分享几条提升评估实效的关键建议：

高效开展AI影响评估的最佳实践

• 尽早融入，贯穿始终：从AI项目启动的第一天起就纳入影响评估，并持续到系统退役。

• 避免过度负担：聚焦真正能指导决策的实质性评估，而非堆砌大量无用文档。

• 贴合组织实际：根据企业的具体业务场景、规模和需求，灵活调整评估流程。

• 培育责任文化：在组织内部倡导一种重视伦理考量、倾听利益相关方声音的文化，让负责任的AI成为共识

值得一提的是，随着AI影响评估的实践不断深入，如何确保评估过程的独立性、专业性和可审计性，正成为企业关注的重点。为支持组织有效开展AI治理与风险管控，国际专业机构ISACA推出了“人工智能审计专家认证”（AAIA）。这一认证旨在培养具备AI系统理解力、风险洞察力与审计实操能力的复合型人才，帮助组织更系统地审查AI应用在公平性、透明度、数据使用和合规性方面的表现。将AI审计能力建设纳入整体治理框架，不仅能强化影响评估的执行力与可信度，也为企业构建负责任、可持续的AI体系提供了坚实支撑。

了解更多AAIA信息，请访问：www.isaca.org.cn/aaia