人工智能正从实验室走向千家万户，从概念阶段进入规模化应用的前夜。喧嚣背后，一个根本性问题愈发紧迫：我们如何确保这个拥有巨大潜力的技术，能够在既定的轨道内安全、可靠地造福人类？答案的核心，在于一套通常隐于幕后，却至关重要的规则体系——人工智能标准。
标准，是人工智能产业发展和构建信任的基石。它并非要束缚创新的手脚，恰恰相反，是为了给创新划定跑道、树立路标，让产业能够在明确、安全的边界内加速奔跑。本文将深入剖析，标准体系究竟如何通过三个层次的精密协作，为人工智能的可信未来奠定坚实基础。

一、为何人工智能亟需标准。与传统技术不同，人工智能具有内生性不确定性、数据依赖性以及决策“黑箱”等特质，这使其治理无法完全依赖事后监管。标准的作用，正是通过前瞻性的规则设计，将伦理、安全与可靠性的要求，“内嵌”于技术开发与应用的全程。

（一）技术的内生不确定性要求规范先行。人工智能模型，特别是深度学习模型，其决策过程往往缺乏清晰的逻辑链条，此为“黑箱”难题。同时，模型性能高度依赖训练数据的质量与分布，易产生难以预见的偏见与歧视。这种内在的技术特质，决定了我们必须在其规模化应用之前，就建立起一套衡量其行为、评估其风险的基准。标准正是这样一套基准，它为“不可言说”的智能，设定了可被度量与验证的尺度。

（二）产业的规模化发展依赖统一接口。人工智能并非孤立技术，其价值在于与千行百业的深度融合。若没有统一的技术接口、数据格式和评估规范，不同企业、不同系统之间将形成无数“数据孤岛”与“算法孤岛”，极大增加协同成本，阻碍技术扩散与产业生态的形成。标准如同“通用语言”，确保了不同组件间的互操作性，为产业的集约化、规模化发展铺平道路。

（三）社会信任的建立需要共识基准。公众对人工智能的接纳，根本在于信任。信任其安全，信任其公平，信任其不会滥用。这种信任无法仅靠企业承诺建立，而必须基于一套得到社会公认的、客观中立的评价体系。标准通过定义何为“安全”、何为“可靠”、何为“公平”，为社会信任的建立提供了看得见、摸得着的依据，是技术获得社会许可的“通行证”。

二、构建稳健的人工智能标准体系框架。一个健全的人工智能标准体系，不应是零散规则的堆砌，而应是一个层次分明、逻辑严谨的立体框架。它需要从基础共性、技术实现到行业应用，进行系统性的规则铺设。

（一）筑牢基础共性的规则底座。基础共性标准是整个标准体系的根基，它解决的是人工智能最根本的治理问题。这一层面的标准，聚焦于原则性与通用性要求。

1. 术语与框架标准。 它统一了产业对话的“词典”，明确定义人工智能、机器学习、神经网络等核心概念的内涵与外延，避免因概念混淆引发的沟通障碍与监管模糊。一个统一的分类框架，是后续所有标准工作的前提。

2. 风险管理与治理标准。 它提供了一套系统性的方法论，指导组织如何在全生命周期内，系统性地识别、评估、应对和监控人工智能带来的各类风险，并将治理要求融入组织架构与业务流程。

3. 可信赖要求标准。 这是基础层级的核心，它将“可信赖”这一宏观目标，分解为具体的技术与管理要求。它明确规定了人工智能系统在安全性、韧性、隐私保护、公平性、可问责性与透明度等方面应满足的普适性基准。

（二）聚焦关键技术的实现路径。在基础原则之下，标准需要深入到具体技术领域，将宏观要求转化为可执行、可验证的技术规范。

1. 数据标准。 数据是人工智能的“饲料”。此标准关注数据生命周期管理，规范数据采集的合法性、标注的一致性、存储的安全性以及预处理的质量，从源头控制模型偏见与性能瓶颈。

2. 模型与算法标准。 这是技术层的核心。它涉及模型开发、训练、测试和评估的全流程。包括定义模型性能的评估指标（如准确率、鲁棒性）、规范算法选择和训练流程，并为模型的可解释性提供指引，努力照亮“黑箱”。

3. 产品与服务标准。 当技术被封装为产品或服务时，标准对其功能、性能、接口和文档提出明确要求。例如，智能语音助手的产品标准会规定其响应延迟、识别准确率及人机交互规范。

4. 安全与伦理标准。 此标准是技术实现的“安全阀”。它聚焦于具体的对抗性攻击防御、隐私计算技术应用、公平性度量与消偏技术等，确保技术在实现功能的同时，不逾越安全与伦理的边界。

（三）打通行业应用的“最后一公里”。人工智能的价值最终体现在应用场景中。行业应用标准旨在将通用技术要求与特定行业的专业知识、监管规定和业务需求相结合。

1. 行业适配性改造。 它并非简单套用上层标准，而是进行针对性转化。例如，医疗AI标准会额外强调其临床验证的严格流程、与现有医疗信息系统的集成能力以及对患者安全无与伦比的重视。

2. 垂直领域深度规范。 在自动驾驶领域，标准会详细规定感知、决策、控制系统的性能边界以及在极端场景下的应对策略。在金融风控领域，标准则会着重强调反欺诈模型的精准度与可解释性，以满足金融监管的合规要求。

3. 推动跨域协同。 应用层标准还致力于打破行业壁垒。例如，智慧城市中的交通调度AI与安防AI，需要遵循共同的数据与接口标准，才能实现跨部门的高效协同，发挥整体效能。

三、推动标准从文本走向实践的战略重点。标准的价值在于应用。一套再完美的标准文本，若不能有效地落地实施，便形同虚设。因此，必须建立一套行之有效的机制，确保标准“活起来”。

（一）推动标准体系的横向兼容与纵向贯通。标准之间不应存在冲突与隔阂，而应形成一个有机整体。

1. 横向兼容确保生态和谐。 这意味着不同技术委员会制定的标准，如数据标准与算法标准、产品标准与安全标准，必须在技术要求上相互协调、彼此支撑，避免“各自为政”。

2. 纵向贯通保障落地一致。 这意味着上层的基础共性标准，能够顺畅地指导并融入下层的技术与应用标准。行业应用标准的具体要求，不应与基础层确立的公平、安全等原则相悖，确保治理理念一以贯之。

（二）深化国际协同以实现标准互认。人工智能是全球性技术，标准的“碎片化”将是全球产业链不可承受之重。

1. 积极参与国际规则制定。 应在国际标准组织中主动贡献中国技术实践与治理智慧，推动国内标准与国际标准体系的接轨与互认，减少技术出海与产品国际贸易的壁垒。

2. 构建区域性标准联盟。 在全球共识尚未完全达成前，可优先在“一带一路”等合作框架下，推动建立区域性的标准协作机制，形成示范效应，为更广泛的国际协同积累经验。

（三）建立动态迭代的标准更新机制。人工智能技术日新月异，标准绝不能是“一次性”的静态文件。

1. 采用敏捷标准化模式。 对于发展迅猛的领域，可优先制定技术报告或指南，待技术相对成熟后再转化为正式标准。建立快速通道，允许对特定条款进行及时修订。

2. 建立常态化复审制度。 定期对现行标准进行评估，对于已不适应技术发展或产业需求的标准，及时予以修订或废止，确保标准体系始终与创新前沿同步。

（四）促进标准与检测认证的一体化。标准是“规”，检测认证是“尺”，二者结合才能形成闭环。

1. 发展符合性评估工具。 大力研发能够自动或半自动检测人工智能系统是否符合标准的工具与方法，降低标准落地的成本与门槛。

2. 构建权威的认证体系。 建立国家层面或行业公认的第三方认证机制，为符合标准的产品与服务颁发“可信AI”标识。这不仅能引导市场选择，也为监管提供了有力抓手。

人工智能的标准之治，是一场关乎技术走向、产业未来与人机关系的深远布局。它是一项复杂的系统工程，需要技术专家、行业领袖、伦理学者、法律专家和政策制定者的协同努力。通过构建一个稳健、适用且动态演进的标准体系，我们并非在限制创新的边界，而是在为这场波澜壮阔的技术革命安装可靠的“方向盘”与“制动器”。唯有在规则的轨道上，人工智能这列动力强劲的列车，才能行稳致远，真正驶向一个安全、包容、可持续的未来，成为惠及全人类的国际公共产品。

标准化部常务副部长郑美惠 17820723480

标准化工程师杨铭源 13378049306