Διασφάλιση Τεχνητής Νοημοσύνης με την DQS: Διακυβέρνηση, Ασφάλεια και Ποιότητα — Συνεπείς.

Η DQS διενεργεί ελέγχους συστημάτων διαχείρισης σε περισσότερες από 60 χώρες για πάνω από 40 χρόνια. Ως παγκοσμίως διαπιστευμένος φορέας πιστοποίησης, η DQS επεκτείνει αυτό το ίδιο ιστορικό επιτευγμάτων στο πρότυπο ISO/IEC 42001 για συστήματα διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης, παράλληλα με τα πρότυπα ISO/IEC 27001 και ISO 9001, όπου η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης ενσωματώνεται στα υπάρχοντα πλαίσια ασφάλειας πληροφοριών και ποιότητας — προσφέροντας στους οργανισμούς μια συντονισμένη πορεία προς αποδεδειγμένη ωριμότητα στη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης.

Αναγνωρισμένο κατά ISO/IEC 42001

Φορέας πιστοποίησης για συστήματα διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης

Έλεγχοι σύμφωνα με το πρότυπο ISO/IEC 27001

Ενσωμάτωση της ασφάλειας πληροφοριών για οργανισμούς που χειρίζονται τεχνητή νοημοσύνη

Ενσωμάτωση του προτύπου ISO 9001

Τεκμηριωμένες πληροφορίες και βασικά κριτήρια ιχνηλασιμότητας

Ευέλικτη διεξαγωγή ελέγχων

Επιθεωρήσεις εξ αποστάσεως, υβριδικές ή επιτόπιες — πραγματοποιούνται όπου κι αν βρίσκεται η ομάδα διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης σας.

Η DQS ΩΣ ΑΞΙΟΠΙΣΤΟΣ ΣΥΝΕΡΓΑΤΗΣ

Διαπιστευμένη, παγκόσμια και ανεξάρτητη — το θεμέλιο για αξιόπιστη πιστοποίηση τεχνητής νοημοσύνης.

Το ISO/IEC 42001 είναι ένα νέο πρότυπο. Η διαπίστευση, η υποδομή και η ανεξαρτησία που υποστηρίζουν ένα πιστοποιητικό της DQS δεν είναι. Δείτε πώς αυτό αποτυπώνεται σε αριθμούς.

Πάνω από 3.100 ελεγκτές παγκοσμίως

Για την υποστήριξη παγκόσμιων προτύπων όπως τα ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001, ISO 9001 και άλλα.

Πάνω από 65.000 πιστοποιημένες εγκαταστάσεις

Σε όλα τα πρότυπα της DQS — συμπεριλαμβανομένου του χαρτοφυλακίου διασφάλισης τεχνητής νοημοσύνης (AI).

Πάνω από 60 χώρες

Παρουσία τοπικών ελεγκτών στις κύριες αγορές — Ευρώπη, Ασία-Ειρηνικός, Αμερική.

Πάνω από 40 χρόνια εμπειρίας

Ιδρύθηκε το 1985 από την DGQ και το DIN — ο πρώτος φορέας πιστοποίησης συστημάτων διαχείρισης της Γερμανίας.

iso-42001-certification-hong-kong.png
Loading...

Οι κανόνες για τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν αλλάξει. Οι περισσότερες δομές διακυβέρνησης, όμως, δεν έχουν αλλάξει.

Τρεις αλλαγές συμβαίνουν ταυτόχρονα. Η ρύθμιση έχει πλέον τεθεί σε ισχύ — ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη (EU AI Act) καθορίζει δεσμευτικές υποχρεώσεις για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου, ενώ παρόμοια πλαίσια αναπτύσσονται παγκοσμίως. Τα ίδια τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούν διαφορετικά από το συμβατικό λογισμικό, απαιτώντας προσεγγίσεις διακυβέρνησης που να ανταποκρίνονται στον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν στην πραγματικότητα. Και το πρότυπο ISO/IEC 42001 έχει καταστεί το πρότυπο αναφοράς που οι ρυθμιστικές αρχές και οι πελάτες αναμένουν όλο και περισσότερο να δουν — όχι σε πέντε χρόνια, αλλά τώρα.

Η μεταβολή στον κλάδο

Η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης αποτελεί πλέον ρυθμιστικό κριτήριο, και όχι απλώς μια εσωτερική βέλτιστη πρακτική.

Όπου ισχύει ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου απαιτούν τεκμηριωμένη διαχείριση κινδύνων, τεχνική τεκμηρίωση και ανθρώπινη εποπτεία — και αυτό αξιολογείται όλο και περισσότερο παράλληλα με τα υφιστάμενα πεδία εφαρμογής των προτύπων ISO 9001 και ISO/IEC 27001 και όχι ως αυτόνομη διαδικασία.

Τι διακυβεύεται

Κατακερματισμένη ευθύνη, ασυνεπής τεκμηρίωση, αποτυχημένοι έλεγχοι.

Χωρίς ένα δομημένο σύστημα διαχείρισης της τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί διατρέχουν τον κίνδυνο κατακερματισμένης ευθύνης μεταξύ των επιχειρηματικών μονάδων, ασυνεπούς τεκμηρίωσης και δυσκολίας να αποδείξουν την ωριμότητα της διακυβέρνησης στις ρυθμιστικές αρχές ή στους πελάτες. Όταν οι έλεγχοι πραγματοποιούνται σε απομονωμένα τμήματα, τα ίδια αποδεικτικά στοιχεία παρουσιάζονται — και αμφισβητούνται — πολλές φορές σε διαφορετικά τμήματα της επιχείρησης.

Η προσέγγιση της DQS

Ένα ενιαίο πρόγραμμα ελέγχου που καλύπτει τη διακυβέρνηση, την ασφάλεια και την ποιότητα της τεχνητής νοημοσύνης — συντονισμένο, προσαρμοσμένο και έτοιμο για έλεγχο.

  • Ένας φορέας πιστοποίησης για τα πρότυπα ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001 και ISO 9001
  • Εναρμονισμένοι κύκλοι ελέγχου, κοινά αποδεικτικά στοιχεία, συνεπής ερμηνεία σε όλα τα πρότυπα και τις εγκαταστάσεις
  • Ανεξάρτητο από τις συμβουλευτικές υπηρεσίες — ο διαχωρισμός που καθιστά το πιστοποιητικό αξιόπιστο για τις ρυθμιστικές αρχές και τους πελάτες

Εφαρμογή της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης: Εφαρμογή του προτύπου ISO 42001 στην πράξη

Πρακτικές προσεγγίσεις για την ενσωμάτωση της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα επιχειρησιακής διαχείρισης.

Μάθετε πώς

Η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης δεν περιορίζεται σε ένα μόνο πρότυπο — ή σε μία μόνο ομάδα.

Τα πρότυπα που καλύπτουν τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης αλληλεπικαλύπτονται με την ασφάλεια των πληροφοριών, τη διαχείριση ποιότητας και τους τομεακούς κανονισμούς — όχι επειδή τα πλαίσια είναι περιττά, αλλά επειδή τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αφορούν όλα αυτά ταυτόχρονα. Ο συνδυασμός που ισχύει εξαρτάται από το τι δημιουργείτε, τι αναπτύσσετε και σε ποιες αγορές δραστηριοποιείστε.

  • ISO/IEC 42001 — Σύστημα διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης· καλύπτει την ταξινόμηση κινδύνων, τη λογοδοσία και τη συνεχή παρακολούθηση
  • ISO/IEC 27001 — Ασφάλεια πληροφοριών· καλύπτει τα δεδομένα με τα οποία εκπαιδεύονται και τα οποία επεξεργάζονται τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης
  • ISO 9001 — Τεκμηριωμένες πληροφορίες και έλεγχος διαδικασιών· η βάση αναδρομικότητας στην οποία στηρίζεται η πλειοψηφία των συστημάτων διακυβέρνησης της ΤΝ
  • ΚανονισμόςMDR της ΕΕ 2017/745 — Όταν η λειτουργικότητα της τεχνητής νοημοσύνης είναι ενσωματωμένη σε ιατρική συσκευή
  • Υποχρεώσεις βάσει των επιπέδων κινδύνου του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη — ρυθμιστικός παράγοντας· ωστόσο, το πλαίσιο υποχρεώσεων ISO/IEC 42001 χρησιμοποιείται πιο συχνά για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων

ΠΟΙΕΣ ΑΠΑΙΤΗΣΕΙΣ ΙΣΧΥΟΥΝ ΓΙΑ ΕΣΑΣ

Ο ρόλος σας στην αλυσίδα αξίας της τεχνητής νοημοσύνης καθορίζει από πού πρέπει να ξεκινήσετε.

Οι απαιτήσεις διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης εξαρτώνται από τον ρόλο σας στην αλυσίδα αξίας — είτε αναπτύσσετε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, είτε τα θέτετε σε λειτουργία, είτε τα διανέμετε, είτε τα ενσωματώνετε σε ρυθμιζόμενα προϊόντα. Ακολουθεί η τυπική κατάταξη κάθε ρόλου.

Πάροχος / Προγραμματιστής ΤΝ

Ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης

  • Πιστοποίηση ISO/IEC 42001 — βασική απαίτηση
  • ISO/IEC 27001 — όταν τα δεδομένα ανάπτυξης είναι ευαίσθητα
  • ISO 9001 — βασικές απαιτήσεις τεκμηρίωσης και ιχνηλασιμότητας
Υπεύθυνος ανάπτυξης

Τεχνητή νοημοσύνη στις λειτουργίες

  • Πιστοποίηση ISO/IEC 42001 — διακυβέρνηση των συστημάτων που χρησιμοποιούνται
  • ISO 9001 — παράλληλα με τις υπάρχουσες διαδικασίες ποιότητας
Εισαγωγέας / Διανομέας

Διανομή τεχνητής νοημοσύνης

  • Ευθυγράμμιση με το πρότυπο ISO/IEC 42001 — διαχείριση συστημάτων που προέρχονται από τρίτους
  • Προσδοκίες σχετικά με την τεκμηρίωση συμμόρφωσης βάσει του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη 
Προϊόντα που υπόκεινται σε ρύθμιση

Τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική τεχνολογία

  • Πιστοποίηση κατά το πρότυπο ISO/IEC 42001
  • Αξιολόγηση συμμόρφωσης με τον κανονισμό MDR 2017/745 της ΕΕ, όπου ισχύει
Χρηματοοικονομικές υπηρεσίες / Δημόσιος τομέας

Τεχνητή νοημοσύνη (AI) στον χρηματοοικονομικό τομέα

  • Πιστοποίηση ISO/IEC 42001
  • ISO/IEC 27001 — Βασικά πρότυπα για τους κινδύνους ΤΠΕ και την ασφάλεια των πληροφοριών για χρηματοπιστωτικούς φορείς
  • DORA — Υποχρεώσεις ψηφιακής επιχειρησιακής ανθεκτικότητας για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες
  • Πλαίσια διακυβέρνησης ειδικά για τον τομέα (π.χ. πλαίσιο NIST AI RMF για οντότητες των ΗΠΑ)

Η εμπιστοσύνη στην τεχνητή νοημοσύνη δεν χτίζεται πλέον μόνο μέσω της τεχνολογίας. Οι οργανισμοί απαιτούν όλο και περισσότερο δομές διακυβέρνησης που να παραμένουν διαφανείς, επεκτάσιμες και ελέγξιμες σε όλες τις διεθνείς δραστηριότητες και τα ρυθμιστικά περιβάλλοντα.

Ingo Unger Διευθυντής Διεθνούς Επιχειρηματικής Ανάπτυξης
ΤΟ ΧΑΡΤΟΦΥΛΑΚΙΟ ΔΙΑΣΦΑΛΙΣΗΣ ΤΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ

Τέσσερα πιστοποιήσιμα επίπεδα — τι καλύπτει το καθένα και γιατί είναι σημαντικό.

Κάθε πρότυπο απαντά σε ένα διαφορετικό ερώτημα — σχετικά με τη διακυβέρνηση, τα δεδομένα, τον έλεγχο των διαδικασιών ή τη συμμόρφωση σε συγκεκριμένους κλάδους. 

ΒΑΣΙΚΟ

Δείτε πώς συνδυάζονται τα επίπεδα.

Κάθε επίπεδο πιστοποιείται ανεξάρτητα — και μπορεί να αξιολογηθεί μεμονωμένα ή ως μέρος ενός συντονισμένου προγράμματος. Μαζί καλύπτουν όλα όσα θα ζητήσουν οι ρυθμιστικές αρχές, οι πελάτες και οι δικές σας ομάδες όταν εξετάσουν το πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης σας.

Σύστημα Διαχείρισης Τεχνητής Νοημοσύνης
AIMS

Το πρότυπο ISO/IEC 42001 καθορίζει το σύστημα διαχείρισης για τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης — διαχείριση κινδύνων, τεκμηριωμένες πληροφορίες, ρόλοι και αρμοδιότητες, καθώς και συνεχής παρακολούθηση σε όλο τον κύκλο ζωής της τεχνητής νοημοσύνης.

Η πιστοποίηση ISO/IEC 42001 — Σύστημα Διαχείρισης Τεχνητής Νοημοσύνης καλύπτει την ταξινόμηση κινδύνων, τη λογοδοσία στη διακυβέρνηση, την εποπτεία της διαχείρισης δεδομένων και τις απαιτήσεις παρακολούθησης σε όλο τον κύκλο ζωής της τεχνητής νοημοσύνης. Ισχύει για οργανισμούς που αναπτύσσουν, αναπτύσσουν ή τροποποιούν ουσιαστικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. 

Το όφελός σας: αποδείξτε την ωριμότητα της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης σε ρυθμιστικές αρχές, πελάτες και συνεργάτες — με ένα αναγνωρισμένο διεθνές πρότυπο αναφοράς.

Ασφάλεια δεδομένων και πληροφοριών
ISMS

Πώς προστατεύονται τα δεδομένα εκπαίδευσης της τεχνητής νοημοσύνης, τα αποτελέσματα των μοντέλων και τα επιχειρησιακά δεδομένα.

Πιστοποίηση ISO/IEC 27001 — Η Διαχείριση Ασφάλειας Πληροφοριών αφορά τους ελέγχους ασφάλειας δεδομένων που σχετίζονται με τα δεδομένα εκπαίδευσης της τεχνητής νοημοσύνης, τις εισόδους και τα αποτελέσματα των μοντέλων, καθώς και την πρόσβαση στο σύστημα. Συνήθως συνδυάζεται με την πιστοποίηση ISO/IEC 42001, όταν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης επεξεργάζονται ευαίσθητα ή προσωπικά δεδομένα. 

Το πλεονέκτημά σας: αποδείξτε την ασφαλή διαχείριση των δεδομένων από τα οποία εξαρτώνται τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σας.

Βασικά στοιχεία ποιότητας και τεκμηρίωσης
QMS

Η βάση τεκμηρίωσης και ιχνηλασιμότητας στην οποία στηρίζονται οι περισσότερες απαιτήσεις διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης.

Πιστοποίηση ISO 9001 — Η Διαχείριση Ποιότητας παρέχει τις τεκμηριωμένες πληροφορίες, τον έλεγχο των διαδικασιών και τη δομή συνεχούς βελτίωσης, πάνω στις οποίες βασίζεται το πρότυπο ISO/IEC 42001 για οργανισμούς που διαθέτουν ήδη Σύστημα Διαχείρισης Ποιότητας (QMS). 

Το πλεονέκτημά σας: ενσωματώστε τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης σε μια δομή που ενδεχομένως ήδη χρησιμοποιείτε, αντί να δημιουργήσετε ένα παράλληλο σύστημα.

Τεχνητή Νοημοσύνη σε Ρυθμιζόμενα Προϊόντα
MED

Αξιολόγηση συμμόρφωσης με τον κανονισμό MDR 2017/745 της ΕΕ 

Όταν η λειτουργικότητα της τεχνητής νοημοσύνης είναι ενσωματωμένη σε ιατρική συσκευή, η αξιολόγηση συμμόρφωσης σύμφωνα με τον κανονισμό MDR της ΕΕ ισχύει επιπλέον της ειδικής διακυβέρνησης για την τεχνητή νοημοσύνη. Αφορά κατασκευαστές διαγνωστικών, συσκευών παρακολούθησης ή υποστήριξης λήψης αποφάσεων που υποστηρίζουν τεχνητή νοημοσύνη. 

Το πλεονέκτημά σας: εναρμόνιση της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης με τις υφιστάμενες υποχρεώσεις συμμόρφωσης για τα ρυθμιζόμενα προϊόντα, αντί να τις διαχειρίζεστε ξεχωριστά.

Ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης σύμφωνα με τον κανονισμό MDR της ΕΕ: Διασφάλιση της συμμόρφωσης και της καινοτομίας

Πώς η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) αλληλεπικαλύπτεται με τις κανονιστικές απαιτήσεις σε ιατρικά και αυστηρά ρυθμιζόμενα λειτουργικά περιβάλλοντα.

Μάθετε περισσότερα
Πώς συνάδουν οι απαιτήσεις

Κάθε ενδιαφερόμενος θέτει ένα διαφορετικό ερώτημα σχετικά με τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σας.

Μια ρυθμιστική αρχή θέλει να γνωρίζει ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σας βρίσκονται υπό έλεγχο. Ένας πελάτης θέλει να γνωρίζει ότι τα δεδομένα του προστατεύονται. Οι δικές σας ομάδες θέλουν να γνωρίζουν ποιος είναι υπεύθυνος όταν κάτι αλλάζει. Αυτά δεν είναι το ίδιο ερώτημα — και δεν υπάρχει ένα ενιαίο πρότυπο που να απαντά σε όλα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το σωστό πρόγραμμα διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης καλύπτει περισσότερα από ένα επίπεδα.

Είναι η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης σας αναγνωρισμένη και ελέγξιμη;
Σύστημα διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης

Η πιστοποίηση ISO/IEC 42001 καλύπτει τη διαχείριση κινδύνων, τις τεκμηριωμένες πληροφορίες και τη λογοδοσία σε όλο τον κύκλο ζωής της τεχνητής νοημοσύνης.

Τα δεδομένα σας διαχειρίζονται σωστά;
Διακυβέρνηση δεδομένων

Η πιστοποίηση ISO/IEC 27001 καλύπτει τους ελέγχους ασφάλειας δεδομένων· η πιστοποίηση ISO/IEC 42001 προσθέτει επιπλέον απαιτήσεις διαχείρισης δεδομένων ειδικά για την τεχνητή νοημοσύνη.

Μπορείτε να αποδείξετε την ύπαρξη τεχνικής τεκμηρίωσης και ιχνηλασιμότητας;
Τεκμηρίωση και ιχνηλασιμότητα

Οι απαιτήσεις για τεκμηριωμένες πληροφορίες των προτύπων ISO 9001 και ISO/IEC 42001 υποστηρίζουν από κοινού τις προσδοκίες για τεχνική τεκμηρίωση που αναζητούν όλο και περισσότερο οι ρυθμιστικές αρχές.

Υπάρχει ενσωματωμένη ανθρώπινη εποπτεία;
Ανθρώπινη εποπτεία

Οι ρήτρες ρόλων και αρμοδιοτήτων του προτύπου ISO/IEC 42001 καθορίζουν την ευθύνη για την εποπτεία των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.

Παρακολουθείται το σύστημα μετά την εγκατάστασή του;
Συνεχής παρακολούθηση

Οι διαδικασίες συνεχούς βελτίωσης του προτύπου ISO/IEC 42001 καλύπτουν τη συνεχή επανεξέταση, καθώς τα μοντέλα, τα δεδομένα και οι συνθήκες λειτουργίας μεταβάλλονται.

Είναι η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματωμένη σε ένα προϊόν που υπόκειται σε ρύθμιση;
Κανονισμοί για συγκεκριμένους τομείς

Ο κανονισμός MDR 2017/745 της ΕΕ και άλλα πλαίσια του συγκεκριμένου τομέα ισχύουν επιπλέον της ειδικής διακυβέρνησης για την τεχνητή νοημοσύνη, όπου αυτό είναι σχετικό.

Αναγνωρίζεται αυτό σε πολλαπλές δικαιοδοσίες;
Εναρμόνιση μεταξύ διαφορετικών δικαιοδοσιών

Το πρότυπο ISO/IEC 42001 χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο ως κοινή επιχειρησιακή βάση αναφοράς στον Νόμο της ΕΕ για την ΤΝ, στο πλαίσιο διαχείρισης κινδύνων ΤΝ (AI RMF) του NIST των ΗΠΑ, καθώς και σε αναδυόμενα πλαίσια στην Κίνα, την Ιαπωνία, τη Νότια Κορέα και τη Βραζιλία.

Διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της χρηματοοικονομικής τεχνολογίας (FinTech) σε μια ρυθμιζόμενη αγορά

Πώς οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν τις προσδοκίες όσον αφορά τη λογοδοσία, την εποπτεία και τη διακυβέρνηση στα εξελισσόμενα διεθνή πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης.

Μάθετε περισσότερα

Γιατί η ρύθμιση οδηγεί στη ζήτηση για ένα επίπεδο διαχείρισης της τεχνητής νοημοσύνης

Η εφαρμογή του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη εξαρτάται από τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης και την ταξινόμηση κινδύνου που ορίζονται στον νόμο — δεν αποτελεί γενική απαίτηση για κάθε σύστημα τεχνητής νοημοσύνης ή κάθε οργανισμό. Όπου ισχύει, η κατανόηση του ρόλου του οργανισμού σας ως παρόχου, χρήστη ή εισαγωγέα αποτελεί το σωστό σημείο εκκίνησης για τον προσδιορισμό των απαιτήσεων που ισχύουν για εσάς.

Το πρότυπο ISO/IEC 42001 αναφέρεται ευρέως ως η επιχειρησιακή βάση για την απόδειξη της εκπλήρωσης αυτών των υποχρεώσεων, αν και δεν αποτελεί από μόνο του πιστοποίηση που εκδίδεται βάσει του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη. Η εφαρμογή του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη εξαρτάται από τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης και την ταξινόμηση κινδύνου που ορίζονται στον νόμο — δεν αποτελεί γενική απαίτηση για κάθε σύστημα τεχνητής νοημοσύνης ή κάθε οργανισμό.

Ταξινόμηση βάσει κινδύνου — σαφείς υποχρεώσεις σε κάθε επίπεδο.

Τα τέσσερα επίπεδα κινδύνου

Η ταξινόμηση των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης καθορίζει το επίπεδο διακυβέρνησης, τεκμηρίωσης και εποπτείας που απαιτείται. Ενώ το μοντέλο παρέχει μια δομή υψηλού επιπέδου, οι οργανισμοί πρέπει να μεταφράσουν αυτές τις κατηγορίες σε συγκεκριμένα επιχειρησιακά μέτρα.

1

Μη αποδεκτός κίνδυνος (απαγορευμένος)

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αυτής της κατηγορίας θεωρούνται ασυμβίβαστα με τα θεμελιώδη δικαιώματα και τις κοινωνικές προστασίες που προβλέπονται στον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτές οι εφαρμογές απαγορεύονται επειδή παρουσιάζουν απαράδεκτο επίπεδο κινδύνου για τα άτομα, τη δημόσια ασφάλεια ή τις δημοκρατικές αξίες. Οι οργανισμοί πρέπει επομένως να διασφαλίζουν ότι οι απαγορευμένες περιπτώσεις χρήσης εντοπίζονται και αποκλείονται μέσω κατάλληλων μηχανισμών διακυβέρνησης και ελέγχου.

→ Το όφελός σας: έλεγχος διακυβέρνησης που αποκλείει τις απαγορευμένες περιπτώσεις χρήσης πριν αυτές δημιουργήσουν νομική έκθεση ή έκθεση της φήμης.
2

Υψηλός κίνδυνος (Αυστηρές κανονιστικές απαιτήσεις)

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου υπόκεινται στις πιο εκτεταμένες κανονιστικές υποχρεώσεις λόγω του δυνητικού τους αντίκτυπου στην υγεία, την ασφάλεια και τα θεμελιώδη δικαιώματα. Τα συστήματα αυτά απαιτούν συνήθως δομημένη διαχείριση κινδύνου, τεχνική τεκμηρίωση, μηχανισμούς παρακολούθησης και σαφώς καθορισμένη ανθρώπινη εποπτεία καθ’ όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής της τεχνητής νοημοσύνης, προκειμένου να διασφαλίζεται η συνεχής συμμόρφωση και ο επιχειρησιακός έλεγχος.

→ Το όφελός σας: τεκμηριωμένα στοιχεία διαχείρισης κινδύνου και εποπτείας που αντέχουν στον έλεγχο των ρυθμιστικών αρχών, των πελατών και των διαδικασιών προμηθειών.
3

Περιορισμένος κίνδυνος (Απαιτήσεις διαφάνειας)

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης περιορισμένου κινδύνου υπόκεινται κυρίως σε απαιτήσεις διαφάνειας που έχουν σχεδιαστεί για να διασφαλίζουν ότι οι χρήστες παραμένουν ενήμεροι όταν αλληλεπιδρούν με την τεχνητή νοημοσύνη. Οι οργανισμοί πρέπει να εφαρμόζουν σαφείς πρακτικές επικοινωνίας και γνωστοποίησης, ιδίως όταν το περιεχόμενο που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη ή οι αυτοματοποιημένες αλληλεπιδράσεις θα μπορούσαν διαφορετικά να δημιουργήσουν σύγχυση ή να μειώσουν τη διαφάνεια για τους χρήστες.

→ Το όφελός σας: αναλογική συμμόρφωση — εκπλήρωση των υποχρεώσεων γνωστοποίησης χωρίς το επιπλέον κόστος ελέγχων που δεν ισχύουν για εσάς.
4

Ελάχιστος κίνδυνος (Εθελοντικά μέτρα)

Οι περισσότερες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης εμπίπτουν στην κατηγορία ελάχιστου κινδύνου και δεν υπόκεινται σε συγκεκριμένες υποχρεώσεις βάσει του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη. Ωστόσο, οι οργανισμοί αναγνωρίζουν όλο και περισσότερο την αξία της εφαρμογής εθελοντικών μέτρων διακυβέρνησης που υποστηρίζουν τη λογοδοσία, τη λειτουργική συνέπεια και τη μακροπρόθεσμη ετοιμότητα, καθώς οι κανονιστικές προσδοκίες συνεχίζουν να εξελίσσονται σε παγκόσμιο επίπεδο.

→ Το όφελός σας: ωριμότητα στη διακυβέρνηση που έχει επιτευχθεί πριν από την αυστηροποίηση των κανονιστικών ρυθμίσεων, χωρίς περιττές υποχρεώσεις σήμερα.
Δια-δικαιοδοτική διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης

Μία δομή διακυβέρνησης, προσαρμόσιμη σε κάθε αγορά στην οποία δραστηριοποιείστε.

Για τους πολυεθνικούς οργανισμούς, η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης σπάνια περιορίζεται σε ένα μόνο νομικό πλαίσιο ή σε μία μόνο περιοχή δραστηριότητας — τα συστήματα μπορεί να αναπτυχθούν σε μία χώρα, να εφαρμοστούν σε διάφορες δικαιοδοσίες και να ενσωματωθούν σε διαδικασίες που εκτελούνται σε παγκόσμιο επίπεδο. Ενώ ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη παραμένει το πιο ολοκληρωμένο πλαίσιο και το πιο κοινό σημείο αναφοράς παγκοσμίως, οι δικαιοδοσίες σε όλο τον κόσμο μοιράζονται όλο και περισσότερο αρχές διακυβέρνησης όπως η διαφάνεια, η λογοδοσία, η διαχείριση κινδύνων και η ανθρώπινη εποπτεία — ακόμη και όταν η νομική δομή και η εφαρμογή διαφέρουν. Η πρόκληση δεν είναι η κατανόηση κάθε πλαισίου ξεχωριστά, αλλά η δημιουργία ενός συστήματος διακυβέρνησης που να είναι αρκετά τυποποιημένο ώστε να εξασφαλίζει παγκόσμια συνέπεια, αλλά και αρκετά ευέλικτο ώστε να ανταποκρίνεται στις τοπικές ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Ευρωπαϊκή Ένωση

Νόμος της ΕΕ για την ΤΝ

Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη θεσπίζει το πρώτο ολοκληρωμένο διατομεακό ρυθμιστικό πλαίσιο για την τεχνητή νοημοσύνη, με ταξινόμηση βάσει κινδύνου, απαιτήσεις διαφάνειας και υποχρεώσεις συμμόρφωσης για συστήματα υψηλού κινδύνου. Χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο ως παγκόσμιο σημείο αναφοράς για τη δομή διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης.

Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων ΤΝ του NIST και αναδυόμενη κρατική ρύθμιση
Ηνωμένες Πολιτείες

Οι ΗΠΑ βασίζονται σε μια πιο αποκεντρωμένη προσέγγιση: το εθελοντικό Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST, τις ομοσπονδιακές εκτελεστικές διαταγές και ένα ολοένα και πιο ετερόκλητο πλέγμα νομοθεσίας σε επίπεδο πολιτειών. Η έμφαση δίνεται στην λογοδοσία, την κυβερνοασφάλεια και τη διαχείριση των λειτουργικών κινδύνων, παρά σε έναν δεσμευτικό διατομεακό νόμο.

Γενετική ΤΝ και αλγοριθμική διακυβέρνηση
Κίνα

Η Κίνα έχει θεσπίσει πολλαπλά πλαίσια που καλύπτουν τις υπηρεσίες γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, τους αλγόριθμους συστάσεων και την αλγοριθμική διακυβέρνηση, με ιδιαίτερη έμφαση στη λογοδοσία των παρόχων και στη διακυβέρνηση του περιεχομένου.

Αξιόπιστη και βιομηχανική διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης
Ιαπωνία

Η προσέγγιση της Ιαπωνίας δίνει έμφαση σε εθελοντικά πλαίσια διακυβέρνησης με δυνατότητα διεθνούς διαλειτουργικότητας, τα οποία εστιάζουν στην επιχειρησιακή αξιοπιστία και τη βιομηχανική καινοτομία.

Βασικός νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη
Νότια Κορέα

Το πλαίσιο της Νότιας Κορέας εξισορροπεί την καινοτομία με τις υποχρεώσεις διαφάνειας και λογοδοσίας, δίνοντας όλο και μεγαλύτερη έμφαση στη διαχείριση κινδύνων, σε συνάρτηση με τις διεθνείς συζητήσεις για την αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη.

Αναδυόμενα πλαίσια διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης
Βραζιλία και Ινδία

Και οι δύο αγορές συνεχίζουν να αναπτύσσουν τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης μέσω εξελισσόμενων πλαισίων και όχι μέσω ενός ενιαίου και περιεκτικού νόμου. Η Βραζιλία προωθεί προτάσεις για τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης με βάση τον κίνδυνο, παράλληλα με ευρύτερες πρωτοβουλίες ψηφιακής διακυβέρνησης, με την τρέχουσα εστίαση να δίνεται στη λογοδοσία και την εποπτεία συστημάτων με υψηλό αντίκτυπο. Η Ινδία βασίζεται σε ένα συνδυασμό υφιστάμενων νομοθετικών πράξεων — του Νόμου για τις Τεχνολογίες Πληροφορικής, της τροποποίησης των Κανόνων Πληροφορικής του 2026 που αφορά το περιεχόμενο που παράγεται από τεχνητή νοημοσύνη, και τον Νόμο για την Προστασία των Ψηφιακών Προσωπικών Δεδομένων — σε συνδυασμό με τις εθελοντικές, βασισμένες σε αρχές «Κατευθυντήριες Οδηγίες για τη Διακυβέρνηση της ΤΝ» που εκδόθηκαν το 2026, ενώ οι ρυθμιστικές αρχές του τομέα, όπως η RBI και η SEBI, αναπτύσσουν τις δικές τους εποπτικές προσδοκίες ειδικά για την ΤΝ.

Η προσέγγισή σας — βήμα προς βήμα

Πέντε βήματα από τις διάσπαρτες απαιτήσεις προς ένα συντονισμένο πρόγραμμα.

Το να γνωρίζετε από πού να ξεκινήσετε — και με ποια σειρά — είναι συνήθως το πιο δύσκολο μέρος. Τα παρακάτω βήματα σας βοηθούν να φτάσετε στον στόχο χωρίς περιττές επαναλήψεις.

1

Προσδιορίστε τις απαιτήσεις σας.

Εξετάστε ποια συστήματα τεχνητής νοημοσύνης εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής, την ταξινόμησή τους ως προς τον κίνδυνο σύμφωνα με τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη και πώς αλληλεπικαλύπτονται με τα υπάρχοντα συστήματα διαχείρισης ISO 9001 ή ISO/IEC 27001.

→ Το πλεονέκτημά σας: σαφήνεια ως προς το πεδίο εφαρμογής πριν επενδύσετε σε εργασίες υλοποίησης.
2

Αξιολογήστε την τρέχουσα δομή σας.

Εξετάστε τα υπάρχοντα συστήματα διαχείρισης, τους κύκλους ελέγχου και τις εσωτερικές ευθύνες διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης.

→ Το πλεονέκτημά σας: σαφή εικόνα για το τι υπάρχει ήδη και τι λείπει.
3

Ευθυγράμμιση και ενοποίηση.

Όπου είναι δυνατόν, ενσωματώστε τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα πιστοποιημένα συστήματα διαχείρισης, αντί να δημιουργείτε μια αυτόνομη δομή.

→ Το όφελός σας: λιγότεροι επαναλαμβανόμενοι έλεγχοι και μειωμένη προσπάθεια εσωτερικού συντονισμού.
4

Προετοιμαστείτε για τις νέες απαιτήσεις.

Οι προθεσμίες σταδιακής εφαρμογής του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη και τα εξελισσόμενα πλαίσια στις ΗΠΑ, την Κίνα, την Ιαπωνία, τη Νότια Κορέα και τη Βραζιλία συνεχίζουν να διαμορφώνονται.

→ Το πλεονέκτημά σας: θα είστε έτοιμοι όταν τεθούν οι απαιτήσεις, αντί να αντιδράτε σε αυτές.
5

Προγραμματίστε έγκαιρα τη δυναμικότητα ελέγχου.

Εξασφαλίστε ημερομηνίες ελέγχου κατά το πρότυπο ISO/IEC 42001 με τον οργανισμό πιστοποίησής σας, σύμφωνα με τις κανονιστικές και εμπορικές προθεσμίες σας.

→ Το πλεονέκτημά σας: προστατεύστε τις ημερομηνίες παράδοσης και αποφύγετε τους περιορισμούς της τελευταίας στιγμής.

Τι κερδίζετε όταν πιστοποιείστε από την DQS.

Κάθε διαδικασία ακολουθεί την ίδια δομή — από την πρώτη αναθεώρηση της τεκμηρίωσης έως την έκδοση του πιστοποιητικού και τη συνεχή εποπτεία. Είτε πιστοποιείτε ένα πρότυπο είτε περισσότερα, η διαδικασία είναι συνεπής.

  • Ανάλυση κενών πριν από τον έλεγχο σύμφωνα με το ISO/IEC 42001, κατόπιν αιτήματος
  • Εξέταση τεκμηρίωσης Στάδιο 1 με γραπτή αξιολόγηση ετοιμότητας
  • Έλεγχος Στάδιο 2 επιτόπου ή εξ αποστάσεως από εξειδικευμένους ελεγκτές με εκπαίδευση στο πρότυπο ISO/IEC 42001 και στις απαιτήσεις διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης
  • Διεθνώς αναγνωρισμένο πιστοποιητικό ISO/IEC 42001 που εκδίδεται στο πλαίσιο της διαπίστευσης ANAB
  • Ετήσιοι έλεγχοι παρακολούθησης που συντονίζονται σε ολόκληρο το πεδίο εφαρμογής της DQS (ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001, ISO 9001)
  • Έλεγχος επαναπιστοποίησης στο τέλος κάθε τριετούς κύκλου
  • Σύνοψη ευρημάτων και χάρτης πορείας βελτίωσης μετά από κάθε έλεγχο
  • Επικύρωση πιστοποιητικού 

ΓΙΑΤΙ ΤΗ DQS

Ένας συνεργάτης ελέγχου για τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης, την ασφάλεια των δεδομένων και την ποιότητα.

Η διαχείριση των υποχρεώσεων διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης (AI) σύμφωνα με πολλαπλά πρότυπα δεν σημαίνει απαραίτητα τη διαχείριση πολλαπλών φορέων πιστοποίησης. Η DQS καλύπτει το πλήρες φάσμα σε ένα ενιαίο πρόγραμμα — έτσι ώστε οι κύκλοι ελέγχου να ευθυγραμμίζονται, τα αποδεικτικά στοιχεία να μοιράζονται και τα ευρήματα να είναι συνεπή σε όλα τα πρότυπα.

Loading...

Πώς είναι στην πράξη η συνεργασία με έναν μόνο συνεργάτη:

  • Οι κύκλοι ελέγχου ευθυγραμμίζονται σε όλα τα πρότυπα που εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής σας — ο προγραμματισμός , τα αποδεικτικά στοιχεία και η υποβολή εκθέσεων λειτουργούν αρμονικά και όχι αντιφατικά.
  • Ενιαία ερμηνεία από όλους τους ελεγκτές — δεν υπάρχουν αντικρουόμενα ευρήματα μεταξύ των προτύπων, ούτε κενά βαθμονόμησης μεταξύ των επισκέψεων.
  • Λιγότερη αλληλεπικάλυψη — τα ίδια αποδεικτικά στοιχεία δεν παράγονται, δεν εξετάζονται και δεν αμφισβητούνται τρεις φορές ξεχωριστά.
  • Ένα σημείο επαφής για ολόκληρο το πεδίο εφαρμογής της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης — από τον αρχικό καθορισμό του πεδίου εφαρμογής έως την έκδοση πιστοποιητικών και την εποπτεία.
  • Ανεξαρτησία — η DQS είναι φορέας πιστοποίησης και δεν παρέχει συμβουλές σχετικά με την εφαρμογή. Αυτός ο διαχωρισμός είναι που καθιστά ένα πιστοποιητικό που εκδίδεται από την DQS αξιόπιστο στα μάτια των ρυθμιστικών αρχών, των πελατών και των ομάδων προμηθειών.

Φορέας πιστοποίησης ISO/IEC 42001

Διαπιστευμένος από την ANAB (Εθνικό Συμβούλιο Διαπίστευσης ANSI) σύμφωνα με το πρότυπο ISO/IEC 17021-1 για το ISO/IEC 42001, το διεθνές πρότυπο για τα συστήματα διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης.

Έλεγχοι σύμφωνα με το ISO/IEC 27001

Διαπιστευμένος από το DAkkS (Γερμανία) και το ANAB (ΗΠΑ) για την πιστοποίηση κατά ISO/IEC 27001, με πιστοποιητικά που αναγνωρίζονται επίσης από επιπλέον εθνικούς φορείς διαπίστευσης σε διεθνές επίπεδο.

Εμπειρία στην ενσωμάτωση του προτύπου ISO 9001

Με την υποστήριξη της διαπίστευσης από τους οργανισμούς DAkkS, ANAB και UKAS.

Καθεστώς κοινοποιημένου οργανισμού (EU MDR)

Γερμανική κοινοποίηση σύμφωνα με τον Κανονισμό της ΕΕ 2017/745 (MDR) μέσω του ZLG, για λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης (AI) ενσωματωμένες σε ιατρικές συσκευές.

Βάθος γνώσης του κλάδου, παγκοσμίως

Μια ομάδα ελεγκτών με αποδεδειγμένη εμπειρία σε συστήματα διαχείρισης σε όλη την Ευρώπη, την Ασία-Ειρηνικό και την Αμερική, η οποία πλέον επεκτείνεται και στη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης.

Είστε έτοιμοι να ξεκινήσετε;

  • Πείτε μας τι κατασκευάζετε, αναπτύσσετε ή διανέμετε
  • Προσδιορίζουμε ποια πρότυπα ισχύουν για τον ρόλο σας και χαρτογραφούμε το πεδίο εφαρμογής
  • Λαμβάνετε ένα σχέδιο ελέγχου, έναν υπεύθυνο επικοινωνίας, μία συνεπή προσέγγιση
Ζητήστε μια τηλεφωνική συνάντηση για τον καθορισμό του πεδίου εφαρμογής
Ερωτήσεις και απαντήσεις

Συχνές ερωτήσεις.

Είναι υποχρεωτική η πιστοποίηση κατά το πρότυπο ISO/IEC 42001 σύμφωνα με τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη;

Όχι. Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη δεν ορίζει την πιστοποίηση κατά το πρότυπο ISO/IEC 42001 ως νομική απαίτηση. Ωστόσο, όταν εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής συστήματα τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου, το πρότυπο ISO/IEC 42001 αναφέρεται ευρέως ως ένας δομημένος τρόπος για την απόδειξη της διαχείρισης κινδύνων, της τεκμηρίωσης και των απαιτήσεων ανθρώπινης εποπτείας που ορίζει ο νόμος.

Χρειαζόμαστε τόσο το ISO/IEC 42001 όσο και το ISO/IEC 27001;

Πολλοί οργανισμοί διαθέτουν και τα δύο, καθώς καλύπτουν διαφορετικά επίπεδα. Το ISO/IEC 42001 αφορά τη διακυβέρνηση που αφορά ειδικά την τεχνητή νοημοσύνη — ταξινόμηση κινδύνων, παρακολούθηση, ανθρώπινη εποπτεία. Το ISO/IEC 27001 αφορά την ασφάλεια των πληροφοριών σε ευρύτερο πλαίσιο, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων με τα οποία εκπαιδεύονται και τα οποία επεξεργάζονται τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Όταν τα δεδομένα ανάπτυξης είναι ευαίσθητα, συνήθως διαθέτουν και τα δύο.

Τι θεωρείται σύστημα τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου σύμφωνα με τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη;

Ο νόμος κατατάσσει τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σε επίπεδα κινδύνου — απαράδεκτο, υψηλό, περιορισμένο και ελάχιστο. Συστήματα υψηλού κινδύνου είναι εκείνα που επηρεάζουν την υγεία, την ασφάλεια, τα θεμελιώδη δικαιώματα ή τις κρίσιμες υποδομές, όπως ορισμένα συστήματα πρόσληψης, αξιολόγησης πιστοληπτικής ικανότητας ή βιομετρικής ταυτοποίησης. Η ακριβής κατάταξη εξαρτάται από τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης που ορίζεται στα παραρτήματα του νόμου.

Πώς συγκρίνεται ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη με το πλαίσιο διαχείρισης κινδύνου για την τεχνητή νοημοσύνη (AI RMF) του NIST των ΗΠΑ;

Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας δεσμευτικός, διατομεακός κανονισμός με νομικές υποχρεώσεις που διαβαθμίζονται ανάλογα με το επίπεδο κινδύνου. Το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF) του NIST είναι ένα εθελοντικό πλαίσιο που χρησιμοποιείται ευρέως στις ΗΠΑ, συχνά παράλληλα με κανόνες που αφορούν συγκεκριμένους τομείς και σε επίπεδο πολιτείας. Οι οργανισμοί που δραστηριοποιούνται και στις δύο αγορές συνήθως ευθυγραμμίζουν την εσωτερική διακυβέρνησή τους — συχνά μέσω του προτύπου ISO/IEC 42001 — ώστε να πληρούν με συνέπεια τις απαιτήσεις και των δύο.

Μπορούν τα πρότυπα ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001 και ISO 9001 να πιστοποιηθούν από έναν μόνο φορέα πιστοποίησης;

Ναι. Όταν τα συστήματα διαχείρισης μοιράζονται την κοινή «Δομή Υψηλού Επιπέδου» (High-Level Structure) που χρησιμοποιείται στα σύγχρονα πρότυπα ISO, οι έλεγχοι μπορούν να συντονιστούν και, όπου ενδείκνυται, να συνδυαστούν σε ολοκληρωμένους κύκλους ελέγχου με έναν μόνο φορέα πιστοποίησης.

Καλύπτει συγκεκριμένα το ISO/IEC 42001 τα συστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης;

Το ISO/IEC 42001 εφαρμόζεται γενικά στα συστήματα διαχείρισης τεχνητής νοημοσύνης και δεν περιορίζεται σε μια συγκεκριμένη τεχνική τεχνητής νοημοσύνης. Ρυθμίζει τη δομή γύρω από οποιοδήποτε σύστημα τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσει, εφαρμόζει ή χρησιμοποιεί ένας οργανισμός — συμπεριλαμβανομένης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης — αντί να ορίζει τεχνικούς ελέγχους για συγκεκριμένες τεχνικές.

Ισχύουν οι υποχρεώσεις διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης εάν χρησιμοποιούμε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης τρίτων αντί να αναπτύσσουμε τα δικά μας;

Οι υποχρεώσεις του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη επιβάλλονται διαφορετικά στους παρόχους και στους χρήστες, και οι υποχρεώσεις των χρηστών ενδέχεται να ισχύουν ακόμη και όταν το υποκείμενο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης προήλθε από τρίτο μέρος. Όταν ένας οργανισμός χρησιμοποιεί ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης υψηλού κινδύνου, ενδέχεται να ισχύουν οι δικές του υποχρεώσεις διακυβέρνησης βάσει του νόμου και των υποστηρικτικών προτύπων, ανεξάρτητα από το ποιος δημιούργησε το μοντέλο.

Μπορεί η διαχείριση της τεχνητής νοημοσύνης σε πολλαπλές δικαιοδοσίες να πραγματοποιηθεί μέσω ενός ενιαίου προγράμματος πιστοποίησης;

Για πολλούς οργανισμούς, ναι. Αν και ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη, το πλαίσιο διαχείρισης κινδύνων τεχνητής νοημοσύνης (AI RMF) του NIST των ΗΠΑ και τα αναδυόμενα πλαίσια στην Κίνα, την Ιαπωνία, τη Νότια Κορέα και τη Βραζιλία διαφέρουν ως προς τη νομική δομή, μοιράζονται κοινές αρχές διακυβέρνησης — διαφάνεια, λογοδοσία, διαχείριση κινδύνων, ανθρώπινη εποπτεία. Το πρότυπο ISO/IEC 42001 χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο ως κοινή επιχειρησιακή βάση αναφοράς σε όλα αυτά τα πλαίσια, ενώ οι περιφερειακές ιδιαιτερότητες αντιμετωπίζονται στο πλαίσιο του συστήματος διακυβέρνησης και όχι μέσω ξεχωριστών πιστοποιήσεων.