Tiêu chuẩn quốc gia

• Số hiệu / Standard Number: TCVN 14199-1:2024
• Năm ban hành / Publication date: 2024
• Tình trạng / Status: A - Còn hiệu lực (Active)
• Tên tiếng Việt / Title in Vietnamese: Trí tuệ nhân tạo – Quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng – Phần 1: Mô hình Meta chất lượng
• Tên tiếng Anh / Title in English: Artificial Intelligence – Life Cycle Processes and Quality Requirements – Part 1: Quality Meta Model
• Tiêu chuẩn tương đương / Equivalent to: DIN SPEC 92001-1 (2019) ; MOD - Tương đương 1 phần hoặc được xây dựng trên cơ sở tham khảo
• Chỉ số phân loại Quốc tế (ICS) / By field: 35.080 - Phát triển phần mềm và hệ thống tư liệu; 35.240.01 - Ứng dụng kỹ thuật thông tin nói chung
• Số trang / Page: 29
• Phạm vi áp dụng / Scope of standard: Tiêu chuẩn này phác thảo và xác định ba trụ cột chất lượng trung tâm là chức năng & hiệu năng, độ bền vững và tính dễ hiểu. Lưu ý rằng những trụ cột này không hoàn toàn tách biệt, nhưng sự phân biệt được đề xuất giúp liệt kê có cấu trúc các yêu cầu chất lượng cụ thể. Các yêu cầu chất lượng này cũng được liên kết với các giai đoạn và quy trình vòng đời khác nhau. Bằng cách này, rõ ràng khi nào và trong bối cảnh nào các yêu cầu cụ thể cần được đáp ứng. Hơn nữa, có sự phân biệt giữa các yêu cầu chất lượng liên quan đến các yếu tố tác động như mô hình, dữ liệu, nền tảng hoặc môi trường của mô-đun AI được tạo ra.; Tất cả các cân nhắc này được tập hợp trong Mô hình Meta chất lượng AI, được giới thiệu trong phần 4. Nó bao gồm đánh giá rủi ro, trụ cột chất lượng, các giai đoạn và quy trình vòng đời. Hơn nữa, sự khác biệt giữa mô hình, dữ liệu, nền tảng và môi trường cũng được xác định. Trong DIN SPEC 92001-2, các yêu cầu AI cụ thể đưa ra có liên quan đến các khía cạnh khác nhau của Mô hình Meta chất lượng AI.; Tiêu chuẩn này áp dụng cho tất cả các giai đoạn vòng đời của mô-đun AI - ý tưởng, phát triển, triển khai, vận hành và ngừng hoạt động - đồng thời đề cập đến các quy trình vòng đời khác nhau. Do thực tế các công nghệ AI được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, cho nên tiêu chuẩn này không chỉ nhắm đến một lĩnh vực cụ thể mà còn áp dụng cho các công ty và sản phẩm AI trong tất cả các lĩnh vực.; Tiêu chuẩn này áp dụng cho tất cả các loại mô-đun AI bao gồm cả học máy (ML) và các hệ thống chuyên gia.; Tiêu chuẩn này không xác định hoặc liệt kê các thuật toán, phương pháp hoặc công nghệ thuộc về AI. Do đó, người dùng tiêu chuẩn này cần đánh giá xem Mô hình Meta chất lượng AI được đưa ra và các yêu cầu chất lượng AI liên quan có áp dụng hay không.; Mặc dù yêu cầu đánh giá về hành vi đạo đức trong quá trình phát triển mô-đun AI, nhưng tiêu chuẩn này sẽ không cung cấp bất kỳ yêu cầu cụ thể nào để xác định hành vi đạo đức.; Các cân nhắc vòng đời phần mềm trong tiêu chuẩn này tương thích với ISO/IEC/IEEE 12207:2017, Kỹ thuật hệ thống và phần mềm - Quy trình vòng đời phần mềm [3]. Tiêu chuẩn này giải thích các thuật ngữ, định nghĩa hoặc quy trình cụ thể của AI.; Tiêu chuẩn này đề xuất tách biệt giữa các mô-đun AI có mức độ rủi ro cao và thấp liên quan đến an toàn, bảo mật, quyền riêng tư và mức độ phù hợp về đạo đức. Nó cũng cung cấp các khía cạnh liên quan trong bối cảnh đánh giá rủi ro. Tiêu chuẩn này không thiết lập một quy trình đánh giá rủi ro chính xác, cũng như không xây dựng một khuôn khổ thiết kế đạo đức. Tuy nhiên, nó bị ràng buộc bởi bộ quy tắc ứng xử đạo đức của mỗi tổ chức. Việc tuân thủ các quy định được giả định. Hơn nữa, các bên liên quan của tiêu chuẩn này cần đánh giá hồ sơ rủi ro mô-đun AI của họ.; Các yêu cầu chất lượng được liệt kê trong DIN SPEC 92001-2 không cụ thể cho từng lĩnh vực. Mà có khả năng mở rộng các yêu cầu được đưa ra trong DIN SPEC 92001-2 cho các lĩnh vực ứng dụng cụ thể của AI trong bước tiêu chuẩn hóa tiếp theo.; CHÚ THÍCH:; - Mục đích của tiêu chuẩn này là thiết lập chu trình đảm bảo chất lượng và minh bạch của các mô-đun trí tuệ nhân tạo (AI). Các tiêu chí chất lượng quan trọng được xác định và các vấn đề cụ thể liên quan đến AI sẽ được giải quyết. Để đạt được điều này, tiêu chuẩn này trình bày một tập hợp các yêu cầu chất lượng được cấu trúc trong Mô hình Meta chất lượng cụ thể cho AI.; - Điều quan trọng cần lưu ý rằng không phải tất cả các mô-đun AI đều có cùng yêu cầu chất lượng. Do đó, tiêu chuẩn này đề xuất vệc phân biệt giữa các mô-đun AI dựa trên tính an toàn, bảo mật, quyền riêng tư và sự liên quan về đạo đức của chúng. An toàn, bảo mật, quyền riêng tư hoặc sự liên quan về đạo đức của một mô-đun AI yêu cầu phải xem xét và đáp ứng tất cả các yêu cầu chất lượng, trong khi các yêu cầu này ít nghiêm ngặt hơn khi không có sự liên quan này.
• Tiêu chuẩn viện dẫn / Nomative references: Các tài liệu sau đây là cần thiết để áp dụng tiêu chuẩn này. Đối với các tài liệu viện dẫn ghi năm công bố thì áp dụng bản được nêu. Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm công bố thì áp dụng bản mới nhất, bao gồm cả các sửa đổi (nếu có).
• Quyết định công bố / Decision number: 3203/QĐ-BKHCN , Ngày 10-12-2024
• Cơ quan biên soạn / Compilation agency: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông – Bộ Thông tin và Truyền thông