ISOIEC 229892022 信息技术.人工智能.人工智能概念和术语标准立项发展报告

信息技术人工智能人工智能概念和术语标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:InformationTechnology—ArtificialIntelligence—ArtificialIntelligenceConceptsandTerminology摘要随着人工智能技术的迅猛发展及其在国民经济各领域的深度渗透，人工智能相关概念的标准化已成为全球信息技术领域亟待解决的基础性课题。概念与术语的统一是技术交流、系统互操作、产品合规及产业治理的前提条件，直接关系到人工智能技术研发、应用推广和国际合作的效率与质量。在此背景下，国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）联合成立的人工智能标准化技术委员会（ISO/IECJTC1/SC42）历时多年研制，于2022年7月19日正式发布了ISO/IEC22989:2022《信息技术人工智能人工智能概念和术语》。该标准作为人工智能领域首个基础性术语标准，系统定义了人工智能的核心概念、关键术语及其相互关系，构建了覆盖人工智能全生命周期的概念框架体系。本报告全面梳理了该标准的立项背景、研制历程、核心内容、技术框架和推广应用价值，深入分析了其对全球人工智能产业发展和标准化工作的深远影响，并对该标准的后续修订方向及中国参与人工智能国际标准化工作的策略提出了建议。该标准的发布标志着人工智能标准化工作进入体系化发展的新阶段，为全球人工智能治理和产业健康发展奠定了重要基石。关键词：人工智能；概念和术语；国际标准；ISO/IEC22989；标准化；术语体系；SC42Keywords:ArtificialIntelligence;ConceptsandTerminology;InternationalStandard;ISO/IEC22989;Standardization;TerminologySystem;SC42一、引言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变人类社会的生产方式、生活方式和治理模式。据中国信息通信研究院发布的数据显示，2023年全球人工智能产业规模已超过5000亿美元，年增长率保持在20%以上。然而，人工智能技术的快速演进也带来了一个不容忽视的基础性问题——概念体系的混乱与术语使用的分歧。在人工智能领域，"智能""学习""决策""可解释性"等核心概念在不同语境、不同学科背景和不同应用场景下往往存在显著差异。这种概念层面的不一致性不仅阻碍了跨学科、跨领域的技术交流与合作，也对人工智能系统的设计开发、测试评估、安全治理和应用部署构成了实质性障碍。正如国际标准化组织在标准前言中所指出的，缺乏统一的概念框架已成为制约人工智能产业健康发展的关键瓶颈之一。在这一背景下，国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）下属的第一联合技术委员会（JTC1）于2017年专门成立了人工智能标准化分技术委员会（SC42），并将"人工智能概念和术语"标准列为优先级最高的基础性标准项目。经过近五年的深入研究和广泛协商，ISO/IEC22989:2022于2022年7月19日正式发布，成为人工智能领域首个国际通用的基础性术语标准。本报告将从该标准的立项背景与意义、研制历程与参与主体、核心内容与技术框架、应用价值与推广前景等方面进行全面分析，以期为相关技术人员、标准研究者和产业管理者提供系统的参考。二、标准立项背景与意义2.1人工智能技术发展的内在需求人工智能技术自1956年达特茅斯会议正式诞生以来，已历经六十余年的发展演变。特别是2012年深度学习技术取得突破性进展之后，人工智能进入加速发展的新阶段。大语言模型、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等技术和产品层出不穷，人工智能已从实验室走向大规模产业化应用。然而，技术的快速迭代也带来了概念定义的滞后与不一致问题。以"人工智能"本身的定义为例，不同权威机构和学者给出的定义多达数十种，涵盖符号主义、连接主义、行为主义等不同学派视角。美国国家标准与技术研究院（NIST）、欧盟联合研究中心（JRC）、经济合作与发展组织（OECD）等机构均提出了各自的定义框架，导致在国际合作、标准协调和法律规制层面出现了严重的概念对接困难。2.2标准化工作的现实紧迫性人工智能标准化工作面临着"基础先行"的客观规律要求。在国际标准化实践中，术语标准通常被视为最基础、最优先的标准化对象。ISO/IEC22989:2022的立项正是基于以下现实需求：-技术层面：人工智能系统的设计、开发、测试和评估需要统一的概念框架作为技术沟通的基础。以机器学习系统中的"训练""验证""测试"数据集划分为例，不同团队对"训练数据"的边界理解不一致，将直接影响模型评估的可比性和可靠性。-产业层面：人工智能产品和服务的供需双方需要共同认可的概念体系来进行需求描述、产品定义和质量评价。概念不统一导致的合同纠纷和市场混乱已在多个实际案例中显现。-治理层面：各国政府、国际组织在制定人工智能治理政策和监管法规时，需要以统一的概念框架为基础。欧盟《人工智能法案》（AIAct）在起草过程中即面临了术语引用不一致的困难，最终在多个关键条款中采用了ISO/IEC22989中的定义。-安全层面：人工智能系统的安全可靠运行需要明确界定"鲁棒性""可解释性""透明度"等安全相关概念的内涵和外延，为安全评估和风险管理提供概念基础。2.3国际标准化战略布局的需要2017年前后，全球主要经济体纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能国际标准化的战略地位日益凸显。ISO/IECJTC1/SC42的成立和ISO/IEC22989的立项，是国际标准化组织顺应全球人工智能发展大势所做出的战略性安排。该标准不仅是一项技术文件，更是国际社会在人工智能治理领域达成共识的重要标志。三、标准研制历程与主要参与单位3.1研制历程概览ISO/IEC22989:2022的研制过程经历了严格的国际标准化程序。2017年SC42成立之初即设立了术语工作组（WG1），负责人工智能概念和术语标准的研制。2018年项目正式立项，编号为ISO/IECAWI22989。在研制过程中，来自中国、美国、英国、德国、日本、韩国、加拿大、法国等数十个国家的专家参与了多轮投票和意见协商。标准草案经历了委员会草案（CD）、国际标准草案（DIS）、最终国际标准草案（FDIS）等阶段，最终于2022年5月通过FDIS投票，于2022年7月19日正式出版发布。值得关注的是，中国专家在该标准的研制中发挥了重要作用。中国电子技术标准化研究院、中国信息通信研究院、华为技术有限公司、百度公司等单位的专家深度参与了标准条款的讨论和起草工作，在机器学习术语、神经网络定义、可信赖性概念等方面贡献了中国智慧。3.2主要参与单位介绍中国电子技术标准化研究院是本标准国内技术对口单位和核心参与单位之一。该院成立于1963年，是工业和信息化部直属的事业单位，也是中国电子信息技术领域最权威的标准化专业机构。该院长期承担ISO/IECJTC1/SC42国内技术对口单位的职责，负责组织中国专家参与人工智能国际标准化工作，牵头或参与制定了多项人工智能领域的国家标准和国际标准。在ISO/IEC22989:2022的研制过程中，中国电子技术标准化研究院组织国内产学研用各方力量，系统梳理了中国在人工智能术语研究方面的成果，针对"人工智能系统""机器学习""深度学习""人机交互""可信任性"等关键术语提出了多项具有中国特色的修改意见和建议。特别是在人工智能系统的生命周期模型、利益相关方定义和风险管理术语方面，中国专家提出的建设性意见被国际标准采纳，体现了中国在人工智能标准化领域的专业水平和国际影响力。该院还依托国家人工智能标准化总体组，建立了完善的人工智能术语标准试验验证机制，将国际标准中的术语框架与中国国家标准《人工智能术语》（GB/T41867-2022）进行了系统比对和协调，为国际标准在中国的落地应用奠定了坚实基础。四、标准核心内容与技术框架4.1标准结构概述ISO/IEC22989:2022是人工智能领域的基础性框架标准，其内容结构经过精心设计，旨在覆盖人工智能的完整概念体系。标准正文共分为以下主要章节：-第1章范围：明确标准的适用边界和主要用途-第2章规范性引用文件：列出标准所引用的其他规范性文件-第3章术语和定义：给出标准中使用的通用术语定义-第4章人工智能概念：系统阐述人工智能领域的基础概念框架-第5章人工智能系统：定义人工智能系统的构成要素和类别-第6章机器学习：规范机器学习相关术语和概念-第7章人工智能系统生命周期：建立人工智能系统全生命周期的概念模型-第8章利益相关方：明确人工智能相关方的角色和职责-第9章人工智能与其他技术：界定人工智能与相关技术领域的关系-第10章人工智能的属性和应用：描述人工智能系统的功能属性及典型应用场景4.2核心术语定义分析4.2.1人工智能（ArtificialIntelligence）ISO/IEC22989:2022将人工智能定义为"一套旨在感知、学习和推理并采取行动以支持自动化决策的技术手段"。该定义在吸收各主要国家和国际组织定义优点的基础上，突出强调了人工智能的三大核心能力——感知、学习和推理，以及最终目标——支持自动化决策。与以往的定义相比，该定义具有以下显著特点：一是强调"技术手段"的整体性，避免了对具体技术路线的限定；二是将"决策"作为人工智能的最终产出，体现了对人工智能功能本质的深刻把握；三是在定义中兼顾了"自动化"特征，为人工智能系统的人机协同关系奠定了基础。4.2.2人工智能系统（ArtificialIntelligenceSystem）标准将人工智能系统定义为"使用人工智能技术开发的，能够针对一组定义良好的目标生成输出（如预测、内容、推荐或决策）的工程系统"。该定义包含以下关键要素：-工程系统属性：强调人工智能系统是经过工程化设计和实现的系统，而非自然产生的智能-目标导向：系统行为的驱动力是"一组定义良好的目标"-输出多样性：系统输出可以是预测、内容、推荐或决策等多种形式这一定义为人工智能系统的分类、评估和治理提供了基础框架。4.2.3机器学习相关术语标准系统定义了机器学习领域的核心术语，包括：-机器学习（MachineLearning）：作为人工智能的一个子领域，指通过数据和经验改进系统性能的计算方法-监督学习（SupervisedLearning）：使用带标签的训练数据训练模型的学习范式-无监督学习（UnsupervisedLearning）：从未标记数据中发现结构和模式的范式-强化学习（ReinforcementLearning）：通过与环境交互获取反馈信号来优化策略的范式-深度学习（DeepLearning）：基于多层神经网络结构的机器学习方法4.3概念框架体系ISO/IEC22989:2022的精髓在于构建了一个层次清晰、逻辑严密的人工智能概念框架体系。该框架从"人工智能基本概念"出发，逐层展开到"系统组成""生命周期""利益相关方"和"应用场景"等维度，形成了一套完整的本体论模型。这一概念框架的设计遵循了以下原则：一是与系统工程领域的成熟概念体系（如ISO/IEC/IEEE15288）保持衔接；二是充分考虑人工智能技术的独特特征（如数据依赖性、模型不确定性、伦理合规等）；三是为后续一系列人工智能标准化项目（如ISO/IEC23894风险管理、ISO/IEC42001管理体系等）提供共同的概念基础。五、标准的应用价值与推广前景5.1对产业发展的指导作用ISO/IEC22989:2022的发布对人工智能产业发展具有重要的基础性支撑作用。其一，该标准为人工智能产品和服务的供需双方提供了"共同语言"，显著降低了沟通成本和交易成本。其二，标准的实施有助于规范市场秩序，防止概念滥用和虚假宣传（如"伪人工智能"产品的辨识）。其三，标准的术语体系为人工智能相关国家标准、行业标准和团体标准的制定提供了顶层参照。以人工智能测试评估为例，此前由于"准确率""鲁棒性"等术语的含义在不同测试机构和用户之间存在理解差异，导致评估结果的可比性严重不足。ISO/IEC22989:2022发布后，国际人工智能测试基准（如MLPerf）已明确采用该标准的定义框架。5.2对国际治理的支撑作用在人工智能全球治理领域，ISO/IEC22989:2022同样发挥重要的基础性作用。联合国教科文组织（UNESCO）2021年通过的《人工智能伦理问题建议书》中的关键概念定义与该标准保持了高度一致。欧盟《人工智能法案》在多个条款中直接引用ISO/IEC22989中的术语定义，确保了监管术语的技术中性。经济合作与发展组织（OECD）的人工智能政策观察站（AIPolicyObservatory）已将该标准作为分析和比较各国人工智能政策的核心概念参考。2023年，G7领导人峰会期间发布的《广岛人工智能进程》文件亦采用了该标准的基本术语框架。5.3标准修订方向与未来展望随着生成式人工智能技术的爆发式发展，ISO/IEC22989:2022也面临着持续更新的压力。2023年以来，以大型语言模型为代表的生成式人工智能在技术路线、应用模式和能力边界等方面呈现出与传统人工智能显著不同的特征。SC42已在2023年启动了对ISO/IEC22989的定期系统性评审（systematicreview），并着手规划修订版的内容框架。预计未来修订方向将聚焦于以下方面：一是增加生成式人工智能相关的核心术语定义；二是补充大模型（FoundationModel）和通用人工智能（AGI）相关概念；三是进一步完善人工智能系统的分类体系；四是增加对人工智能与物联网、区块链、量子计算等融合技术的概念界定。六、结论ISO/IEC22989:2022《信息技术人工智能人工智能概念和术语》的发布是人工智能标准化发展史上的里程碑事件。作为全球人工智能领域首个基础性术语国际标准，它构建了一套系统完整、逻辑严密、适用广泛的人工智能概念框架，为人工智能技术研发、产业应用和国际治理提供了统一的"共同语言"。该标准的研制过程充分体现了国际社会在人工智能领域凝聚共识、合作共赢的精神。来自数十个国家的专家通过SC42平台开展了深入而富有成效的协作，中国在此过程中发挥了重要的建设性作用。标准所确立的概念体系不仅准确反映了人工智能技术的当前发展水平，也为未来技术演进预留了充分的扩展空间。展望未来，随着人工智能技术的持续创新和应用场景的不断拓展，ISO/IEC22989也将在系统性评审的基础上不断完善。我们建议：一是持续跟踪和深度参与ISO/IEC22989的修订工作，及时将中国在生成式人工智能、大模型等新兴领域的实践经验转化为国际标准；二是加快推动ISO/IEC22989向中国国家标准转化的进程，完善我国人工智能术语标准体系；三是加强标准的宣传推广和培训工作，提升全行业的标准化意识和应用能力。人工智能的健康发展离不开标准