ISOIEC TS 62542025 信息技术 人工智能 机器学习（ML）模型和人工智能（AI）系统的可解释性和可解释性的目标和方法标准立项发展报告

信息技术人工智能机器学习（ML）模型和人工智能（AI）系统的可解释性和可解释性的目标和方法标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:Informationtechnology-Artificialintelligence-Objectivesandapproachesforexplainabilityandinterpretabilityofmachinelearning(ML)modelsandartificialintelligence(AI)systems摘要随着人工智能技术在各行各业的深度渗透，机器学习模型在医疗诊断、金融风控、自动驾驶等关键领域的广泛应用引发了对模型决策过程透明度和可理解性的迫切需求。可解释人工智能（XAI）已成为全球人工智能治理与标准化工作的核心议题。本报告系统分析了ISO/IECTS6254:2025《信息技术人工智能机器学习（ML）模型和人工智能（AI）系统的可解释性和可解释性的目标和方法》技术规范的项目背景、核心技术架构、关键术语定义体系及实施路径。该标准由国际电工委员会（IEC）下属的人工智能标准化技术委员会联合国际标准化组织（ISO）共同制定，于2025年9月正式发布，为人工智能系统的可解释性目标设定、方法选择及评估实践提供了全面指导。报告重点解读了该标准与ISO/IEC22989、ISO/IEC23053等基础标准间的衔接关系，剖析了其面向不同利益相关方的分层可解释性目标框架，并对该标准的行业应用前景与后续演进方向进行了展望。该标准的发布标志着可解释人工智能从学术研究走向工程实践的标准化进程迈出了关键一步，为全球人工智能治理体系的完善提供了重要的技术支撑。关键词：可解释人工智能；机器学习；标准；国际电工委员会；模型透明度；利益相关方AbstractWiththedeeppenetrationofartificialintelligencetechnologyintovariousindustries,thewidespreadapplicationofmachinelearningmodelsincriticaldomainssuchasmedicaldiagnosis,financialriskcontrol,andautonomousdrivinghasgivenrisetoanurgentdemandfortransparencyandcomprehensibilityofmodeldecision-makingprocesses.ExplainableArtificialIntelligence(XAI)hasbecomeacoretopicinglobalAIgovernanceandstandardizationefforts.Thisreportsystematicallyanalyzestheprojectbackground,coretechnicalarchitecture,keyterminologydefinitionsystem,andimplementationpathwaysofISO/IECTS6254:2025,"Informationtechnology-Artificialintelligence-Objectivesandapproachesforexplainabilityandinterpretabilityofmachinelearning(ML)modelsandartificialintelligence(AI)systems."Thistechnicalspecification,jointlydevelopedbytheartificialintelligencestandardizationtechnicalcommitteeundertheInternationalElectrotechnicalCommission(IEC)incollaborationwiththeInternationalOrganizationforStandardization(ISO),wasofficiallypublishedinSeptember2025,providingcomprehensiveguidanceforexplainabilityobjectivesetting,methodselection,andevaluationpracticesofAIsystems.Thereportfocusesoninterpretingthestandard'salignmentwithfoundationalstandardssuchasISO/IEC22989andISO/IEC23053,analyzingitstieredexplainabilityobjectiveframeworkorientedtowarddifferentstakeholdergroups,andexploringthestandard'sindustryapplicationprospectsandfutureevolutiondirections.ThepublicationofthisstandardmarksacriticalstepinthetransitionofexplainableAIfromacademicresearchtoengineeringpracticestandardization,providingimportanttechnicalsupportfortheimprovementoftheglobalAIgovernancesystem.Keywords:ExplainableArtificialIntelligence(XAI);MachineLearning;Standardization;IEC;ModelTransparency;Stakeholders一、引言1.1背景与研究意义人工智能技术正以前所未有的速度重塑社会生产与生活方式。据国际数据公司（IDC）预测，到2026年全球人工智能支出将达到3000亿美元，复合年增长率超过26%。然而，随着深度学习等复杂模型在医疗、金融、司法等高风险领域的广泛应用，“黑箱”问题日益凸显——模型决策过程的不透明性不仅削弱了用户对系统的信任，也带来了合规性、安全性和伦理性的多重挑战。2023年以来，全球主要经济体相继出台人工智能治理法规。欧盟《人工智能法案》（AIAct）于2024年正式生效，明确将可解释性作为高风险AI系统的强制性要求；中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》亦对算法透明度提出了明确要求；美国国家标准与技术研究院（NIST）发布了《人工智能风险管理框架》（AIRMF1.0），将可解释性列为可信AI的核心特征之一。在此背景下，制定统一的国际标准以规范可解释人工智能的术语体系、目标框架和方法选择，已成为全球标准化工作的当务之急。1.2标准编制背景ISO/IECTS6254:2025的制定工作可追溯至2020年。彼时，国际标准化组织人工智能分技术委员会（ISO/IECJTC1/SC42）已发布ISO/IEC22989《人工智能概念和术语》和ISO/IEC23053《使用机器学习的人工智能系统框架》等基础性标准，构建了人工智能标准化的顶层架构。然而，对于“可解释性”这一横跨技术、伦理与治理的交叉议题，仍缺乏统一的技术规范予以细化。2021年，SC42启动“可解释性目标与方法”预研工作，于2022年正式立项，经过多轮国际投票与专家评审，最终形成技术规范草案。该标准历经三年多的编制周期，汇集了来自中国、美国、英国、德国、日本、法国等数十个国家的百余位专家智慧，经过了充分的技术论证与广泛的意见征询，最终于2025年9月正式发布。其目标是为AI系统开发者和部署者提供一套系统化、可操作的可解释性实施指南，同时为第三方评估和监管机构提供技术依据。1.3标准技术定位作为一项国际技术规范，ISO/IECTS6254:2025在人工智能标准化体系中的定位具有明确的层级关系。在SC42制定的AI标准体系中，该标准属于“可信AI”系列技术规范，与ISO/IECTR24028（AI可信性）、ISO/IEC23894（AI风险管理）等标准互为补充。具体而言，ISO/IEC22989提供了AI系统的核心概念与术语基础，ISO/IEC23053建立了AI系统生命周期的框架模型，而ISO/IECTS6254则在可解释性这一特定质量属性上进行了深度聚焦和细化，为AI系统的各利益相关方提供了具有可操作性的可解释性目标定义、方法选择和评估途径。二、标准核心内容分析2.1范围与核心目标ISO/IECTS6254:2025规定了机器学习模型和人工智能系统实现可解释性与可解释性的目标体系和方法框架。标准涵盖以下关键维度：-利益相关方识别：系统化地识别AI系统全生命周期中的各类利益相关方，包括开发者、部署者、最终用户、受决策影响的个体、监管机构、审计人员和公众。-目标层次拆解：针对不同利益相关方群体的信息需求和认知能力，定义差异化的可解释性目标层级。-方法分类体系：构建可解释性方法的系统化分类框架，覆盖模型固有的可解释方法（如线性模型、决策树、规则系统）和事后的解释方法（如LIME、SHAP、注意力机制可视化等）。-评估指标体系：建立可解释性的多维评估框架，兼顾技术性能指标（如保真度、完备性、一致性）与用户导向指标（如用户理解度、任务绩效、信任度、满意度）。标准的适用范围涵盖各种类型的人工智能系统，无论其采用传统机器学习算法还是深度学习模型，无论应用在通用计算领域还是特定垂直行业。2.2核心术语概念标准构建了一套层次清晰的可解释性术语体系，对以下关键术语进行了权威界定：-可解释性（Explainability）：以易于目标受众理解的术语提供关于AI系统功能的信息的能力。这一概念侧重信息的“可传达性”，即系统行为能否被人理解。-可解释性/可理解性（Interpretability）：以有助于目标受众得出关于系统功能或系统输出的结论的方式解释AI系统的能力。这一概念侧重信息的“可用性”，强调解释是否能帮助用户形成准确的心智模型。-解释（Explanation）：为回答关于AI系统功能或输出的特定问题而提供的关于该系统行为的信息。在此需要指出，中文语境下的“可解释性”在英文中对应“Explainability”与“Interpretability”两个术语。二者在概念上存在微妙而重要的差异：前者强调系统本身能够被解释的程度，后者强调系统输出能够被用户理解的程度。标准将这两个概念分别界定为“以目标受众能理解的术语解释AI系统的能力”和“以支持目标受众对系统功能或输出形成结论的方式解释AI系统的能力”。此外，标准区分了全局可解释性（GlobalExplainability）与局部可解释性（LocalExplainability）：前者关注模型的整体行为逻辑，旨在解释模型的总体决策模式；后者关注单次预测或决策的过程及依据。标准还针对模型开发的不同阶段定义了固有可解释性（InherentlyInterpretable）与事后可解释性（Post-hocExplainability），并引入了反事实解释（CounterfactualExplanation）、显著性方法（SaliencyMethods）、代理模型（SurrogateModels）等方法性术语。这些术语定义均在ISO/IEC22989的基础上进行了深化和拓展，形成了可解释性领域专用的术语体系。2.3可解释性目标框架标准提出了一种分层的、多维的目标分类框架。该框架以利益相关方分析为逻辑起点，将利益相关方划分为三个核心类别：AI系统开发团队（包括数据科学家、软件工程师、领域专家）、AI系统的决策主体（包括部署组织的管理决策者和运营操作人员）、外部利益相关方群体（包括监管机构和受AI决策影响的个人或群体），并以“信息需求-认知能力-应用场景”为坐标轴，建立了差异化、可操作、可验证的可解释性目标体系。对于模型开发者，可解释性的核心目标聚焦于模型调试与性能优化，包括特征重要性分析、错误模式识别、数据偏差检测等。对于业务决策者，可解释性目标集中于决策依据的正当性论证和风险合规审查，强调决策责任的明确性与可追溯性。对于终端用户和受决策影响者，可解释性目标着力于决策结果的可理解性与公平性感知，力图为个体提供清晰的决策逻辑和可行的申诉途径。对于监管机构和审计人员，可解释性目标关注模型行为与法规政策的一致性验证、歧视性特征的检测以及全生命周期审计追踪的完备性。2.4可解释性方法体系标准构建了系统化的可解释性方法分类框架，将主流方法划分为两大类别：第一类：固有可解释方法（InherentlyInterpretableMethods）。此类方法在模型设计阶段即嵌入可解释性特征，包括线性回归与逻辑回归、决策树与规则学习、广义加性模型（GAMs）、基于案例的推理等。这类方法具有天然的透明性和数学可追溯性，适合对解释精度要求较高的场景。第二类：事后解释方法（Post-hocExplanationMethods）。此类方法在模型训练完成后生成解释，包括：-特征归因方法：如SHAP（Shapley加法解释）、LIME（局部可解释模型无关解释）、排列特征重要性等，用于量化各输入特征对预测结果的贡献度；-简化模型替代方法：以决策树或线性模型逼近黑箱模型的局部决策边界，生成可理解的近似描述；-反事实解释方法：通过构造“如果输入改变为X，则输出将改变为Y”的推理逻辑，为个体决策提供因果性解释；-示例解释方法：通过检索与当前预测最为相似的历史案例，以类比方式解释预测依据；-可视化解释方法：如注意力权重可视化、类激活映射（CAM/Grad-CAM）等，在计算机视觉和自然语言处理领域应用广泛。标准对不同方法的适用条件、优劣势和风险进行了系统性比较，并指出方法选择应在解释目标、模型复杂度、应用场景和用户认知能力之间寻求平衡。对于高风险决策场景，标准建议采用多种方法交叉验证以确保解释的可靠性；对于实时性要求较高的场景，则推荐优先选择计算开销较小的近似解释方法。2.5实施建议与评估标准提供了从组织层面到技术层面的实施指导，涵盖以下关键环节：-可解释性需求分析：在AI系统设计初期即明确各利益相关方的解释需求，建立解释需求跟踪矩阵；-解释方案设计：根据需求选择适当的可解释性方法组合，制定解释内容与格式规范；-解释生成与交付：将解释结果整合到系统接口之中，采用自然语言、可视化图表等形式向不同用户推送定制化的解释内容；-效果评估与迭代：建立可解释性评估指标体系，通过用户研究、专家评审、自动化度量等手段定期评估解释质量并持续改进。标准特别强调，可解释性并非“事后补救”工作，而应当贯穿AI系统的全生命周期——从数据采集与清洗、模型选择与训练，到部署监控与更新退役，每一阶段都应建立相应的可解释性保障措施。组织应建立可解释性管理流程，明确责任分工与审核机制，并将可解释性要求纳入AI系统的采购合同和验收标准。三、标准衔接与协同3.1与国际标准化组织基础标准的关系ISO/IECTS6254:2025在术语定义上严格遵循ISO/IEC22989所确立的概念基础，确保AI国际标准体系内部术语的一致性。在生命周期框架方面，该标准与ISO/IEC23053定义的AI系统生命周期模型相衔接，将可解释性活动映射到系统生命周期的各阶段。在风险管理方面，该标准与ISO/IEC23894形成互补，将可解释性定位为AI风险管理的重要技术手段——通过增强模型透明度和决策可追溯性，降低因“黑箱”引发的合规风险、声誉风险和安全风险。3.2与其他可信AI标准的关系在SC42的可信AI标准矩阵中，该标准与ISO/IECTR24028（AI可信性概述）、ISO/IEC42001（AI管理体系）、ISO/IECTR24368（AI伦理与社会关切）等标准形成合力。其中，ISO/IEC42001作为AI管理体系的可认证标准，为组织的AI治理提供了管理框架；而ISO/IECTS6254则在技术操作层面为组织实现“透明且可解释”的治理目标提供了方法工具。标准还关注到与算法公平性（ISO/IECTS4213）、鲁棒性等相关质量属性之间的权衡关系，指出可解释性的提升不应以牺牲模型性能为代价，而应在多目标约束下寻求最优平衡。四、标准实施建议4.1对组织层面实施本标准的组织应从战略高度将可解释性纳入AI治理体系，建议在组织层面建立跨职能的可解释性工作小组，吸纳算法工程师、产品经理、法务合规、用户研究等不同角色的专业人员参与，共同制定可解释性策略和实施方案。组织应对现有AI系统进行可解释性差距分析，根据本标准提供的目标框架诊断各利益相关方的解释需求是否得到满足，并对差距较大的系统制定逐步改进的路线图。4.2对技术实施层面在技术实施层面，组织应建立贯穿AI系统全生命周期的可解释性保障机制，建立标准化的解释生成与记录流程。在模型设计阶段，优先考虑固有可解释性较高的模型架构；在模型训练完成后，应运用多种事后解释方法对模型行为进行多维度分析，并将解释结果与模型版本、训练参数、验证数据集等元数据一同纳入模型管理库。对于高风险应用场景，建议建立解释质量的事前审查和事后抽检机制，以持续保障解释的准确性、一致性和完整性。4.3对不同行业的适配不同行业在应用本标准时需结合自身业务特点和监管要求进行适配。医疗健康领域应重点关注面向临床医生的模型决策依据解释和面向患者的知情同意说明；金融领域应侧重于信贷审批、反洗钱等场景下的监管合规解释和客户申诉响应机制；自动驾驶领域则需要满足安全认证对决策逻辑可追溯性的要求。监管机构可参照本标准制定行业指南和审计规范，将可解释性审查纳入AI产品和服务的合规评估流程，并要求高风险AI系统提供可获得且可理解的事后解释。五、标准应用前景5.1行业影响ISO/IECTS6254:2025的发布将对人工智能产业链产生深远影响。在医疗健康领域，该标准为AI辅助诊断系统的临床验证和监管审批提供了可解释性评价的操作框架，有望加速可解释医学影像分析、可解释临床决策支持系统的产业化进程。在金融领域，标准为智能风控、智能投顾等应用提供了模型解释的技术规范，有助于金融机构满足监管透明度的合规要求。在智能制造领域，标准为预测性维护、质量检测等工业AI应用提供了可解释性设计指南，提升了工业AI系统的可维护性与操作员信任度。5.2政策与技术趋势从全球政策趋