ISO8800建议采取相应的数据质量控制措施，并在数据处理和分析过程中考虑数据对安全性的潜在影响，国际上比较流行的做法是使用数据质量控制工具，比如Google Cloud Data Fusion （一个云数据集成服务，它支持数据质量检查，并提供数据清洗和转换功能）或者Amazon Redshift （一个云数据仓库服务，它提供数据质量功能，可以自动...
ISO/PAS 8800《道路车辆—安全和人工智能》作为规范汽车领域人工智能技术应用的重要标准,为提高汽车系统的安全性、可靠性和兼容性提供了指导。 上海亚远景凭借专业的团队和国际认证的经验,开设本次ISO/PAS 8800标准解读课程,助力企业在人...
在战略层面,企业可以利用ISO8800标准来制定风险管理战略,确保企业的战略目标与风险管理目标相一致;在运营层面,企业可以将ISO8800标准融入到日常运营流程中,实现对运营风险的有效管理;在项目层面,企业可以运用ISO8800标准来识别和管理项目风险,提高项目的成功率。 此外,ISO8800标准还适用于企业的各个部门和业务单元。无论...
其次,ISO8800标准提供了在AI系统中应用ISO 26262和ISO 21448标准的指导,建立了人工智能系统危害行为的因果模型。这样一个模型描述了从AI系统故障到车辆级不安全行为的过程,见下图三中,一条因果链为从触发条件到AI要素的安全相关错误,另一条为机器学习模型的安全相关错误可能会导致危险的故障行为(比如非预期的车辆加速)...
ISO8800还讨论了人工智能系统的数据相关考虑,并提供了人工智能系统的验证和确认方法。相对于传统开发过程(基于逻辑编程的V模型开发),基于AI的系统有一个显著的特点,即数据驱动,这意味着它们依赖于大量数据来进行训练和学习,以实现其预测或决策功能。数据是AI系统的“燃料”,是训练AI模型以识别模式、关联和决策的基础。
ISO8800标准由ISO/TC22/SC32/WG14道路车辆人工智能AI安全工作组制定,主要关注自动驾驶领域的人工智能安全技术。中国、美国、德国、英国、奥地利、日本、韩国等17个国家的专家参与了这一标准的起草工作,其中中国专家代表团在AI运行监控和持续安全保障方面起到了牵头作用。
ISO 21448 标准(预期功能安全,SOTIF)主要关注自动驾驶和智能网联汽车中的预期功能安全问题,即在系统正常运行的情况下,由于系统设计或操作环境的局限性可能导致的安全问题。ISO8800 标准与 ISO 21448 标准在风险管理方面具有很强的互补性。 - **风险识别的补充**:ISO 21448 标准侧重于识别和评估自动驾驶系统中的预期...