文章总结： 本文是ISO/IEC42001人工智能管理体系实施指南的一部分，重点阐述了组织在人工智能目标设定上的两个关键层面：组织层面的总目标和部门层面的分解目标。文档提供了具体的目标设定示例，包括缺陷率、算法公平性和投诉率等量化指标，并强调企业应根据自身实际情况制定合理的人工智能目标。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,安全建设,技术标准,解决方案,政策法规

（53）人工智能目标的确定 — 企业信息安全负责人必读系列丛书书稿《ISO/IEC 42001: 2023人工智能管理体系的标准谬误辨析与实施详解》

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2026年5月4日 07:59 美国

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第四章 ISO/IEC 42001人工智能管理体系导入实施案例

第十节 人工智能目标的确定

组织的人工智能目标，至少需要在两个层面进行设定：一是组织层面的人工智能目标，就是我们所说的总目标，这个一般根据人工智能方针进行确定；二是部门层面的人工智能目标，即总目标的分解目标，这个通常需要做完AI系统影响分析和人工智能风险评估之后，各部门根据相关结果进行设定的。

组织层面的人工智能目标示例如下表：

表二十八 人工智能总目标 示例

| | | | | | — | — | — | — | | 序号 | 总目标 | 指标 | 统计频率 | | | 缺陷率 | ≤1% | 月 | | 2 | 算法公平性 | 不同性别用户推荐差异≤10% | 月 | | 3 | 投诉率 | ≤0.3% | 月 |

以上目标示例只是给出了一个参考的设定方向，也许并不一定是很合理的，组织在设定总目标时，可以结合组织自身的实际情形去设定更加合理的人工智能目标。

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