人工智能成熟度评估模型 1.0
控制项模式人工智能成熟度评估模型，帮助组织评估和提升其人工智能系统的安全性和成熟度。
非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完全可追踪性：每个需求自动关联到验证证据。动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。持续合规：验证与政策执行集成。标准：非正式测试：测试在没有可追踪到文档化需求的情况下进行。无结构化流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。| 部分覆盖：关键的人工智能功能可能未被测试。
非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完整可追溯性：每个需求都自动与验证证据关联。动态更新：测试会自动适应需求或模型的更改。持续合规：验证与政策执行集成。
非正式测试：测试在没有追溯到已记录需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对 AI 相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的 AI 功能可能未被测试。 需求映射：将每个 AI 风险映射到测试用例。 标准化流程：建立可重复的验证工作流程。 中央存储库：将需求和测试存储在共享系统中。完整可追溯性：每个需求自动链接到验证证据。动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。持续合规性：验证与政策执行集成。标准：需求映射：每个 AI 风险都映射到测试用例。| 标准化流程：建立可重复的验证工作流程。| 中央存储库：需求和测试存储在共享系统中。
非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完整可追溯性：每个需求都自动与验证证据关联。动态更新：测试会自动适应需求或模型的更改。持续合规：验证与政策执行集成。
非正式测试：测试在没有追溯到已记录需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对 AI 相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的 AI 功能可能未被测试。 需求映射：将每个 AI 风险映射到测试用例。 标准化流程：建立可重复的验证工作流程。 中央存储库：将需求和测试存储在共享系统中。完整可追溯性：每个需求都自动关联到验证证据。动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。持续合规性：验证与政策执行集成。标准：完整可追溯性：每个需求都自动关联到验证证据。| 动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。| 持续合规：验证与策略执行相结合。
非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完整可追溯性：每个需求都自动与验证证据关联。动态更新：测试会自动适应需求或模型的更改。持续合规：验证与政策执行集成。