TIÊU CHUẨN QUỐC GIA

TCVN 14199-1:2024

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - QUY TRÌNH VÒNG ĐỜI VÀ YÊU CẦU CHẤT LƯỢNG - PHẦN 1: MÔ HÌNH META CHẤT LƯỢNG

Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 1: Quality Meta Model

Lời nói đầu

TCVN 14199-1:2024 được xây dựng trên cơ sở tham khảo tài liệu DIN SPEC 92001-1 (2019).

TCVN 14199-1:2024 do Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông biên soạn, Bộ Thông tin và Truyền thông đề nghị, Ủy ban Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng Quốc gia thẩm định, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố.

Bộ tiêu chuẩn TCVN 14199 gồm 02 phần:

- TCVN 14199-1:2024, Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng - Phần 1: Mô hình Meta chất lượng;

- TCVN 14199-2:2024, Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng - Phần 2: Độ bền vững.

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - QUY TRÌNH VÒNG ĐỜI VÀ YÊU CẦU CHẤT LƯỢNG - PHẦN 1: MÔ HÌNH META CHẤT LƯỢNG

Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 1: Quality Meta Model

1  Phạm vi áp dụng

Tiêu chuẩn này phác thảo và xác định ba trụ cột chất lượng trung tâm là chức năng & hiệu năng, độ bền vững và tính dễ hiểu. Lưu ý rằng những trụ cột này không hoàn toàn tách biệt, nhưng sự phân biệt được đề xuất giúp liệt kê có cấu trúc các yêu cầu chất lượng cụ thể. Các yêu cầu chất lượng này cũng được liên kết với các giai đoạn và quy trình vòng đời khác nhau. Bằng cách này, rõ ràng khi nào và trong bối cảnh nào các yêu cầu cụ thể cần được đáp ứng. Hơn nữa, có sự phân biệt giữa các yêu cầu chất lượng liên quan đến các yếu tố tác động như mô hình, dữ liệu, nền tảng hoặc môi trường của mô-đun AI được tạo ra.

Tất cả các cân nhắc này được tập hợp trong Mô hình Meta chất lượng AI, được giới thiệu trong phần 4. Nó bao gồm đánh giá rủi ro, trụ cột chất lượng, các giai đoạn và quy trình vòng đời. Hơn nữa, sự khác biệt giữa mô hình, dữ liệu, nền tảng và môi trường cũng được xác định. Trong DIN SPEC 92001-2, các yêu cầu AI cụ thể đưa ra có liên quan đến các khía cạnh khác nhau của Mô hình Meta chất lượng AI.

Tiêu chuẩn này áp dụng cho tất cả các giai đoạn vòng đời của mô-đun AI - ý tưởng, phát triển, triển khai, vận hành và ngừng hoạt động - đồng thời đề cập đến các quy trình vòng đời khác nhau. Do thực tế các công nghệ AI được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, cho nên tiêu chuẩn này không chỉ nhắm đến một lĩnh vực cụ thể mà còn áp dụng cho các công ty và sản phẩm AI trong tất cả các lĩnh vực.

Tiêu chuẩn này áp dụng cho tất cả các loại mô-đun AI bao gồm cả học máy và các hệ thống chuyên gia.

Tiêu chuẩn này không xác định hoặc liệt kê các thuật toán, phương pháp hoặc công nghệ thuộc về AI. Do đó, người dùng tiêu chuẩn này cần đánh giá xem Mô hình Meta chất lượng AI được đưa ra và các yêu cầu chất lượng AI liên quan có áp dụng hay không.

Mặc dù yêu cầu đánh giá về hành vi đạo đức trong quá trình phát triển mô-đun AI, nhưng tiêu chuẩn này sẽ không cung cấp bất kỳ yêu cầu cụ thể nào để xác định hành vi đạo đức.

Các cân nhắc vòng đời phần mềm trong tiêu chuẩn này tương thích với ISO/IEC/IEEE 12207:2017, Kỹ thuật hệ thống và phần mềm - Quy trình vòng đời phần mềm [3]. Tiêu chuẩn này giải thích các thuật ngữ, định nghĩa hoặc quy trình cụ thể của AI.

Tiêu chuẩn này đề xuất tách biệt giữa các mô-đun AI có mức độ rủi ro cao và thấp liên quan đến an toàn, bảo mật, quyền riêng tư và mức độ phù hợp về đạo đức. Nó cũng cung cấp các khía cạnh liên quan trong bối cảnh đánh giá rủi ro. Tiêu chuẩn này không thiết lập một quy trình đánh giá rủi ro chính xác, cũng như không xây dựng một khuôn khổ thiết kế đạo đức. Tuy nhiên, nó bị ràng buộc bởi bộ quy tắc ứng xử đạo đức của mỗi tổ chức. Việc tuân thủ các quy định được giả định. Hơn nữa, các bên liên quan của tiêu chuẩn này cần đánh giá hồ sơ rủi ro mô-đun AI của họ.

Các yêu cầu chất lượng được liệt kê trong DIN SPEC 92001-2 không cụ thể cho từng l