Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 14199-2:2024 về Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng - Phần 2: Độ bền vững được ban hành năm 2024 nhằm thiết lập các quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng cốt lõi liên quan đến độ bền vững của hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Tiêu chuẩn này hướng tới việc cung cấp một khung tham chiếu chuẩn mực cho các tổ chức, doanh nghiệp và nhà phát triển trong việc đánh giá, kiểm soát và nâng cao khả năng chống chịu của các mô-đun AI trước các mối đe dọa và biến động từ môi trường vận hành thực tế.
Phạm vi và đối tượng áp dụng của tiêu chuẩn
Tiêu chuẩn này áp dụng đối với các cơ quan, tổ chức và cá nhân tham gia vào quá trình nghiên cứu, thiết kế, phát triển, thử nghiệm, đánh giá và vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Nội dung trọng tâm của tiêu chuẩn tập trung vào việc nhận diện các lỗ hổng, đánh giá rủi ro hiệu năng và đưa ra các giải pháp kỹ thuật nhằm duy trì tính ổn định của hệ thống AI dưới các tác động có chủ đích hoặc vô tình.
Các yêu cầu cốt lõi về độ bền vững của hệ thống AI
Nội dung cốt lõi của tiêu chuẩn được tập trung tại các Điều 5.3 và Điều 5.4, bao gồm các yêu cầu liên quan đến Độ bền vững chống lại sự tấn công có chủ đích (AR - Adversarial Robustness) và Độ bền vững thông thường trước các biến động tự nhiên (CR - Common Robustness). Cả hai nhóm yêu cầu này đều được cấu trúc thống nhất qua bốn bước phân tích và xử lý chi tiết:
- Phân tích mô hình mối đe dọa (Threat model analysis): Đây là bước nền tảng giúp các nhà phát triển nhận diện và nâng cao nhận thức về các lỗ hổng tiềm tàng bên trong một mô-đun AI. Quá trình này xác định các tác nhân gây hại, phương thức tấn công hoặc các nguồn gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến mô hình.
- Phân tích khả năng xảy ra và tác động (Likelihood and impact analysis): Bước này thực hiện việc định lượng hóa khả năng xuất hiện các sai sót về mặt hiệu năng của hệ thống AI. Đồng thời, phân tích cũng đánh giá chi tiết về mức độ thiệt hại hoặc các chi phí phát sinh liên quan khi hệ thống gặp sự cố, từ đó làm cơ sở để xếp hạng ưu tiên xử lý rủi ro.
- Đánh giá độ bền vững (Robustness assessment): Tiêu chuẩn quy định cụ thể về việc xây dựng và thực hiện một kế hoạch thử nghiệm (testing plan) bài bản. Kế hoạch này kiểm tra sức chịu đựng của mô-đun AI dưới các kịch bản mô phỏng khắc nghiệt nhằm đo lường chính xác giới hạn hoạt động an toàn của hệ thống.
- Các biện pháp giảm thiểu (Mitigation measures): Trên cơ sở kết quả đánh giá độ bền vững, tiêu chuẩn yêu cầu thiết lập và triển khai các biện pháp kỹ thuật cũng như quy trình quản lý phù hợp nhằm ngăn chặn, giảm thiểu tối đa tác động của các mối đe dọa, đảm bảo hệ thống AI vận hành ổn định và tin cậy.
Hiệu lực thi hành
Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 14199-2:2024 có hiệu lực kể từ ngày ban hành theo quy định của pháp luật hiện hành. Các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cần chủ động nghiên cứu và áp dụng các quy trình này vào vòng đời phát triển phần mềm AI để nâng cao chất lượng sản phẩm và đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn thông tin.
Để sử dụng toàn bộ tiện ích nâng cao của Hệ Thống Pháp Luật vui lòng lựa chọn và đăng ký gói cước.
TIÊU CHUẨN QUỐC GIA
TCVN 14199-2:2024
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - QUY TRÌNH VÒNG ĐỜI VÀ YÊU CẦU CHẤT LƯỢNG - PHẦN 2: ĐỘ BỀN VỮNG
Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 2: Robustness
Lời nói đầu
TCVN 14199-2:2024 được xây dựng trên cơ sở tham khảo tài liệu DIN SPEC 92001-2(2020).
TCVN 14199-2:2024 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 2: ĐỘ BỀN VỮNG
Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 2: Robustness
1 Phạm vi áp dụng
Tiêu chuẩn DIN SPEC 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 - và giải quyết nhiều quy trình vòng đời khác nhau. Do trong thực tế, các công nghệ AI được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, nên tiêu chuẩn DIN SPEC này không chỉ hướng đến một lĩnh vực cụ thể mà còn áp dụng cho các công ty và sản phẩm AI trên tất cả các lĩnh vực.
Tiêu chuẩn DIN SPEC này áp dụng cho tất cả các loại mô-đun AI bao gồm cả ML và các hệ thống chuyên gia.
Tiêu chuẩn này không định nghĩa hoặc liệt kê các thuật toán, phương pháp hoặc công nghệ là một phần của AI. Do đó, người dùng tiêu chuẩn DIN SPEC được yêu cầu tự đánh giá xem mô hình Meta chất lượng AI đã định và các yêu cầu chất lượng AI liên quan có được áp dụng hay không.
Tiêu chuẩn DIN SPEC đề xuất tách biệt giữa các mô-đun AI có mức rủi ro cao và thấp liên quan đến an toàn, bảo mật, quyền riêng tư và 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 thiết lập khuôn khổ thiết kế đạo đức. Tuy nhiên, nó bị ràng buộc bởi khung pháp lý hiện hành và quy tắc ứng xử đạo đức của mỗi tổ chức. Sự tuân thủ các quy định được cho là đúng. Ngoài ra, các bên liên quan của tiêu chuẩn này được yêu cầu thành lập một nhóm chuyên gia để đánh giá hồ sơ rủi ro mô-đun AI của họ.
CHÚ THÍCH:
- Mặc dù yêu cầu đánh giá hành vi đạo đức trong quá trình phát triển mô-đun AI, tiêu chuẩn DIN SPEC này không đưa ra bất kỳ yêu cầu cụ thể nào định nghĩa hành vi đạo đức.
- Các cân nhắc về vòng đời phần mềm trong tiêu chuẩn này tương thích với ISO/IEC/IEEE 12207:2017, Kỹ thuật hệ thống và phần mềm - Các quy trình vòng đời phần mềm [1].
- Các yêu cầu chất lượng được liệt kê trong tiêu chuẩn DIN SPEC 92001-2 không cụ thể theo lĩnh vực. Các yêu cầu đã đưa ra trong tiêu chuẩn này sẽ được mở rộng cho các lĩnh vực ứng dụng AI cụ thể trong bước tiêu chuẩn hóa tiếp theo.
2 Tài liệu viện dẫn
Không có tài liệu tham khảo viện dẫn trong tiêu chuẩn này.
3 Thuật ngữ và định nghĩa
Tiêu chuẩn này sử dụng các thuật ngữ và định nghĩa sau:
ISO, IEC và IEEE duy trì cơ sở dữ liệu thuật ngữ để sử dụng trong tiêu chuẩn tại các địa chỉ sau:
- IEC Electropedia: có tại
Để xem đầy đủ nội dung và sử dụng toàn bộ tiện ích của Hệ Thống Pháp Luật vui lòng lựa chọn và đăng ký gói cước.
Nếu bạn đã là thành viên, hãy bấm:
- 1Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Các khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo
- 2Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13903:2023 (ISO/IEC TR 24028:2020) về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Tổng quan về tính đáng tin cậy trong trí tuệ nhân tạo
- 1Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Các khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo
- 2Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13903:2023 (ISO/IEC TR 24028:2020) về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Tổng quan về tính đáng tin cậy trong trí tuệ nhân tạo
- 3Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 14199-1:2024 về Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng - Phần 1: Mô hình Meta chất lượng
Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 14199-2:2024 về Trí tuệ nhân tạo - Quy trình vòng đời và yêu cầu chất lượng - Phần 2: Độ bền vững
- Số hiệu: TCVN14199-2:2024
- Loại văn bản: Tiêu chuẩn Việt Nam
- Ngày ban hành: 01/01/2024
- Nơi ban hành: ***
- Người ký: ***
- Ngày công báo: Đang cập nhật
- Số công báo: Đang cập nhật
- Ngày hiệu lực: 19/08/2026
- Tình trạng hiệu lực: Kiểm tra
