随着人工智能日益深度的融入企业日常运营，对其负责任开发与使用的需求也持续增长。从算法偏见与公平性问题到数据隐私与安全风险，AI技术带来的挑战正推动全球政府不断出台和演进法规，以确保AI符合伦理且安全的部署。

由此，在快速变化的监管环境中，希望规模化、负责任应用AI的组织面临着重大挑战。为应对这些挑战，全球首个AI管理体系（AIMS）国际标准应运而生——即ISO 42001框架，该标准为组织实施、维护和持续改进负责任的AI实践提供了结构化指导。

本文将概述全球现行AI法规现状、应对这些新兴监管要求的最佳实践，并阐释ISO 42001合规如何帮助组织既符合AI法律要求，又能构建可信、透明、可问责的AI系统。

《科罗拉多州AI法案》（SB24-205）将于2026年2月1日生效，旨在保护消费者与AI系统的交互安全。该法案特别关注防止高风险系统中的算法歧视——"高风险系统"是各AI法规中的通用术语，在此特指可能对就业状态、教育录取或金融贷款等重大决策产生决定性影响的AI系统。

需注意：该法案将"消费者"定义为科罗拉多州居民，并分别对高风险AI系统开发者与部署者（均需在科州开展业务）规定了具体要求。

即将于2026年1月1日生效的《伊利诺伊州人权法修正案》（HB3773）新增了关于AI使用的条款，旨在保护雇员及求职者在AI招聘决策过程中免受歧视。相关决策包括但不限于招聘流程与晋升评估。修正案特别禁止在决策AI系统中使用人种和邮编数据，并强制要求雇主披露AI参与决策的情况。

1.受犹他州消费者保护局监管的活动中使用AI的机构/个人，须应要求披露是否使用生成式AI；

2.需持证经营的受监管职业从业者在使用AI时，必须主动披露人机交互场景。口头交互需开场声明，书面交互需通过电子消息明示。

2026年1月22日即将生效的《韩国AI基本法》使韩国成为继欧盟后第二个推出综合性AI立法的地区。该法要求所有在韩开展业务的组织（包括通过国内代理开展业务的境外机构）保持AI开发与服务的透明度及安全性。

法案对"高影响AI系统"（涉及人类生命、人权或人身安全关键领域的系统）提出特殊要求，包括实施影响评估、制定风险管理计划及留存系统安全可靠性证明文件等。

2024年5月通过的《AI相关技术研发及应用推进法》将于2025年4月分阶段实施，标志着日本首次针对AI制定综合性法律框架。该法案聚焦两大方向：

1.研发促进：设立国家AI战略办公室，统筹产官学合作，重点支持医疗、交通等关键领域的可信AI技术研发；

2.应用规范：要求企业在部署可能影响公民权利或公共安全的AI系统时，必须进行事前影响评估并向主管部门备案。特别规定生成式AI内容需标注来源数据范围，且禁止使用侵犯版权的训练数据。

法案采用"轻触式监管"（light-touch regulation），对非高风险AI仅要求自愿性指南，但对医疗诊断、刑事司法等领域的AI系统实施强制性透明度义务（如错误率披露）和年度第三方审计。

最后，我们回到引领潮流的法规——欧盟《人工智能法》（EU AI Act），该法案已于2024年8月1日生效。该法采用风险分级监管策略：低风险系统适用自愿标准，高风险应用必须满足合规要求，不可接受风险的系统则被全面禁止。其对"高风险系统"的定义（可能对人类安全或人权产生负面影响的系统）直接影响了韩国等国的AI立法。

按照该法，适用范围涵盖所有在欧盟开发高风险AI系统或提供相关服务的组织（含非欧盟境内但开展业务的企业）。合规要求包括建立风险管理系统、实施数据集治理活动、维护技术文档和进行必要的风险评估等。该法还对通用AI（GPAI）模型提供者制定了专门规范。

当前全球AI法规层出不穷且持续演进，不同国家、地区的法律细则可能存在差异——符合某一法规未必能满足另一法规的要求。组织可采取以下前瞻性措施：

建议在合规团队中指定专人负责追踪和主导AI治理工作，确保企业在所有业务司法管辖区均符合要求。拥有一位能够随时解答具体法规问题、评估新市场准入风险，并向利益相关方阐释合规情况的主题专家（SME）具有重要价值。

最佳实践是在AI生命周期早期即实施专项影响与风险评估，而非等到面临监管要求时才仓促应对。主动评估不仅有助于提升企业安全态势（包括与监管机构的良好互动），更能减轻后续合规压力。建议定期（例如每年）复审评估结果，确保其时效性并纳入新的考量因素。

前述法规的共同核心是要求终端用户知晓其正在使用AI。典型披露方法包括：

• 聊天机器人开场明确告知用户正在与AI系统交互
• 为AI生成内容（如图像/视频）添加数字水印

企业还需明确定义内部AI使用流程以确保透明度，例如向客户说明：

• AI系统收集及利用哪些用户数据
• 采用何种防护措施（如数据脱敏或令牌化）保障信息安全

构建可信AI系统的核心在于落实伦理考量并减少模型偏见。以《伊利诺伊州人权法》（修正）为例：若招聘AI的训练数据包含员工邮编，模型可能无意中形成基于居住地（而非技能）的歧视性决策。企业应确保：

• 数据集与系统目标高度相关
• 完整记录训练数据的去偏见措施及生命周期测试结果
• 发现偏差时溯源（模型缺陷或数据问题）并实施再训练/参数调整

对于希望遵守AI法规的组织来说，确定实时跟进最新AI趋势和最佳实践可能令人望而生畏。然而，追求符合ISO 42001框架可以成为一个巨大优势。该标准向利益相关方确保并证明组织建立、实施、维护并持续改进其AI管理体系(AIMS)。作为首个负责任AI开发和使用的国际标准，其制定就是为了适应当前新兴的法规，同时，许多新的立法活动也引用该标准作为基准。例如，《科罗拉多州AI法案》特别指出ISO 42001标准是AI系统风险管理的基准。

符合ISO 42001标准的另一项要求是需要进行AI影响评估。这些评估应评估与AI系统开发和使用相关的对个人和社会的潜在负面影响。评估结果应予以留存，并在适用情况下向利益相关方提供。ISO 42001框架不仅是组织展示其AI系统负责任且安全的重要工具，而且全球各地也在增进认可其参考价值、成熟度和合规指引地位。

扩展阅读资源：

• Where AI Stands Today from a Legal & Compliance Perspective
• ISO 42001: Lessons Learned from Auditing and Implementing the Framework
• AI Compliance Path: Mapping HITRUST AI Security Assessment to ISO 42001
• Artificial Intelligence and Cybersecurity: What to Know Right Now
• An Explanation of the Guidelines for Secure AI System Development