主要技术内容
本文件规定了AI算法可解释性与决策透明度的技术要求,描述了评估方法。本文件适用于各类AI系统的全生命周期过程,包括需求分析阶段的可解释性目标锚定、数据采集与预处理阶段的透明度基础构建、模型设计与训练阶段的可解释性嵌入、部署运行阶段的解释生成与透明度公开、监控迭代阶段的可解释性优化及透明度更新、评估审计阶段的合规性验证。
2026-09-08
2026-10-08
T/ISC 0134-2026
团体标准
本文件规定了AI算法可解释性与决策透明度的技术要求,描述了评估方法。本文件适用于各类AI系统的全生命周期过程,包括需求分析阶段的可解释性目标锚定、数据采集与预处理阶段的透明度基础构建、模型设计与训练阶段的可解释性嵌入、部署运行阶段的解释生成与透明度公开、监控迭代阶段的可解释性优化及透明度更新、评估审计阶段的合规性验证。
中国联通国际有限公司、南京南瑞信息通信科技有限公司、珠海市人民医院、南京航空航天大学、中国信息通信研究院、北京邮电大学、中科数测固源科技(安徽)有限公司、鸿彧智能科技(山东)有限公司、华兴中科标准技术(北京)有限公司
张航、刘书博、孙浩轩、朱世顺、魏兴慎、朱孟江、王涵、肖雨果、于向荣、张吉、陈文弢、静静、马若龙、邵彦华、刘欣然、董婧一、董坤、陈绍东、付帽林、张嘉欣、李华、任国静、丁月
| 标准号 | 标准名称 | 状态 | 发布日期 | 实施日期 |
|---|---|---|---|---|
| GB/T 45433-2025 | 法庭科学 伪造人像 可解释性检验特征集 | 现行 | 2025-02-28 | 2025-06-01 |
| T/ISC 0133-2026 | 互联网的关键领域AI训练数据可信质量要求 | 2026-09-08 | 2026-10-08 |