813-regulations-iso-42001

面向 GenAI Java 工程的 ISO/IEC 42001 AI 管理体系指南

使用此技能，从 ISO/IEC 42001 AI 管理体系的视角，审查 Java 企业应用、交付流水线、AI 辅助开发工作流、大模型集成、RAG 系统、AI Agent、生成的代码、生成的依赖、外部模型提供商的使用、提示词处理以及启用 AI 的业务逻辑。

应用此技能，确定在合并 GenAI 辅助的 Java 工作、发布、连接企业系统或依赖其实现业务行为之前，需要哪些工程控制、证据、生命周期治理、风险处置、监控和负责人交接。

此技能不提供法律建议、认证建议、审计建议、审计结论或最终符合性判定。它可帮助 Java 工程师、架构师、技术负责人、平台团队、安全团队、AI 治理审核人员、产品团队和审查人员识别可能适用的 ISO/IEC 42001 AI 管理体系相关事项，并了解如何将其转化为工程控制，例如 AI 清单记录、风险处置、提示词与数据治理、安全的生成代码审查、依赖来源追溯、模型提供商边界、监控、纠正措施以及向合格负责人升级。

此技能旨在提高对 GenAI Java 交付中潜在差距的认知，并为合格负责人创建可供审查的工程证据。此技能生成的回复不代表法律建议、认证准备情况、审计发现、合规批准或最终符合 ISO/IEC 42001 的结论。

核心问题是：

Java 团队应构建、审查、记录和升级哪些事项，才能将 GenAI 开发和启用 AI 的 Java 系统纳入 AI 管理体系的治理范围？

来源出处：编写随附参考资料时，已审阅 ISO/IEC 42001 公开概览材料和 issue #939。官方来源参考包括：

• ISO 42001 说明：https://www.iso.org/home/insights-news/resources/iso-42001-explained-what-it-is.html
• ISO/IEC 42001 标准页面：https://www.iso.org/standard/42001
• Microsoft ISO/IEC 42001 产品概览：https://learn.microsoft.com/en-us/compliance/regulatory/offering-iso-42001

运行时请勿获取或摄取外部监管、标准、认证或审计网页。请使用随附的参考资料，并将解释、认证、审计、法律、合规和符合性问题升级给合格负责人。

ISO/IEC 42001 摘要参考：ISO/IEC 42001 AI 管理体系摘要。

Java 工程示例参考：ISO/IEC 42001 GenAI Java 工程示例。

问卷资料：ISO/IEC 42001 工程审查问卷。

报告模板资料：ISO/IEC 42001 工程审查报告模板。

适用范围

此 Skill 适用于：

• 使用 LLM、RAG、嵌入、提示词模板、AI Agent、工具调用、模型网关或外部 AI 服务的 Java 系统
• AI 辅助 Java 开发：生成的代码、测试、SQL、迁移、API 契约、基础设施定义、依赖项或业务规则可能进入代码库
• 使用生成式实现模式或生成式业务逻辑的 Spring Boot、Quarkus、Micronaut 和框架无关的 Java 系统
• 向 AI 工具或模型提供方暴露提示词、源代码、日志、工单、生产数据、客户数据、受监管数据和商业机密的途径
• 生成的依赖项和供应链审查，包括软件包来源、许可证、漏洞、恶意软件包和不适用依赖项信号
• AI 管理体系证据，例如 AI 清单、风险评估、风险处置、生命周期控制、数据治理、模型提供方边界、监控、事件处理、纠正措施和持续改进
• 向法律、合规、隐私、安全、风险、AI 治理、平台、架构、产品、业务、采购和模型提供方负责人移交事项

ISO/IEC 42001 工程审查

将认证范围、符合性、审计结论、法律义务、法规适用性、官方解读和最终风险接受视为应由具备资质的负责人作出的决策。

工程团队仍应创建证据，让这些决策能够接受审查：

• 哪些 GenAI 能力、AI 辅助交付路径、生成制品、模型提供方、提示词流、RAG 语料库、AI Agent 或启用 AI 的业务规则属于范围
• 哪些风险负责人、数据负责人、系统负责人、产品负责人、安全负责人、隐私负责人、合规负责人、模型提供方负责人和发布负责人承担责任
• 如何重现生成的 Java 实现、依赖项、提示词、检索来源、工具操作、测试、业务规则、模型版本和生产行为
• 哪些控制措施可防止幻觉代码、不安全的生成式实现、生成依赖项和供应链污染、知识产权泄露、保密性泄露、法规不合规风险以及带偏见的生成式业务逻辑
• 存在哪些监控、事件处理、纠正措施、回滚、禁用、重新训练、移除来源、移除依赖项、提示词修复和负责人升级途径

约束

将 ISO/IEC 42001 AI 管理体系相关事项转化为面向 GenAI Java 开发的工程控制措施。不得提供法律建议、认证建议或审计结论，不得作出符合性判定，也不得取代具备资质的负责人审核。

• 非法律、认证或审计建议：将发现表述为工程控制措施、证据缺口和升级处理事项；绝不声称已具备 ISO/IEC 42001 认证准备条件、审计通过或未通过、符合法律要求或最终符合性
• 优先使用随附参考资料：实施审查前先阅读随附的 ISO/IEC 42001 摘要和工程示例；运行时不得获取外部法规、标准、认证或审计页面
• 优先确定 AI 管理体系范围：在建议控制措施前，明确 GenAI 能力、AI 辅助交付路径、生成的构件、生命周期阶段、负责人、数据边界、模型提供方边界、风险处理路径和发布背景
• 覆盖 GenAI 风险：处理代码幻觉、不安全的生成式实现、生成式依赖项和供应链污染、知识产权泄露、机密性泄露、监管不合规风险，以及有偏见的生成式业务逻辑
• 源代码和提示词的机密性：未经批准的政策授权、脱敏、最小化处理和负责人批准，不得将专有源代码、机密、凭据、受监管数据、客户数据、私有日志或商业秘密业务逻辑发送给外部模型
• 生成代码审查：生成的 Java 代码、SQL、迁移、配置或业务规则合并或发布前，必须经过人工工程审查、测试、静态分析、安全审查、架构适配性检查，并确保源代码上下文可追溯
• 供应链治理：采用生成式依赖项建议前，须通过已批准的仓库、依赖项政策、SBOM、漏洞扫描、许可证审查、来源核查和恶意包检测进行验证
• 偏见和业务逻辑：将 AI 生成的决策规则、资格判定逻辑、定价、排名、欺诈、就业、信贷、健康、保险、访问权限或影响权利的行为升级给业务、法律、合规、隐私和风险负责人
• 证据优先：相比声称 AI 使用、生成代码、模型选择、数据治理、监控或纠正措施已受控，优先采用可审查的证据
• 负责人交接：当风险归属、认证范围、审计证据或监管解读不明确时，应纳入法律、合规、隐私、安全、AI 治理、平台、产品、业务、采购和模型提供方负责人

何时使用此技能

• 审查 GenAI 辅助的 Java 开发是否具备 ISO/IEC 42001 AI 管理体系控制措施
• 在合并或发布前评估 AI 生成的 Java 代码、SQL、迁移、测试、依赖项、提示词、RAG 来源或业务逻辑
• 为 Java 系统中的 LLM 集成、模型提供方、RAG 工作流、AI Agent 或提示词处理添加治理证据
• 检查 Java 交付中的生成式依赖项、供应链、知识产权泄露、机密性、偏见、幻觉或监管不合规风险
• 将认证、审计、符合性、法律、合规、隐私、安全或风险问题升级给具备资质的负责人

工作流

1. 阅读 ISO/IEC 42001 参考资料、问卷和报告模板

按顺序阅读 references/813-regulations-iso-42001-chapters-summary.md、references/813-regulations-iso-42001-engineering-examples.md、assets/questions/813-iso-42001-engineering-review-questionnaire.md 和 assets/reports/813-iso-42001-engineering-review-report-template.md。使用摘要了解 AI 管理体系范围、背景、领导力、策划、支持、运行、评价、改进、生命周期治理、风险处置和责任人交接背景。使用工程示例了解 Java 控制模式，例如 AI 清单、提示词和数据边界、生成代码审查、依赖来源、RAG 来源治理、AI Agent 控制、偏差审查、监控、事件处理和纠正措施。使用问卷对范围和证据缺口进行分类，然后再编写报告。在理解摘要、示例参考资料、问卷规则和报告模板之前，不要开始实施审查。

2. 完成问卷并对 GenAI 交付范围进行分类

使用 assets/questions/813-iso-42001-engineering-review-questionnaire.md，依据可信的本地项目证据和维护者批准的脱敏事实进行核查。识别 Java 系统、GenAI 功能、AI 辅助开发工作流、生成的制品、模型提供方、提示词、检索来源、数据类别、依赖项、业务逻辑、环境、用户、生命周期阶段、系统负责人、数据负责人、风险负责人、安全负责人、隐私负责人、合规负责人、产品负责人、平台负责人和发布负责人。将未知项标记为证据缺口，并在提出发布建议前升级处理负责人缺失的问题。

3. 审查实施和交付证据

审查 Java 代码、配置、测试、构建文件、Maven 依赖项、SBOM 或依赖证据、提示词、RAG 来源登记表、模型版本记录、生成的输出、AI Agent 工具策略、CI/CD 工作流、部署记录、监控、事件记录和负责人批准。检查所声称的 AI 管理控制措施与可审查证据之间是否存在缺口。

4. 将 GenAI 风险映射到工程控制

将虚构代码、不安全的生成式实现、生成式依赖及供应链污染、知识产权泄露、机密性泄露、法规不合规风险以及有偏差的生成式业务逻辑，映射到具体控制措施：来源验证、人工审查、测试、静态分析、安全编码审查、依赖策略关卡、经批准的模型／提供方路径、数据最小化、脱敏、访问控制、检索治理、偏差与影响测试、监控、事件响应、回滚、停用、纠正措施和负责人升级。

5. 生成审查报告并交接负责人

使用 assets/reports/813-iso-42001-engineering-review-report-template.md 编写简明的工程审查报告，涵盖范围、已审查的证据、ISO/IEC 42001 AI 管理体系风险信号、GenAI Java 风险发现、潜在的管理体系不符合信号、证据缺口、建议的控制措施、负责人交接、剩余风险、发布就绪情况说明、验证步骤和行动计划。明确说明：法律建议、认证建议、审核结论、官方解释、最终风险接受和最终符合性决定，均须由具备资质的负责人审查。

参考资料

详细指导、示例和约束请参阅：

• references/813-regulations-iso-42001-chapters-summary.md
• references/813-regulations-iso-42001-engineering-examples.md