一、别被术语吓到：风险评估其实就是给风险“称体重”

“风险评估”听起来很高大上，本质其实就一个公式：

风险 ≈ 影响程度 × 发生概率

• 影响程度：如果 AI 判错了，后果有多严重？

• 推错了一条短视频 → 影响很小

• 冤枉一个人“信用不好、不适合录用” → 影响很大

• 发生概率：这样的错误，会不会经常发生？

• 五年错一次，和每 100 次错 10 次，是完全不一样的世界

当一个 AI 应用 一旦错了，后果很严重，而且出错概率说不清楚、控不住，我们就把它归到：高风险 AI。

二、哪些场景，天然就是“高风险 AI”？

可以用一句很好记的话：

凡是跟「健康、钱、机会、公平」挂钩的，都要当高风险看。

典型场景有：

• ?? 医疗诊断辅助：误诊、漏诊，可能影响生命健康

• ?? 信用评分、贷款审批：直接决定“能不能借到钱、利率高不高”

• ?? 司法辅助、量刑建议：关系到自由、公平

• ??‍?? 招聘、晋升、绩效打分：影响一个人的职业机会

• ?? 录取、奖学金评定：可能改变人生轨迹

这些地方用 AI，监管和审计通常会要求：

更高透明度、更强的审计能力。

三、一个很典型的实务故事：AI 面试系统被“盘问”

有一家公司上线了 AI 视频面试系统：

候选人对着摄像头回答问题，系统根据表情、语言、语速等给出评分和“通过 / 拒绝”的建议。

由于这是典型的高风险场景（涉及就业机会），

监管和内控部门要求公司：

• 对这个系统做一次 AI 风险评估；

• 提交一份 算法透明度报告，必须说明：

• 评分依据是什么？

• 用了哪些数据特征？有没有涉及性别、年龄等敏感属性？

• 有什么反歧视的设计？

• AI 的结果是“建议”还是“最终决定”？

• 出现争议时，有人工复核和申诉渠道吗？

你会发现，这里没出现什么高深的技术名词，

核心都是人话问题：

• 你是怎么评的？

• 你凭啥这么评？

• 评错了怎么办？

这，就是非技术人员可以切入的 AI 风险评估。

四、不懂技术也能用的「高风险 AI 五步小检查」

给你一套“看到 AI 就能用”的小 checklist：

① 它有没有在“替人做决定”？

• 没有 AI，本来是人来拍板的吗？

• 招聘、审批、放贷、量刑、定价……

• 如果答案是“是”，说明它已经进了决策核心区，风险自然上升。

② 一旦错了，代价大不大？

可以粗分三档：

• 小代价：广告推荐、娱乐内容排序

• 中等代价：客服优先级、营销定向

• 大代价：健康、生计、自由、重大财务损失

只要跟“健康、钱、机会、公平”直接绑定，就要当高风险看。

③ 影响的人多不多？

• 只影响一个内部小流程 → 风险相对可控

• 面向大量客户、候选人、居民、学生 → 风险会被放大

影响面 × 影响深度 越大，越要谨慎。

④ 有没有“人类最后一票”？

可以直接问项目组或供应商：

• AI 的结论，是建议，还是最终决定？

• 用户能不能申诉、人工复核？

• 一旦发现模型明显有问题，有没有办法紧急停用？

如果 AI 的结果 无人复核 + 难以申诉，

风险等级至少再往上提一档。

⑤ 用了多少“敏感数据”？

例如：

• 人脸、声纹、指纹等生物特征

• 种族、宗教、健康状况等敏感标签

• 大量行为数据：位置、浏览记录、聊天内容……

敏感数据越多、越难匿名，

模型的合规风险越高。

? 小结：

在以上五点中，如果你有三条以上感觉“很严重”，

这个 AI 场景就应该被视作高风险 AI，

必须纳入重点审计和治理。

五、从审计 / 风控视角，至少要盯住这 4 个问题

即便你完全不写代码，也可以用这四句话“盘问”一个 AI 项目：

1.谁负责？

• 业务负责人是谁？

• 模型出问题，谁来背锅、谁有权决策？

2.谁能解释？

• 有没有对业务友好的“评分规则说明”？

• 被系统判为“不通过”的人，能否得到一个可理解的理由？

3.谁在持续监控？

• 有没有定期抽样检查 AI 输出？

• 有无监控偏差、错误率，把它当成一个“活着”的系统，而不是一次性项目？

4.谁能按停？

• 一旦发现大面积异常，谁有权下达“立即停用模型，切回人工”的指令？

• 有无写入制度和预案？

这四个问题，如果对方答不清楚，

从审计视角看，这个 AI 项目就一定有整改空间。

六、想系统学 AI 审计？可以借力「人工智能审计专家认证 + 助考联盟 AI 云课堂」

上面这套，是你现在就能用得上的“基础武器”。

但如果你是做审计、风控、内控、合规的，想把这套能力系统化，下一步可以考虑：

备考人工智能审计相关认证 + 上线学习平台系统训练自己。

这里可以举个具体的学习路径示例：

1. 通过认证体系，搭一个完整框架

例如「人工智能审计专家认证」这类证书，

一般会系统覆盖：

• AI 与传统 IT 审计的区别

• AI 风险识别与分级

• 数据质量、模型治理

• 合规与监管要求

• 实务案例中的审计思路

学完不是为了会写代码，而是为了做到：

听得懂、问得出、看得出问题。

2.借助「助考联盟 AI 云课堂」这样的平台，把难啃内容变简单

以助考联盟 AI 云课堂为例，它比较适合非技术背景的审计人，原因主要有三点：

① AI 答疑：随时有人（AI）给你讲人话版

• 看不懂“模型偏差”“黑箱”“可解释性”？

• 做题时纠结“为什么选 B 不选 C”？

都可以直接在平台里用 AI 问答，

像随身带了一个不会嫌你“问题太基础”的私人老师。

② 知识图谱：把碎片概念串成一张“脑图”

AI 审计相关的知识点很散：

• 风险识别

• 数据与模型治理

• 控制设计

• 合规框架……

知识图谱会帮你 结构化整理：

哪些是基础，哪些是高频考点，哪些是案例中一定要用到的“思路模板”。

对工作忙、记性不想全靠死背的人，非常友好。

③ 社群备考：不一个人“孤独刷题”

在备考社群里，你会遇到：

• 已经在做 IT / AI 审计的前辈分享实战案例

• 同阶段备考的小伙伴一起打卡、互相提醒

• 大家讨论“怎么把 AI 审计写进述职、面试和晋升材料”

比自己一个人在家啃教材，效率和动力都会高很多。

七、写在最后：给不懂 AI 的你，一句可以立刻用上的话

以后，当你在工作中听到：“这个决定是 AI 算出来的。”

你不用马上去问“你们用的什么算法？”

你只要先在心里问一句：“这是不是一个高风险 AI 场景？”

如果是，就拿出今天这两样工具：

• 「高风险 AI 五步小检查」

• 「四个必须问清楚的问题」

你已经在用 真正的审计思维 看待 AI 了。

剩下想要更系统、更专业的部分，

就交给认证课程和像 助考联盟 AI 云课堂 这样的学习平台，

帮你把这条“AI 审计升级路”走得更远一点。??

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