英國標準協會（BSI集團），一家提供產品與服務標準制定及驗證服務的全球性機構，於週四宣布推出三項人工智慧（AI）驗證方案，範圍涵蓋高風險生物辨識系統、大型語言模型（LLMs），以及產品層級的AI風險管理。這些方案旨在提供獨立證據，證明AI產品安全、可靠且符合預期用途。
根據研究公司 Focaldata 的調查顯示，若AI工具能獲得外部機構的驗證，有高達 67% 的企業領袖會更信任這些工具。BSI集團自身的研究也發現，僅有四分之一的企業領袖擁有正式的AI治理計畫，且只有 28% 知道其AI模型訓練所使用的數據來源。目前，獨立評估不僅成為監管要求，也是商業上的必要條件，買家、投資人與保險公司越來越需要第三方證據來證明AI產品的效能與風險管理。針對《歐盟人工智能法案》中某些高風險系統，第三方合格評估更是進入市場的前提條件。
首項方案鎖定《歐盟人工智能法案》附錄三第一點中定義的高風險生物辨識AI系統，這類系統（如臉部辨識、指紋掃描等，涉及敏感個人資料，因此被視為高風險應用）需要特別審查，但不包括僅用於確認身份的生物辨識驗證。這項評估遵循《歐盟人工智能法案》的附錄七程序，審查範圍包含技術文件、供應商的品質管理系統，以及模型的效能與數據集。若評估結果正面，將獲得歐盟技術文件評估證書。《歐盟人工智能法案》中附錄三高風險要求事項的截止日期已從 2026 年 8 月 2 日延後至 2027 年 12 月 2 日。
第二項方案則針對大型語言模型（LLMs），也就是大家熟悉的生成式AI，獨立測試其應用程式的效能，包括聊天機器人、檢索增強生成系統（Retrieval-Augmented Generation, RAG）及摘要工具。此方案的測試項目包括答案正確性、事實一致性、上下文相關性、語氣毒性與摘要品質。該方案主要聚焦於最終應用程式，捕捉組織自身數據、提示詞與安全防護機制的效果，客戶將收到獨立評估報告，說明優勢及需要改進的領域。
第三項方案評估特定AI產品、模型、模組或系統的風險識別、控制與管理效能。這項AI風險管理評估是基於 NIST AI Risk Management Framework 及 ISO/IEC 23894 標準。它針對那些不需強制第三方合格評估，但開發者希望獲得負責任風險管理獨立證據的產品。成功通過評估的組織將獲得包含 NIST 及 ISO 框架參考的證書、技術評估報告以及 BSI Mark of Trust。此評估不會取代任何法規上的合格評估。
BSI集團AI與數位解決方案常務董事 Omkar Joshi 表示，BSI集團致力於讓AI能被良好應用，並正在擴大服務範圍，協助AI供應商證明其產品的可信賴性。他指出，這些方案的目標是協助組織從模型效能到市場準入，提供全面的獨立驗證，確保AI技術的可信賴性。
目前，德國萊茵TÜV集團、TUV南德意志集團、德凱達（DEKRA）、SGS 等公司也提供AI測試與驗證服務，凸顯市場對AI可靠性評估的需求日益增長。
