文章总结： 本文解析ISO/IEC42001:2023标准附录A.4关于人工智能系统资源管理的要求，指出该部分将资源划分为数据、工具、系统计算资源和人力资源五个控制项存在冗余，实质内容相当于ISO/IEC27001:2022的资产识别要求。作者认为这种分类方式属于标准堆砌，并建议企业整合现有管理体系来落实资源记录工作。 综合评分： 83 文章分类： 技术标准,安全建设,AI安全,解决方案,数据安全

（37）A.4 人工智能系统的资源 —企业信息安全负责人必读系列丛书书稿《ISO/IEC 42001: 2023人工智能管理体系标准的谬误辨析与实施详解》

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2026年5月2日 11:52 广东

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第三章 ISO/IEC 42001: 2023标准附录A的谬误辨析与应用详解

第四节 人工智能系统的资源

A.4人工智能系统的资源

表A.1 控制目标和控制（A.4部分）

| | | | | — | — | — | | A.4人工智能系统的资源 | | | | 目标：确保组织考虑人工智能系统的资源(包括人工智能系统组件和资产)进行核算，以充分理解并应对风险和影响 | | | | | 主题 | 控制 | | A.4.2 | 资源记录 | 组织应识别并记录在人工智能系统生存周期特定阶段开展的活动，以及与组织相关的其他人工智能相关活动所需的相关资源 | | A.4.3 | 数据资源 | 作为资源识别的一部分，组织应记录有关人工智能系统所使用的数据资源的信息 | | A.4.4 | 工具资源 | 作为资源识别的一部分，组织应记录有关人工智能系统所使用的工具资源的信息 | | A.4.5 | 系统和计算资源 | 作为资源识别的一部分，组织应记录有关人工智能系统所使用的系统和计算资源的信息 | | A.4.6 | 人力资源 | 作为资源识别的一部分，组织应记录开发、部署、运行、变更管理、维护、转让和退役以及验证和集成人工智能系统所使用的人力资源及其能力的相关信息 |

【控制理解】

（1）A.4说到的人工智能系统的资源，实际上就是人工智能系统相关的资产，包括数据资源，工具资源，系统和硬件资源（如计算芯片等），以及相关的人力资源，虽然在这里分成了五个控制，但其实描述的就只有一个事情，就是要识别出人工智能系统的这些资产，相当于ISO/IEC 27001： 2022中的A.5.9。因此，A.4分成五个控制其实是没有必要的，更像是在堆砌标准，而原本该有的控制又没有编写到这里。

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