AIGP人工智能治理专家考试，到底考什么？

随着AI技术快速发展，企业对于AI风险管理、合规治理和负责任AI实践的需求持续提升。AIGP(AI Governance Professional)作为面向AI治理领域的专业认证，重点考察考生对于AI治理体系、法律法规、开发流程以及部署应用的理解能力。

为了帮助备考同学更清晰掌握考试范围，我整理了一份AIGP知识提纲，将核心内容拆解为4大Domain👇
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📘Domain I｜AI治理基础
Understanding the Foundations of AI Governance
主要围绕：
✅什么是AI以及AI为什么需要治理
✅AI风险类型与潜在影响
✅Responsible AI(负责任人工智能)核心原则
✅AI治理相关角色、职责与组织协作
这一部分帮助建立AI治理的基础认知，是后续学习其他模块的重要框架。

⚖️Domain II｜法律、标准与框架
Understanding How Laws, Standards and Frameworks Apply to AI
重点关注：
✅数据隐私法律如何适用于AI
✅知识产权、反歧视、消费者保护、产品责任等法律要求
✅AI专项法规与风险分类体系
✅NIST AI Risk Management Framework、ISO AI标准、OECD可信AI原则
这一部分需要重点理解“不同规则解决什么治理问题”。

💻Domain III｜AI开发治理
Understanding How to Govern AI Development
主要覆盖AI系统开发全过程：
✅AI系统设计与构建治理
✅数据收集、训练与测试管理
✅数据质量、数据来源(Data Provenance)、模型评估
✅风险识别、文档记录与合规管理
核心关注点：
AI系统从设计阶段开始，如何建立可追踪、可管理的治理机制。

☁️Domain IV｜部署与使用治理
Understanding How to Govern AI Deployment and Use
重点包括：
✅AI模型选择与部署决策
✅云端、本地、边缘部署方式区别
✅供应商风险与许可协议评估
✅AI系统上线后的监测、维护、更新与风险控制
这一部分更贴近企业实际AI应用场景。

正在准备AIGP人工智能治理专家考试的同学，可以收藏这份框架📚
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