Független, szakértő által szerkesztett tudástér · Magyar fókusz · Elsődleges források

AI governance. Egy helyen. Forrásalapon.

Jogszabályok, hatósági források, szabványok, kockázatkezelési és biztonsági keretrendszerek magyar nyelvű, strukturált térképe. A cél nem a források másolása, hanem annak megmutatása, hogy mi mire való és mikor releváns.

73megjelenített referencia · 20 ISO/IEC-ismertető nyílt adatokból
EU + HUjogi és végrehajtási fókusz
ISO · NIST · OWASP · MITREgovernance, risk és security
Cikkek és elemzések

Új a Hubon

Összes cikk →
AI governance magyarul

Mi az AI governance?

Az AI governance a mesterséges intelligencia szervezeti irányítása: a felelősségek, döntési szabályok és ellenőrzések rendszere az AI kiválasztásától a használaton át a kivezetésig. Összekapcsolja az üzleti célokat, a jogi megfelelést, a kockázatkezelést és az emberi felügyeletet.

Felelősségek és döntések

Ki engedélyezi az AI használatát, ki felel az eredményéért, és mikor kell embernek közbelépnie? Rögzítsd a szerepeket és az elfogadható használat kereteit.

Kockázatok és követelmények

Milyen adatot kezel a rendszer, kiket érinthet, és milyen hibának lehet következménye? A felhasználási célhoz és a szervezet szerepéhez kell kapcsolni az alkalmazandó követelményeket.

Ellenőrzés és bizonyíték

A használat előtti tesztelés, a működés követése, a dokumentált döntések és az incidensek kezelése segít fenntartani a kontrollt a rendszer teljes életciklusában.

Gyakorlati példa: egy belső AI-asszisztensnél jelöld ki a felelőst, határozd meg a bevihető adatok körét, és rögzítsd, mely válaszokat kell embernek ellenőriznie. Egy rendszer- vagy beszállítóváltáskor ezeket a döntéseket vizsgáld felül.

A magyar és uniós jogi keretekhez az AI Act Magyarországon oldalon, az önkéntes szakmai eszközökhöz a keretrendszerek összevetésében találsz kiindulópontot. A forrástérképen minden tétel mellett látható az ellenőrzés köre és dátuma.

Saját szerkesztői magyarázat és példa. Szakmai háttér: NIST AI RMF 1.0 – GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE ↗. A keretrendszer önkéntes; alkalmazása önmagában nem igazol jogi megfelelést.

Szakmai alap

Nem hírgyűjtő. Audit- és kockázati szemléletű szakmai navigáció.

Az AI Governance HU-t Molnár Éva okleveles mérnök-informatikus, MBA mesterszakon okleveles közgazdász szerkeszti. A tartalom EU AI Act compliance, ISO/IEC 23894:2023 szerinti AI-kockázatkezelési, ISO/IEC 42001:2023 alapú AI-auditori és MSZ ISO/IEC 27001:2023 szerinti információbiztonsági vezető auditori, valamint irányításirendszer- és folyamatmenedzsment háttérre épül.

Audit

Bizonyíték és visszakövethetőség

A forrásokat, állításokat és változásokat auditálható logika szerint választom ki és dokumentálom.

Risk

Kockázatalapú értelmezés

Nemcsak azt mutatom meg, mi a szabály, hanem azt is, hol keletkezik döntési, megfelelési vagy kontrollkockázat.

Governance

Irányítási rendszerben gondolkodom

Az AI-megfelelést az irányítás, a felelősségek, a kontrollok, a kockázatok és az auditálhatóság összefüggő rendszerében értelmezem.

Egy térkép, több réteg

Mit találsz itt?

Elsődleges jogforrásokat és hivatalos szakmai forrásokat, saját rövid magyarázattal: mi ez, kinek releváns, és mire használható governance vagy compliance munkában.

01

EU AI Act

Hivatkozások a 2024/1689 rendelethez és a 2026-os Digital Omnibus módosításhoz, valamint a Bizottság közzétett alkalmazási idővonalához.

02

Magyar végrehajtás

A 2025. évi LXXV. törvény, a 344/2025. Korm. rendelet és a magyar MI piacfelügyeleti hatósági környezet.

03

Hivatalos útmutatók

AI-rendszer definíció, tiltott gyakorlatok, Article 50 átláthatóság, GPAI és az aktuális high-risk besorolási iránymutatás-tervezet.

04

Governance és risk

ISO/IEC 42001:2023, ISO/IEC 42005:2025, ISO/IEC 23894:2023, NIST AI RMF és kapcsolódó szervezeti kockázat- és hatásvizsgálati referenciák.

05

AI security és assurance

OWASP és MITRE ATLAS technikai és biztonsági nézőpontból.

06

Változásfigyelés

Csak olyan változásokat emelek ki, amelyek hivatalos forrás alapján ténylegesen módosítják a szabályozási vagy governance környezetet.

Aktuális

Mi változott?

Összes változás →

73 forrás: OWASP GenAI adatbiztonság

Új, önkéntes útmutató az adatbiztonsági alapelvek és az AI-DSPM program tervezéséhez. A v2 sorozat első része; célzott felvétel, nem új teljes audit.

Új forrás és ellenőrzés →

Új NIST PPFL-forrás és friss MITRE ATLAS

Adatvédelmi technikai tesztkörnyezet és adatkészlet került a térképre; a MITRE ATLAS tartalomverziója v2026.10-re frissült. A jegyzék ekkor 72 rekordosra bővült.

Források és audit →

Uniós konzultáció a technológia szerzői jogi hatásairól

Az AI-célú tartalomfelhasználás is téma. Határidő: 2026.11.10. Konzultáció, nem új jogszabály.

Forrás és részletek →

NIST NCCoE: DevSecOps- és AI-frissítés

SSDF-megfeleltetés és frissített projektanyag; véleményezés 2026.11.09-ig. A kiadó AI és „SI” megnevezéseket is használ; a Build 3 még tervezés alatt áll.

Forrás és részletek →

Az AI Act Article 50 átláthatósági kötelezettségei alkalmazandók

Az 50. cikk fő átláthatósági szabályai alkalmazandók. Egyes korábban piacra helyezett, szintetikus tartalmat generáló rendszerek szolgáltatóinál az 50. cikk (2) teljesítésének átmeneti határideje 2026.12.02.

Bizottsági útmutató ↗

EU AI Act – módosítás és bizottsági alkalmazási idővonal

A Bizottság aktuális alkalmazási idővonalán szereplő fő high-risk időpontok: 2027.12.02. és 2028.08.02. Az alkalmazandó követelmények a besorolástól és az átmeneti szabályoktól függnek.

EUR-Lex ↗

Magyar végrehajtás – szabályozói tesztkörnyezet jogi alapja alkalmazandó

A 2025. évi LXXV. törvény 3. § (2) bekezdése és 10. §-a ettől a naptól hatályos; ezek az MI piacfelügyeleti hatóság által működtetett szabályozói tesztkörnyezethez kapcsolódnak.

NJT ↗