ביקורת אלגוריתמים של בינה מלאכותית

1) מהי ביקורת בינה מלאכותית ומדוע היא נחוצה

ביקורת אלגוריתמים של בינה מלאכותית היא בדיקה שיטתית של נתונים, מודלים, תהליכים ובקרה המוכיחה כי בינה מלאכותית עובדת בצורה אמינה, הוגנת, בטוחה וחוקית, והסיכונים מנוהלים.

• הגדל את האמון (בעלי עניין, לקוחות, רגולטור).
• להפחית סיכונים מבצעיים/משפטיים.
• הבטחת רבייה וניהול של מחזור החיים (ML/LLM Ops).
• חיזוק החלטות עסקיות עם איכות מדידה ומדדי סיכון.

2) היקף וגבולות הביקורת

רמת נתונים: איסוף/הסכמה, איכות, הטיה, פרטיות, קווי מוצא.
רמת מודל: מתודולוגיה, אימות, הסברים, מידת השוד, נקודות תורפה.
רמת מוצר: סיכוני UX, אדם-בלולאה, משוב והסלמה.
רמת הפעולות: ניטור, SLO, תקריות, גלגולים, ניהול גרסה.
חוקיות ואתיקה: זכויות נושאי נתונים, איסורים/הגבלות, תיעוד.
ספקים ומפלגה שלישית: מודלים חיצוניים, API, נתונים, רישיונות, ערבויות חוזה.

3) מתודולוגיית סיכון (שלד)

1. קריטיות של שימוש: השפעה על מימון/בריאות/זכויות (נמוך/בינוני/גבוה).
2. זיהוי סיכונים: נתונים, הגינות, ביטחון, פרטיות, הזיות, התעללות.
3. בקרות וראיות: אילו מנגנונים מפחיתים את הסיכון ואילו חפצים מאשרים.
4. ניקוד וניקוד: מאזני ניקוד (0-3/0-5) לפי תחום, סף ”go/no-go”.
5. תוכנית שיפוץ ושיפור: SLA תיקונים, בעלים, מועדים.
6. המשכיות: תדירות של ביקורות חוזרות, גורמים של בדיקה לא מתוכננת.

4) תיעוד וחפצים (ראיות)

גיליון נתונים: מקורות, מזימות, זכויות והסכמים, ניקוי, העתקות, שימור.
כרטיס מודל: מטרה, נתוני אימון, מדדים, הגבלות, תנאי שימוש בטוחים.
דו "ח Eval: מתודולוגיית הערכה לא מקוונת, פיצול, אתחול/מודיע, מקרי לחץ.
רשימת סיכונים עם הסתברות/השפעה, מצב תיקון.
שינוי יומן: נתונים/קוד/מודלים/גרסאות פרומפט, תאריכי שחרור.
חוברות משחקים: rollback, הסלמה, מחיקת DSAR/Data, ריצות תגובת אירוע.
הספק Dossier: מונחים של ספקים (LLM API, מודלים), גבולות וערבויות.

5) ביקורת נתונים

חוקיות והסכמה: עילה חוקית, מטרות עיבוד, העברות מעבר לגבול.
איכות/אמון: רעננות, שלמות, ייחודיות, סחף של הפצות.
הטיה: חוסר איזון בכיתה, ייצוג, מאפיינים פרוקסי.
פרטיות: פסאודונימיזציה/טוקניזציה, פרטיות דיפרנציאלית (אם ישים), יומני גישה.
לינאז ': התחקות מהמקור אל ארונות התצוגה ופלטפורמת התכונה; רבייה של נתונים.
רישיונות ו-IP: זכויות ללמוד/להפיץ נגזרות.

מיני רשימה: האם יש גלוסריה של מדדים/שדות, חוזי סכימה, מבחני DQ, יומן הסכמה, הליכי DSAR?

6) ביקורת של דגמי ML קלאסיים

אימות ואימון מחדש: פיצולים נכונים, בדיקות דליפה, יציבות על פרוסות זמן.
רובוסטנס: בדיקות לחץ (רעש, פליטות, השמטות, משמרות), דגימות יריבות בתחום סביר.
הגינות: השפעה שונה, הזדמנות שווה, זוגיות כיול; ניתוח אחר קטע.
הסבר: SHAP/ICE מקומי/גלובלי, יציבות של חשיבות.
מגבלות יישום: אזורי אי ודאות, היגיון חוזר, אדם-בלולאה.
כלכלה איכותית: עקומות עלות, פרופילי שגיאות, מדדי מעקה בטיחות.

7) LLM/Generative Systems Audit (אופציונלי)

הזיות ותקיפות: פרופורציה של תגובות עם מקורות, הערכה עובדתית.
אבטחת תוכן: סינון זדוני/אסור, הגנה מפני בריחה מהכלא/הזרקה מהירה.
הקשר והדליפות: הגבלות ב-RAG (פיל/סודות), מדיניות על ציטוט מקורות.
כלים ופונקציות: גבולות בטוחים בעת קריאה לפונקציות (ללא DDL/DML, גבולות).
רגרסיות התנהגות: A/B על ידי סט פרומסט, ”הקפאה” של הוראות המערכת, גירסה מוקדמת.
שימושיות ואתיקה: סירוב/כיוון מחדש במקרי סיכון, הצהרות נכונות, הגנה מפני אוטומציה של התעללות.

8) סיכונים בטיחותיים ומבצעיים

אבטחת מודל: הוצאת נתוני אימון, הסקת מסקנות חברות, גניבת דגמים - בדיקות ושומרים.
שרשרת אספקה ML: שלמות של חפצים (מודלים, משקולות, שיבוץ), חתימות, בקרת תלות.
תשתית: בידוד סביבות, ניהול סודי, בקרת יציאה, מכסות.
יכולת תצפית: רישומים/מדדים/איתור, התראות סחיפה ואיכות, ביקורת בקשות/ייצוא.
תקריות: הגדרת ”תקרית בינה מלאכותית”, RACI, תקופות הודעה, לאחר המוות.

9) מיטראז 'ים ומנהגי הערכה

איכות לפי משימה: accuracy/AUC/MAE/F1; BITLM - pass @ k, נאמנות, יסודות.
הגינות: פערים אחרי קטע, סיכויים שווים/פער TPR, ציון לא הוגן.
עמידות: ירידה במדדי רעש/גזירה; המקרה הגרוע ביותר לפי קטע.
אבטחה: שיעור בריחה מהכלא, שיעור רעילות/ניצול לרעה, שיעור הצלחה בחילוץ נתונים.
כלכלה: עלות לשרת, latency p95/p99, מטמון שיעור פגע, טעויות/1000 בקשות.
אמון וניסיון: תלונות, ערעורים, שיתוף בעקיפות ידניות, זמן תגובה.

10) ניטור מקוון וניהול סיכונים

גלאי סחיפה: השוואות אוכלוסייה של תכונות/תחזיות; התראות והשפלה אוטומטית.
מעקות בטיחות: רכסים, סף ביטחון, רשימות בלוקים/רשימות אפשריות.
אדם בלולאה: במקרים קריטיים - אימות חובה, אימוני משוב.
A/B ואפקטים נצפו: חיבור מדדי מודל למדדים עסקיים ומעקה בטיחות KPI.
Rollbacks ולשחרר contour: canary/blue-green, model/promptt/data version.

11) ציות לתקנות ומדיניות פנימית

פרטיות וזכויות של נבדקים: הזכות לגישה/הסרה/הסבר, שימור, לוקליזציה.
דרישות שקיפות: מטרה, מגע לערעורים, הגבלות.
ניהול סיכונים: רישום מערכות בסיכון גבוה, הערכת השפעה (AIA/PIA), ביקורות תקופתיות.
חוזים ו-SLAs עם ספקים: יומני ייצוא, מיקום עיבוד, תת-מעבדים, זכויות ביקורת.

12) תפקידים ואחריות

בעלים של דגם ואיכות.
דוח סטוורד: בעל נתונים ושושלת DQ/DQ.
& ציות סיכון: מדיניות, בדיקות, אינטראקציה עם הרגולטור.
אבטחה/פרטיות: בקרת גישה, בדיקות התקפה/דליפה.
מוצר/UX: ממשק מבוסס סיכונים ועיצוב תוכן.
עופרת ביקורת (חיצונית/פנימית): הערכה ודוח בלתי תלויים.

13) כלים וכיתות לפתרון

DQ/קטלוג/שושלת: מבחני איכות, שושלות, גלוסקריות, דרכוני הערכה.
הערכה וערכות בדיקה: הערכה לא מקוונת/מקוונת, מדור מקרי לחץ, ערכות ספסל.
סורקי הזרקת תמריץ, מסנני תוכן, פוליסות דמקה.
ניטור: טלמטריה של הסקה, גלאי סחיפה, ביקורת של פעולות/יצוא.
ניהול מודלים: רשמים, בקרת גירסה, רבייה.
פלטפורמות צוות אדום: קטלוגים התקפה, תרחישים, בדיקות אוטומטיות.

14) תרופות אנטי ־ פטריות

דיוק בלבד: התעלם מהגינות/רובנסיות/פרטיות/ביטחון.
אין תיעוד: כרטיס מודל חסר, דף נתונים, שינוי יומן.
RAW PIIs בתכונות LLM/הקשר: הדלפות וסיכונים משפטיים.
חוסר ניטור מקוון: האירוע קרה - אף אחד לא שם לב.
Opaque UX: המשתמש לא מבין מה זה אל ואיך לאתגר.
ביקורת חד פעמית: אין רכיבה על אופניים והפעלת תיקונים.

15) מפת דרכים ליישום ביקורת

1. קרן: מדיניות אל, מודל לחיקוי, רישום סיכונים, תבניות של כרטיס מודל/דוח.
2. בקרת נתונים: חוזים, מבחני DQ, שושלות, רישיונות והסכמים.
3. eval-frame: איכות/הגינות/מדדי בטיחות, סטים של מקרי לחץ.
4. מדיניות RAG, מסננים, הגנה על הזרקה, יומן מקור.
5. ניטור ותקריות: טלמטריה, התראות, שוחד, חשבונות, אימוני צוות.
6. מוכנות חיצונית: דיווח לרגולטור/לקוחות, ביקורת עצמאית של ביקורתיות גבוהה.
7. שיפור מתמשך: מחזורי רטרו, שומרי תקציב, מפגשי צוות אדום רגילים.

16) טרום השקה של מודל AI/רשימת פונקציות

[ ] דפי נתונים וכרטיס מודל מלא; זכויות/רישיונות אושרו.

[ ] הערכות: איכות, הגינות אחר קטע, גניבה, בטיחות.

[ ] LLM: הזיות/מידות יסוד; הגנה מפני זריקה מהירה/בריחה מהכלא.

] מותקנים [ ניטור והתראות (איכות, סחיפה, רעילות, לינות/עלות).

[ ] יש תהליך אנושי-בלולאה וערעורים להחלטות גורליות.

[ ] DSAR/הסרה/שימור מתוארים ונבדקים על הבמה.

[ ] Model/Prompt Register עודכן; רולבים מוכנים וקנריים.

[ ] סקירת אבטחה וצוות אדום נערך; בוטל חסימת ממצאים.

17) דוגמה למבנה דו "ח הביקורת (שלד)

1. סיכום וסיכון ניקוד (שולחן אחר תחום).
2. תיאור המערכת (מטרה, משתמשים, הקשר).
3. נתונים (מקורות, זכויות, איכות, קיזוזים, קווי מוצא).
4. מודל/LLM (ארכיטקטורה, אימון, מדדים, אילוצים).
5. אבטחה/פרטיות (בקרה, בדיקות תקיפה, רישום גישה).
6. תוצאות Eval (איכות, הגינות, גניבות, בטיחות, UX).
7. מבצעים (ניטור, SLO, תקריות, גלגולים).
8. ציות (מדיניות, תהליכים, חפצים).
9. הפרות/פערים ותוכנית תיקון (SLA, בעלים).
10. יישומים: כרטיס מודל, דף נתונים, יומנים של ניסויים, גרסאות.

18) תבניות מיני (פסאודו-YAML)

כרטיס מודל (קצר)

yaml model:
name: churn_xgb_v12 purpose: owners customer outflow forecast: [data_science@company]
data:
sources: [events_app, payments, support_tickets]
rights: consent:true; pii:tokenized evals:
metrics: {auc: 0. 86, f1: 0. 62}
fairness: {tpr_gap_gender: 0. 03}
limits:
do_not_use_for: credit decisions operations:
monitoring: {drift: enabled, latency_p95_ms: 120}
rollback: canary -> blue_green

LLM מעקות בטיחות

yaml llm:
blocked_content: [pii, sexual, violence, illegal_advice]
tools_allowlist: [sql_read_analytics, search_docs]
max_tokens: 1024 require_sources: true pii_redaction: on injection_scan: on

19) השורה התחתונה

ביקורת של אלגוריתמי בינה מלאכותית אינה ”קרציה” חד-פעמית, אלא תהליך מתמשך של ניהול סיכונים לאורך כל שרשרת הנתונים והמודלים: החל בקונסולים והטיות וכלה בהזיות ואירועים. כאשר התיעוד, מסגרת eval, בקרות תפעוליות ו-UX שקופים עובדים יחד, אל הופך למרכיב אמין, ניתן לאימות ויעיל.