Controllo algoritmi IA

1) Cos'è un controllo dell'IA e perché è necessario

Il controllo degli algoritmi IA è un controllo sistematico dei dati, dei modelli, dei processi e dei controlli che dimostra che l'IA funziona in modo affidabile, equo, sicuro e legale e che i rischi sono gestiti.

• Aumentare la fiducia (stakeholders, clienti, regolatore).
• Ridurre i rischi operativi/reputazionali/legali.
• Garantire la riproduzione e la gestibilità del ciclo di vita (ML/LLM Ops).
• Supportare le soluzioni aziendali con metriche di qualità e di rischio misurabili.

2) Area e bordi del controllo

Livello di dati: raccolta/consenso, qualità, spostamenti, privacy, linee di origine.
Il livello del modello è metodologia, validazione, spiegabilità, robastia, vulnerabilità.
Livello di prodotto: rischi UX, tracciato umano, feedback e escalation.
Livello delle operazioni: monitoraggio, SLO, incidenti, rimborsi, controllo delle versioni.
Giurisprudenza e etica: diritti dei soggetti, proibizioni/restrizioni, documentazione.
Fornitori e 3rd-party: modelli esterni, API, dati, licenze, garanzie contrattuali.

3) Metodologia orientata al rischio (scheletro)

1. Criticità di utilizzo: impatto su finanza/salute/diritti (basso/medio/alto).
2. Identificazione dei rischi: dati, equità, sicurezza, privacy, allucinazioni, abusi.
3. Controlli e prove su quali meccanismi riducono il rischio e quali artefatti confermano.
4. Punteggio e scorciatoia: scala a punti (0-3/0-5) per domini, soglie «go/no-go».
5. Remdiazione e piano di miglioramento: correzioni SLA, proprietari, deadline.
6. Continuità: frequenza delle udienze ripetute, trigger di verifica fuori programma.

4) Documentazione e manufatti (evidence)

Data Sheet: origini, schemi, diritti e consenso, pulizia, spostamento, ritocco.
Model Card: assegnazione, apprendimento, metriche, vincoli, condizioni di sicurezza.
Eval Report: metodologia di valutazione off-line, split, bootstrap/CI, valigette di stress.
Risk Register: elenco dei rischi con probabilità/impatto, stato di rimediazione.
Change Log: versioni dati/codice/modello/prompt, data di rilascio.
Playbooks: runbooks ripristino, escalation, DSAR/rimozione dati, risposta a incidenti.
Supplier Dossier - Condizioni del provider (LLM API, modelli), limiti e garanzie.

5) Controllo dei dati

Legittimità e consenso: fondamenti legali, finalità di elaborazione, trasferimenti transfrontalieri.
Qualità/fiducia: freschezza, completezza, unicità, deriva di distribuzione.
Spostamenti (bias) - Squilibri di classe, rappresentatività, segni proxy.
Privacy: alias/torning, privacy differenziale (se applicabile), registri di accesso.
Linage: tracciabile dalla sorgente alle vetrine e alla piattaforma fit riproducibilità dei dataset.
Licenze e IP: diritti di apprendimento/distribuzione dei derivati.

Minigolf - Esiste un glossario di metriche/campi, contratti di schema, test DQ, registro dei consensi, procedure DSAR?

6) Controllo dei modelli ML classici

Convalida e riqualificazione: corretti split, controlli leakage, stabilità sui tagli temporali.
Robasticità: test di stress (rumore, emissioni, omissioni, spostamenti), adversarial sample in domini intelligenti.
Equità: disparate impatto, equal opportunity, calibrazione parity; Analisi dei segmenti.
Spiegazione: SHAP/ICE locale/globale, stabilità di importanza.
Limiti di applicazione: zone di incertezza, logica fallback, human-in-the-loop.
Economia di qualità: cost curves, profili di errore, garrail metriche.

7) Controllo dei sistemi di generizzazione LLM (opzionale)

Allucinazioni e credibilità, percentuale di risposte con fonti, evals fattuali.
Protezione dei contenuti: filtra malevolo/proibito, protezione da jailbreak/prompt-injection.
Contesto e fuoriuscite: restrizioni in riepilogo (PII/segreti), policy per la citazione delle fonti.
Strumenti e funzioni: limiti sicuri per la chiamata delle funzioni (no DDL/DML, limiti).
Regressione del comportamento: A/B per set di prompt, «bloccaggio» delle istruzioni di sistema, versione dei prompt.
Usability ed etica: rifiuto/reindirizzamento nelle valigette di rischio, corretti disclaim, protezione contro l'automazione degli abusi.

8) Sicurezza e rischi operativi

Protezione modellistica: recupero dei dati di apprendimento, membership inference, model stealing - test e guardie.
Supply-chain ML - integrità dei manufatti (modelli, peso, embedding), firme, controllo delle dipendenze.
Infrastruttura: isolamento degli ambienti, gestione segreta, controllo egress, quote.
Osservabilità: loghi/metriche/tracking, alert di drift e qualità, controllo delle richieste/esportazioni.
Incidenti: definizione di «incidente AI», RACI, data di notifica, post mortem.

9) Metriche e pratiche eval

Qualità per attività: accuracy/AUC/MAE/F1; для LLM — pass@k, faithfulness, groundedness.
Equità: interruzioni di segmenti, equaliziodds/TPR-gap, unfairness-score.
Robasticità: caduta delle metriche per rumore/spostamento; worst-case per segmenti.
Sicurezza: jailbreak-rate, toxicity/abuse rate, data exfil success rate.
Economia: cost-to-serve, latency p95/p99, cache hit-rate, errori/1000 richieste.
Fiducia ed esperienza: lamentele, appelli, una percentuale di override manuali, tempi di reazione.

10) Monitoraggio e gestione dei rischi online

Rilevatori Drift: comparazioni tra le popolazioni di fich/previsioni; alert e degrado auto.
Guardrails: intervalli, soglie di sicurezza, fogli di blocco/fogli di allow.
Human-in-the-loop: in valigette critiche - controllo obbligatorio, formazione sul feedback.
A/B e gli effetti osservati sono il collegamento tra le metriche del modello e le metriche aziendali e il guardrail KPI.
Ripristini e tracciati di rilascio: canary/blue-green, versione modelli/prompt/dati.

11) Conformità alle norme e alle politiche interne

Privacy e diritti dei soggetti: diritto di accesso/rimozione/spiegazione, ritocco, localizzazione.
Requisiti di trasparenza: destinazione, contatto per gli appelli, restrizioni.
Gestione dei rischi IA: registrazione dei sistemi ad alto rischio, valutazione dell'impatto (AIA/PIA), revisioni periodiche.
Contratti e SLA con venditori: esportazione di fogli, punto di lavorazione, sottoprocessori, diritti di controllo.

12) Ruoli e responsabilità

AI/ML Owner - Proprietario del modello e della qualità.
Data Steward proprietario dei dati e DQ/lineage.
Risk & Compliance: criteri, controlli, interazione con il regolatore.
Sicurezza/Privacy - Controllo delle disponibilità, test di attacco/perdita.
Product/UX - Progettazione orientata al rischio dell'interfaccia e dei contenuti.
AuditLead (esterno/interno) - Valutazione e report indipendenti.

13) Strumenti e classi di soluzioni

DQ/catalogo/lineage - Test di qualità, lineage, glossari, passaporti set.
Evals e set di test: valutazione offline/online, generazione di valigette di stress, set di benchmark.
Protezione LLM: scanner prompt-injection, filtri di contenuti, policy-checkers.
Monitoraggio: telemetria dell'inferno, rilevatori draft, controllo delle attività/esportazioni.
Gestione dei modelli/prompt: registri, controllo delle versioni, riproduzione.
La piattaforma Red Team: cataloghi di attacchi, script, test automatici.

14) Antipattern

Solo accuracy - Ignora fairness/robustness/privacy/security.
Nessuna documentazione: nessuna Model Card, Data Sheet, Change log.
PII crudi in filo/contesto LLM: fughe e rischi legali.
Nessun monitoraggio in linea, l'evento si è verificato e nessuno si è accorto.
UX opaco: l'utente non capisce cosa sia l'IA e come contestare.
Controllo unificato, senza ciclicenza e senza trigger di revisione.

15) Road map per l'implementazione del controllo

1. Fondazione: politica IA, modello di ruolo, Risk Registrer, modelli Model Card/Data Sheet.
2. Controllo dei dati: contratti, test DQ, linee di origine, licenze e consenso.
3. Eval-cornice - metriche di qualità/equità/sicurezza, kit di valigette di stress.
4. IGIENE LLM: Criteri di gestione, filtri, protezione da injection, registro delle origini.
5. Monitoraggio e incidenti: telemetria, alert, rimborsi, runbooks, formazione del personale.
6. Disponibilità esterna: reporting per regolatori/client, controllo indipendente di elevata criticità.
7. Miglioramento continuo: cicli retrò, budget-guardia, regolari sessione red team.

16) Foglio di assegno prima di avviare il modello/funzione IA

• Completati con Data Sheet e Model Card diritti/licenze confermati.
• Evals: qualità, fairness per segmenti, robasticità, sicurezza.
• Per LLM: misure di allucinazioni/groundedness; protezione da prompt-ingection/jailbreak.
• Monitoraggio e alert (qualità, deriva, tossicità, latency/cost).
• Ci sono human-in-the-loop e un processo di appello per decisioni critiche.
• I DSAR/Rimozione/Riscossione sono stati descritti e controllati sullo sterzo.
• Registro modelli/prompt aggiornato; Pronti i rimborsi e il canary.
• È stata effettuata la sicurezza-review e il red teaming; eliminati i findings di blocco.

17) Modello di struttura del report di verifica (scheletro)

1. Riepilogo dei rischi (tabella dei domini).
2. Descrizione del sistema (destinazione, utenti, contesto).
3. Dati (origini, diritti, qualità, spostamenti, linee di origine).
4. Modello/LLM (architettura, allenamento, metriche, vincoli).
5. Sicurezza/privacy (controlli, test di attacco, registro delle disponibilità).
6. Risultati eval (qualità, fairness, robasticità, sicurezza, UX).
7. Operazioni (monitoraggio, SLO, incidenti, rimborsi).
8. Conformità (regole, processi, artefatti).
9. Violazioni/gap's e piano di rimediazione (SLA, proprietari).
10. Le applicazioni sono Model Card, Data Sheet, cerniere di esperimenti, versioni.

18) Mini-modelli (pseudo-YAML)

Model Card (breve)

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 Guardrails

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) Totale

Il controllo degli algoritmi di IA non è un segno di spunta usa e getta, ma un processo continuo di gestione dei rischi su tutta la catena di dati e modelli, dai consensi agli spostamenti alle allucinazioni e agli incidenti. Quando la documentazione, la cornice eval, i controlli operativi e un UX trasparente funzionano insieme, l'IA diventa un componente affidabile, verificabile e conveniente del prodotto.