AI алгоритмдерин текшерүү

1) AI аудит деген эмне жана ал эмне үчүн керек

AI алгоритмдеринин аудити - AI ишенимдүү, адилеттүү, коопсуз жана мыйзамдуу иштээрин жана тобокелдиктер башкарылаарын далилдеген маалыматтарды, моделдерди, процесстерди жана көзөмөлдү системалуу текшерүү.

• ишеним жогорулатуу (stakeholders, кардарлар, жөнгө салуучу).
• Операциялык/репутациялык/укуктук тобокелдиктерди азайтуу.
• Жашоо циклинин кайталануучулугун жана башкаруучулугун камсыз кылуу (ML/LLM Ops).
• Бизнес чечимдерин өлчөнүүчү сапат жана тобокелдик көрсөткүчтөрү менен бекемдөө.

2) Аудит чөйрөсү жана чектери

Маалымат деңгээли: чогултуу/макулдук, сапат, жылыштар, купуялык, келип чыгуу линиялары.
Модель деңгээли: методология, валидация, түшүндүрүү, тырышчаактык, алсыздык.
Продукт деңгээл: UX-тобокелдиктер, адам-контур, пикир жана эскалация.
Операциялардын деңгээли: мониторинг, SLO, инциденттер, каталар, версияларды башкаруу.
Юридикалык жана этика: маалымат субъекттеринин укуктары, тыюу салуулар/чектөөлөр, документтер.
жөнөтүүчүлөр жана 3rd-партия: тышкы моделдер, API, маалыматтар, лицензиялар, келишимдик кепилдиктер.

3) Тобокелдик-багытталган методология (скелет)

1. Критикалык пайдалануу: каржы/ден соолук/укук (төмөн/орто/жогорку) таасири.
2. Тобокелдиктерди аныктоо: маалыматтар, адилеттүүлүк, коопсуздук, купуялык, галлюцинациялар, кыянаттык.
3. Контролдоо жана далилдер: кандай механизмдер тобокелдикти азайтат жана кандай артефакттар тастыктайт.
4. Баалоо жана эсеби: баллдык шкала (0-3/0-5) домендер боюнча, босоголор "go/no-go".
5. Ремдиация жана жакшыртуу планы: SLA оңдоолор, ээлери, мөөнөтү.
6. Үзгүлтүксүздүк: кайталап текшерүүнүн мезгилдүүлүгү, пландан тышкаркы текшерүүнүн триггерлери.

4) Документтер жана экспонаттар (evidence)

Data Sheet: булактар, схемалар, укуктар жана макулдук, тазалоо, жылыштар, retenshn.
Model Card: максаты, окутуу маалыматтар, метрика, чектөөлөр, коопсуз пайдалануу шарттары.
Eval Report: оффлайн баалоо ыкмасы, сплиттер, bootstrap/CI, стресс учурлары.
Risk Register: ыктымалдыгы/таасири менен тобокелдиктердин тизмеси, ремедиация статусу.
Change Log: Version/Code/Model/Prompt, Release Date.
Playbooks: runbooks артка чегинүү, эскалация, DSAR/маалыматтарды өчүрүү, окуя жооп.
Supplier Dossier: провайдерлердин шарттары (LLM API, моделдер), лимиттер жана кепилдиктер.

5) Маалыматтарды текшерүү

Мыйзамдуулук жана макулдук: укуктук негиздер, иштеп чыгуунун максаттары, трансчегаралык берүүлөр.
Сапат/ишеним: сергектик, толуктугу, уникалдуулугу, бөлүштүрүү drift.
Орун которуулар (bias): класстардын дисбаланстары, өкүлчүлүк, прокси-белгилер.
Купуялык: псевдонимизация/токенизация, дифференциалдык купуялуулук (колдонулса), жеткиликтүүлүк журналдары.
Линидж: булактан терезелерге жана физикалык платформага чейин; датасеттердин кайталанышы.
Лицензиялар жана IP: туундуларды окутуу/жайылтуу укуктары.

Мини-чек тизмеси: Метрика/талаалардын сөздүгү, схемалар келишимдери, DQ тесттери, макулдук журналы, DSAR процедуралары барбы?

6) классикалык ML-моделдерин текшерүү

Валидация жана кайра даярдоо: туура сплиттер, leakage-текшерүүлөр, убактылуу кесилиштерде туруктуулук.
Катаалдыгы: стресс-тесттер (ызы-чуу, эмиссия, жылдыруу), акылга сыярлык домендерде adversarial үлгүлөрү.
Адилеттүүлүк: disparate impact, equal opportunity, calibration parity; сегменттер боюнча талдоо.
Түшүндүрүү: жергиликтүү/глобалдык SHAP/ICE, маанилүүлүктүн туруктуулугу.
Колдонуу чектөөлөрү: белгисиздик зоналары, fallback-логика, human-in-the-loop.
Сапат экономикасы: cost curves, ката профилдери, guardrail-метриктер.

7) Аудит LLM/генеративдик системалар (кошумча)

Галлюцинация жана ишенимдүүлүк: булактары менен жооптордун үлүшү, фактологиялык evals.
Мазмундун коопсуздугу: зыяндуу/тыюу салынган чыпкалоо, jailbreak/prompt-injection каршы коргоо.
Контекст жана агып: RAG чектөөлөр (PII/Secrets), policy цитата булактары.
Инструменттер жана функциялар: функцияларды чакырууда коопсуз чектер (no DDL/DML, лимиттер).
Регрессия жүрүм-туруму: Prompt топтомдору боюнча A/B, системалык көрсөтмөлөрдү "катып", Prompt нускасы.
Колдонуучулук жана этика: тобокелдик учурларда баш тартуу/кайра багыттоо, туура дисклеймерлер, кыянатчылыкты автоматташтыруудан коргоо.

8) Коопсуздук жана эксплуатациялык тобокелдиктер

Модель коопсуздугу: окутуу маалыматтарды алуу, membership inference, модель stealing - тесттер жана гвардалар.
Supply-chain ML: артефакттардын бүтүндүгү (моделдер, салмактар, эмбеддингдер), кол тамгалар, көз карандылыкты көзөмөлдөө.
Инфраструктура: айлана-чөйрөнү изоляциялоо, жашыруун башкаруу, egress көзөмөлү, квоталар.
Байкоо: Логи/метрика/Trace, Drift жана сапаты, суроо-талап/экспорт аудит.
Инциденттер: "AI-инцидент" аныктамасы, RACI, кабарлоо мөөнөтү, пост-мортемалар.

9) Метрика жана eval-практикасы

Тапшырма боюнча сапаты: accuracy/AUC/MAE/F1; для LLM — pass@k, faithfulness, groundedness.
Адилеттүүлүк: сегменттер боюнча ажырымдар, equalized odds/TPR-gap, unfairness-score.
Тырышчаактык: ызы-чуу/жылыш учурунда метриктердин кулашы; сегменттер боюнча worst-case.
Коопсуздук: jailbreak-rate, toxicity/abuse rate, data exfil success rate.
Экономика: cost-to-serve, latency p95/p99, cache hit-rate, каталар/1000 суроолор.
Ишеним жана тажрыйба: даттануулар, даттануулар, кол менен overrades үлүшү, жооп убактысы.

10) Онлайн мониторинг жана тобокелдиктерди башкаруу

Drift Detectors: калктын салыштыруу phich/алдын ала; аллергия жана авто-деградация.
Guardrails: диапазондору, ишеним босоголору, блок-барактар/allow-барактар.
Human-in-the-loop: оор учурларда - милдеттүү текшерүү, пикир окутуу.
A/B жана байкалган таасирлери: бизнес-метриктер жана guardrail KPI менен метрикалык моделдин байланышы.
Releases жана контур Releases: canary/blue-green, моделдер/өнөр жай/маалыматтар чыгаруу.

11) Ченемдерге жана ички саясаттарга шайкештик

Субъекттердин купуялуулугу жана укуктары: кирүү/алып салуу/түшүндүрүү, ретеншн, локалдаштыруу укугу.
Ачыктык талаптары: максаты, даттануу үчүн байланыш, чектөөлөр.
AI тобокелдиктерди башкаруу: жогорку тобокелдик системаларын каттоо, таасир баалоо (AIA/PIA), мезгил-мезгили менен сын-пикирлер.
Сатуучулар менен келишимдер жана SLA: каттоо экспорттоо, иштетүү орду, субпроцессорлор, аудит укуктары.

12) Ролдору жана жоопкерчилиги

AI/ML Owner: модель жана сапаты ээси.
Data Steward: маалымат ээси жана DQ/сызык.
Risk & Compliance: саясат, текшерүү, жөнгө салуучу менен өз ара аракеттенүү.
Security/Privacy: Access Control, кол салуу/агып сыноо.
Product/UX: тобокелге багытталган интерфейстин жана мазмундун дизайны.
Аудит жол (тышкы/ички): көз карандысыз баа берүү жана отчет.

13) Инструменттер жана чечимдердин класстары

DQ/каталог/сызык: сапат тесттер, сызык, сөздүк, паспорт топтомдору.
Evals жана сыноо топтомдору: оффлайн/онлайн баа берүү, стресс учурларын түзүү, benchmark топтомдору.
LLM-коопсуздук: prompt-injection сканерлер, мазмун чыпкалар, policy-текшерүү.
Мониторинг: телеметрия infenerce, drift детекторлор, иш-аракет/экспорттун аудит.
Prompp/моделдерин башкаруу: реестрлер, версияларды көзөмөлдөө, ойноо жөндөмдүүлүгү.
Red Team платформалар: кол каталогдору, сценарийлер, автоматтык тесттер.

14) Антипаттерндер

"Гана accuracy": ignor fairness/robustness/privacy/security.
Эч кандай документтери жок: жок Model Card, Data Sheet, change log.
Чийки PII phich/контекстинде LLM: агып жана юридикалык тобокелдиктер.
онлайн мониторинг жоктугу: окуя болду - эч ким байкаган.
тунук UX: колдонуучу бул AI экенин жана кантип талашарын түшүнбөйт.
Бир жолку аудит: циклдүүлүгү жана триггерлери жок.

15) Аудитти киргизүүнүн жол картасы

1. Foundation: AI саясаты, ролдук модель, Risk Register, Model Card/Data Sheet үлгүлөрү.
2. Маалыматтарды көзөмөлдөө: контракттар, DQ-тесттер, келип чыгуу линиялары, лицензиялар жана макулдуктар.
3. Eval-кадр: сапаты/адилеттүүлүк/коопсуздук көрсөткүчтөрү, стресс учурларда топтомдору.
4. LLM-гигиена: RAG саясаты, чыпкалар, injection коргоо, булактардын журналы.
5. Мониторинг жана окуялар: телеметрия, Алерт, Rebooks, Runbooks, персоналды окутуу.
6. Тышкы даярдык: жөнгө салуучу/кардарлар үчүн отчет, көз карандысыз аудит жогорку сын.
7. Үзгүлтүксүз жакшыртуу: ретро айлампалары, бюджет-гвардалар, үзгүлтүксүз red team-сессиялар.

16) AI моделин/функциясын ишке киргизүү алдында чек тизмеси

• Data Sheet жана Model Card толтурулган; укуктар/лицензиялар тастыкталган.
• Evals өткөрүлдү: сапаты, сегменттер боюнча fairness, тырышчаактык, коопсуздук.
• LLM үчүн: галлюцинация/groundedness өлчөө; prompt-injection/jailbreak каршы коргоо.
• Мониторинг жана алерталар (сапаты, drift, уулуулугу, latency/cost).
• human-in-the-loop жана сын чечимдер үчүн даттануу жараяны бар.
• DSAR/алып салуу/retenshn сүрөттөлгөн жана туруктуу текшерилет.
• Моделдердин/өнөр жай тизмеси жаңыланды; даяр кайтарымдар жана canary.
• Жүргүзүлгөн security-review жана red teaming; кулпу findings жок.

17) Аудит боюнча отчеттун түзүмүнүн мисалы (скелет)

1. Резюме жана тобокелдик эсеби (домендер боюнча таблица).
2. Системанын сүрөттөлүшү (максаты, колдонуучулары, контексти).
3. Маалыматтар (булактар, укуктар, сапат, жылыштар, келип чыгуу линиялары).
4. Model/LLM (архитектура, машыгуу, метрика, чектөөлөр).
5. Коопсуздук/купуялык (контролдор, кол тесттер, кирүү журналы).
6. Eval-натыйжалары (сапаты, fairness, коопсуздук, UX).
7. Операциялар (мониторинг, SLO, инциденттер, артка кайтаруулар).
8. Нормаларга шайкештиги (саясат, процесстер, артефакттар).
9. / gap 'ы жана ремедиация планы (SLA, ээлери).
10. Колдонмолор: Model Card, Data Sheet, Логи эксперименттер, версия.

18) Mini үлгүлөрү (psevdo-YAML)

Model Card

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) Жыйынтык

AI алгоритмдеринин аудити - бул бир жолу колдонулуучу "белги" эмес, макулдуктардан жана жылышуулардан галлюцинацияларга жана инциденттерге чейинки маалыматтардын жана моделдердин бүткүл чынжырында тобокелдиктерди башкаруунун үзгүлтүксүз процесси. Документтер, eval-кадр, операциялык көзөмөл жана тунук UX чогуу иштегенде, AI ишенимдүү, текшерилүүчү жана экономикалык жактан натыйжалуу продукт компоненти болуп калат.