AI алгоритмдерінің аудиті

1) АИ аудиті дегеніміз не және ол не үшін қажет

АИ алгоритмдерінің аудиті - АИ сенімді, әділ, қауіпсіз және заңды жұмыс істейтінін, ал тәуекелдер басқарылатынын дәлелдейтін деректерді, модельдерді, процестер мен бақылауларды жүйелі түрде тексеру.

• Сенімді арттыру (stakeholders, клиенттер, реттеуші).
• Операциялық/беделдік/құқықтық тәуекелдерді төмендету.
• Өмірлік циклдің (ML/LLM Ops) жаңғыртылуын және басқарылуын қамтамасыз ету.
• Бизнес-шешімдерді өлшенетін сапа және тәуекел өлшемдерімен нығайту.

2) Аудит саласы мен шекаралары

Деректер деңгейі: жинау/келісім, сапасы, ығысуы, жекешелігі, шығу тегі.
Модель деңгейі: әдіснама, валидация, түсініктілік, тырысушылық, осалдықтар.
Өнім деңгейі: UX-тәуекелдер, контурдағы адам, кері байланыс және эскалация.
Операциялар деңгейі: мониторинг, SLO, инциденттер, кері қайтарулар, нұсқаларды басқару.
Заң және этика: деректер субъектілерінің құқықтары, тыйым салулар/шектеулер, құжаттама.
Жеткізушілер және 3rd-party: сыртқы модельдер, API, деректер, лицензиялар, келісімшарттық кепілдіктер.

3) Тәуекелге бағдарланған әдіснама (скелет)

1. Пайдаланудың сындарлылығы: қаржыға/денсаулыққа/құқыққа әсері (төмен/орташа/жоғары).
2. Тәуекелдерді сәйкестендіру: деректер, әділдік, қауіпсіздік, құпиялылық, галлюцинациялар, теріс пайдаланулар.
3. Бақылаулар мен дәлелдер: қандай механизмдер тәуекелді азайтады және қандай артефактілер растайды.
4. Бағалау және скоринг: домендер бойынша баллдық шкалалар (0-3/0-5), «go/no-go» шектері.
5. Ремдиация және жақсарту жоспары: SLA түзетулер, иелері, мерзімі ұзартылған.
6. Үздіксіздік: қайталама аудиттердің кезеңділігі, жоспардан тыс тексерудің триггерлері.

4) Құжаттама және артефактілер (evidence)

Data Sheet: дереккөздер, схемалар, құқықтар мен келісімдер, тазарту, ығысу, ретеншн.
Model Card: мақсаты, оқыту деректері, метрика, шектеулер, қауіпсіз пайдалану шарттары.
Eval Report: оффлайн бағалау әдістемесі, сплиттер, bootstrap/CI, стресс-кейстер.
Risk Register: ықтималдығы/әсері бар тәуекелдер тізбесі, ремедиация мәртебесі.
Change Log: деректердің/кодтың/модельдердің/өнеркәсіптік топтардың нұсқалары, шығарылым күндері.
Playbooks: runbooks кері қайтару, эскалация, DSAR/деректерді жою, инциденттерге жауап.
Supplier Dossier: провайдерлердің шарттары (LLM API, модельдер), лимиттер мен кепілдіктер.

5) Деректер аудиті

Заңдылық пен келiсiм: құқықтық негiздер, өңдеудiң мақсаттары, трансшекаралық берулер.
Сапасы/сенімділігі: жаңаруы, толықтығы, бірегейлігі, бөлу дрейфі.
Ығысу (bias): сыныптардың теңгерімсіздігі, өкілдік, прокси-белгілері.
Жекешелендіру: псевдонимизация/токенизация, сараланған жекешелендіру (қолдануға болатын жағдайда), қол жеткізу журналдары.
Линидж: көзден витриналарға және фиче-платформаға дейін трассалау; датасеттердің қайталануы.
Лицензиялар және IP: туынды заттарды оқыту/тарату құқығы.

Шағын чек парағы: метрика/өріс глоссарийі, схема келісімшарттары, DQ тестілері, келісім журналы, DSAR-процедуралары бар ма?

6) Классикалық ML-модельдердің аудиті

Валидация және қайта оқыту: дұрыс сплиттер, leakage-тексерулер, уақытша қималардағы тұрақтылық.
Сақтық: стресс-тестілер (шу, шығарындылар, ауытқулар, жылжулар), ақылға қонымды домендердегі adversarial sample's.
Әділдік: disparate impact, equal opportunity, calibration parity; сегменттер бойынша талдау.
Түсініктеме: жергілікті/жаһандық SHAP/ICE, маңыздылықтың тұрақтылығы.
Қолдануды шектеу: белгісіздік аймақтары, fallback-логика, human-in-the-loop.
Сапа экономикасы: cost curves, қате профильдері, guardrail-метрика.

7) LLM/генеративтік жүйелердің аудиті (қосымша)

Галлюцинация және дұрыстығы: дереккөздері бар жауаптардың үлесі, фактологиялық evals.
Мазмұн қауіпсіздігі: зиянды/тыйым салынған сүзу, jailbreak/prompt-injection.
Контекст және ағулар: RAG (PII/құпиялар), policy көздеріне сілтеме жасауға шектеулер.
Құралдар мен функциялар: функцияларды шақырғанда қауіпсіз шектер (no DDL/DML, шектер).
Мінез-құлық регрессиясы: промптар жиынтығы бойынша A/B, жүйелік нұсқаулықтардың «қатуы», промптар нұсқасы.
Юзабилити және этика: тәуекел-кейстерден бас тарту/қайта бағыттау, дұрыс дисклеймерлер, теріс пайдалануды автоматтандырудан қорғау.

8) Қауіпсіздік және пайдалану тәуекелдері

Модельдік қауіпсіздік: оқыту деректерін алу, membership inference, model stealing - тестілер мен шегелер.
Supply-chain ML: артефактілердің тұтастығы (модельдер, салмақтар, эмбеддингтер), қолтаңбалар, тәуелділіктерді бақылау.
Инфрақұрылым: қоршаған ортаны оқшаулау, құпия-менеджмент, egress бақылау, квоталар.
Бақылау қабілеті: логи/метрика/трейсинг, дрифт және сапа тәуекелдері, сұрау/экспорт аудиті.
Инциденттер: «AI-инцидентті» анықтау, RACI, хабарлау мерзімдері, пост-мортемалар.

9) Метрика және eval-практикалар

Міндет бойынша сапасы: accuracy/AUC/MAE/F1; для LLM — pass@k, faithfulness, groundedness.
Әділеттілік: сегменттер бойынша үзілістер, equalized odds/TPR-gap, unfairness-score.
Икемділік: шу/ауысу кезінде метриктердің құлауы; сегменттер бойынша worst-case.
Қауіпсіздік: jailbreak-rate, toxicity/abuse rate, data exfil success rate.
Экономика: cost-to-serve, latency p95/p99, cache hit-rate, қателер/1000 сұрау.
Сенім және тәжірибе: шағымдар, апелляциялар, қол оверрайдтарының үлесі, реакция уақыты.

10) Онлайн-мониторинг және тәуекелді басқару

Drift-детекторлар: фич/болжамдарды популяциялық салыстыру; аллергия және авто-деградация.
Guardrails: диапазондар, сенімділік шектері, блок парақтары/allow парақтары.
Human-in-the-loop: сыни жағдайларда - міндетті тексеру, кері байланыста оқыту.
А/В және бақыланатын әсерлер: бизнес-метриктер мен guardrail KPI-мен модель метриктерін үйлестіру.
Кері қайту және релиздер контуры: canary/blue-green, модельдер/промптар/деректер нұсқасы.

11) Нормалар мен ішкі саясаттарға сәйкестігі

Субъектілердің жекешелігі және құқықтары: қол жеткізу/алып тастау/түсіндіру, ретеншн, оқшаулау құқығы.
Ашықтыққа қойылатын талаптар: мақсаты, апелляцияға арналған байланыс, шектеулер.
АИ тәуекелдерін басқару: жоғары тәуекелді жүйелерді тіркеу, әсерді бағалау (AIA/PIA), мерзімді шолулар.
Вендорлармен жасалған келісімшарттар мен SLA: логтардың экспорты, өңдеу орны, субпроцессорлар, аудит құқықтары.

12) Рөлдер мен жауапкершілік

AI/ML Owner: модель мен сапа иесі.
Data Steward: деректер иесі және DQ/сызықшасы.
Risk & Compliance: саясат, тексерулер, реттеуішпен өзара іс-қимыл.
Security/Privacy: қатынауды бақылау, шабуылдар/ағулар тестілері.
Product/UX: тәуекелге бағытталған интерфейс және контент дизайны.
Audit Lead (сыртқы/ішкі): тәуелсіз бағалау және есеп.

13) Құралдар және шешімдердің сыныптары

DQ/каталог/линеедж: сапа тесттері, lineage, глоссарийлер, жиынтық паспорттары.
Evals және тест жинақтары: оффлайн/онлайн бағалау, стресс-кейстерді жасау, benchmark-жинақтары.
LLM қауіпсіздігі: prompt-injection сканерлері, контент сүзгілері, policy-checkers.
Мониторинг: инференстің телеметриясы, drift-детекторлар, іс-әрекет/экспорт аудиті.
Өнеркәсіптік топтамаларды/үлгілерді басқару: тізілімдер, нұсқаларды бақылау, жаңғыртылуы.
Red Team платформалары: шабуыл каталогтары, сценарийлер, автоматты сынақтар.

14) Антипаттерндер

«Тек accuracy»: fairness/robustness/privacy/security.
Құжат жоқ: Model Card, Data Sheet, change log жоқ.
LLM фич/контексіндегі шикі PII: ағулар және заңдық тәуекелдер.
Онлайндық мониторингтің жоқтығы: оқиға орын алды - ешкім байқаған жоқ.
UX мөлдір емес: пайдаланушы оның не екенін және оны қалай даулайтынын түсінбейді.
Бiржолғы аудит: циклдiлiксiз және қайта қарау триггерiнсiз.

15) Аудитті енгізудің жол картасы

1. Foundation: AI саясаты, рөлдік модель, Risk Register, Model Card/Data Sheet үлгілері.
2. Деректерді бақылау: келісімшарттар, DQ-тестілер, шығу тегі желілері, лицензиялар мен келісімдер.
3. Eval-рама: сапа/әділдік/қауіпсіздік өлшемдері, стресс-кейстер жиынтығы.
4. LLM-гигиена: RAG-саясат, сүзгілер, injection қорғау, дереккөздер журналы.
5. Мониторинг және тосын оқиғалар: телеметрия, алерталар, сырғымалар, runbooks, персоналды оқыту.
6. Сыртқы дайындық: реттеушіге/клиенттерге арналған есептілік, жоғары сындарлы тәуелсіз аудит.
7. Үздіксіз жақсарту: ретро циклдері, бюджет-гвардалар, тұрақты red team-сессиялар.

16) АИ моделін/функциясын іске қосу алдындағы чек-парағы

• Data Sheet және Model Card толтырылды; құқықтар/лицензиялар расталған.
• evals жүргізілді: сапа, сегменттер бойынша fairness, тырысушылық, қауіпсіздік.
• LLM үшін: галлюцинация/groundedness өлшеулері; prompt-injection/jailbreak қорғанысы.
• Мониторинг және алерталар (сапа, дрейф, уыттылық, latency/cost) жолға қойылды.
• human-in-the-loop және сыни шешімдер үшін апелляция процесі бар.
• DSAR/жою/ретеншн күйінде сипатталған және тексерілген.
• Модельдер/өнеркәсіптік топтардың тізілімі жаңартылды; шегіністер мен canary дайын.
• security-review және red teaming жүргізілді; бұғаттау findings жойылды.

17) Аудит бойынша есеп құрылымының мысалы (скелет)

1. Түйіндеме және тәуекелдер скорингі (домендер бойынша кесте).
2. Жүйенің сипаттамасы (мақсаты, пайдаланушылары, мәтіні).
3. Деректер (дереккөздер, құқықтар, сапа, ығысу, шығу тегі желілері).
4. Модель/LLM (сәулет, жаттығу, метрика, шектеулер).
5. Қауіпсіздік/құпиялылық (бақылаулар, шабуыл тестілері, кіру журналы).
6. Eval-нәтижелер (сапа, fairness, ұқыптылық, қауіпсіздік, UX).
7. Операциялар (мониторинг, SLO, инциденттер, қайтарулар).
8. Нормаларға сәйкестігі (саясат, процестер, артефактілер).
9. Бұзушылықтар/gap 'ы және ремедиация жоспары (SLA, иелері).
10. Қосымшалар: Model Card, Data Sheet, эксперимент логтары, нұсқалар.

18) Шағын үлгілер (псевдо-YAML)

Model Card (қысқаша)

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) Қорытынды

AI алгоритмдерінің аудиті - бұл бір реттік «белгі» емес, барлық деректер мен модельдер тізбегі бойынша қауіптерді басқарудың үздіксіз процесі: келісімдер мен ауытқулардан галлюцинациялар мен инциденттерге дейін. Құжаттамалар, eval-рамка, операциялық бақылаулар және мөлдір UX бірге жұмыс істегенде, AI өнімнің сенімді, тексерілетін және экономикалық тиімді компонентіне айналады.