Audyt algorytmów sztucznej inteligencji

1) Co to jest audyt sztucznej inteligencji i dlaczego jest ona potrzebna

Audyt algorytmów AI to systematyczne sprawdzanie danych, modeli, procesów i kontroli, które dowodzą, że AI działa niezawodnie, uczciwie, bezpiecznie i legalnie, a ryzyko jest zarządzane.

• Zwiększenie zaufania (zainteresowane strony, klienci, organ regulacyjny).
• Ograniczenie ryzyka operacyjnego/reputacyjnego/prawnego.
• Zapewnić odtwarzalność i zarządzalność cyklu życia (ML/LLM Ops).
• Wzmocnienie decyzji biznesowych o wymiernej jakości i wskaźnikach ryzyka.

2) Zakres i granice kontroli

Poziom danych: gromadzenie/zgoda, jakość, stronniczość, prywatność, linie pochodzenia.
Poziom modelu: metodologia, walidacja, wyjaśnienie, solidność, luki.
Poziom produktu: ryzyko UX, osoba w pętli, informacje zwrotne i eskalacje.
Poziom operacji: monitoring, SLO, incydenty, rolki, zarządzanie wersją.
Prawo i etyka: prawa osób, których dane dotyczą, zakazy/ograniczenia, dokumentacja.
Dostawcy i trzecia strona: modele zewnętrzne, API, dane, licencje, gwarancje kontraktowe.

3) Metodologia oparta na ryzyku (szkielet)

1. Krytyczność wykorzystania: wpływ na finanse/zdrowie/prawa (niski/średni/wysoki).
2. Identyfikacja ryzyka: dane, uczciwość, bezpieczeństwo, prywatność, halucynacje, nadużycia.
3. Kontrole i dowody: jakie mechanizmy zmniejszają ryzyko i co potwierdzają artefakty.
4. Punktacja i punktacja: punktacja (0-3/0-5) według domeny, progi „go/no-go”.
5. Plan naprawy i poprawy: poprawki SLA, właściciele, terminy.
6. Ciągłość: częstotliwość powtarzających się audytów, wyzwalacze nieplanowanej kontroli.

4) Dokumentacja i artefakty (dowody)

Arkusz danych: źródła, schematy, prawa i zezwolenia, sprzątanie, przemieszczenia, zatrzymywanie.
Karta modelowa: cel, dane treningowe, wskaźniki, ograniczenia, bezpieczne warunki użytkowania.
Eval Report: offline assessment methodology, divlits, bootstrap/CI, stress cases.
Rejestr ryzyka: wykaz zagrożeń o prawdopodobieństwie/wpływie, stan rekultywacji.
Dziennik zmian: dane/kod/model/wersje promptt, daty wydania.
Playbooks: rollback, escalation, DSAR/data deletion, incydent response runbooks.
Dostawca Dossier: warunki dostawcy (LLM API, modele), limity i gwarancje.

5) Audyt danych

Legalność i zgoda: podstawy prawne, cele przetwarzania, transfery transgraniczne.
Jakość/zaufanie: świeżość, kompletność, wyjątkowość, dryf dystrybucji.
Stronniczość: nierównowaga klasowa, reprezentatywność, właściwości proxy.
Prywatność: pseudonimizacja/tokenizacja, prywatność różnicowa (w stosownych przypadkach), dzienniki dostępu.
Linage: śledzenie od źródła do prezentacji i platformy funkcji; odtwarzalność zbiorów danych.
Licencje i IP: prawa do uczenia się/dystrybucji instrumentów pochodnych.

Mini lista kontrolna: czy istnieje glosariusz mierników/pól, kontraktów schematów, testów DQ, dziennika zgody, procedur DSAR?

6) Audyt klasycznych modeli ML

Walidacja i przekwalifikowanie: prawidłowe podziały, kontrole wycieków, stabilność na plasterkach czasu.
Solidność: testy warunków skrajnych (hałas, emisje, pominięcia, przesunięcia), próbki przeciwstawne w rozsądnych dziedzinach.
Sprawiedliwość: rozbieżny wpływ, równość szans, parytet kalibracji; analiza według segmentu.
Możliwość wyjaśnienia: lokalna/globalna SHAP/ICE, stabilność znaczenia.
Ograniczenia zastosowania: strefy niepewności, logika awaryjna, człowiek w pętli.
Ekonomia jakości: krzywe kosztów, profile błędów, mierniki barier ochronnych.

7) LLM/Generative Systems Audit (opcjonalnie)

Halucynacje i ważność: odsetek odpowiedzi ze źródłami, wartości faktyczne.
Bezpieczeństwo treści: filtrowanie złośliwe/zabronione, ochrona przed jailbreak/prompt-injection.
Kontekst i przecieki: ograniczenia w RAG (PII/tajemnice), polityka w zakresie cytowania źródeł.
Narzędzia i funkcje: bezpieczne granice podczas wywoływania funkcji (brak DDL/DML, ograniczenia).
Regresje zachowania: A/B za pomocą zestawów wierszowych, „zamrażanie” instrukcji systemowych, wersja prompt.
Użyteczność i etyka: odmowa/przekierowanie w przypadkach ryzyka, poprawne zastrzeżenia, ochrona przed automatyzacją nadużyć.

8) Bezpieczeństwo i ryzyko operacyjne

Bezpieczeństwo modelu: pobieranie danych szkoleniowych, wnioskowanie o członkostwo, kradzież modelu - testy i osłony.
Łańcuch dostaw ML: integralność artefaktów (modele, wagi, osadzanie), podpisy, kontrola zależności.
Infrastruktura: izolacja środowisk, tajne zarządzanie, kontrola wyjść, kwoty.
Obserwowalność: rejestry/mierniki/śledzenie, alarmy dryfowe i jakościowe, audyty żądania/eksportu.
Incydenty: definicja „incydentu AI”, RACI, okresy wypowiedzenia, pośmiertne.

9) Metryki i praktyki eval

Jakość według zadań: accuracy/AUC/MAE/F1; мла LLM - pass @ k, wierność, gruntowność.
Sprawiedliwość: luki według segmentu, wyrównane kursy/luka TPR, wynik nieuczciwości.
Solidność: spadek hałasu/metryki ścinania; najgorszy przypadek według segmentu.
Bezpieczeństwo: wskaźnik jailbreak, toksyczność/nadużycia, wskaźnik skuteczności wyjścia danych.
Gospodarka: koszt do obsługi, opóźnienie p95/p99, szybkość trafienia w pamięci podręcznej, błędy/1000 żądań.
Zaufanie i doświadczenie: skargi, odwołania, udział manualnych przekroczeń, czas reakcji.

10) Monitorowanie online i zarządzanie ryzykiem

Detektory dryfujące: porównania populacji cech/prognoz; wpisy i auto-degradacja.
Poręcze: zakresy, progi zaufania, listy blokowe/listy dopuszczalne.
Człowiek w pętli: w krytycznych przypadkach - obowiązkowa weryfikacja, szkolenie zwrotne.
A/B i zaobserwowane efekty: powiązanie mierników modelu z metrykami biznesowymi i KPI bariery ochronnej.
Rollbacks and release contour: canary/blue-green, model/promptt/data version.

11) Zgodność z przepisami i polityką wewnętrzną

Prywatność i prawa podmiotów: prawo dostępu/usuwania/wyjaśniania, zatrzymywania, lokalizacji.
Wymogi dotyczące przejrzystości: cel, kontakt w przypadku odwołań, ograniczenia.
Zarządzanie ryzykiem AI: rejestracja systemów wysokiego ryzyka, ocena wpływu (AIA/PIA), okresowe przeglądy.
Umowy i umowy SLA z dostawcami: dzienniki eksportowe, lokalizacja przetwarzania, podwykonawcy przetwarzania, prawa audytu.

12) Role i obowiązki

Właściciel AI/ML: Model Owner i Jakość.
Data Steward: właściciel danych i DQ/lineage.
Ryzyko i zgodność: polityka, kontrole, interakcje z regulatorem.
Bezpieczeństwo/Prywatność: kontrola dostępu, testy ataku/wycieku.
Produkt/UX: interfejs oparty na ryzyku i projektowanie treści.
Wiodący audyt (zewnętrzny/wewnętrzny): niezależna ocena i sprawozdanie.

13) Narzędzia i klasy rozwiązań

DQ/catalog/lineage: testy jakości, rodowód, glosariusze, paszporty zestawów.
Zestawy pomiarowe i testowe: ocena offline/online, generowanie przypadków stresu, zestawy wzorcowe.
Bezpieczeństwo LLM: skanery szybkiego wtrysku, filtry treści, kontrolery polityki.
Monitorowanie: telemetria wniosków, detektory dryfujące, audyt działań/eksport.
Zarządzanie komunikatami/modelami: rejestry, kontrola wersji, odtwarzalność.
Platformy Red Team: katalogi ataków, scenariusze, testy automatyczne.

14) Antypattery

Dokładność tylko: ignoruj uczciwość/solidność/prywatność/bezpieczeństwo.
Brak dokumentacji: brak karty modelowej, arkusz danych, dziennik zmian.
Surowe PII w LLM cechy/kontekst: wycieki i ryzyko prawne.
Brak monitoringu w Internecie: zdarzenie miało miejsce - nikt nie zauważył.
Opaque UX: użytkownik nie rozumie, czym jest AI i jak rzucić wyzwanie.
Audyt jednorazowy: brak wyzwalaczy rowerowych i rewizji.

15) Plan realizacji audytu

1. Fundacja: Polityka AI, model ról, rejestr ryzyka, szablony karty modelowej/arkusza danych.
2. Kontrola danych: umowy, testy DQ, linie, licencje i zgody.
3. Eval-frame: jakość/uczciwość/wskaźniki bezpieczeństwa, zestawy przypadków naprężeń.
4. Higiena LLM: zasady RAG, filtry, ochrona wtrysku, dziennik źródłowy.
5. Monitoring i incydenty: telemetria, alerty, kickbacks, książki startowe, szkolenia personelu.
6. Gotowość zewnętrzna: sprawozdawczość dla regulatora/klientów, niezależny audyt wysokiej krytyki.
7. Ciągła poprawa: cykle retro, straże budżetowe, regularne sesje czerwonej drużyny.

16) Lista kontrolna modelu/funkcji AI przed startem

• Wypełniony arkusz danych i wzór karty; potwierdzone prawa/licencje.
• Przeprowadzone oszustwa: jakość, uczciwość według segmentu, solidność, bezpieczeństwo.
• W przypadku LLM: pomiary halucynacji/gruntowności; ochrona przed natychmiastowym zastrzykiem/przerwą w więzieniu.
• Zainstalowano monitoring i wpisy (jakość, dryf, toksyczność, opóźnienie/koszt).
• Istnieje proces decyzyjny i odwoławczy dotyczący decyzji krytycznych.
• DSAR/usunięcie/zatrzymanie są opisane i testowane na scenie.
• Wzór/Szybki rejestr uaktualniony; gotowe rolki i kanarka.
• Przeprowadzony przegląd bezpieczeństwa i czerwony zespół; wyeliminowane wyniki blokowania.

17) Przykład struktury sprawozdania z audytu (szkielet)

1. Podsumowanie i ocena ryzyka (tabela według domeny).
2. Opis systemu (cel, użytkownicy, kontekst).
3. Dane (źródła, prawa, jakość, kompensaty, linie pochodzenia).
4. Model/LLM (architektura, szkolenia, mierniki, ograniczenia).
5. Bezpieczeństwo/prywatność (sterowanie, testy ataku, dziennik dostępu).
6. Wyniki eval (jakość, uczciwość, solidność, bezpieczeństwo, UX).
7. Operacje (monitorowanie, SLO, incydenty, rolki).
8. Zgodność (polityki, procesy, artefakty).
9. Naruszenia/luki i plan naprawy (SLA, właściciele).
10. Aplikacje: Karta modelowa, arkusz danych, dzienniki eksperymentów, wersje.

18) Mini-szablony (pseudo-YAML)

Karta modelowa (krótka)

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

Poręcze LLM

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) Najważniejsze

Audyt algorytmów AI nie jest jednorazowym "kleszczem', lecz ciągłym procesem zarządzania ryzykiem w całym łańcuchu danych i modeli: od zgody i uprzedzeń po halucynacje i incydenty. Gdy dokumentacja, równe ramy, kontrole operacyjne i przejrzysty UX współpracują, AI staje się niezawodnym, weryfikowalnym i opłacalnym komponentem produktu.