Auditul algoritmilor AI

1) Ce este un audit AI și de ce este necesar

Un audit al algoritmilor AI este o verificare sistematică a datelor, modelelor, proceselor și controalelor care dovedește că IA funcționează fiabil, corect, sigur și legal și riscurile sunt gestionate.

• Creșterea încrederii (părțile interesate, clienții, autoritatea de reglementare).
• Reducerea riscurilor operaționale/reputaționale/juridice.
• Asigurați-vă reproductibilitatea și capacitatea de administrare a ciclului de viață (ML/LLM Ops).
• Consolidați deciziile de afaceri cu valori măsurabile ale calității și riscurilor.

2) Domeniul de aplicare și limitele auditului

Nivelul datelor: colectare/consimțământ, calitate, prejudecată, confidențialitate, linii de origine.
Nivel model: metodologie, validare, explicabilitate, robustețe, vulnerabilități.
Nivelul produsului: riscuri UX, persoană în buclă, feedback și escaladări.
Nivelul operațiunilor: monitorizare, SLO, incidente, rollback-uri, managementul versiunii.
Juridic și etic: drepturile persoanelor vizate, interdicții/restricții, documentație.
Furnizori și terțe părți: modele externe, API, date, licențe, garanții contractuale.

3) Metodologia bazată pe risc (schelet)

1. Criticitatea utilizării: impactul asupra finanțelor/sănătății/drepturilor (scăzut/mediu/ridicat).
2. Identificarea riscurilor: date, corectitudine, securitate, confidențialitate, halucinații, abuz.
3. Controale și dovezi: ce mecanisme reduc riscul și ce artefacte confirmă.
4. Notare și notare: scale de notare (0-3/0-5) pe domenii, praguri „go/no-go”.
5. Planul de remediere și îmbunătățire: SLA fixează, proprietarii, termenele limită.
6. Continuitatea: frecvența auditurilor repetate, declanșatorii inspecției neprogramate.

4) Documentație și artefacte (dovezi)

Fișă tehnică: surse, scheme, drepturi și consimțăminte, curățare, deplasări, păstrare.
Model Card: scop, date de antrenament, valori, restricții, condiții de utilizare în condiții de siguranță.
Eval Report: metodologie de evaluare offline, scindări, bootstrap/CI, cazuri de stres.
Registrul riscurilor: lista riscurilor cu probabilitate/impact, starea remedierii.
Schimbare Jurnal: date/cod/model/promptt versiuni, date de lansare.
Playbooks: rollback, escaladare, DSAR/ștergerea datelor, runbook-uri de răspuns incidente.
Furnizor Dosar: termeni de furnizori (LLM API, modele), limite și garanții.

5) Audit de date

Legalitatea și consimțământul: temeiuri legale, scopuri de prelucrare, transferuri transfrontaliere.
Calitate/încredere: prospețime, completitudine, unicitate, derivă de distribuții.
Bias: dezechilibre de clasă, reprezentativitate, caracteristici proxy.
Confidențialitate: pseudonimizare/tokenizare, confidențialitate diferențială (dacă este cazul), jurnale de acces.
Linage: trasarea de la sursă la vitrine și platforma caracteristică; reproductibilitatea seturilor de date.
Licențe și IP: drepturi de învățare/distribuire a instrumentelor derivate.

Mini listă de verificare: există un glosar de valori/câmpuri, contracte schemă, teste DQ, jurnal de consimțământ, proceduri DSAR?

6) Auditul modelelor clasice ML

Validare și recalificare: împărțiri corecte, verificări ale scurgerilor, stabilitate pe felii de timp.
Robustețe: teste de stres (zgomot, emisii, omisiuni, schimburi), probe adverse în domenii rezonabile.
Corectitudine: impact disparat, egalitate de șanse, paritate de calibrare; analiza pe segmente.
Explicabilitate: SHAP/ICE local/global, stabilitate importantă.
Limitări ale aplicațiilor: zone de incertitudine, logică de rezervă, om în buclă.
Economie de calitate: curbe de cost, profiluri de eroare, valori guardrail.

7) LLM/Generative Systems Audit (opțional)

Halucinații și validitate: proporția răspunsurilor cu surse, evaluri factuale.
Securitate conținut: filtrare rău intenționat/interzis, protecție împotriva jailbreak/prompt-injectare.
Context și scurgeri de informații: restricții în OAR (PII/secrete), politica privind citarea surselor.
Instrumente și funcții: limite sigure atunci când apelați funcții (fără DDL/DML, limite).
Regresii comportamentale: A/B prin seturi prompte, „înghețarea” instrucțiunilor de sistem, versiunea promptă.
Uzabilitate și etică: refuz/redirecționare în cazuri de risc, declinări corecte, protecție împotriva automatizării abuzului.

8) Riscuri de siguranță și operaționale

Model de securitate: extragerea datelor de antrenament, deducția membrilor, furtul modelului - teste și paznici.
Lanțul de aprovizionare ML: integritatea artefactelor (modele, greutăți, încorporări), semnături, controlul dependenței.
Infrastructură: izolarea mediilor, gestionarea secretă, controlul ieșirii, cote.
Observabilitate: busteni/metrici/trasare, alerte de deriva si calitate, audituri de cerere/export.
Incidente: definirea „incidentului AI”, RACI, perioade de preaviz, post-morteme.

9) Metrica și practicile de eval

Calitate după sarcină: accuracy/AUC/MAE/F1; для LLM - pass @ k, fidelitate, temeinicie.
Corectitudine: lacune pe segment, cote egalizate/decalaj TPR, scor nedrept.
Robustețe: scăderea nivelului de zgomot/forfecare; cel mai rău caz după segment.
Securitate: rata jailbreak, rata de toxicitate/abuz, rata de succes exfil date.
Economie: cost-to-service, latență p95/p99, cache hit-rate, erori/1000 cereri.
Încredere și experiență: reclamații, apeluri, cota de suprascrieri manuale, timpul de reacție.

10) Monitorizarea online și gestionarea riscurilor

Detectoare de derivă: comparații ale populației de caracteristici/predicții; alerte și auto-degradare.
Parapete: intervale, praguri de încredere, liste de blocuri/liste de permise.
Om în buclă: în cazuri critice - verificare obligatorie, formare de feedback.
A/B și efecte observate: corelarea măsurătorilor modelelor cu valorile de afaceri și KPI-urile de parapantă.
Rollback-uri și de presă contur: canar/albastru-verde, model/promptt/versiune de date.

11) Respectarea reglementărilor și a politicilor interne

Confidențialitatea și drepturile subiecților: dreptul de a accesa/elimina/explica, păstra, localiza.
Cerințe de transparență: scop, contact pentru contestații, restricții.
Managementul riscului IA: înregistrarea sistemelor cu risc ridicat, evaluarea impactului (AIA/PIA), revizuiri periodice.
Contracte și SLA cu furnizorii: jurnale de export, locație de prelucrare, subprocesoare, drepturi de audit.

12) Roluri și responsabilități

Proprietarul AI/ML: Proprietarul modelului și calitatea.
Data Steward: proprietar de date și DQ/descendență.
Risc și conformitate: politică, verificări, interacțiune cu autoritatea de reglementare.
Securitate/Confidențialitate: controlul accesului, teste de atac/scurgere.
Produs/UX: interfață bazată pe risc și design de conținut.
Audit Lead (extern/intern): evaluare independentă și raport.

13) Instrumente și clase de soluții

DQ/catalog/descendență: teste de calitate, descendență, glosare, pașapoarte kit.
Evals și kituri de testare: evaluare offline/online, generare de cazuri de stres, kituri de referință.
Securitate LLM: scanere cu injecție promptă, filtre de conținut, dame de politică.
Monitorizare: telemetria inferenței, detectoare de derivă, auditul acțiunilor/exporturilor.
Gestionarea solicitărilor/modelelor: registre, controlul versiunii, reproductibilitate.
Platforme Red Team: cataloage de atac, scenarii, teste automate.

14) Antipattern

Numai acuratețe: ignorați corectitudinea/robustețea/confidențialitatea/securitatea.
Nicio documentație: Lipsă Model Card, Fișă de date, schimbare jurnal.
PII brute în LLM caracteristici/context: scurgeri și riscuri juridice.
Lipsa monitorizării online: evenimentul a avut loc - nimeni nu a observat.
UX opac: utilizatorul nu înțelege ce este IA și cum să provoace.
Audit unic: nu se declanșează ciclismul și revizia.

15) Foaia de parcurs privind implementarea auditului

1. Fundație: politica AI, model de urmat, registru de risc, model de card/șabloane de fișă de date.
2. Controlul datelor: contracte, teste DQ, linii, licențe și consimțăminte.
3. Eval-frame: calitate/corectitudine/valori de siguranță, seturi de cazuri de stres.
4. Igiena LLM: politici RAG, filtre, protecție împotriva injecției, jurnal sursă.
5. Monitorizare și incidente: telemetrie, alerte, kickback-uri, runbook-uri, instruirea personalului.
6. Disponibilitate externă: raportarea către autoritatea de reglementare/clienți, auditul independent de înaltă critică.
7. Îmbunătățire continuă: cicluri retro, gărzi bugetare, sesiuni regulate de echipă roșie.

16) Pre-lansare AI model/funcție listă de verificare

• Fișă de date și model de card completat; drepturi/licențe confirmate.
• Evals efectuate: calitate, corectitudine pe segment, robustețe, siguranță.
• Pentru LLM: măsurători de halucinație/temelie; protecție împotriva injecției prompte/jailbreak.
• Monitorizarea și alertele (calitate, derivă, toxicitate, latență/cost) sunt instalate.
• Există un proces uman-în-buclă și apeluri pentru decizii critice.
• DSAR/îndepărtarea/retenția sunt descrise și testate pe scenă.
• Model/Prompt Registru actualizat; rollback gata și canar.
• Security-review și echipa roșie efectuate; a eliminat constatările de blocare.

17) Exemplu de structură a raportului de audit (schelet)

1. Rezumat și punctaj de risc (tabel după domeniu).
2. Descrierea sistemului (scop, utilizatori, context).
3. Date (surse, drepturi, calitate, compensări, linii de origine).
4. Model/LLM (arhitectură, instruire, metrică, constrângeri).
5. Securitate/confidențialitate (controale, teste de atac, jurnal de acces).
6. Rezultate Eval (calitate, corectitudine, robustețe, siguranță, UX).
7. Operațiuni (monitorizare, SLO, incidente, rollback-uri).
8. Conformitate (politici, procese, artefacte).
9. Încălcări/lacune și plan de remediere (SLA, proprietari).
10. Aplicații: Model Card, Fișă de date, jurnalele de experimente, versiuni.

18) Mini-șabloane (pseudo-YAML)

Model Card (scurt)

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

Guardrails 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) Linia de jos

Un audit al algoritmilor AI nu este o „căpușă” unică, ci un proces continuu de gestionare a riscurilor de-a lungul întregului lanț de date și modele: de la consimțăminte și prejudecăți la halucinații și incidente. Atunci când documentația, cadrul de evaluare, controalele operaționale și UX transparente lucrează împreună, IA devine o componentă fiabilă, verificabilă și rentabilă a produsului.