AI算法審核

1）什麼是AI審計，為什麼需要

AI算法審核是對數據，模型，過程和控制進行系統的驗證，證明AI可以可靠，公平，安全和合法地運行，並且可以管理風險。

• 提高信心（stakeholders，客戶，監管機構）。
• 降低運營/聲譽/法律風險。
• 確保生命周期的可重復性和可管理性（ML/LLM Ops）。
• 以可衡量的質量和風險指標支持業務解決方案。

2）審核領域和邊界

數據級別：收集/同意,質量,偏差,隱私,血統。
模型級別：方法，驗證性，可解釋性，可理解性，漏洞性。
產品級別：UX風險、人輪廓、反饋和升級。
操作級別：監視，SLO，事件，回滾，版本控制。
法律和倫理：數據主體的權利，禁令/限制，文件。
供應商和3rd派對：外部模型，API，數據，許可證，合同擔保。

3）面向風險的方法（骨架）

1.關鍵用途：對財務/健康/權利的影響（低/中等/高）。
2.風險識別：數據，正義，安全，隱私，幻覺，濫用。
3.控制和證據：哪些機制降低了風險，哪些人工制品得到了證實。
4.得分和得分：領域得分（0-3/0-5），「go/no-go」閾值。
5.重新調整和改進計劃：SLA修復，所有者，截止日期。
6.連續性：重復審核的頻率，計劃外檢查的觸發因素。

4）文檔和文物（evidence）

數據表：來源，計劃，權利和同意，清理，轉移，重建。
模型卡：分配、培訓數據、指標、限制、安全使用條件。
Eval報告：離線評估技術，拆分，bootstrap/CI，壓力案例。
風險註冊：概率/影響風險列表，重整狀態。
更改日誌：數據/代碼/模型/程序集版本,發布日期。
Playbooks： runbooks回滾、升級、DSAR/數據刪除、事件響應。
Supplier Dossier：提供商條款（LLM API、型號）、限制和保修。

5）數據審計

合法性和同意：法律依據，處理目的，跨境轉移。
質量/信譽：新鮮,豐滿,獨特,分布漂移。
偏差（bias）：類不平衡、代表性、代理特征。
私有性：別名/代號，差異私有性（如果適用），可用性日誌。
線條：從源頭到店面和菲奇平臺的跟蹤；數據集的可重復性。
許可證和IP：衍生產品的培訓/發行權。

迷你支票清單：是否有指標/字段詞匯表，電路合同，DQ測試，同意日誌，DSAR程序？

6）經典ML模型審核

驗證和再培訓：正確的拆分，泄漏檢查，時間切片的穩定性。
健壯性：壓力測試（噪音，排放，跳過，移位），在合理的領域中的超凡表現。
正義：解散沖擊，平等機會，親和力；分段分析。
可解釋：本地/全球SHAP/ICE，重要性的穩定性。
應用限制：不確定區，落後邏輯，人為循環。
質量經濟學：成本曲線，錯誤配置文件，guardrail度量。

7） LLM/生成系統審計（額外）

幻覺和有效性：與來源的答案比例，事實證明。
內容安全：過濾惡意/禁止,防爆防護/防爆。
上下文和泄漏：RAG（PII/秘密）中的限制，引用源的政策。
工具和功能：調用函數時的安全邊界（無DDL/DML,限制）。
行為回歸：按程序集排列A/B，系統指令「凍結」，程序集版本。
可用性和道德：拒絕/重定向到風險案例，正確的軟盤，防止濫用自動化。

8）安全性和操作風險

模型安全性：提取培訓數據、記憶無障礙、模型堆積-測試和後衛。
供應鏈ML：工件的完整性（模型，重量，栓塞），簽名，依賴性控制。
基礎設施：環境隔離，秘密管理，監視，配額。
可觀察性：邏輯/度量/跟蹤、漂移和質量差異、查詢/導出審核。
事件：「AI事件」的定義，RACI，通知時間，後面面紗。

9）度量標準和eval實踐

任務質量： accuracy/AUC/MAE/F1；для LLM — pass@k, faithfulness, groundedness.

公平：細分差距,均等化的oddds/TPR-gap, unfairness-score。
雜音：噪音/移位時度量的下降；逐段逐個逐個案例。

安全性： jailbreak-rate, toxicity/abuse rate, data exfil success rate.

經濟學：成本服務,latency p95/p99, cache命中率,錯誤/1000查詢。
信心和經驗：投訴，上訴，手工覆蓋率，反應時間。

10）在線監控和風險管理

漂移探測器：人群相對/預測的比較；異位和自動降解。
Guardrails：範圍，信心閾值，單位/allow單。
人為循環：在關鍵案例中-強制驗證,反饋培訓。
A/B和觀察到的效果：將模型指標與業務指標和KPI guardrail聯系起來。
發行版的回滾和輪廓：canary/blue-green, 型號/prompts/數據版本。

11）遵守規範和內部政策

隱私和主體權利：訪問/刪除/解釋權，重組，本地化。
透明度要求：目的、上訴聯系、限制。
AI風險管理：高風險系統註冊，影響評估（AIA/PIA），定期審查。
與供應商的合同和SLA：邏輯導出，處理位置，子處理器，審計權。

12）角色和責任

AI/ML所有者：模型和質量的所有者。

Data Steward： 數據所有者和DQ/Lineage.

風險與合規：政策、驗證、與監管機構的互動。
安全/隱私：訪問控制、攻擊/泄漏測試。
產品/UX：面向風險的界面和內容設計。
審計主管（外部/內部）：獨立評估和報告。

13）解決方案工具和類別

DQ/目錄/品格：質量測試，品格，詞匯表，套件護照。
Evals和測試工具包：離線/在線評估、壓力案例生成、基準工具包。

LLM安全： prompt-injection掃描儀,內容過濾器,policy-checkers.

監視：地獄遙測，漂移探測器，活動/出口審計。
程序集/模型管理：註冊表，版本控制，可重復性。
紅色團隊平臺：攻擊目錄，腳本，自動測試。

14）反模式

「僅適度」：忽略公平性/robustness/隱私/安全性。
沒有文檔：沒有模型卡,數據表,更改日誌。
LLM期貨/上下文中的原始PII：泄漏和法律風險。
缺乏在線監控：事件發生-沒有人註意到。
不透明的UX：用戶不明白這是AI，以及如何挑戰。
一次性審計：沒有周期性和修訂觸發因素。

15）審計實施路線圖

1.基金會：AI政策，角色模型，風險註冊，模型卡/數據表模板。
2.數據控制：合同，DQ測試，原產地，許可證和同意。
3.Eval框架：質量/公平性/安全性指標，壓力案例集。
4.LLM衛生：RAG政策，過濾器，噴射保護，來源日誌。
5.監視和事件：遙測，Alerta，回滾，運行手冊，人員培訓。
6.外部準備：為監管機構/客戶報告，獨立高臨界審計。
7.持續改進：復古周期，預算衛隊，定期的紅色團隊會議。

16） 機型/AI功能啟動前的支票清單

• 填寫了數據表和模型卡；已確認權利/許可證。
• Evals：質量，細分公平性，健壯性，安全性。
• 對於LLM：幻覺/接地測量值；防護prompt-injection/jailbreak。
• 監視和Alerta（質量，漂移，毒性，後坐力/費用）被壓倒。
• 有人類在循環和上訴程序的關鍵決定。
• DSAR/刪除/重建在樁上進行了描述和驗證。
• 模型/程序註冊表已更新；回滾和金絲雀準備就緒。
• 進行安全審查和紅色小組；消除了鎖定查找。

17）審計報告結構示例（骨架）

1.風險摘要和評分（領域表）。
2.系統說明（目標、用戶、上下文）。
3.數據（來源，權利，質量，偏差，來源）。
4.模型/LLM（體系結構，培訓，度量，限制）。
5.安全/隱私（控制，攻擊測試，訪問記錄）。
6.Eval結果（質量，公平性，健壯性，安全性，UX）。
7.操作（監視，SLO，事件，回滾）。
8.遵守規範（政策，過程，工件）。
9.違規行為/差距和重整計劃（SLA，所有者）。
10.應用：模型卡,數據表,實驗日誌,版本。

18）迷你模板（偽YAML）

模型卡（簡要）

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）結果

AI算法的審核不是一次性的「勾選」，而是整個數據和模型鏈中的持續風險管理過程：從同意和偏移到幻覺和事件。當文檔，eval框架，操作控制器和透明UX一起工作時，AI將成為可靠的，可驗證且具有成本效益的產品組件。