AI algoritmlari auditi

1) AI auditi nima va nima uchun zarur

Sun’iy intellekt algoritmlari auditi - sun’iy intellekt ishonchli, adolatli, xavfsiz va qonuniy ishlashini va xavflar boshqarilishini isbotlovchi ma’lumotlar, modellar, jarayonlar va nazoratlarni muntazam tekshirish.

• Ishonchni oshirish (stakeholders, mijozlar, regulyator).
• Operatsion/obro’li/huquqiy xavflarni kamaytirish.
• Hayot siklining (ML/LLM Ops) takrorlanuvchanligini va boshqarilishini ta’minlash.
• Biznes yechimlarni o’lchanadigan sifat va xavf ko’rsatkichlari bilan mustahkamlash.

2) Audit sohasi va chegaralari

Ma’lumotlar darajasi: yig’ish/rozilik, sifat, siljishlar, maxfiylik, kelib chiqish chiziqlari.
Model darajasi: metodologiya, validatsiya, tushuntirish qobiliyati, ehtiyotkorlik, zaiflik.
Mahsulot darajasi: UX-xavf-xatarlar, kontur ichida odam, qayta aloqa va eskalatsiya.
Operatsiyalar darajasi: monitoring, SLO, hodisalar, orqaga qaytish, versiyalarni boshqarish.
Yuridik va odob: ma’lumotlar subyektlarining huquqlari, taqiqlar/cheklovlar, hujjatlar.
Etkazib beruvchilar va 3rd-party: tashqi modellar, API, ma’lumotlar, litsenziyalar, kontrakt kafolatlari.

3) Tavakkalchilikka yo’naltirilgan metodologiya (skelet)

1. Foydalanishning tanqidiyligi: moliyaviy/sog’liq/huquqlarga ta’siri (past/o’rtacha/yuqori).
2. Xatarlarni identifikatsiyalash: ma’lumotlar, adolat, xavfsizlik, maxfiylik, gallyutsinatsiyalar, suiiste’molliklar.
3. Nazorat va dalillar: qaysi mexanizmlar xavfni kamaytiradi va qaysi artefaktlar tasdiqlaydi.
4. Baholash va skoring: domenlar bo’yicha ball shkalalari (0-3/0-5), «go/no-go» chegaralari.
5. Remdiatsiya va yaxshilash rejasi: SLA tuzatishlar, egalari, muddatlar.
6. Uzluksizlik: takroriy auditlarning davriyligi, rejadan tashqari tekshirish triggerlari.

4) Hujjatlar va artefaktlar (evidence)

Data Sheet: manbalar, sxemalar, huquq va rozilik, tozalash, siljish, retenshn.
Model Card: vazifasi, o’qitish ma’lumotlari, metrika, cheklovlar, xavfsiz foydalanish shartlari.
Eval Report: oflayn baholash metodikasi, split, bootstrap/CI, stress-keyslar.
Risk Register: ehtimollik/ta’sirga ega bo’lgan xavflar ro’yxati, remediatsiya maqomi.
Change Log: maʼlumot/kod/model/prompt versiyasi, reliz sanasi.
Playbooks: runbooks qaytish, eskalatsiya, DSAR/maʼlumotlarni oʻchirish, hodisalarga javob.
Supplier Dossier: provayderlar shartlari (LLM API, modellar), limitlar va kafolatlar.

5) Ma’lumotlar auditi

Qonuniylik va rozilik: huquqiy asoslar, ishlov berish maqsadlari, transchegaraviy o’tkazmalar.
Sifat/ishonch: yangilik, to’liqlik, o’ziga xoslik, taqsimot dreyfi.
Siljishlar (bias): sinflar nomutanosibligi, vakillik, proksi belgilar.
Maxfiylik: taxalluslashtirish/tokenlashtirish, differensial maxfiylik (qo’llash mumkin bo’lganda), kirish jurnallari.
Linij: manbadan vitrinagacha va fich-platformadagi trastirovka; datasetlarning takrorlanuvchanligi.
Litsenziyalar va IP: hosilalarni o’qitish/tarqatish huquqlari.

Mini-chek varaqasi: metrik/maydon glossariysi, sxema kontraktlari, DQ testlari, rozilik jurnali, DSAR-tartib-taomillari bormi?

6) Klassik ML-modellar auditi

Validatsiya va qayta o’qitish: to’g "ri splitlar, leakage-tekshirishlar, vaqtinchalik kesishmalarda barqarorlik.
Ehtiyotsizlik: stress-testlar (shovqin, chiqindilar, o’tkazib yuborishlar, siljishlar), aqlli domenlarda adversarial sample’lar.
Adolat: disparate impact, equal opportunity, calibration parity; segmentlar bo’yicha tahlil.
Tushuntirish qobiliyati: mahalliy/global SHAP/ICE, muhimlik barqarorligi.
Qo’llash cheklovlari: noaniqlik zonalari, fallback-logika, human-in-the-loop.
Sifat iqtisodiyoti: cost curves, xato profillari, guardrail-metriklar.

7) LLM/generativ tizimlar auditi (qo’shimcha)

Gallyutsinatsiyalar va ishonchlilik: manbalar bilan javoblar ulushi, faktologik evals.
Kontent xavfsizligi: zararli/taqiqlangan filtrlash, jailbreak/prompt-injection dan himoya qilish.
Kontekst va oqish: RAG (PII/sirlar) dagi cheklovlar, manbalardan iqtibos keltirish uchun policy.
Asboblar va funksiyalar: funksiyalarni chaqirishda xavfsiz chegaralar (no DDL/DML, limitlar).
Xulq-atvor regressiyasi: prompt to’plamlari bo’yicha A/B, tizim ko’rsatmalarining «qotishi», prompt versiyalari.
Foydalanuvchanlik va axloq: tavakkalchiliklarni rad etish/qayta yo’naltirish, to’g "ri diskleymerlar, suiiste’molchiliklarni avtomatlashtirishdan himoya qilish.

8) Xavfsizlik va ekspluatatsiya xavflari

Model xavfsizligi: o’quv ma’lumotlarini olish, membership inference, model stealing - testlar va gvardlar.
Supply-chain ML: artefaktlarning yaxlitligi (modellar, og’irlik, embeddinglar), imzolar, qaramliklarni nazorat qilish.
Infratuzilma: atrof-muhitni izolyatsiya qilish, sir-menejment, egress nazorati, kvotalar.
Kuzatish darajasi: logi/metrika/treysing, drift va sifat alertlari, so’rovlar/eksport auditi.
Hodisalar: «AI-hodisa», RACI, xabardor qilish muddatlari, post-mortemalar.

9) Metrika va eval-amaliyot

Vazifa sifati: accuracy/AUC/MAE/F1; для LLM — pass@k, faithfulness, groundedness.
Adolat: segmentlar bo’yicha bo’shliqlar, equalized odds/TPR-gap, unfairness-score.
Ishsizlik: shovqin/siljish paytida metriklarning tushishi; segmentlar bo’yicha worst-case.
Xavfsizlik: jailbreak-rate, toxicity/abuse rate, data exfil success rate.
Iqtisodiyot: cost-to-serve, latency p95/p99, cache hit-rate, xatolar/1000 so’rov.
Ishonch va tajriba: shikoyatlar, apellyatsiyalar, qo’lda overraydlar ulushi, javob berish vaqti.

10) Onlayn-monitoring va tavakkalchilikni boshqarish

Drift-detektorlar: fich/bashoratlarni populatsion taqqoslash; alertlar va avto-degradatsiya.
Guardrails: diapazonlar, ishonch chegaralari, blok varaqlari/allow varaqlari.
Human-in-the-loop: tanqidiy holatlarda - majburiy tekshiruv, fikr-mulohazalarda o’qitish.
A/V va kuzatiladigan effektlar: model metriklarini biznes metriklar va guardrail KPI bilan bog’lash.
Relizlarning aylanishi va konturi: canary/blue-green, model/prompt/maʼlumotlar versiyasi.

11) Normalar va ichki siyosatga muvofiqlik

Subyektlarning maxfiyligi va huquqlari: foydalanish/olib tashlash/tushuntirish, retenshn, mahalliylashtirish huquqi.
Shaffoflikka qo’yiladigan talablar: maqsad, apellyatsiya uchun aloqa, cheklovlar.
AI xavflarini boshqarish: yuqori tavakkalchilik tizimlarini ro’yxatdan o’tkazish, ta’sirni baholash (AIA/PIA), davriy sharhlar.
Vendorlar bilan tuzilgan kontraktlar va SLA: loglarni eksport qilish, qayta ishlash joyi, subprotsessorlar, audit huquqlari.

12) Rollar va javobgarlik

AI/ML Owner: model va sifat egasi.
Data Steward: maʼlumot egasi va DQ/lineedj.
Risk & Compliance: siyosat, tekshirishlar, regulyator bilan o’zaro hamkorlik.
Security/Privacy: kirishni nazorat qilish, hujum/qochish testlari.
Product/UX: xavfga asoslangan interfeys va kontent dizayni.
Audit Lead (tashqi/ichki): mustaqil baholash va hisobot.

13) Vositalar va yechimlar klasslari

DQ/katalog/lineedj: sifat testlari, lineage, glossariyalar, to’plam pasportlari.
Evals va test to’plamlari: oflayn/onlayn baholash, stress-keyslarni yaratish, benchmark-to’plamlar.
LLM xavfsizligi: prompt-injection skanerlari, kontent filtrlari, policy-checkers.
Monitoring: infeners telemetriyasi, drift-detektorlar, harakatlar/eksport auditi.
Sanoat namunalarini boshqarish: reyestrlar, versiyalarni nazorat qilish, takrorlanuvchanlik.
Red Team platformalari: hujumlar kataloglari, ssenariylar, avtomatik sinovlar.

14) Antipatternlar

«Faqat accuracy»: ignor fairness/robustness/privacy/security.
Hech qanday hujjat yoʻq: Model Card, Data Sheet, change log mavjud emas.
Xom PII fich/LLM kontekstida: oqish va yuridik xavflar.
Onlayn monitoring yo’qligi: voqea sodir bo’ldi - hech kim sezmadi.
Shaffof bo’lmagan UX: foydalanuvchi bu nima ekanligini va qanday qilib bahslashishni tushunmaydi.
Bir martalik audit: tsiklik va qayta ko’rib chiqish triggerlarisiz.

15) Auditni joriy etishning yo’l xaritasi

1. Foundation: AI siyosati, rol modeli, Risk Register, Model Card/Data Sheet shablonlari.
2. Ma’lumotlarni nazorat qilish: kontraktlar, DQ-testlar, kelib chiqish liniyalari, litsenziyalar va rozilik.
3. Eval-ramka: sifat/adolat/xavfsizlik metrikalari, stress-keyslar to’plami.
4. LLM gigiyena: RAG siyosati, filtrlar, injection himoyasi, manbalar jurnali.
5. Monitoring va hodisalar: telemetriya, alertlar, orqaga qaytish, runbooks, xodimlarni o’qitish.
6. Tashqi tayyorlik: regulyator/mijozlar uchun hisobot, yuqori tanqidiy mustaqil audit.
7. Retro sikllari, budjet-gvardlar, muntazam red team-sessiyalar.

16) AI modeli/funksiyasini ishga tushirishdan oldingi chek-varaq

• Data Sheet va Model Card to’ldirilgan; huquqlar/litsenziyalar tasdiqlangan bo’lsa.
• Evals: sifat, segmentlar bo’yicha fairness, ehtiyotkorlik, xavfsizlik.
• LLM uchun: gallyutsinatsiya/groundedness o’lchovlari; prompt-injection/jailbreak dan himoya qilish.
• Monitoring va alertlar (sifat, dreyf, toksiklik, latency/cost).
• human-in-the-loop va tanqidiy qarorlar uchun apellyatsiya jarayoni mavjud.
• DSAR/olib tashlash/retenshn steyjda tasvirlangan va tekshirilgan.
• Modellar/sanoat mahsulotlari reyestri yangilandi; qaytish va canary tayyor.
• security-review va red teaming o’tkazildi; bloklovchi findings bartaraf etildi.

17) Audit bo’yicha hisobot tuzilmasining namunasi (skelet)

1. Xavf-xatarlar rezyumesi va skoringi (domenlar bo’yicha jadval).
2. Tizimning tavsifi (maqsad, foydalanuvchilar, kontekst).
3. Ma’lumotlar (manbalar, huquqlar, sifat, siljishlar, kelib chiqish chiziqlari).
4. Model/LLM (arxitektura, trening, metrika, cheklovlar).
5. Xavfsizlik/maxfiylik (nazorat, hujum testlari, kirish jurnali).
6. Eval-natijalar (sifat, fairness, ehtiyotkorlik, xavfsizlik, UX).
7. Operatsiyalar (monitoring, SLO, noxush hodisalar, orqaga qaytishlar).
8. Normalarga (siyosat, jarayonlar, artefaktlar) muvofiqligi.
9. Qoidabuzarliklar/gap’lar va remediatsiya rejasi (SLA, egalari).
10. Ilovalar: Model Card, Data Sheet, tajriba loglari, versiyalar.

18) Mini-shablonlar (psevdo-YAML)

Model Card (qisqacha)

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) Jami

Sun’iy intellekt algoritmlari auditi - bu bir martalik «belgi» emas, balki butun ma’lumotlar va modellar zanjiri bo’yicha xavf-xatarlarni boshqarishning uzluksiz jarayoni: rozilik va siljishlardan tortib, gallyutsinatsiya va hodisalargacha. Hujjatlar, eval-ramka, operatsion nazorat va shaffof UX birgalikda ishlaganda, AI mahsulotning ishonchli, tekshiriladigan va iqtisodiy jihatdan samarali tarkibiy qismiga aylanadi.