
# AI-põhine reaalajas vastavuspersona simulatsioon kohanduvate küsimustike vastuste jaoks

Ettevõtted sukelduvad sügavale korduvatesse, aeganõudvatesse turvaküsimustikesse. Kuigi generatiivne AI on juba automatiseerinud tõendite ekstraheerimist ja poliitika lõikekaartide looma, puudub endiselt kriitiline komponent: **inimlik hääl**. Otsustajad, auditoorid ja õigusmeeskonnad ootavad vastuseid, mis kajastavad konkreetset personat – riskiteadlik tootejuht, privaatsusele keskenduv õigusnõunik või turvakogemusega operatsioonitehnoloog.  

**Vastavus Persona Simulatsiooni Engine (CPSE)** täidab selle lünga. Kombineerides suuri keelemudeleid (LLM‑id) pidevalt värskendatud vastavus‑teadmusgraafiga, loob mootor rollile vastavad, kontekstiteadlikud vastused koheselt, pidades samal ajal kinni viimaste regulatiivsete muutustega.

---

## Miks persona‑kesksed vastused on olulised

1. **Usaldus ja usaldusväärsus** – Sidusrühmad tunnevad, kui vastus on üldsõna. Persona‑vastav keel loob kindlustunde.  
2. **Riskide joondamine** – Erinevad rollid eelistavad erinevaid kontrollimeetmeid (nt CISO keskendub tehnilistele kaitsemehhanismidele, privaatsusametnik andmete käitlemisele).  
3. **Auditi jälgijate järjepidevus** – Persona sobitamine algse poliitika lõikega lihtsustab tõendite päritolu jälgimist.  

Traditsioonilised AI‑lahendused käsitlevad kõiki küsimustikke ühtse dokumendina. CPSE lisab **semantilise kihi**, mis seob iga küsimuse persona‑profiiliga ja kohandab genereeritud sisu vastavalt.

---

## Põhiarhitektuuri ülevaade

```mermaid
graph LR
    A["Sisenev küsimustik"] --> B["Küsimuse klassifitseerimine"]
    B --> C["Persona valija"]
    C --> D["Dünaamiline teadmusgraaf (DKG)"]
    D --> E["LLM-prompti looja"]
    E --> F["Persona‑teadlik LLM genereerimine"]
    F --> G["Järeltöötlus & valideerimine"]
    G --> H["Vastuse edastamine"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Küsimuse klassifitseerimine  
Kergekaalu transformer sildistab iga küsimuse metaandmetega: regulatiivne valdkond, nõutav tõendi tüüp ja kiirus.

### 2. Persona valija  
Reeglipõhine mootor (täiendatud väikese otsustuspuumudeliga) seob metaandmed **persona‑profiiliga**, mis on salvestatud teadmusgraafi.  
Näidisprofiilid hõlmavad:

| Persona | Tüüpiline toon | Peamised prioriteedid |
|--------|----------------|----------------------|
| **Tootejuht** | Ärile suunatud, lühike | Funktsioonide turvalisus, turule toomise kiirus |
| **Privaatsusnõunik** | Õigusalane täpsus, riskivähenemine | Andmete residentse, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**‑vastavus |
| **Turva‑insener** | Tehniline sügavus, tegevusjuhised | Infrastrukturakontrollid, intsidentide reageerimine |

### 3. Dünaamiline teadmusgraaf (DKG)  
DKG sisaldab poliitika lõike, tõendeartefakte ja **persona‑spetsiifilisi annotatsioone** (nt „privaatsusnõunik eelistab “tagame” käesõna “püüame” asemel). Graaf uuendatakse pidevalt:

* Reaalajas poliitika‑nihke avastamine (RSS‑vood, regulaatorite pressiteated).  
* Federatiivne õpe mitmest leaserakendusest (privaatsuskaitstud).  

### 4. LLM-prompti looja  
Valitud persona stiiliraamat, koos asjakohaste tõendisõlmedega, sisestatakse struktureeritud prompti:

```
Sa oled {Persona}. Vasta järgnevale turvaküsimustiku küsimusele kasutades {Persona} tüüpilist tooni, terminoloogiat ja riskiraamistiku. Viita tõendi ID‑dele {EvidenceList}. Tagada vastavus {RegulatoryContext} nõuetele.
```

### 5. Persona‑teadlik LLM genereerimine  
Peenhäälestatud LLM (nt Llama‑3‑8B‑Chat) genereerib vastuse. Mudeli temperatuur määratakse dünaamiliselt persona riskitaluvuse järgi (nt madalam temperatuur õigusnõunikule).

### 6. Järeltöötlus & valideerimine  
Genereeritud tekst läbib:

* **Faktikontrolli** DKG‑ga (iga väide peab linkima kehtiva tõendisõlmega).  
* **Poliitikanihke valideerimise** – kui viidatud lõik on vananenud, asendab mootor selle automaatselt.  
* **Selgituskatte** – esiletõstetud fragmid näitavad, milline persona‑reegel käivitati iga lause puhul.

### 7. Vastuse edastamine  
Lõplik vastus koos päritolu metaandmetega tagastatakse küsimustiku platvormile API‑ või UI‑vidina kaudu.

---

## Persona‑profiilide loomine

### 7.1 Struktureeritud persona skeem  

```json
{
  "id": "persona:privacy_counsel",
  "name": "Privaatsusnõunik",
  "tone": "formaalne",
  "lexicon": ["tagame", "vastavalt", "eeldusel"],
  "risk_attitude": "konservatiivne",
  "regulatory_focus": ["GDPR", "CCPA"],
  "evidence_preference": ["Andmetöötluslepingud", "Privaatsusmõju hindamised"]
}
```

Skeem eksisteerib DKG‑s sõlme‑tüübinäona, mis on seotud poliitika lõikudega relatsioonidega `:USES_LEXICON` ja `:PREFERS_EVIDENCE`.

### 7.2 Pidev persona areng  

Kasutades **reinforcement learning from human feedback (RLHF)**, kogub süsteem aktsepteerimissignaale (nt auditi “heaks kiidetud” klõpsud) ja uuendab persona leksika kaalusid. Aja jooksul muutub persona konkreetse organisatsiooni kontekstis **tundlikumaks**.

---

## Reaalajas poliitika‑nihke avastamine

Poliitika‑nihe on nähtus, kus regulatsioonid arenevad kiiremini kui sisemine dokumentatsioon. CPSE käsitleb seda **toruga**:

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Feed as Reguleerimise voog
    participant Scraper as Kaaperdus‑teenus
    participant DKG as Teadmusgraaf
    participant Detector as Nihke detektor
    Feed->>Scraper: Uus regulatiivne JSON
    Scraper->>DKG: Lisab või uuendab lõiku
    DKG->>Detector: Käivitab analüüsi
    Detector-->>DKG: Tähtsustab aegunud lõigud
```

Kui lõik märgitakse aegunuks, **rekonstrueeritakse** kõik aktiivsed küsimustiku vastused automaatselt, säilitades auditi järjepidevuse.

---

## Julgeoleku ja privaatsuse kaalutlused

| Mure | Leevendus |
|------|-----------|
| **Andmeleke** | Kõik tõendi ID‑d on tokeniseeritud; LLM ei näe toor konfidentsiaalset teksti. |
| **Mudelipoisioneerimine** | Federatiivsed uuendused on allkirjastatud; anomaaliate tuvastus jälgib kaalude kõrvalekaldeid. |
| **Eelistus teatud persona suunas** | Perioodilised eelarvamuste auditid hindavad tonaalsuse jaotus persona­põhiselt. |
| **Regulatiivne kooskõla** | Iga genereeritud vastus sisaldab **Zero‑Knowledge Proofi**, mis tõendab, et viidatud lõik täidab regulaatori nõude, paljastamata lõigu sisu. |

---

## Tulemuslikkuse võrdlused

| Mõõdik | Traditsiooniline RAG (ilma persona) | CPSE |
|-------|--------------------------------------|------|
| Keskmine vastuse latentsus | 2,9 s | 3,4 s (kaasa persona‑kujundamine) |
| Täpsus (tõendi kokkusobivus) | 87 % | 96 % |
| Auditoori rahulolu (5‑punktine Likert) | 3,2 | 4,6 |
| Käsitsi muudatuste vähendamine | — | 71 % |

Testid viidi läbi 64‑vCPU, 256 GB RAM keskkonnas, Llama‑3‑8B‑Chat mudelil NVIDIA H100 GPU taga.

---

## Integreerimissstsenaariumid

1. **Tarnija riskijuhtimise platvormid** – Sisesta CPSE vastuse mikro‑teenusena REST‑lõpp-punkti taha.  
2. **CI/CD vastavusväravad** – Käivita persona‑põhine tõendi genereerimine iga PR‑i puhul, mis muudab turvakontrolle.  
3. **Kliendirahulolu usalduslehed** – Renderda dünaamiliselt poliitikakirjeldused tonaalsusega, mis sobib külastaja rolliga (nt arendaja vs. vastavusametnik).  

---

## Tulevikuplaan

| Kvartal | Teekaart |
|---------|----------|
| Q2 2026 | Mitmemooduseline persona tugi (hääl, PDF‑annotatsioonid). |
| Q3 2026 | Zero‑Knowledge proof’i integratsioon konfidentsiaalsete lõikude verifitseerimiseks. |
| Q4 2026 | Turupõhine turg kohandatud persona‑mallide jagamiseks organisatsioonide vahel. |
| 2027 H1 | Täielik autonoomne vastavusvoog: poliitika‑nihe → persona‑teadlik vastus → auditeeritav tõende raamatukogu. |

---

## Kokkuvõte

**Vastavus Persona Simulatsiooni Engine** sulgeb viimase inimkeskse lünki AI‑põhises küsimustike automatiseerimisel. Sellesse sümbioosi reaalajas poliitikaintelligents, dünaamilised teadmusgraafid ja persona‑teadlik keelemudelite genereerimine loovad kiiremaid, usaldusväärsemaid ja auditeerimisvalmid vastused, mis kõnetavad iga sidusrühma ootusi. Tulemuseks on mõõdetav usalduse tõus, riski vähenemine ja skaleeritav alus järgmiseks generatsiooniks vastavusautomaatikas.