
# AI‑ով վարված իրական‑ժամանակի համաձայնության անձինքի սիմուլյացիա՝ փոփոխական հարցաթերթիկների պատասխանների համար

Ընկերությունները ծներած են կրկնապատկ դասավորող, ժամանակը շողող անվտանգության հարցաթերթիկներով։ Մինչդեռ գեներատիվ AI‑ն արդեն ավտոմատացրել է փաստագրերի հանումը և քաղաքականության կլորների քարտեզագրման գործընթացը, մեկ կարևոր պակասող տարր դեռ առկա է՝ **մանրահամարների ձայնը**։ Որոշողները, աուդիտորները և իրավական թիմերը սպասում են այնպիսի պատասխանների, որոնք արտահայտում են որոշված անձինքը՝ ռիսկ‑աճանող արտադրանքի vadyx, գաղտնիություն‑կենտրոն իրավաբան, կամ անվտանգության‑մտնված աշխատանքային ինժեներ:  

**Compliance Persona Simulation Engine (CPSE)**‑ը լրացնում է այդ բացը։ Միացնելով մեծ լեզվական մոդելները (LLM‑ները) և մշտապես թարմացված համաձայնության գիտելիքի գրաֆը, համակարգը ստեղծում է դեր‑ճշտված, կոնտեքստ‑աճացող պատասխաններ իր բերված, միաժամանակ պահելով համապատասխանությունը վերջին կարգավորման տրեփների հետ:

---

## Պատրաստված պատասխանների անձինքի կենտրոնվածության կարևորու

1. **Վարձալիք և վստահություն** – շահագրգիռ կողմերը զգում են, երբ պատասխանի տոնն համընդունում է։ Անձինք‑կենտրոնված լեզուն বৃদ্ধি է վստահությունը:  
2. **Ռիսկի համընկնում** – տարբեր դիրքերը առաջնաբաժին են տարբեր ստանդարտների հետ (օրինակ՝ CISO‑ը կենտրոնացած է տեխնիկական պաշտպանութեամբ, իսկ գաղտնիության պաշտոնավոր՝ տվյալների մշակուրդով):  
3. **Աուկայագրուած անալիտիկները** – անհաշվելի իրավաբանական պարբերությունը հնարավորություն է տալիս հարգելի գրանցման արվեստին:  

Ավանդական AI‑ն դիտում է ամեն հարցաթերթիկը որպես միորակ փաստագիր։ CPSE-ը ավելացնում է **սեմանտիկային շերտ**, որը քարտեզավոր chaque հարցը դեպի անձինքի պրոֆիլ, այնուհետև ձևավորում է գեներացված բովանդակությունը համապատասխան:

---

## Հիմնական ճարտարապետի ակնարկ

```mermaid
graph LR
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["Question Classification"]
    B --> C["Persona Selector"]
    C --> D["Dynamic Knowledge Graph (DKG)"]
    D --> E["LLM Prompt Builder"]
    E --> F["Persona‑Aware LLM Generation"]
    F --> G["Post‑Processing & Validation"]
    G --> H["Response Delivery"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Հարցի դասակարգում  
Թելեկիմիկ տրանսֆորմերու թիագում է յուրաքանչյուր հարցը metadata‑ով՝ կարգավորման դոմեն, պահանջված ապաստակների տեսակ և շեշտվածություն:

### 2. Անձինքի ընտրէք  
Կառավարական համակարգը (դիակված փոքր karar‑ծառը) տեղադրում է metadata‑ը դեպի **անձինքի պրոֆիլ**, որն ուհ է գիտելիքի գրաֆում:  
Օրինակային պրոֆիլները ներառում են.

| Անձինք | Տիպիկ տոն | Հիմնական նախապատվություններ |
|--------|-----------|-------------------|
| **Product Manager** | Բիզնես‑կենտրոն, հակիրճ | Նվիրում անվտանգության, շուկա‑մուտքի արագություն |
| **Privacy Counsel** | Իրավական ճշգրտություն, ռիսկ‑զանգված | Տվյալների պահպանում, GDPR‑ի համապատասխանություն |
| **Security Engineer** | Տեկնական խորություն, գործնական | Կառուցվածքային ստանդարտներ, դեպքի արձագանք |

### 3. Դինամիկ գիտելիքի գրաֆ (DKG)  
DKG‑ն պարունակում է քաղաքականության կլորներ, ապաստակների արտոնագրեր և **անձինքի‑սպեցիֆիկ նշումներ** (օրինակ՝ “privacy‑counsel-ն նախընտրում է “we ensure”-ի փոխարեն “we aim to”)։ Այն թարմացվում է շարունակաբար՝

* Ինքնադիր քաղաքականության տրեփների հայտնաբերություն (RSS-կատալոգներ, կարգավորիչների հաղորդագրություններ)  
* Ֆեդերացիոն ուսուցում բազմաթիվ վճարատու միջավայրերից (գաղտնիություն‑պահպանում)  

### 4. LLM Prompt Builder  
Ընտրված անձինքի ոճ‑ուղեցույցը, համատեղված համապատասխան ապաստակների կետերով, ներդրվում են կառուցված պարբերությամբ.

```
You are a {Persona}. Answer the following security questionnaire question using the tone, terminology, and risk framing typical for a {Persona}. Reference the evidence IDs {EvidenceList}. Ensure compliance with {RegulatoryContext}.
```

### 5. Անձինքի‑զգուշացված LLM‑ստեղծում  
Ֆայն‑թունու LLM (օրինակ՝ Llama‑3‑8B‑Chat) է ստեղծում պատասխանը։ Մոդելի ջերմաստիճանը կարգավորվում է անձինքի ռիսկ‑հարմարականության (օրինակ՝ բաղդեպիք լիոյում) հիման վրա:

### 6. Pós‑proses և վավերացում  
Ստեղծված տեքստը անցնում է

* **Fact‑Checking**‑ը DKG‑ի նկատմամբ (յուրաքանչյուր պնդում ունի վավեր ապաստակ)  
* **Policy Drift Validation** – եթե կիսված տարբերակը վերադասում է, համակարգը ինքնաբար փոխափոխում է այն  
* **Explainability Overlay** – նշված հատվածները ցույց են տալիս, թե որ անձինքի կանոնն է յուրաքանչյուր պարագրաֆի համար ակտիվացել

### 7. Պատասխանների առաքում  
Վերջնական պատասխանն՝ պրովենս metadata‑ով, վերադարձվում է հարցաթերթիկի հարթակին API‑ի կամ UI‑widget‑ի միջոցով:

---

## Անձինքի պրոֆիլների կառուցումը

### 7.1 Կառավարանված անձինքի սկեմա  

```json
{
  "id": "persona:privacy_counsel",
  "name": "Privacy Counsel",
  "tone": "formal",
  "lexicon": ["we ensure", "in accordance with", "subject to"],
  "risk_attitude": "conservative",
  "regulatory_focus": ["GDPR", "CCPA"],
  "evidence_preference": ["Data Processing Agreements", "Privacy Impact Assessments"]
}
```

Սկեման գոյություն ունի DKG‑ի նոդի տեսքով, որը կապված է քաղաքականության կլորների հետ `:USES_LEXICON` և `:PREFERS_EVIDENCE` կապակցություններից:

### 7.2 Շարունակական անձինքի աճ  

**RLHF** (reinforcement learning from human feedback)‑ի միջոցով համակարգը հավաքում է ընդունման ազդրների (օրինակ՝ «approved»‑ի սեղմում) և թարմացնում է անձինքի λέքսիկի վայրը։ Անձինքը ժամանակի հետ դառնում է ավելի **կոնտեքստ‑ճգնիկ** հատուկ կազմակերպության համար:

---

## Ինքնադիր քաղաքականության տրեփների հայտնաբերություն

Կոնտեքստի տրեփը հնարավորություն է տալիս կարգավորումները աճել ավելի արագ, քան ներքին փաստաթղթեր։ CPSE‑ը ղեկավարում է այդ հետ՝ **պլատֆորմով**.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Feed as Regulatory Feed
    participant Scraper as Scraper Service
    participant DKG as Knowledge Graph
    participant Detector as Drift Detector
    Feed->>Scraper: New regulation JSON
    Scraper->>DKG: Upsert clause nodes
    DKG->>Detector: Trigger analysis
    Detector-->>DKG: Flag outdated clauses
```

Երբ մեկ կլոր նշված է, ցանկացած ակտիվ հարցաթերթիկի պատասխան, որը հղում է այդ կլորին, **վորը ստեղծվում** ինքնապես, պահպանելով աուդիտորական համատողությունը:

---

## Անվտանգություն և գաղտնիություն

| Խնդիր | Զարգացում |
|-------|-----------|
| **Տվյալների ցածրցածք** | Բոլոր ապաստակների ID‑ները են թոկենիզացված; LLM‑ը չի տեսնում ենթակառուցված գաղտնի տեքստը: |
| **Մոդելի ವಿಷակացում** | Ֆեդերացիոն թարմացումները ստորագրված են; անոմալիայի որոշում դիտարկում է وزن‑ի փոփոխությունները: |
| **Անզորություն որոշ անձինքերի նկատմամբ** | Կասեցված անզորություն‑հետախուզում գնահատում է各 անձինքի տոնի տվելիությունը: |
| **Կարգավորման համադրություն** | Յուրաքանչյուր գեներացված պատասխան կազմված է **Zero‑Knowledge Proof**‑ով, որը հաստատում է, որ հղված կլորը բավարարում է կարգավորողի պահանջը առանց բովանդակությունը հանել: |

---

## ՑPerformence Benchmarks

| Չափաչափ | Ավանդիական RAG (առանց անձինք) | CPSE |
|----------|--------------------------------|------|
| Գումարային պատասխանի թետրակ | 2.9 s | 3.4 s (նշված՝ անձինքի ձևավորում) |
| Ճճրքայնություն (Ապաստակների համընկնում) | 87 % | 96 % |
| Աուդիտորի ικαանի (5‑րդ կետային Likert) | 3.2 | 4.6 |
| Դատարկություն ձեռնարկված խմբագրությունների քանակը | — | 71 % |

Թեստերը անցրած են 64‑vCPU, 256 GB RAM միջավայրում, վրա Llama‑3‑8B‑Chat մոդելը NVIDIA H100 GPU‑ի դիմացում:

---

## Միացման սցենարներ

1. **Մատակարարված ռիսկի կառավարման հարթակներ** – CPSE‑ը տեղադրվում է պատասխանման micro‑service‑ի հետ՝ REST endpoint‑ի հետևում:  
2. **CI/CD համաձայնության դարպասներ** – Յուրաքանչյուր PR‑ի ընթացքում, որը փոփոխում է անվտանգյա ստանդարտները, գործարկվում է անձինքի‑համապատասխանի գեներացում:  
3. **Հաճախորդների վստահության էջեր** – Դինամիկ կերպով պատկերացվում են կարգավորման բացատրություններ՝ համապատասխանված այցելողի դիրքի (օրինակ՝ ծրագրավորող կամ համաձայնության մասնագետ) հետ:  

---

## Հետագա ճանապարհք

| Արջակա շրջան | Ծրագիր |
|---------------|--------|
| Q2 2026 | Բազմամոդալ անձինք՝ ձայն, PDF հայեցակարգեր: |
| Q3 2026 | Zero‑Knowledge Proof‑ի ինտեգրացում գաղտնի կլորների վավերացման համար: |
| Q4 2026 | Հատուկ անձինքի կաղապարների շուկայական տեղադրում՝ կազմակերպությունների միջև փոխանակում: |
| 2027 H1 | Ամբողջական ինքնառատունի համաձայնության պճիկ: քաղաքականության տրեփ → անձինքի‑համապատասխանի → աուդիտորի‑պատրաստ evidence‑լեգիր: |

---

## Եզրակած

**Compliance Persona Simulation Engine**-ը լրացնում է այն աբստրակցիա մարդու‑կենտրոնական վեցը AI‑ով Ուղղված հարցաթերթիկների ավտոմատացումում։ Դինամիկ կարգավորման տեղեկություն, դինամիկ գիտելիքի գրաֆը և անձինք‑կենտրոնված լեզվական գեներացիան միացնում են՝ արագ, ավելի վստահելի և աուդիտորական‑պատրաստ պատասխաններ, որոնք պակասում են իդեալականություն, ռիսկ‑ծածակություն, և ստեղծում են մատչելի բազա ապագա համաձայնության ավտոմատացման համար: