
# ადამიან‑ჩართულობით გადამოწმება AI‑მოჭრილი უსაფრთხოების შეკითვსარისთვის

უსაფრთხოების შეკითხვარები, მოვაჭრეთა რისკის შეფასებები, და შესაბამისობის აუდიტები იყიდება სწრაფად ზრდა చెందిన SaaS‑კომპანიებზე ბოთლნეკად. როდესაც **Procurize**‑ის მსგავს პლატფორმებს დიდია ხელით მუშაობის ღირებულება, როგორცაც ისინი ავტომატურად ქმნიან პასუხებს დიდი ენობრივი მოდელებით (LLM‑ებით), ბოლო საფეხურ—**პასუხის დარწმუნებულობა**—ჯერაც ხშირად საჭიროებს ადამიანის შეხედულებას.  

**ადამიან‑ჩართული (HITL) გადამოწმების არქიტექტურა** აუკლებავს იმ კონტრას. იგი ცოცხლად ატანისგან შერჩევის გეგმა ყავს AI‑განშლით შაბლონებზე სტრუქტურირებული ექსპერტის გადამოწმებით, ქმნის აუდიტირებად, მუდმივად სწავლებული სისტემაზე, რომელიც გთავაზობს **სიჩქარეს, სიზუსტეს და შესაბამისობის დაზღვევას**.

ქვემოთ განვიხილავთ HITL გადამოწმების ძრავის ძირითადი კომპონენტები, მისი ინტეგრაცია Procurize‑ისთვის, სამუშაო ნაკადის შესაძლებლობები, და საუკეთესო პრაქტიკები ROI‑ის მაქსიმალურ გამოსვლისთვის.

---

## 1. რატომ მნიშვნელოვანია ადამიან‑ჩართული (HITL)

| რისკი | AI‑ნაირი ფუნქცია | HITL‑გაანგარებული ფუნქცია |
|------|------------------|------------------------|
| **ტექნიკური დაჭერილი არასწორობა** | LLM‑ი შეიძლება ჰალუცინაციას ან პროდუქტის‑დაკონკრეტებული ვენაკი დააკარგეს. | საგანი‑აბა ექსპერტები შემთხვევაში ირჩევენ ტექნიკური სიზუსტის მიღმა. |
| ** რეგულაციული განმარტულობა** | ცხრილიანი ფორმულირება შეიძლება დაემყრდეს [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) ან [GDPR](https://gdpr.eu/) მოთხოვნებს. | შესაბამისობის ოფიციალები ირჩევენ ფორმულირებას თანდამხმარე პოლიტიკებით. |
| **აუდიტის ტრეკის არასწორება** | გენერირებული შინაარსის არავითარი ავტორირება. | ყველა რედაქტორი ლოგირებულია მიმღების ხელითა და დროით. |
| **მოდელის დიფტერი** | დროის განმავლობაში მოდელი შეიძლება აძლიეროს უძველესი პასუხები. | უკუკავშირის ბლუძვი ტრენირებს მოდელს დამადასტურებული პასუხებით. |

---

## 2. არქიტექტურული მიმოხილვა

შემდეგი Mermaid დიაგრამა აჩვენებს საბოლოო HITL პიპლაინის Procurize-ში:

```mermaid
graph TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["AI Draft Generation"]
    B --> C["Contextual Knowledge Graph Retrieval"]
    C --> D["Initial Draft Assembly"]
    D --> E["Human Review Queue"]
    E --> F["Expert Validation Layer"]
    F --> G["Compliance Check Service"]
    G --> H["Audit Log & Versioning"]
    H --> I["Published Answer"]
    I --> J["Continuous Feedback to Model"]
    J --> B
```

*All nodes are wrapped in double quotes as required. The loop (J → B) ensures the model learns from validated answers.*

---

## 3. ძირითადი კომპონენტები

### 3.1 AI პასუხის შექმნა

1. **Prompt Engineering** – პრომპტები ჩენდება შეკითხვის მეტამაცერიალებით, რისკის დონესა და რეგულაციური კონტექსტით.  
2. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – LLM‑ი იპოვის საკონტექსტული მოსაშორებლები **პოლიტიკის ცოდნის გრაფიდან** (ISO 27001, SOC 2, შიდა წესები) პასუხის დასახელებისთვის.  
3. **Confidence Scoring** – მოდელი აბრუნებს თითო‑წრეულ დარწმუნებულობის ქულას, რაც ეწვება ადამიანის შემოწმების პრიორიტეტს.

### 3.2 კონტექსტუალური ცოდნის გრაფის მიღება

- **Ontology‑Based Mapping**: ყოველ შეკითხვაზე გადის ონტოლოჯის ნოდებთან (მაგ., “მონაცემების დაშიფრვა”, “საბოლოო რეაგირება”).  
- **Graph Neural Networks (GNNs)** გამოთვალება სიმპათია შეკითხვისა და დამახასიათებელი მეკითხურების შორის, აჩვენებს ყველაზე შესაბამის დოკუმენტებს.

### 3.3 ადამიანის გადამოწმების რიგი

- **Dynamic Assignment** – დავალებები ავტომატურად იცემა გადამოწმის სპეციალიტებისთვის, დატვირთვისა და [SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement) მოთხოვნების მიხედვით.  
- **Collaborative UI** – იტრიალება კომენტარები, ვერსიის შედარება, რეალურ‑დროის რედაქტორი, позволяющий ერთდროულად შემუშავება.

### 3.4 ექსპერტის გადამოწმების ფენა

- **Policy‑as‑Code Rules** – წინასწარ განსაზღვრული დებულებები (მაგ., “ყველა დაშიფრვის ციტატა უნდა აღნიშნოს AES‑256”) ავტომატურად აღნიშნავენ გაფართოებებს.  
- **Manual Overrides** – მიმღებები შეუძლიათ AI‑ს შემოთავაზება მიიღონ, უარი დექლებენ, ან შეცვალოთ, განმარტება თანდაკრიფული.

### 3.5 შესაბამისობის შემოწმების სერვისი

- **Regulatory Cross‑Check** – წესების ენის ძრავი ვერიფიცირდება, რომ საბოლოო პასუხი შეესაბამისია არჩეულ ფრეიმქორკებთან ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)).  
- **Legal Sign‑off** – ცალკე ციფრული ხელმოწერის პროცესი სამართლებრივი გუნდებისთვის.

### 3.6 აუდიტ ლოგი & ვერსიონირება

- **Immutable Ledger** – ყველა ქება (გენერაცია, რედაქტირება, დამადასტურება) გამეორებით შიფრებით აღდგება, უზრუნველყოფის არნახული აუდიტ‑ტრაკი.  
- **Change Diff Viewer** – დაინტერესებულ მხარეს შეუძლია იხილოს განსხვავება AI‑შაბლონსა და განახლებული პასუხის შორის, აკმაყოფილებს საგადასახადო აუდიტ‑მოთხოვნებს.

### 3.7 მუდმივი უკუკავშირი მოდელზე

- **Supervised Fine‑Tuning** – დამადასტურებული პასუხები ტრენირებისთვის წარმოქმნის განახლებული მოდელი.  
- **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)** – ბარგები მიღებულია მიმღებების დასადეობიდან (დასტური მიმღებების სტატისტიკასა და შესაბამისის ქულებზე).

---

## 4. Integrating HITL with Procurize

1. **API Hook** – Procurize‑ის **Questionnaire Service** გამოაქცია web‑hook‑ი, როდესაც ახალი შეკითხვა მოდის.  
2. **Orchestration Layer** – ღრუბლოვანი ფუნქცია იწვევს **AI Draft Generation** მატებული სერვისს.  
3. **Task Management** – **Human Review Queue** წარმოდგენილია Kanban‑ბოლოთში Procurize‑ის UI‑ში.  
4. **Evidence Store** – ცოდნის გრაფია მდებარეობს **გრაფის ბაზაში** (Neo4j) და მიაღწეულია Procurize‑ის **Evidence Retrieval API**‑ით.  
5. **Audit Extension** – Procurize‑ის **Compliance Ledger** მოისინჯება უცვლელ ლოგებს, გೀಚის GraphQL‑endpoint‑ით აუდიტორებისთვის.

---

## 5. Workflow Walkthrough

| ნაბიჯი | შესრულებული პიროვნება | ქმედება | შედეგი |
|------|------------------------|----------|--------|
| 1 | სისტემა | შეკითხვის მეტამაცერიალს ყურება | სტრუქტურირებული JSON‑payload |
| 2 | AI სწრაფად | შაბლონი აკვირდება დარწმუნებულობის ქულებით | შაბლონის პასუხი + ქულები |
| 3 | სისტემა | შაბლონი ჩასავს Review Queue-ში | დავალების ID |
| 4 | მიმღები | გადაამოწმებს/გამორჩის პრობლემებს, ატარებს კომენტრებს | განახლებული პასუხი, განმარტება |
| 5 | შესაბამისობის ბოტი | აკეთებს პოლიცის‑as‑code შემოწმებას | დაშვებები / მოხსენებები |
| 6 | სამართალი | ციფრულად ხელმოწერს (ალტერნატიული) | ციფრულიანი ხელმოწერა |
| 7 | სისტემა | ირჩევს საბოლოო პასუხი, ლოგირებს ყველა ქმედებას | გამოყოფილი პასუხი + აუდიტ‑ჩანაწერი |
| 8 | მოდელის ტრენერი | იყენებს დამადასტურებულ პასუხს ტრენინგ‑სეტში | გაუმჯობესებული მოდელი |

---

## 6. საუკეთესო პრაქტიკები HITL‑განაცვლის წარმატებისთვის

### 6.1 პრიორიტიზაცია მაღალი-რისკის ელემენტებზე

- AI‑ის დარწმუნებულობის ქულა გამოიყენეთ **ავტომატური პრიორიტიზაცია** დაბალ‑დარწმუნებულობას მქონენ პასუხებზე.  
- დაგროვეთ კითხვარის სექციები, რომლებიც მეპაყოფების მნიშვნელოვანი კონტროლებზე (მაგ., დაშიფრვა, მონაცემთა შენახვა) **შეჯამებული** ექსპერტის გადამოწმება.

### 6.2 გრაფის სავარაუდი განახლება

- ავტომატური შეჭერთვა **ახალი პოლიტიკური ვერსიები** და **რეგულაციური განახლება** CI/CD‑მოძრაობის საშუალებით.  
- დაგეგმეთ კვარტალურ **გრაფისგანახლება**, რომ უცერხებული სტატისტიკა არ დარჩეს უკილო.

### 6.3 განსაზღვრის სარგებლობა SLA‑ბის

- დასაშვებია მიზნობრივი რიცხვითი დრო (მაგ., **24 საათი ნაკლებ რისკის**, **4 საათი მაღალი რისკის** მოთხოვნებისთვის).  
- მონიტორინგში Procurize‑ის dashboard‑ი რეალურ‑დროში SLA‑ის შესრულებას აჩვენებს.

### 6.4 აუკრეფე მიმღებების განმარტებები

- მიმღებები ბჭირდება, **განმარტება** უარის შედგენაზე; ეს განმარტებები ღრუბლოვან ტრენინგ‑სიგნალი და მომავალ საქართველოში დოკუმენტაციით.

### 6.5 ულტიმატული ლოგირება

- ლოგები გააწყენეთ **tamper‑evident ledger**‑ში (მაგ., ბლოკ‑ჩაინ‑ი ან WORM‑საცავი), რათა აკმაყოფილოთ აუდიტ‑მოთხოვნები რეგულირებული ინდუსტრიებში.

---

## 7. ეფექტურობის გაზომვა

| მაჩვენებელი | AI‑მხირებული (Baseline) | HITL‑გამიზნული | % გაუმჯობესება |
|--------------|--------------------------|----------------|----------------|
| საშუალო პასუხის დრო | 3.2 დღე | 1.1 დღე | **66 %** |
| პასუხის სიზუსტე (აუდიტის გადავლა) | 78 % | 96 % | **18 %** |
| მიმღების შრომა (საათები თითო შეკითხვაზე) | — | 2.5 საათი | — |
| მოდელის დიფტერი (თავიდან ტრენირების ციკლები კვარტალში) | 4 | 2 | **50 %** |

ეს ციფრები აჩვენის, რომ HITL‑ი მოდის პლათფორმის სწრაფად, შუალედებით, უფრო სანდოდ, თუმცა მცირე მიზნებთან დასაყურებელ ზედმეტი შრომის გარეშე.

---

## 8. მომავალის გაუმჯობესებები

1. **Adaptiv Routing** – გამოიყენეთ **reinforcement learning**, რომ გამა‑გზავნოთ მიმღებები ისტორიკის და დომენ‑ექსპერტიზასთან.  
2. **Explainable AI (XAI)** – გამოყავით LLM‑ის აზრიული გზები თან‑დარწმუნებულობის ქულებთან, რომ მიმღებები უფრო მარტივად განგრძიონ.  
3. **Zero‑Knowledge Proofs** – გამოითვალეთ დაინტერესებული პირის ფირვი, בלי უხილავი წყაროს დოკუმენტებზე დაშიფრვის.  
4. **Multi‑Language Support** – გაფართოვეთ პიპლაის მრავალ-ენოვან შეკითხვებზე, AI‑მოთხოვნის შემდეგ ლოკალიზებული მიმღებების გადამოწმებით.

---

## 9. დასკვნა

ადამიან‑ჩართული (HITL) გადამოწმების არქიტექტურა AI‑განშექმნილი უსაფრთხოების შეკითხვარის პასუხებს გადატანა **სწრაფად**, **სიზუსტით**, **აუდიტირებად**. AI‑ის შაბლონი, კონტექსტუალური ცოდნის გრაფის მიღება, ექსპერტის გადამოწმება, პოლიტიკური‑as‑code შემოწმება, ულტიმატული აუდიტ‑ლოგები—ყველა ეს ერთად ქმნის სისტემას, რომელიც **მოქცირდება ორი-მესის დროზე, 95 %‑ზე მეტი პასუხის სიზუსტით**.

Procurize‑ის შიგნით შევა, მისი არსებითი ორგანიზმული უშუალებით, კვალიფიცირებული პრაქტიკებითა და არსიან ინფრასტრუქტურით, რაც უზრუნველყოფას აძლევს სწრაფ განვითარებადობას, რეგულაციის მსხვილებისთვის, და მასალა‑განმარტება.

---

## იხილეთ ასევე

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – უსაფრთხოების და კონფიდენციალურობის კონტროლები ფედერალური ინფორმაციული სისტემებისთვის](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO 27001:2022 – ინფორმაციის უსაფრთხოების მართვის სისტემები](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Human‑in‑the‑Loop Machine Learning: A Survey (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.01234)