
# Pengesahan Manusia dalam Kitaran untuk Soalan Keselamatan Berkuasa AI

Soalan selidik keselamatan, penilaian risiko vendor, dan audit pematuhan telah menjadi titik leher bagi syarikat SaaS yang berkembang pantas. Walaupun platform seperti **Procurize** mengurangkan usaha manual secara dramatik dengan mengautomasikan penjanaan jawapan menggunakan model bahasa besar (LLM), bahagian terakhir—**keyakinan terhadap jawapan**—masih kerap memerlukan pemeriksaan manusia.  

Rangka kerja **Pengesahan Manusia dalam Kitaran (HITL)** menjembatani jurang itu. Ia menambah lapisan semakan pakar berstruktur di atas draf AI, mewujudkan sistem yang boleh diaudit dan sentiasa belajar, sekaligus memberikan **kelajuan, ketepatan, dan kepastian pematuhan**.

Berikut kami mengupas komponen teras enjin pengesahan HITL, cara integrasinya dengan Procurize, aliran kerja yang dibolehkannya, serta amalan terbaik untuk memaksimumkan ROI.

---

## 1. Mengapa Manusia dalam Kitaran Penting

| Risiko | Pendekatan AI‑Sahaja | Pendekatan HITL‑Ditingkatkan |
|--------|----------------------|------------------------------|
| **Butiran Teknikal Tidak Tepat** | LLM mungkin mengarang atau terlepas nuansa khusus produk. | Pakar subjek mengesahkan ketepatan teknikal sebelum dikeluarkan. |
| **Ketidakcocokan Peraturan** | Penulisan halus boleh bercanggah dengan keperluan [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) atau [GDPR](https://gdpr.eu/). | Pegawai pematuhan meluluskan perkataan berbanding repositori dasar. |
| **Tiada Jejak Audit** | Tiada atribusi jelas untuk kandungan yang dijana. | Setiap suntingan dicatat dengan tandatangan penyemak dan cap masa. |
| **Penurunan Kualiti Model** | Lama kelamaan, model boleh menghasilkan jawapan lapuk. | Gelung maklum balas melatih semula model dengan jawapan yang telah disahkan. |

---

## 2. Gambaran Seni Bina

Diagram Mermaid berikut menggambarkan aliran HITL end‑to‑end dalam Procurize:

```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
```

*Semua nod dibungkus dalam tanda petik berganda seperti yang diperlukan. Gulungan (J → B) memastikan model belajar daripada jawapan yang disahkan.*

---

## 3. Komponen Teras

### 3.1 Penjanaan Draf AI

1. **Prompt Engineering** – Prompt yang disesuaikan menyuntik metadata soal selidik, tahap risiko, dan konteks peraturan.  
2. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – LLM menarik klausa yang relevan daripada **graf pengetahuan dasar** (ISO 27001, SOC 2, dasar dalaman) untuk memautkan jawapannya.  
3. **Confidence Scoring** – Model mengembalikan skor keyakinan per ayat, yang menjadi asas keutamaan semakan manusia.

### 3.2 Pengambilan Pengetahuan dari Graf Kontekstual

- **Pemetaan Ontologi**: Setiap item soal selidik dipetakan kepada nod ontologi (contoh, “Data Encryption”, “Incident Response”).  
- **Graph Neural Networks (GNNs)** mengira kesamaan antara soalan dan bukti yang disimpan, menonjolkan dokumen paling relevan.

### 3.3 Barisan Semakan Manusia

- **Penugasan Dinamik** – Tugas ditetapkan secara automatik berdasarkan kepakaran penyemak, beban kerja, dan keperluan [SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement).  
- **UI Kolaboratif** – Komen sebaris, perbandingan versi, dan sokongan penyunting secara langsung membolehkan semakan serentak.

### 3.4 Lapisan Pengesahan Pakar

- **Policy‑as‑Code Rules** – Peraturan pra‑definisi (contoh, “Semua pernyataan enkripsi mesti merujuk kepada AES‑256”) secara automatik menandakan penyimpangan.  
- **Penggantian Manual** – Penyemak boleh menerima, menolak, atau mengubah cadangan AI, sambil menyimpan rasional yang kekal.

### 3.5 Perkhidmatan Pemeriksaan Pematuhan

- **Cross‑Check Peraturan** – Enjin peraturan mengesahkan bahawa jawapan akhir mematuhi rangka kerja terpilih ([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)).  
- **Tandatangan Undang‑Undang** – Alur kerja tandatangan digital pilihan untuk pasukan undang‑undang.

### 3.6 Jejak Audit & Penjejakan Versi

- **Ledger Kekal** – Setiap tindakan (penjanaan, suntingan, kelulusan) direkodkan dengan hash kriptografi, menyokong jejak audit yang tidak dapat diubah.  
- **Penonton Perbezaan** – Pemangku kepentingan boleh melihat perbezaan antara draf AI dan jawapan akhir, memudahkan permintaan audit luar.

### 3.7 Maklum Balas Berterusan ke Model

- **Fine‑Tuning Terbimbing** – Jawapan yang disahkan menjadi data latihan untuk iterasi model seterusnya.  
- **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)** – Ganjaran dihasilkan daripada kadar penerimaan penyemak dan skor pematuhan.

---

## 4. Mengintegrasikan HITL dengan Procurize

1. **API Hook** – **Questionnaire Service** Procurize memancarkan webhook apabila soal selidik baru tiba.  
2. **Orchestration Layer** – Fungsi cloud memicu perkhidmatan mikro **AI Draft Generation**.  
3. **Task Management** – **Human Review Queue** dipaparkan sebagai papan Kanban dalam UI Procurize.  
4. **Evidence Store** – Graf pengetahuan disimpan dalam **pangkalan data graf** (Neo4j) yang diakses melalui **Evidence Retrieval API** Procurize.  
5. **Audit Extension** – **Compliance Ledger** Procurize menyimpan log tidak dapat diubah, memaparkannya melalui titik akhir GraphQL untuk auditor.

---

## 5. Aliran Kerja Langkah demi Langkah

| Langkah | Pelakon | Tindakan | Hasil |
|---------|---------|----------|-------|
| 1 | Sistem | Menangkap metadata soal selidik | Payload JSON berstruktur |
| 2 | Enjin AI | Menjana draf dengan skor keyakinan | Draf jawapan + skor |
| 3 | Sistem | Menempatkan draf ke Barisan Semakan | ID tugas |
| 4 | Penyemak | Mengesahkan/menyorot isu, menambah komen | Jawapan terkini, rasional |
| 5 | Bot Pematuhan | Menjalankan pemeriksaan policy‑as‑code | Bendera Lulus/Gagal |
| 6 | Undang‑Undang | Tandatangan (pilihan) | Tandatangan digital |
| 7 | Sistem | Menyimpan jawapan akhir, log semua tindakan | Jawapan diterbitkan + entri audit |
| 8 | Jurulatih Model | Memasukkan jawapan teresahkan ke set latihan | Model dipertingkatkan |

---

## 6. Amalan Terbaik untuk Pelaksanaan HITL yang Berjaya

### 6.1 Utamakan Item Berisiko Tinggi

- Gunakan skor keyakinan AI untuk **mengutamakan secara automatik** jawapan berkeyakinan rendah supaya disemak manusia.  
- Benderakan bahagian soal selidik yang berkaitan dengan **kawalan kritikal** (contoh, enkripsi, penyimpanan data) untuk semakan pakar wajib.

### 6.2 Pastikan Graf Pengetahuan Sentiasa Segar

- Automatikkan pemasukan **versi dasar baru** dan **kemas kini peraturan** melalui pipeline CI/CD.  
- Jadualkan **penyegaran graf suku tahunan** untuk mengelakkan bukti lapuk.

### 6.3 Tetapkan SLA yang Jelas

- Tetapkan masa putar balik sasaran (contoh, **24 jam untuk risiko rendah**, **4 jam untuk risiko tinggi**).  
- Pantau kepatuhan SLA secara masa nyata melalui papan pemuka Procurize.

### 6.4 Simpan Rasional Penyemak

- Galakkan penyemak **menjelaskan penolakan**; rasional ini menjadi isyarat latihan berharga dan dokumentasi dasar masa depan.

### 6.5 Manfaatkan Logging Tidak Boleh Diubah

- Simpan log dalam **ledger tidak dapat diubah** (contoh, berasaskan blockchain atau storan WORM) untuk memenuhi keperluan audit industri yang dikawal.

---

## 7. Mengukur Impak

| MetriK | Asas (AI‑Sahaja) | Diperkuat HITL | % Penambahbaikan |
|--------|-------------------|----------------|-------------------|
| Masa Purata Jawapan | 3.2 hari | 1.1 hari | **66 %** |
| Ketepatan Jawapan (Kadar Lulus Audit) | 78 % | 96 % | **18 %** |
| Usaha Penyemak (Jam per soal selidik) | — | 2.5 jam | — |
| Penurunan Drift Model (Latihan setiap suku) | 4 | 2 | **50 %** |

Angka-angka menunjukkan bahawa walaupun HITL menambah sedikit beban kerja penyemak, pulangan dalam kelajuan, keyakinan pematuhan, dan pengurangan kerja semula adalah ketara.

---

## 8. Penambahbaikan Masa Depan

1. **Penghalaan Adaptif** – Gunakan **pembelajaran penguatan** untuk menugaskan penyemak secara dinamik berdasarkan prestasi lepas dan kepakaran domain.  
2. **Explainable AI (XAI)** – Paparkan laluan pemikiran LLM bersama skor keyakinan untuk memudahkan penyemak.  
3. **Zero‑Knowledge Proofs** – Sediakan bukti kriptografi bahawa bukti telah digunakan tanpa mendedahkan dokumen sensitif.  
4. **Sokongan Berbilang Bahasa** – Luaskan paip kepada soal selidik dalam bahasa bukan Inggeris menggunakan terjemahan AI diikuti oleh semakan tempatan.

---

## 9. Kesimpulan

Rangka kerja Pengesahan Manusia dalam Kitaran mengubah jawapan soal selidik keselamatan yang dijana AI daripada *pantas tetapi tidak pasti* menjadi *pantas, tepat, dan boleh diaudit*. Dengan menggabungkan penjanaan draf AI, pengambilan pengetahuan dari graf kontekstual, semakan pakar, pemeriksaan pematuhan berasaskan policy‑as‑code, dan logging audit yang tidak dapat diubah, organisasi dapat **memotong masa putar balik sehingga dua pertiga sambil meningkatkan kebolehpercayaan jawapan melebihi 95 %**.

Pelaksanaan rangka kerja ini dalam Procurize memanfaatkan orkestrasi sedia ada, pengurusan bukti, dan alat pematuhan, memberikan pengalaman bersambung‑hujung‑ke‑hujung yang berskala mengikut pertumbuhan perniagaan dan landskap peraturan anda.

---

## Lihat Juga

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Kawalan Keselamatan dan Privasi untuk Sistem Maklumat Persekutuan](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO 27001:2022 – Sistem Pengurusan Keselamatan Maklumat](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Human‑in‑the‑Loop Machine Learning: A Survey (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.01234)