
# Bucla de Învățare Activă pentru Automatizarea Întrebărilor de Securitate mai Inteligentă

## Introducere

Chestionarele de securitate, auditurile de conformitate și evaluările de risc ale furnizorilor sunt blocaje notorii pentru companiile SaaS cu ritm rapid. Efortul manual necesar pentru a citi standardele, a găsi dovezi și a elabora răspunsuri narative întinde adesea ciclurile de vânzare cu săptămâni. Platforma AI a Procurize reduce deja această fricţiune prin **generarea automată a răspunsurilor**, **maparea dovezilor** și **orchestrarea fluxurilor de lucru**. Cu toate acestea, o singură trecere a unui model de limbaj mare (LLM) nu poate garanta acurateţe perfectă în peisajul legislativ în continuă schimbare.

Intră în scenă **învățarea activă** – un paradigmă de învățare automată în care modelul solicită selectiv input uman pentru cele mai ambigue sau de înalt risc instanțe. Prin încorporarea unei bucle de feedback prin învățare activă în pipeline‑ul de chestionare, fiecare răspuns devine un punct de date care învaţă sistemul să se îmbunătăţească. Rezultatul este un **asistent de conformitate auto‑optimizant** care devine mai inteligent cu fiecare chestionar completat, reduce timpul de revizie umană și construiește o pistă de audit transparentă.

În acest articol vom explora:

1. De ce învățarea activă contează pentru automatizarea chestionarelor de securitate.  
2. Arhitectura buclei de învățare activă a Procurize.  
3. Algoritmii de bază: eșantionarea incertitudinii, scorarea încrederii și adaptarea prompturilor.  
4. Pașii de implementare: colectarea datelor, re‑antrenarea modelului și guvernanța.  
5. Metri­ci de impact în mediul real și recomandări de bune practici.

---

## 1. De ce Învățarea Activă este un Factor de Schimbare

### 1.1 Limitele Generării „One‑Shot”

LLM‑urile excelează la completarea de tip model, dar lipsesc **fundamentarea specifică domeniului** fără prompturi explicite. O cerere standard de tip „generează răspuns” poate produce:

- **Naraţiuni supra‑generalizate** care omite citările legislative necesare.  
- **Dovezi hallucinate** care nu trec de verificare.  
- **Terminologie inconsistentă** între diferite secţiuni ale chestionarului.

Un pipeline pur de generare poate fi corectat doar post‑hoc, lăsând echipele să editeze manual părţi semnificative ale rezultatului.

### 1.2 Expertiza Umană ca Activ Strategic

Recenzorii umani aduc:

- **Expertiză legislativă** – înţelegerea nuanţelor subtile din [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) vs. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2).  
- **Conştientizare contextuală** – recunoaşterea controalelor specifice produsului pe care un LLM nu le poate deduce.  
- **Julg de risc** – prioritizarea întrebărilor cu impact ridicat în care o greșeală ar putea bloca o ofertă.

Învățarea activă tratează această expertiză ca un **semnal de înaltă valoare**, în loc de un cost, solicitând oamenilor intervenţia doar acolo unde modelul este incert.

### 1.3 Conformitate Continuă într-un Peisaj Dinamic

Reglementările evoluează; noi standarde (de ex., **AI Act**, **CISPE**) apar regulat. Un sistem de învățare activă poate **re‑calibra** însuși ori de câte ori un recenzor marchează o neconcordanță, asigurând că LLM‑ul rămâne aliniat cu așteptările de conformitate actuale fără un ciclu complet de re‑antrenare. Pentru clienţii din UE, legarea directă la ghidajul **[EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)** ajută la menținerea bibliotecii de prompturi la zi.

---

## 2. Arhitectura Buclăi de Învățare Activă

Bucla este formată din cinci componente strâns legate:

1. **Ingestie Întrebări & Pre‑Procesare** – normalizează formatele de chestionare (PDF, CSV, API).  
2. **Motor de Generare LLM** – produce primele răspunsuri folosind prompturi curate.  
3. **Analizor de Incertitudine & Încredere** – atribuie un scor de probabilitate fiecărui răspuns preliminar.  
4. **Hub de Revizie Umană în Buclă** – expune doar răspunsurile cu încredere scăzută pentru acţiunea recenzorului.  
5. **Serviciu de Capturare Feedback & Actualizare Model** – stochează corecţiile recenzorului, actualizează şabloanele de prompt și declanşează fine‑tuning incremental al modelului.

Mai jos este o diagramă Mermaid care vizualizează fluxul de date.

```mermaid
flowchart TD
    A["\"Ingestie Întrebări\""] --> B["\"Generare LLM\""]
    B --> C["\"Scorare Încredere\""]
    C -->|Înaltă Încredere| D["\"Publicare Automată în Repozitoriu\""]
    C -->|Încredere Scăzută| E["\"Coada Reviziei Umane\""]
    E --> F["\"Corecție Recenzor\""]
    F --> G["\"Stocare Feedback\""]
    G --> H["\"Optimizator Prompt\""]
    H --> B
    G --> I["\"Fine‑tuning Incremental al Modelului\""]
    I --> B
    D --> J["\"Pistă de Audit & Provenienţă\""]
    F --> J
```

*Puncte cheie:*

- **Scorare Încredere** foloseşte atât entropia token‑ului din LLM, cât și un model de risc specific domeniului.  
- **Optimizator Prompt** rescrie şablonul de prompt (de ex., adaugă citări de control lipsă).  
- **Fine‑tuning Incremental al Modelului** aplică tehnici de eficienţă parametrică cum ar fi **LoRA** pentru a încorpora noi date etichetate fără o re‑antrenare completă.  
- **Pista de Audit** înregistrează fiecare decizie, satisfăcând cerinţele de trasabilitate ale reglementărilor.

---

## 3. Algoritmii de Bază din Buclă

### 3.1 Eșantionarea Incertitudinii

Eșantionarea incertitudinii selectează întrebările la care modelul este *cel mai puţin* încrezător. Două tehnici comune sunt:

| Tehnică | Descriere |
|---------|-----------|
| **Margin Sampling** | Alege instanțele în care diferența dintre cele două cele mai probabile tokenuri este minimă. |
| **Entropy‑Based Sampling** | Calculează entropia Shannon peste distribuția de probabilitate a tokenurilor generate; entropie mai mare → incertitudine mai mare. |

La Procurize combinăm ambele: mai întâi calculăm entropia la nivel de token, apoi aplicăm un **pondere de risc** bazată pe severitatea legislativă a întrebării (ex.: „Păstrarea datelor” vs. „Culoarea temei”).

### 3.2 Model de Scorare a Încrederii

Un model **gradient‑boosted tree** uşor agregă următoarele caracteristici:

- Entropia token‑ului LLM  
- Scor de relevanță a promptului (similaritate cosinus dintre întrebare și şablonul de prompt)  
- Rata istorică de eroare pentru familia respectivă de întrebări  
- Factor de impact legislativ (derivat dintr‑un graf de cunoștințe)

Modelul produce o valoare de încredere între 0 și 1; un prag (de ex., 0,85) determină dacă este necesară revizia umană.

### 3.3 Adaptarea Promptului prin Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Când un recenzor adaugă o citare lipsă, sistemul captează **fragmentul de dovadă** și îl indexează într-un **vector store**. Generările viitoare pentru întrebări similare recuperează acest fragment, îmbogățind automat promptul:

```
Prompt Template:
"Răspunde la următoarea întrebare SOC 2. Folosește dovezile din {{retrieved_citations}}. Menține răspunsul sub 150 de cuvinte."
```

### 3.4 Fine‑tuning Incremental cu LoRA

Store‑ul de feedback agregă perechi **N** (întrebare, răspuns corectat). Folosind LoRA (Low‑Rank Adaptation), fine‑tuned‑ăm doar un sub‑set mic (de ex., 0,5 %) din greutăţile modelului. Această abordare:

- **Reduce costul de calcul** (ore GPU < 2 pe săptămână).  
- **Păstrează cunoștințele de bază ale modelului** (previne uitarea catastrofică).  
- **Permite lansarea rapidă** a îmbunătățirilor (la fiecare 24‑48 h).

---

## 4. Faza de Implementare

| Etapă | Repere | Responsabil | Metrică de Succes |
|-------|--------|-------------|-------------------|
| **0 – Fundamente** | Deploy pipeline‑de ingestie; integrare API LLM; configurare vector store. | Inginerie Platformă | 100 % formate de chestionar suportate. |
| **1 – Scorare de Bază** | Antrenare model de scorare încredere pe date istorice; definire prag de incertitudine. | Știința Datelor | >90 % răspunsuri auto‑publicate îndeplinesc standardele interne QA. |
| **2 – Hub Revizie Umană** | Construire UI pentru coada de revizie; integrare captură audit‑log. | Design Produs | Timp mediu recenzor < 2 min pe răspuns cu încredere scăzută. |
| **3 – Bucla Feedback** | Stocare corecții, declanșare optimizator prompt, schedule fine‑tuning săptămânal LoRA. | MLOps | Reducere cu 30 % a ratei de încredere scăzută în 3 luni. |
| **4 – Guvernanță** | Implementare acces bazat pe rol, conformitate GDPR, catalog versionat de prompturi. | Conformitate | 100 % dovezi pregătite pentru audit. |

### 4.1 Colectarea Datelor

- **Input brut**: textul original al chestionarului, hash‑ul fișierului sursă.  
- **Output model**: răspuns preliminar, probabilități token, metadate de generare.  
- **Anotare umană**: răspuns corectat, cod motiv (ex.: „Citare ISO lipsă”).  
- **Legături dovezi**: URL‑uri sau ID‑uri interne ale documentelor suport.

Toate datele sunt stocate într-un **event store append‑only** pentru a garanta imuabilitatea.

### 4.2 Program de Re‑antrenare a Modelului

- **Zilnic**: rulare scorer încredere pe răspunsuri noi; etichetare low‑confidence.  
- **Săptămânal**: extragere corecții recenzor; fine‑tuning LoRA.  
- **Lunar**: reîmprospătare embeddings în vector store; reevaluare şabloane prompt pentru drift.

### 4.3 Listă de Verificare Guvernanță

- Asigurare **redactare PII** înainte de a stoca comentariile recenzorului.  
- Auditură **bias** pe limbajul generat (ex.: formulare de gen neutru).  
- Menținere **taguri de versiune** pentru fiecare şablon de prompt și checkpoint LoRA.

---

## 5. Beneficii Măsurabile

Un pilot cu trei companii SaaS de dimensiune medie (în medie 150 de chestionare/lună) a livrat următoarele rezultate după șase luni de rulare a sistemului cu învățare activă:

| Metrică | Înainte de Buclă | După Buclă |
|---------|------------------|------------|
| **Timp mediu recenzor per chestionar** | 12 min | 4 min |
| **Acurateţe auto‑publicare (QA intern)** | 68 % | 92 % |
| **Timp de livrare prim draft** | 3 h | 15 min |
| **Observaţii audit de conformitate legate de erori în chestionare** | 4 pe trimestru | 0 |
| **Incidente de drift ale modelului (nevoie de re‑antrenare completă)** | 3 pe lună | 0,5 pe lună |

Dincolo de eficienţa brută, **pista de audit** încorporată în buclă a satisfăcut cerinţele **[SOC 2 Type II](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** pentru *managementul schimbărilor* și *provenienţa dovezilor*, eliberând echipele juridice de log‑uri manuale.

---

## 6. Cele Mai Bune Practici pentru Echipe

1. **Începeți în Mic** – activaţi învățarea activă doar pe secţiunile cu risc înalt (ex.: protecţia datelor, răspuns la incidente) înainte de a extinde la întregul chestionar.  
2. **Definiţi Praguri Clar de Încredere** – adaptaţi pragurile în funcție de cadrul legislativ; un prag mai strict pentru SOC 2 vs. unul mai permisiv pentru GDPR.  
3. **Premiaţi Feedback‑ul Recenzorilor** – introduceţi elemente de gamificare pentru a menţine rate ridicate de participare.  
4. **Monitorizaţi Drift‑ul Prompturilor** – folosiţi teste automate care compară răspunsurile generate cu un set de fragmente legislative de referinţă.  
5. **Documentaţi Toate Modificările** – fiecare rescriere de prompt sau actualizare LoRA trebuie să fie versionată în Git cu note de lansare corespunzătoare.

---

## 7. Direcţii Viitoare

### 7.1 Integrarea Dovezilor Multi‑Modale

Versiunile viitoare ar putea consuma **capturi de ecran, diagrame de arhitectură și fragmente de cod** prin modele vision‑LLM, extinzând baza de dovezi dincolo de documentele text.

### 7.2 Învățare Activă Federată

Pentru întreprinderi cu cerinţe stricte de rezidenţă a datelor, o abordare de **învățare federată** ar permite fiecărei unităţi de business să antreneze adaptoare LoRA locale, partajând doar actualizări de gradient, păstrând confidenţialitatea.

### 7.3 Scoruri de Încredere Explicabile

Îmbinarea scorurilor de încredere cu **hărţi de explicabilitate locală** (ex.: SHAP pentru contribuţia token‑urilor) va oferi recenzorilor context asupra motivului incertitudinii, reducând sarcina cognitivă.

---

## Concluzie

Învățarea activă transformă AI‑ul destinat achiziţiilor dintr‑un **generator static de răspunsuri** într‑un **partener dinamic, auto‑optimizat de conformitate**. Direcţionând inteligent întrebările ambigue către experţi umani, rafinând continuu prompturile și aplicând fine‑tuning incremental eficient, platforma Procurize poate:

- Reduce timpul de finalizare a chestionarelor cu până la **70 %**.  
- Atinge o **acurateţe de primă trecere >90 %**.  
- Oferi o **pistă completă de audit și proveniență** necesară standardelor de reglementare moderne.

Într‑un climat în care chestionarele de securitate dictează viteza vânzărilor, încorporarea unei bucle de învățare activă nu este doar o actualizare tehnică — este un avantaj strategic competitiv.