
# AI‑керований симулятор персон у режимі реального часу для адаптивних відповідей на питання

Підприємства тону́ть у повторюваних, часовитратних питаннях безпеки. Хоча генеративний ШІ вже автоматизував збір доказів і картографування пунктів політик, залишилась критична відсутність: **людський голос**. Керівники, аудиторі та юридичні команди очікують відповіді, які відображають певну персону — наприклад, менеджера продукту, орієнтованого на ризики, юридичного радника, що зосереджений на конфіденційності, або інженера операцій, що розбирається в безпеці.

**Двигун симуляції персон у відповідності (CPSE)** заповнює цей прогалину. Поєднуючи великі мовні моделі (LLM) з постійно оновлюваним графом знань про відповідність, двигун створює роле‑точні, контекстно‑обізнані відповіді «на льоту», залишаючись у відповідності до останніх регулятивних змін.

---

## Чому важливі відповіді, орієнтовані на персону

1. **Довіра та авторитет** — Зацікавлені сторони відчувають, коли відповідь надто загальна. Мова, узгоджена з персоною, підвищує впевненість.  
2. **Вирівнювання ризиків** — Різні ролі пріоритетують різні контролі (наприклад, CISO зосереджується на технічних захистах, а офіцер з конфіденційності — на обробці даних).  
3. **Послідовність аудиту** — Відповідність персона до вихідного пункту політики спрощує відстеження походження доказів.  

Традиційні AI‑рішення розглядають кожен опитувальник як однорідний документ. CPSE додає **семантичний шар**, який прив’язує кожне питання до профілю персона, а потім адаптує згенерований вміст відповідно.

---

## Огляд основної архітектури

```mermaid
graph LR
    A["Вхідний опитувальник"] --> B["Класифікація питання"]
    B --> C["Вибір персона"]
    C --> D["Динамічний граф знань (DKG)"]
    D --> E["Побудова запиту для LLM"]
    E --> F["Генерація LLM з урахуванням персона"]
    F --> G["Пост‑обробка та валідація"]
    G --> H["Доставка відповіді"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Класифікація питання  
Легкий трансформер позначає кожне питання метаданими: регулятивна область, тип потрібного доказу та терміновість.

### 2. Вибір персона  
Правил‑базований двигун (доповнений невеликим моделлю‑деревом рішень) співставляє метадані з **профілем персона**, який зберігається у графі знань.  
Приклади профілів:

| Персона | Типовий тон | Основні пріоритети |
|--------|--------------|--------------------|
| **Менеджер продукту** | Бізнес‑орієнтований, стислий | Безпека функцій, швидкість виходу на ринок |
| **Юридичний радник з конфіденційності** | Юридична точність, обережність | Резидентність даних, відповідність **[GDPR](https://gdpr.eu/)** |
| **Інженер з безпеки** | Технічна глибина, практичність | Інфраструктурні контролі, реагування на інциденти |

### 3. Динамічний граф знань (DKG)  
DKG містить пункти політик, артефакти доказів і **коментарі, специфічні для персона** (наприклад, «консультант з конфіденційності предпочитає “ми забезпечуємо” замість “ми прагнемо”`). Граф постійно оновлюється через:

* Виявлення відхилень політик у реальному часі (RSS‑стрічки, прес‑релізи регуляторів).  
* Федероване навчання з багатьох середовищ орендарів (з захистом конфіденційності).  

### 4. Побудова запиту для LLM  
Стиль‑гайд обраної персона, разом із релевантними доказовими вузлами, підставляється у структурований запит:

```
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. Генерація LLM з урахуванням персона  
Тонко налаштована LLM (наприклад, Llama‑3‑8B‑Chat) генерує відповідь. Температуру моделі динамічно задає ризик‑апетит персона (нижча температура — для юридичних радників).

### 6. Пост‑обробка та валідація  
Згенерований текст проходить:

* **Перевірку фактології** щодо DKG (кожне твердження повинно посилатися на дійсний доказ).  
* **Валідацію відхилення політик** — якщо посилана умова була замінена, двигун автоматично підмінює її.  
* **Накладення пояснювальної прозорості** — виділені фрагменти показують, яке правило персона активувало кожне речення.

### 7. Доставка відповіді  
Фінальна відповідь разом із метаданими походження повертається у платформу опитувальника через API або віджет UI.

---

## Створення профілів персона

### 7.1 Структурована схема персона  

```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"]
}
```

Схема зберігається у вигляді вузла типу в DKG, пов’язаного з пунктами політик через відношення `:USES_LEXICON` та `:PREFERS_EVIDENCE`.

### 7.2 Безперервна еволюція персона  

З використанням **підкріплювального навчання з людським зворотним зв’язком (RLHF)** система збирає сигнали прийняття (наприклад, кліки “схвалено” аудитором) і оновлює ваги лексикону персона. З часом персона стає більш **контекстно‑обізнаною** для конкретної організації.

---

## Виявлення відхилення політик у реальному часі

Відхилення політик — це коли регуляції змінюються швидше, ніж внутрішня документація. CPSE бореться з цим за допомогою **конвеєру**:

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Feed as Регулятивна стрічка
    participant Scraper as Сервіс скрейпінгу
    participant DKG as Граф знань
    participant Detector as Детектор відхилень
    Feed->>Scraper: Новий JSON регуляції
    Scraper->>DKG: Оновити/створити вузли пунктів
    DKG->>Detector: Запустити аналіз
    Detector-->>DKG: Позначити застарілі пункти
```

Коли пункт позначено, будь‑яка активна відповідь, що посилається на нього, **перегенерується** автоматично, зберігаючи послідовність аудиту.

---

## Безпека та конфіденційність

| Питання | Заходи |
|---------|--------|
| **Витік даних** | Ідентифікатори доказів токенізуються; LLM не бачить сирих конфіденційних текстів. |
| **Отруєння моделі** | Федеровані оновлення підписуються; аномальна детекція контролює відхилення ваг. |
| **Упередженість щодо певних персона** | Регулярні аудити упередженості оцінюють розподіл тону між персонами. |
| **Регулятивна відповідність** | Кожна згенерована відповідь супроводжується **доводом з нульовим знанням**, що підтверджує, що посиланий пункт задовольняє вимоги регулятора без розкриття його змісту. |

---

## Показники продуктивності

| Показник | Традиційний RAG (без персона) | CPSE |
|----------|------------------------------|------|
| Середня затримка відповіді | 2,9 с | 3,4 с (включає формування персона) |
| Точність (відповідність доказам) | 87 % | 96 % |
| Задоволення аудиторів (за шкалою 5) | 3,2 | 4,6 |
| Скорочення ручних правок | — | 71 % |

Тести проводились у середовищі з 64 CPU, 256 ГБ ОЗУ та моделлю Llama‑3‑8B‑Chat на GPU NVIDIA H100.

---

## Сценарії інтеграції

1. **Платформи управління ризиками постачальників** — вбудуйте CPSE як мікросервіс відповіді через REST‑endpoint.  
2. **Контроль відповідності у CI/CD** — запускайте генерацію доказів, орієнтованих на персона, при кожному PR, що змінює безпекові контролі.  
3. **Довірчі сторінки для клієнтів** — динамічно рендерте пояснення політик у тоні, що відповідає ролі відвідувача (розробник vs. спеціаліст з відповідності).  

---

## План розвитку

| Квартал | Віхи |
|---------|------|
| Q2 2026 | Підтримка мультимодальних персон (голос, анотації PDF). |
| Q3 2026 | Інтеграція доказів з нульовим знанням для перевірки конфіденційних пунктів. |
| Q4 2026 | Маркетплейс шаблонів персон, якими можна ділитися між організаціями. |
| 2027 H1 | Повний автономний цикл відповідності: відхилення політик → відповідь, орієнтована на персона → реєстр доказів, готовий до аудиту. |

---

## Висновок

**Двигун симуляції персон у відповідності (CPSE)** заповнює останню людську прогалину в автоматизації опитувальників. Поєднуючи інтелектуальну політичну інтелігенцію в реальному часі, динамічні графи знань і генерацію мови з урахуванням персона, підприємства отримують швидші, більш заслужені та аудиторські готові відповіді, які відповідають очікуванням кожного зацікавленого боку. Це призводить до підвищення довіри, зниження ризиків і створює масштабовану основу для майбутньої генерації відповідності.