
# Валідація в режимі «людина‑у‑циклі» для AI‑запитань безпеки

Запитання безпеки, оцінки ризику постачальників та аудити відповідності стали вузьким місцем для швидкозростаючих SaaS‑компаній. Платформи на кшталт **Procurize** значно зменшують ручну працю, автоматизуючи генерацію відповідей за допомогою великих мовних моделей (LLM), проте останній етап — **впевненість у відповіді** — все ще часто вимагає людської перевірки.  

**Framework валідації «людина‑у‑циклі» (HITL)** заповнює цей прогалину. Він накладає структурований експертний огляд на чернетки, створені ШІ, створюючи аудиторську, постійно навчаючуся систему, яка забезпечує **швидкість, точність та гарантію відповідності**.

Нижче розглянуто ключові складові рушія HITL, його інтеграція з Procurize, робочий процес та кращі практики для максимізації ROI.

---

## 1. Чому важливий підхід «людина‑у‑циклі»

| Ризик | Підхід без ШІ | Підхід з HITL |
|------|------------------|------------------------|
| **Неправильна технічна деталь** | LLM може «гіалюцинувати» або пропускати специфічні нюанси продукту. | Спеціалісти‑експерти перевіряють технічну коректність перед випуском. |
| **Невідповідність регуляціям** | Тонка формулювання може конфліктувати з вимогами [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) або [GDPR](https://gdpr.eu/). | Офіцери з відповідності схвалюють формулювання згідно репозиторіїв політик. |
| **Відсутність аудиторського сліду** | Неясне походження згенерованого вмісту. | Кожне редагування реєструється з підписами рецензентів і мітками часу. |
| **Зсув моделі** | З часом модель може генерувати застарілі відповіді. | Зворотний зв'язок перенавчає модель на основі верифікованих відповідей. |

---

## 2. Огляд архітектури

Наступна діаграма Mermaid ілюструє сквозний потік HITL у межах 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
```

*Усі вузли укладені у подвійні лапки, як того вимагає синтаксис. Цикл (J → B) гарантує, що модель навчається на верифікованих відповідях.*

---

## 3. Ключові компоненти

### 3.1 Генерація чернетки ШІ

1. **Тюнінг підказок** – Спеціалізовані підказки включають метадані запитання, рівень ризику та регуляторний контекст.  
2. **Генерація з підкріпленням (RAG)** – LLM витягує релевантні пункти з **графу знань політик** (ISO 27001, SOC 2, внутрішні політики), щоб обґрунтувати відповідь.  
3. **Оцінка впевненості** – Модель повертає оцінку впевненості для кожного речення, що використовується для пріоритетизації людської ревізії.

### 3.2 Отримання з контекстного графу знань

- **Онтологічне зіставлення**: Кожен пункт запитання мапиться на вузли онтології (наприклад, «Шифрування даних», «Відповідь на інциденти»).  
- **Графові нейронні мережі (GNN)** обчислюють схожість між питанням і збереженими доказами, виявляючи найрелевантніші документи.

### 3.3 Черга людської ревізії

- **Динамічне призначення** – Завдання автопризначаються згідно експертизи ревізора, навантаження та вимог [SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement).  
- **Колабораційний UI** – Вбудовані коментарі, порівняння версій та підтримка одночасного редагування.

### 3.4 Шар експертної валідації

- **Політики‑як‑Код** – Правила (наприклад, «Усі твердження про шифрування мають посилатися на AES‑256») автоматично позначають відхилення.  
- **Ручні переопреділення** – Рецензенти можуть приймати, відхиляти чи модифікувати пропозиції ШІ, залишаючи пояснення, які зберігаються.

### 3.5 Сервіс перевірки відповідності

- **Регуляторна крос‑перевірка** – Правило‑двигун верифікує, що остаточна відповідь відповідає обраним стандартам ([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)).  
- **Юридичний підпис** – За потреби – цифровий підпис юридичного відділу.

### 3.6 Аудиторський журнал та версіонування

- **Незмінний реєстр** – Кожна дія (генерація, редагування, затвердження) фіксується з криптографічними хешами, що забезпечує тампер‑резистентний аудит.  
- **Перегляд різниць** – Зацікавлені сторони можуть бачити зміни між чернеткою ШІ та фінальною відповіддю, що полегшує зовнішні аудити.

### 3.7 Безперервний зворотний зв'язок до моделі

- **Супервізійне тонке налаштування** – Верифіковані відповіді стають навчальними даними для наступної ітерації моделі.  
- **RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)** – Нагороди формуються на основі рівня прийняття рецензентами та оцінок відповідності.

---

## 4. Інтеграція HITL з Procurize

1. **API‑хук** – Сервіс **Questionnaire Service** Procurize відправляє webhook при надходженні нового запитання.  
2. **Шар оркестрації** – Хмара‑функція викликає мікросервіс **AI Draft Generation**.  
3. **Керування завданнями** – Черга **Human Review Queue** представлена у вигляді канбан‑дошки в UI Procurize.  
4. **Сховище доказів** – Граф знань розташований у **графовій БД** (Neo4j) і доступний через **Evidence Retrieval API** Procurize.  
5. **Розширення аудиту** – **Compliance Ledger** Procurize зберігає незмінні журнали, відкриваючи їх через GraphQL‑endpoint для аудиторів.

---

## 5. Опис робочого процесу

| Крок | Учасник | Дія | Результат |
|------|---------|-----|-----------|
| 1 | Система | Фіксує метадані запитання | Структурований JSON‑payload |
| 2 | ШІ‑двигун | Генерує чернетку з оцінками впевненості | Чернетка відповіді + оцінки |
| 3 | Система | Поставляє чернетку у чергу ревізії | ID завдання |
| 4 | Рецензент | Перевіряє, підкреслює проблеми, додає коментарі | Оновлена відповідь, пояснення |
| 5 | Bots відповідності | Запускає правила політики‑як‑коду | Прапорці «пройшло/не пройшло» |
| 6 | Юристи | Підписують (за потреби) | Цифровий підпис |
| 7 | Система | Зберігає фінальну відповідь, логує всі дії | Опублікована відповідь + журнал |
| 8 | Тренер моделі | Включає верифіковану відповідь у навчальний набір | Покращена модель |

---

## 6. Кращі практики успішного розгортання HITL

### 6.1 Пріоритизація високоризикових пунктів

- Використовуйте оцінку впевненості ШІ для **автоматичної пріоритизації** низьковпевнених відповідей на людську перевірку.  
- Обов’язково здійснюйте експертну валідацію розділів, пов’язаних із **критичними контролями** (наприклад, шифрування, зберігання даних).

### 6.2 Актуальність графу знань

- Автоматизуйте інжест нових версій політик та регуляторних оновлень через CI/CD‑конвеєри.  
- Плануйте **щоквартальне оновлення** графу, щоб уникнути застарілих доказів.

### 6.3 Чіткі SLA

- Встановіть цільові часи виконання (наприклад, **24 год для низького ризику**, **4 год для високого ризику**).  
- Відстежуйте дотримання SLA в реальному часі через панелі Procurize.

### 6.4 Фіксація раціоналів рецензентів

- Заохочуйте рецензентів **пояснювати відхилення**; ці раціонали стають цінними сигналами навчання та документацією політик.

### 6.5 Використання незмінних журналів

- Зберігайте логи у **тампер‑резистентному реєстрі** (наприклад, блокчейн‑або WORM‑зберігання), щоб відповідати вимогам аудиту у регульованих галузях.

---

## 7. Оцінка впливу

| Метрика | Базовий (тільки ШІ) | З HITL | % Поліпшення |
|----------|----------------------|--------|---------------|
| Середній час відповіді | 3,2 дн | 1,1 дн | **66 %** |
| Точність відповіді (процент успішних аудитів) | 78 % | 96 % | **18 %** |
| Час рецензента (год/запит) | — | 2,5 год | — |
| Зсув моделі (кількість перенавчань за квартал) | 4 | 2 | **50 %** |

Ці цифри демонструють, що хоча HITL додає помірний ресурс рецензенту, вигода у швидкості, впевненості у відповідності та зниженні повторної роботи є суттєвою.

---

## 8. Майбутні покращення

1. **Адаптивне маршрутизування** – Використання **reinforcement learning** для динамічного призначення рецензентів згідно їхніх минулих результатів і експертизи.  
2. **Explainable AI (XAI)** – Показувати ланцюжок міркувань ШІ поряд з оцінками впевненості, щоб підтримати рецензентів.  
3. **Zero‑Knowledge Proofs** – Надати криптографічний доказ використання доказів без розкриття конфіденційних документів.  
4. **Багатомовна підтримка** – Розширити конвеєр для обробки запитань неанглійськими мовами за допомогою AI‑перекладу та локалізованої ревізії.

---

## 9. Висновок

Framework валідації «людина‑у‑циклі» перетворює відповіді на AI‑згенеровані запитання безпеки з *швидких, але невизначених* у *швидкі, точні та аудиторські*. Поєднуючи генерацію чернеток ШІ, контекстне отримання з графу знань, експертну ревізію, перевірку політик‑як‑коду та незмінний аудит‑лог, організації можуть **знизити час відповіді до двох третин та підвищити надійність відповідей до понад 95 %**.

Впровадження цього підходу в Procurize використовує існуюче оркестрування, управління доказами та інструменти відповідності, забезпечуючи безшовний сквозний досвід, який масштабується разом із вашим бізнесом та регуляторним середовищем.

---

## Дивіться також

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO 27001:2022 – Information Security Management Systems](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Human‑in‑the‑Loop Machine Learning: A Survey (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.01234)