Кратко и по делу — структура команды, процессы и конкретные практики, чтобы в проекте ИИ учесть этику и риски.
1) Команда — роли и загрузка (минимум)
- Продуктовый владелец (PM) — ответственность за требования и бизнес-риски.
- Технический лидер (ML/Infra) — архитектура, безопасность, тесты.
- Инженер по данным / Data Steward — качество данных, метаданные, доступы.
- Инженер по приватности / Privacy Engineer — DPIA, псевдонимизация, требования GDPR.
- Специалист по безопасности/DevSecOps — защищённость модели и пайплайна.
- Этический офицер / специалист по этике и рискам (можно как контрактор на старте) — формализация рисков, независимые ревью. Рекомендуемая загрузка на старте: $0.2$–$1.0$ FTE в зависимости от масштаба.
- Юрист/Compliance (частично) — соответствие регуляциям.
- UX/исследователь (для взаимодействия с пользователями и оценкой вреда).
- Внешний консультативный совет (этики, отраслевые эксперты, представителями уязвимых групп) — регулярные ревью.
2) Губернатство и роли принятия решений
- Создать Governance board (ежемесячно) с PM, этическим офицером, юристом, техлидом.
- Ввести stage-gates: исследование → PoC → тестирование → пилот → прод; переход только после sign‑off по этике и рискам.
3) Процессы и артефакты
- Ethics & Risk Assessment: применять шаблон DPIA/AI-RA; оценка рисков по шкале. Формула риска: $R=S\times L$ (Severity $S$ и Likelihood $L$, шкалы $1$–$5$). Порог «высокого» риска: например $R\ge 15$.
- Model Card и Datasheet для каждой модели (описание возможностей, ограничения, метрики, дата/данные, known failure modes).
- Checklist «Definition of Done» для задач: включает приватность, bias‑тесты, explainability, logging, rollback-план.
- Pre‑deployment ethical review: независимый ревьюёр (внутри или внешний) проводит оценку и даёт обязательные замечания.
- Red‑team / adversarial testing и стресс‑тесты (безопасность, приватность, инъекции данных, краевые кейсы).
- Мониторинг в проде: производительность, дрейф данных, fairness метрики, инциденты; оповещения при нарушении порогов.
- Incident response + post‑mortem: формализованный план, RACI, SLA на реакцию.
- Обучение команды: регулярные сессии по этике, кейсам вреда, регуляциям.
4) Метрики и пороги (примеры)
- Accuracy/utility; распределённые метрики по группам, fairness: disparate impact (порог например $0.8$), false positive/negative по подгруппам.
- Robustness: процент примеров, на которых модель ломается на adversarial примерах; допустимый уровень < $5\%$.
- Мониторинг дрейфа: статистическое отличие распределения фич — сигнал при p‑value < $0.01$.
(Все пороги согласовать с бизнесом и юристами.)
5) Интеграция в Agile/CI/CD
- Включить ethics‑checks в CI: автоматические тесты (bias, poisoning checks, explainability smoke tests), прохождение которых — обязательное условие merge.
- Pull request template с пунктами: данные, метрики fairness, privacy controls, список рисков и mitigation.
- Stage deployment с Canary и контрольными метриками, автоматический rollback при превышении порогов.
6) Техничесные меры
- Логирование и трассировка запросов (анонимно) — для расследований и отката. Хранение логов минимум $90$ дней (или по регламенту).
- Privacy measures: differential privacy, data minimization, псевдонимизация.
- Access controls, segregation of duties для моделей и данных.
- Explainability tools (LIME/SHAP, counterfactuals) интегрированы в пайплайн для критичных решений.
7) Управление данными
- Каталог данных с метаданными, source lineage, labels provenance.
- Тесты качества данных и наборы тестовых кейсов (edge cases, уязвимые группы).
- Политика retention и удаления данных.
8) Внешняя экспертиза и аудит
- На старте привлекать внешнего этика/аудитора для baseline оценки и настройки процессов.
- Планируемый внешний аудит ежегодно (или при изменении модели).
9) Что делать, если нет внутренней экспертизы
- Подход «hub‑and‑spoke»: назначить внутреннего ответственного (spoke) и подключать внешних специалистов (hub) по мере этапов.
- Обеспечить контракт на retainer для внешнего этика/юриста для быстрых ревью.
10) Короткий план внедрения (пример)
- Месяц $0$: назначить владельцев, привлечь внешнего этика, создать шаблоны DPIA, model card.
- Месяц $1$–$2$: PoC + автоматические тесты + initial red‑team.
- Месяц $3$: pre‑deployment review, пилот с мониторингом.
- Месяц $4+$: прод, регулярные ревью, аудит.
Заключение — ключевые принципы
- Встраивать этику и риск как обязательные чек‑поинты (не опцию).
- Делать артефакты (model card, DPIA, логи) доступными и актуальными.
- Комбинировать внутренние ресурсы + внешнюю независимую экспертизу.
Если нужно, пришлю готовые шаблоны: DPIA, model card, checklist для CI и пример RACI — укажи, какие именно.