PwC AI Risk Framework

PwC AI Risk Framework: Оркестрация управления и проверка соответствия

Фреймворк работает как специализированная контрольная плоскость, обеспечивающая единый слой надзора за распределёнными активами ИИ. В ландшафте 2026 года архитектура делает акцент на автоматизированном отслеживании соответствия требованиям Закона ЕС об ИИ для высокорисковых систем, переходя от ручных периодических проверок к непрерывному аудиту на основе телеметрии 📑.

Соответствие нормативным требованиям и управление

Система спроектирована для сопоставления производительности моделей и процедур обработки данных с развивающимися глобальными нормативными требованиями.

• Автоматизация Закона ЕС об ИИ: Реализует автоматизированные проверки на предмет предвзятости, прозрачности и качества данных, специально адаптированные для соответствия классификации «Высокорисковый ИИ» 📑.
• Глобальный центр управления: Распространяет глобальные правила управления по локальным бизнес-подразделениям через централизованный механизм политик 🧠. Механизм обеспечения согласованности распространения политик в различных облачных регионах не раскрыт 🌑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Логика поддержки решений и автоматизация

Фреймворк использует многоуровневый подход к рассуждениям для выявления и снижения дрейфа моделей и этических нарушений в режиме реального времени.

• Диагностика причинных сбоев: Применяет анализ первопричин для различения случайного дрейфа и системного сбоя модели 📑. Логика реализации базовых причинно-следственных графов является проприетарной 🌑.
• Перехватчики посредничества в реальном времени: Программные хуки, предназначенные для мониторинга телеметрии моделей. Фреймворк может помечать или блокировать выходные данные на основе заранее определённых порогов риска 📑. Протокол интеграции для сторонних сред, отличных от Azure, не полностью документирован 🌑.

Операционный сценарий: Обнаружение аномалий в реальном времени

• Входные данные: Высокообъёмный поток телеметрии от производственной LLM, развёрнутой через Azure AI Studio 📑.
• Процесс: Слой посредничества в рисках применяет символьные фильтры на основе правил (для PII/токсичности) и нейронное обнаружение аномалий (для семантического дрейфа) одновременно 🧠.
• Выходные данные: Формируется аудиторский след с оценкой рисков в панели «AI Health»; события высокого риска инициируют автоматическое оповещение или блокировку посредничества 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Накладные расходы на инференс: Оценить влияние слоя посредничества в реальном времени на время отклика модели в различных регионах развёртывания 🌑.
• Универсальность интеграции: Проверить возможность развёртывания фреймворка в средах AWS или GCP, так как текущая документация в основном подтверждает оркестрацию, нативную для Azure 📑.
• Целостность аудиторского следа: Запросить документацию по стандартам шифрования и протоколам неизменяемости для управляемого уровня персистентности 🌑.
• Точность причинной логики: Проверить уровень ошибок модуля причинной диагностики при обработке мультимодальных выходных данных моделей 🌑.