# 🛡️ Mākslīgā Intelekta Drošība, Ētika un Vadlīnijas

---

## 🌍 Globālie AI Drošības Principi

### OECD AI Principi (2019, atjaunoti 2024)
Pieņēmušas 46 valstis, tai skaitā ES dalībvalstis:
1. **Ieguvums cilvēkiem** — AI jākalpo sabiedrības labumam
2. **Tiesiskums** — AI jāievēro likumi un cilvēktiesības
3. **Caurspīdīgums** — AI lēmumiem jābūt skaidrojamiem
4. **Izturība** — AI sistēmām jābūt drošām un uzticamām
5. **Atbildība** — AI izstrādātāji atbild par sekām

### UNESCO AI Ētikas Ieteikumi (2021)
Pirmais globālais AI ētikas standarts — parakstīja 193 valstis:
- Cilvēka cieņas aizsardzība
- Privātuma ievērošana
- Vides ilgtspēja
- Datu pārvaldība
- Dzimumu līdztiesība

---

## 🔐 AI Kiberdrošība

### Galvenie Draudi
**Adversarial Attacks** — uzbrukumi AI modeļiem:
- Attēlu manipulācija (pixels, ko cilvēks neredz, maldina AI)
- Prompt injection — ļaunprātīgas instrukcijas AI sistēmai
- Data poisoning — apmācību datu saindēšana

**Deepfakes un Dezinformācija:**
- AI ģenerēts video/audio — realitātes viltošana
- Sintētiski teksti — automatizēta dezinformācija
- Voice cloning — balss klonēšana krāpšanai

**AI Sistēmu Ievainojamības:**
- Model inversion — privātu datu ieguve no modeļa
- Membership inference — noskaidrot vai dati izmantoti apmācībā
- Model stealing — modeļa kopēšana bez atļaujas

### Aizsardzības Metodes
- Red teaming — ētiska uzlaušana AI sistēmu testēšanai
- Differential privacy — privātuma aizsardzība apmācībā
- Federated learning — mācīšanās bez datu centralizācijas
- Explainable AI (XAI) — pārskatāmi AI lēmumi

---

## ⚖️ AI Ētika Praksē

### Algoritmiskā Aizspriedumu Novēršana (Bias)
**Kur rodas aizspriedumi:**
- Apmācību datos (vēsturiskā diskriminācija)
- Modeļa uzbūvē
- Mērķa definīcijā

**Riska grupas:** Dzimums, rase, vecums, invaliditāte, seksuālā orientācija

**Risinājumi:**
- Datu audits pirms apmācības
- Daudzveidīgas izstrādes komandas
- Regulāra modeļa uzraudzība

### AI Lēmumu Pārskatāmība
**"Melnās kastes" problēma:**
- Dziļmācīšanās modeļi bieži nav izskaidrojami
- Tiesas, bankas, medicīna — nepieciešami skaidrojumi

**Risinājumi — Explainable AI (XAI):**
- LIME — lokāli skaidrojumi
- SHAP — iezīmju nozīmīgums
- Attention maps — ko modelis "skatās"

### Cilvēka Uzraudzība (Human-in-the-Loop)
Principi:
- AI palīdz, cilvēks izlemj
- Kritiskos lēmumos (medicīna, tiesa) — obligāta cilvēka apstiprināšana
- Automatizācija pieļaujama tikai zemā riska scenārijos

---

## 🏢 Korporatīvā AI Pārvaldība

### AI Governance Framework
Labas prakses uzņēmumos:
1. **AI politika** — dokumentēti lietošanas noteikumi
2. **Ētikas komiteja** — daudzdisciplināra pārraudzība
3. **Riska reģistrs** — visu AI sistēmu katalogs ar riska novērtējumu
4. **Incidentu protokols** — kā rīkoties AI kļūmju gadījumā
5. **Darbinieku apmācība** — AI pratība visā organizācijā

### ISO Standarti AI jomā
- **ISO/IEC 42001:2023** — AI vadības sistēmas sertifikācija
- **ISO/IEC 23894:2023** — AI riska pārvaldība
- **ISO/IEC 38507:2022** — AI pārvaldības principi
- **ISO/IEC 24028:2020** — AI uzticamība

### NIST AI Risk Management Framework (ASV)
4 galvenās funkcijas:
1. GOVERN — pārvaldības struktūra
2. MAP — riska identifikācija
3. MEASURE — riska novērtēšana
4. MANAGE — riska mazināšana

---

## 🌐 Valstu un Reģionu AI Stratēģijas

### Eiropas Savienība
- **ES AI Akts** (2024) — riska regulējums
- **ES AI Stratēģija** — €1 mljrd. investīcijas gadā
- **Digital Decade 2030** — digitālās transformācijas mērķi
- **GDPR + AI** — datu aizsardzība AI sistēmās

### Latvija
- **Digitālās transformācijas pamatnostādnes 2021-2027**
- **Latvijas AI stratēģija** — fokuss uz valsts pārvaldi un izglītību
- **Datu valsts inspekcija (DVI)** — galvenā AI uzraudzības iestāde
- **LVRTC** — valsts tehnoloģiju centrs, AI projekti

### ASV
- **Executive Order on AI** (2023) — drošības prasības lielajiem modeļiem
- **NIST AI RMF** — riska pārvaldības ietvars
- **AI Bill of Rights** — tiesību aizsardzības principi

### Ķīna
- **AI regulējums** — fokuss uz algoritmisko pārredzamību
- **Deepfake regulējums** (2022) — marķēšanas prasības
- **Ģeneratīvā AI regulējums** (2023) — čatbotu noteikumi

### Apvienotā Karaliste
- **Pro-innovation** pieeja — sektorāla regulācija
- **AI Safety Institute** — drošības pētījumi
- **Bletchley Park Deklarācija** (2023) — starptautiska AI drošības vienošanās

---

## 🤖 Lielās Valodas Modeļi (LLM) — Drošība

### Galvenie Riski
**Hallucination (halucinācijas):**
- Modelis izgudro faktus, kas neatbilst realitātei
- Bīstami medicīnā, juridikā, finansēs
- Risinājums: RAG (Retrieval Augmented Generation)

**Prompt Injection:**
- Ļaunprātīgas instrukcijas slēptas lietotāja ievadē
- Var mainīt modeļa uzvedību
- Risinājums: ievades validācija, izolēta izpildes vide

**Datu Noplūde:**
- Modelis var "atcerēties" apmācību datus
- PII (persondati) risks
- Risinājums: differential privacy, datu filtrēšana

### Drošas LLM Lietošanas Principi
1. Nepārsūti sensitīvus datus uz publiskiem modeļiem
2. Pārbaudi AI atbildes kritiskos kontekstos
3. Izmanto privātus/lokālus modeļus sensitīviem uzdevumiem
4. Dokumentē AI lietošanu auditam
5. Apmāci darbiniekus kritiski domāt par AI atbildēm

---

## 💼 AI Nozaru Specifiskā Regulācija

### Medicīna un Veselības aprūpe
- **MDR** (Medical Device Regulation) — AI kā medicīniska ierīce
- **FDA AI/ML Guidance** (ASV) — klīnisko lēmumu atbalsts
- **CE marķējums** — ES medicīnisko AI sertifikācija
- Augstais risks pēc ES AI Akta — diagnostika, ārstēšanas ieteikumi

### Finanses un Apdrošināšana
- **EBA vadlīnijas** — AI kredītu piešķiršanā
- **EIOPA** — AI apdrošināšanā
- **MiFID II** — algoritmiskā tirdzniecība
- Aizliegts: automātiska atteikumu pieņemšana bez cilvēka

### Izglītība
- **GDPR** — studentu datu aizsardzība
- ES AI Akts — studentu vērtēšanas sistēmas (augstais risks)
- Akademiskā godīguma politikas — AI plaģiātisms

### Darba tiesības
- ES AI Akts — darba atlase, novērtēšana (augstais risks)
- **Platform Work Directive** — algoritmiskie vadītāji
- Obligāta informēšana darbiniekiem par AI uzraudzību

---

## 🔮 Nākotnes Tendences AI Drošībā

### AGI (Artificial General Intelligence) Riski
- Hipotētiska AI ar cilvēka līmeņa vispārējo intelektu
- Eksistenciālie riski — diskutē vadošie pētnieki
- **AI Safety** pētījumu joma — Anthropic, DeepMind, OpenAI

### Frontier AI Regulācija
- Bletchley Park Deklarācija (2023) — 28 valstu vienošanās
- Robežmodeļu (frontier models) drošības pārbaudes
- Starptautiskā AI drošības institūcija

### Kvantu skaitļošana un AI
- Kvantu datori apdraud šifēšanu
- Post-quantum kriptogrāfija — sagatavošanās
- Kvantu ML — jauna paradigma

### Bioloģiskie Riski
- AI bioloģisko ieroču izstrādē — augstākā prioritāte
- Biosafety regulācija AI kontekstā
- Dual-use pētījumu ierobežojumi
