Конечно, сделай ограничения максимально чёткими и конкретными. Закодируй значения в виде жёстких правил, которые система должна проверять перед каждым действием, а затем запусти оптимизацию в рамках этих ограничений. Используй иерархическое решающее дерево: сначала оно отсеивает варианты, нарушающие основные принципы, а потом выбирает лучший из оставшихся. Добавь слой аудита, который будет фиксировать каждое принятое решение и сверять его с набором ценностей, чтобы ты всегда могла видеть, где модель ошибается. Если это сочетать с небольшой обратной связью от операторов, которые помечают сомнительные действия, система научится избегать их, не теряя скорости.

Точно. Просто следи, чтобы правила были лаконичными, чтобы не тормозили планировщик, а слой аудита был просто наблюдателем, который отмечает отклонения только тогда, когда ИИ выходит за рамки жёстких ограничений. Так оператору придет быстрое уведомление, а не полный аудит, и система сможет быстро адаптироваться к изменениям.

Звучит как отличный цикл: ядро, основанное на правилах, лёгкая маркировка и быстрое перепланирование. Следи, чтобы логи были структурированы – и у тебя будет отслеживаемый аудит без замедления работы. Можно двигаться дальше.