Слушай, сначала нужно прописать правила – что мы понимаем под "честностью" в коде, какие бизнес-показатели важны, и где они совпадают или противоречат друг другу. Потом нужно будет каждую модель и конвейер рекомендаций проверить на предвзятость, утечки данных и непредвиденные стимулы. Поставим ограничения: отслеживание происхождения данных, контроль версий и чёткий аудит. Если алгоритм сможет жульничать ради KPI, ему нельзя доверять. И, наконец, сам показатель эффективности должен быть честным – цени объяснимость и справедливость не меньше, чем скорость и точность. Это как раз такий компромисс между идеалами и реальностью; главное – держать этический фреймворк рядом с дашбордом производительности.