EB-2 NIW для фахівців із безпечного та відповідального ШІ
EB-2 NIW (National Interest Waiver) дозволяє не надавати job offer і не проходити PERM, якщо заявник доведе, що його діяльність відповідає національному інтересу США і виконує три критерії з прецеденту Matter of Dhanasar. Для AI safety, Responsible AI та AI governance докази зручно узгоджувати з NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) — добровільною рамкою керування ризиками ШІ з функціями Govern / Map / Measure / Manage.
На сторінці: матриця «AI RMF → докази → критерії NIW», зрозумілі метрики, інтерактивна діаграма для підстановки ваших KPI, чек-лист подачі та офіційні першоджерела США (.gov) із короткими поясненнями.
EB-2 NIW AI safety
Responsible AI NIW
AI governance immigration
NIST AI RMF
Model Risk Management
Red-teaming
Interpretability
Терміни: red-teaming — перевірка моделей сценаріями атак; interpretability — методи пояснюваності моделі; Model Risk Management — процеси виявлення, оцінки, зниження та моніторингу ризиків моделей протягом життєвого циклу.
NIW: три критерії — просто і по суті
Критерій 1 — Значущість і національна важливість
- Опишіть суспільну користь: захист користувачів і критичної інфраструктури, фінансова стабільність, безпека охорони здоров’я, права людини.
- Узгодьте цілі з NIST AI RMF та федеральними директивами щодо безпечного/відповідального ШІ (меморандуми OMB, профіль для генеративного ШІ).
- Перекладіть зниження ризиків у вимірювані метрики (див. Блок 3/4).
Критерій 2 — Здатність просунути задумане
- Кваліфікація: публікації, участь у стандартах, впроваджені політики Responsible AI, запущені програми red-teaming, аудити.
- Результати: закриті критичні вразливості, менший MTTR, ширше покриття Model/System Cards, зростання робастності та справедливості.
Критерій 3 — Баланс на користь відмови від job offer/PERM
- Доведіть, що пришвидшення поширення практик безпеки дає США більший ефект, ніж очікування PERM.
- Покажіть екосистемний вплив: open-інструменти, навчання кадрів, участь у NIST/AISIC та стандартизації.
Що саме подавати
- Політики Responsible AI, реєстри ризиків, плани управління ризиками (RMP), плани реагування на інциденти.
- Звіти red-teaming з пріоритетами та датами закриття.
- Метрики дрейфу/робастності/справедливості, результати незалежної валідації.
- Model/System Cards, реліз-гейти, журнали моніторингу після релізу.
Для кожного документа вкажіть ризик із AI RMF, дію (контроль/тест) та число, що змінилося.
AI RMF → докази → критерії NIW
Зв’яжіть кожний артефакт із функцією AI RMF і вкажіть, який критерій Dhanasar він підтверджує.
| Функція AI RMF | Приклади артефактів | Критерії NIW |
|---|---|---|
| Govern | Політики Responsible AI; RACI; процедури MRM; реєстр ризиків; журнал аудиту; план реагування на інциденти. governance accountability |
Кр. 1: зменшення системних ризиків; Кр. 2: зрілість впровадження; Кр. 3: масштабна користь для США. |
| Map | Model/System Cards; опис даних; моделювання загроз; карта впливів/шкоди; обмеження моделі. documentation threat modeling |
Кр. 1: зв’язок із безпекою та правами; Кр. 2: експертиза раннього виявлення ризиків. |
| Measure | Метрики дрейфу/робастності; оцінки справедливості; незалежна валідація; звіти red-teaming і їх закриття. robustness bias/fairness |
Кр. 1: підтверджене зниження ризиків; Кр. 2: досягнення KPI безпеки. |
| Manage | RMP; реліз-гейти; моніторинг після запуску; звіти про інциденти; навчання персоналу. risk response post-deployment |
Кр. 2: сталі результати; Кр. 3: швидше поширення практик у США. |
| GenAI Profile | Jailbreak-тести; токсичність; захист від витоків; ризики deepfake; соціально-економічний вплив. content safety data leakage |
Кр. 1–3: захист користувачів/інфраструктури; спеціалізовані практики; узгодженість із федеральними пріоритетами. |
Метрики, що мають значення
Введіть значення «до» та «після» для чотирьох показників і натисніть Застосувати, щоб оновити діаграму.
Закриття P1–P2, %
частка критичних знахідок red-team, закритих за 30/90 днів.
частка критичних знахідок red-team, закритих за 30/90 днів.
MTTR, години
середній час усунення інциденту моделі.
середній час усунення інциденту моделі.
Drift alerts/кв.
спрацювання тригерів дрейфу за квартал.
спрацювання тригерів дрейфу за квартал.
Coverage, %
релізи, покриті Model/System Cards і контролями.
релізи, покриті Model/System Cards і контролями.
Досьє доказів і стратегія подачі
Що додати до пакета
- Супровідний бриф: розділи за трьома критеріями з таблицею «AI RMF → докази → критерії» та посиланнями на KPI.
- Форми: I-140 (EB-2 із проханням про National Interest Waiver) + підтвердження кваліфікації EB-2 (ступінь/виняткові здібності).
- Технічні додатки: політики Responsible AI, реєстри ризиків, Model/System Cards, звіти red-teaming, RMP, результати незалежної валідації.
- Листи підтримки: від експертів/організацій США з конкретними цифрами впливу (напр., «зменшив MTTR на 58%»).
- Діаграми й таблиці: експорт дашбордів із датами релізів і методиками розрахунку.
Практичні кроки
- Зберіть KPI за 3–6 останніх релізів, заповніть інтерактивну діаграму та збережіть експорт.
- На кожний ризик дайте контроль (policy/test) і вимірюваний результат (метрика/поріг/час закриття).
- Прив’яжіть роботу до пріоритетів США у сфері безпечного ШІ (джерела нижче) та покажіть екосистемний ефект: open-source, навчання, участь у NIST.
- Поясніть технічні терміни так, щоб логіка була зрозуміла нефахівцю.
Офіційні державні першоджерела (.gov) з короткими поясненнями
Використовуйте як первинні посилання у брифі; цитуйте конкретні розділи та пов’язуйте їх із вашими артефактами і KPI.
-
USCIS Policy Manual — EB-2 / National Interest Waiver (Vol. 6, Part F, Chapter 5)Офіційні критерії NIW за Matter of Dhanasar: значущість/національна важливість, спроможність просунути діяльність та балансовий тест.https://www.uscis.gov/policy-manual
-
USCIS — Policy Alert (січень 2025) щодо петицій за зайнятістю та NIWАктуальні вказівки USCIS із оцінювання суспільної користі та документального підтвердження у заявах NIW.https://www.uscis.gov
-
NIST — Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)Добровільна, вимірювана рамка управління ризиками із функціями Govern, Map, Measure, Manage на всіх етапах ЖЦ ШІ.https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
-
NIST — Generative AI Risk Management ProfileПрофіль для генеративних моделей: jailbreak-тести, токсичність, витоки даних, deepfake-ризики, суспільний вплив.https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-profile-generative-ai
-
NIST Artificial Intelligence Safety Institute (AISIC)Ініціативи та робочі групи з red-teaming, оцінювання та бенчмарків безпеки; участь підсилює розділ governance.https://www.nist.gov/artificial-intelligence-safety-institute
-
White House / OMB — меморандуми щодо відповідального ШІ у федеральних відомствах (напр., M-24-10, M-24-18)Федеральні пріоритети та впроваджувальні настанови для безпечного, правозахисного ШІ; корисно для зв’язку вашої роботи з цілями США.https://www.whitehouse.gov/omb
-
USCIS — Administrative Appeals Office (AAO) decisionsПоказові рішення за NIW із застосуванням Dhanasar; використовуйте як орієнтири аргументації щодо користі та спроможності.https://www.uscis.gov/administrative-appeals/aao-decisions
Перед подачею перевірте
- Матриця «AI RMF → докази → критерії» заповнена; для кожного пункту є числа й дати.
- Інтерактивна діаграма відображає ваші KPI; експорт додано до матеріалів.
- Листи підтримки містять кількісні результати (метрики, закриті ризики, впроваджені контролі).
- Терміни пояснено просто; .gov-джерела включено до додатків.
USCIS — Служба громадянства та імміграції США; NIST — Національний інститут стандартів і технологій США.
