Κέρδη:
- Ικανότητα κατανόησης των αρχών της ανεξαρτησίας και της εμπιστευτικότητας στο πλαίσιο της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης και επιλογής ενός ασφαλούς, συμβατικού και ελεγκτικού οχήματος
- Δυνατότητα δημιουργίας μιας ροής εργασιών από άκρο σε άκρο που τοποθετεί την τεχνητή νοημοσύνη με πύλες επαλήθευσης σε όλο τον κύκλο ελέγχου, από τον σχεδιασμό έως την αναφορά
- Κατανοώντας ότι η ποιότητα και η ευθύνη του ελέγχου παραμένουν στον ανεξάρτητο ελεγκτή σε κάθε στάδιο και ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί ποτέ να αναλάβει αυτήν την ευθύνη
Σε αυτή την τελευταία ενότητα θα κάνουμε δύο πράγματα. Πρώτον, θα συγκεντρώσουμε τις τρεις βασικές αρχές που έχουμε θίξει σποραδικά σε όλη την ενότητα - ηθική, ανεξαρτησία και απόρρητο - σε ένα ενιαίο πλαίσιο στο πλαίσιο της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης. Στη συνέχεια, θα συνδυάσουμε όλα όσα μάθαμε σε μια ενιαία ροή εργασιών από άκρο σε άκρο από τον προγραμματισμό έως την αναφορά, βλέποντας πού ταιριάζει η τεχνητή νοημοσύνη σε κάθε βήμα και τις πύλες επικύρωσης σε κάθε βήμα. Ο στόχος είναι ότι όταν κλείσετε αυτήν την ενότητα, θα έχετε ένα εφαρμόσιμο, ολιστικό και υπεύθυνο μοντέλο λειτουργίας ελέγχου-AI.
Τρεις αρχές μέσα από το φακό του AI
Ηθική. Οι αρχές επαγγελματικής συμπεριφοράς του ελεγκτή (ακεραιότητα, αντικειμενικότητα, επαγγελματική επάρκεια και τη δέουσα προσοχή, εμπιστευτικότητα, επαγγελματική συμπεριφορά) δεν καταργούνται με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Αντίθετα, γεννιέται ένας νέος χώρος δοκιμών. Είναι ανήθικο να παρουσιάζουμε την παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης ως δική μας δουλειά (προβληματική όσον αφορά την επαγγελματική ικανότητα και τη δέουσα επιμέλεια), να βασιζόμαστε σε μη επαληθευμένα αποτελέσματα (παραβίαση δέουσας επιμέλειας), να κάνουμε την τεχνητή νοημοσύνη ασπίδα ευθύνης ("Το είπε η AI"). Το AI είναι ένα εργαλείο. Η ευθύνη για τη χρήση του ανήκει εξ ολοκλήρου στον ελεγκτή.
Ανεξαρτησία. Ο ελεγκτής πρέπει να είναι ανεξάρτητος, τόσο ουσιαστικά όσο και εμφανισιακά, από την επιχείρηση που ελέγχει. Στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης, προκύπτουν νέα ερωτήματα: Ποιος παρέχει το εργαλείο που χρησιμοποιείτε; Υπονομεύει την ανεξαρτησία το να βασίζεσαι σε ένα εργαλείο που είναι ενσωματωμένο στο σύστημα της ελεγχόμενης εταιρείας, το αποτέλεσμα του οποίου δεν μπορείς να ελέγξεις ανεξάρτητα; Τα δεδομένα σας αποθηκεύονται κάπου και χρησιμοποιούνται για άλλους σκοπούς; Η ανεξαρτησία είναι μέρος της επιλογής εργαλείων και της ροής δεδομένων.
Ασφάλεια. Τα δεδομένα ελέγχου (αρχεία πελατών, προσωπικά δεδομένα, εμπορικά μυστικά) προστατεύονται εντός του πεδίου εφαρμογής της πολιτικής απορρήτου και του KVKK. Η μεταφόρτωση πραγματικών, αναγνωρίσιμων δεδομένων σε ένα δημοσίως διαθέσιμο εργαλείο AI αποτελεί παραβίαση. Κανόνας: ανωνυμοποιήστε, κοινοποιήστε ελάχιστο, χρησιμοποιήστε ασφαλή και συμβατικά εργαλεία.
Ο παρακάτω πίνακας συνοψίζει τις ερωτήσεις που πρέπει να κάνει ο επιθεωρητής όταν επιλέγει ένα ασφαλές όχημα:
Ερώτηση
Γιατί είναι σημαντικό;
Πού πηγαίνουν τα δεδομένα, πού αποθηκεύονται;
Απόρρητο και KVKK
Χρησιμοποιείται η αποτελεσματικότητα στην εκπαίδευση μοντέλων;
Εμπιστευτικότητα, εμπορικό μυστικό
Υπάρχει συμφωνία επεξεργασίας δεδομένων και διασφάλιση εμπιστευτικότητας;
Νομική/ηθική συμμόρφωση
Διατηρείται μια διαδρομή ελέγχου (ποιος έκανε τι, πότε);
Τεκμηρίωση, ευθύνη
Μπορώ να επαληθεύσω ανεξάρτητα την έξοδο;
Ανεξαρτησία, αξιοπιστία
Είναι εταιρικό/συμβατικό ή ανοιχτό σε όλους;
Γενικό επίπεδο ασφάλειας
Προσοχή: Εργάζεστε σε έναν τομέα «κρίσιμο για την ασφάλεια και τη συμμόρφωση». Τα αποτελέσματα του οικονομικού ελέγχου επηρεάζουν τις αποφάσεις των επενδυτών, των δανειστών και του δημοσίου. Η παραγωγή AI ΔΕΝ υποκαθιστά την έγκριση από έναν ικανό, ανεξάρτητο ελεγκτή. Η απόφαση εξαρτάται από το άτομο. Το AI είναι ένα εργαλείο υποστήριξης αποφάσεων και επιτάχυνσης.
Ροή εργασιών ελέγχου από άκρο σε άκρο-AI
Ας συνδυάσουμε όλα τα μέρη της ενότητας σε έναν ενιαίο βρόχο. Σε κάθε βήμα, θα δείτε τον ρόλο του AI και την πύλη επαλήθευσης που ακολουθεί αμέσως. Η πύλη επαλήθευσης είναι ο έλεγχος που πρέπει να περάσει ο ελεγκτής πριν μεταφέρει την έξοδο αυτού του βήματος στο επόμενο βήμα.
- Σχεδιασμός και κίνδυνος (Ενότητα 2). AI: καταιγισμός ιδεών κατά τομέα, σενάριο ουσιαστικότητας. → Πύλη: φιλτράρετε τη λίστα κινδύνου που αφορά την επιχείρηση, υπολογίστε εκ νέου κάθε πολλαπλασιασμό σημαντικότητας.
- Προετοιμασία δεδομένων και πλήρης πληθυσμιακός έλεγχος (Ενότητα 3). AI: καθαρισμός δεδομένων, επιβολή κανόνων, δημιουργία εξαιρέσεων. → Πύλη: επιβεβαίωση της πληρότητας των δεδομένων με συναίνεση. Θεωρήστε τις εξαιρέσεις ως την αρχή μιας έρευνας, όχι ως ευρήματα.
- Δοκιμές ανωμαλιών και περιοδικών (Ενότητα 4). AI: βαθμολογία πολυδιάστατης προσοχής. → Πύλη: χειρισμός ψευδών θετικών στοιχείων. Ερευνήστε κάθε ρεκόρ υψηλής βαθμολογίας με τεκμηρίωση.
- Αναλυτικές διαδικασίες (Ενότητα 8). AI: ανάλυση οριζόντιας/κάθετης/αναλογίας, υπόθεση απόκλισης. → Πόρτα: εξασφάλιση ανεξαρτησίας προσδοκιών. Ελέγξτε κάθε υπόθεση με στοιχεία. εμβαθύνουν στην απροσδόκητη παράκαμψη.
- Συμφιλίωση και αντιστοίχιση (Ενότητα 7). AI: τρέχουσα/τραπεζική συμφωνία, τριπλή αντιστοίχιση. → Πόρτα: επαληθεύστε την αιτία της ασυμφωνίας του αντικειμένου με το έγγραφο. Προσαρμόστε την ανοχή σύμφωνα με την επιχειρηματική πραγματικότητα.
- Τυπική έρευνα (Ενότητα 6). YZ: απλοποιήστε το θέμα, κατευθύνετέ το στο σχετικό πρότυπο. → Πύλη: επαληθεύστε κάθε στοιχείο/αναφορά/ημερομηνία από το επίσημο κείμενο. Πάρτε το απόσπασμα μόνο από την επίσημη πηγή.
- Έλεγχος κινδύνου απάτης (Ενότητα 9). AI: Benford, διπλότυπο, υποκατώφλι, ανάλυση κειμένου. → Πόρτα: Αξιολογήστε την καταλληλότητα του Benford. μετατρέποντας την κόκκινη σημαία σε φταίξιμο. έρευνα με τεκμηρίωση.
- Τεκμηρίωση (Ενότητα 5). AI: σκελετός χαρτιού εργασίας, επεξεργασία ακατέργαστων σημειώσεων. → Πόρτα: παρέχετε το περιεχόμενο. συνδέετε αναφορές αποδεικτικών στοιχείων. Γράψτε το αποτέλεσμα και υπογράψτε το.
- Σκεπτικιστική ανασκόπηση (Ενότητα 11). AI: διάψευση συνεργάτης ανάκρισης. → Πόρτα : «Τι στοιχεία θα έδειχνε αν αυτό ήταν ψευδές;»; Προκατάληψη επιβεβαίωσης διακοπής.
- Αναφορά (Ενότητα 10). YZ: Δομή ευρημάτων DKNEÖ, επιστολή διαχείρισης, σχέδιο παραγράφου γνώμης. → Πόρτα: εσείς αποφασίζετε για τον τύπο θέασης και τη σημασία της. Εξετάστε κάθε πρόταση με στοιχεία. Σταθείτε πίσω από την υπογραφή σας.
Αυτός ο κύκλος έχει έναν μόνο κορμό: Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί ταχύτητα και βύθισμα. Σε κάθε βήμα, μια πύλη επαλήθευσης εισάγει την κρίση του ελεγκτή. Χωρίς πύλες, η ροή εργασίας είναι γρήγορη αλλά αναξιόπιστη. Είναι τόσο γρήγορο όσο και ανθεκτικό με πόρτες.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Σωστή χρήση από άκρο σε άκρο. Μια ομάδα ελέγχου εφάρμοσε αυτόν τον κύκλο σε έλεγχο μιας μεσαίας μεταποιητικής εταιρείας. Κατά τον σχεδιασμό, η τεχνητή νοημοσύνη έδωσε ένα προσχέδιο κινδύνου, η ομάδα το φιλτράρει. Ο πλήρης πληθυσμιακός έλεγχος εξέτασε 180.000 εγγραφές, η πληρότητα επιβεβαιώθηκε με συναίνεση. Η υπόθεση του σφάλματος περιοδικότητας στις αναλυτικές διαδικασίες επιβεβαιώθηκε από τα στοιχεία. τυπική αναφορά επιβεβαιωμένη από επίσημο κείμενο· τεκμηρίωση γραμμένη και υπογεγραμμένη από την ομάδα· Ο υπεύθυνος ελεγκτής αποφάσισε τη γνώμη της έκθεσης. Η τεχνητή νοημοσύνη μείωσε σημαντικά τον συνολικό χρόνο. Η ευθύνη και η κρίση παρέμεναν στον άνθρωπο σε κάθε πόρτα.
Περίπτωση 2 — Καταστροφή ταχύτητας χωρίς πόρτα. Μια άλλη ομάδα χρησιμοποίησε τα ίδια εργαλεία, αλλά παρέκαμψε τις πύλες επαλήθευσης: ονομάζεται "πλήρης δοκιμή" χωρίς επαλήθευση της πληρότητας των δεδομένων, εξαιρέσεις κλειστές χωρίς έλεγχο, τυπική απόδοση που χρησιμοποιείται χωρίς επαλήθευση, αναφορά γνώμης από το αισιόδοξο προσχέδιο του AI. Η ανασκόπηση ποιότητας βρήκε πολλά σφάλματα. Η δουλειά έγινε από την αρχή. Ο χρόνος που χάθηκε ήταν περισσότερος από τον χρόνο που κερδήθηκε. Μάθημα: Η ταχύτητα χωρίς πύλες είναι ψεύτικη ταχύτητα.
Περίπτωση 3 — Παραμέληση εμπιστευτικότητας και ανεξαρτησίας. Ένας ελεγκτής χρησιμοποίησε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που εκτελείται στον διακομιστή της εταιρείας που έλεγξε, το αποτέλεσμα του οποίου δεν μπορούσε να επαληθεύσει ανεξάρτητα, και επεξεργάστηκε τα δεδομένα πελατών στην πραγματική τους μορφή. Τόσο τα δεδομένα υποβλήθηκαν σε επεξεργασία σε ένα σύστημα ελεγχόμενο από την εταιρεία (θέμα ανεξαρτησίας) και τα πραγματικά προσωπικά δεδομένα παρέμειναν απροστάτευτα (εμπιστευτικότητα). Η μονάδα ποιότητας σταμάτησε τη διαδικασία. Ο σωστός τρόπος ήταν να δουλέψουμε με ένα ανεξάρτητο εργαλείο με συμβάσεις με διαδρομή ελέγχου και ανώνυμα δεδομένα. Μάθημα: τα εργαλεία και η ροή δεδομένων αποτελούν μέρος της ανεξαρτησίας και του απορρήτου.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Ανεβάζω όλα τα δεδομένα για να κάνεις τον έλεγχο από την αρχή μέχρι το τέλος, δώσε μου το αποτέλεσμα.
Πρόβλημα: ανεβάζει πραγματικά/απόρρητα δεδομένα ως έχουν (παραβίαση απορρήτου), εκχωρεί την κρίση στην τεχνητή νοημοσύνη (παραβίαση ηθικής/ανεξαρτησίας), καταστρέφει τις πύλες επαλήθευσης. Αφαιρεί την ουσία του ελέγχου.
Ισχυρή προτροπή (πλαίσιο ροής εργασιών):
Ο ρόλος σας: είστε ο από άκρο σε άκρο βοηθός ενός ανεξάρτητου ελεγκτή. Θα παράγετε ΣΧΕΔΙΟ και ΑΝΑΛΥΣΗ σε κάθε βήμα. Στο τέλος κάθε βήματος, θα μου θυμίζετε επίσης την ΠΟΡΤΑ ΕΠΑΛΗΘΕΥΣΗΣ που πρέπει να κάνω. Η κρίση, η γνώμη και το συμπέρασμα είναι δικά μου. Κανόνες (ισχύουν σε κάθε βήμα): - Σας δίνω μόνο ανώνυμα δεδομένα. Χωρίς πραγματικό όνομα/ΑΦΜ/προσωπικά δεδομένα. - Καμία κατασκευή αριθμών, τυπικών ρητρών, ημερομηνιών ή πηγών. Εάν δεν είστε σίγουροι, πείτε "επαλήθευση". - Τοποθετήστε τα αποτελέσματα σας ως "σχέδιο/εξαίρεση/υπόθεση" όχι ως "εύρεση/συμπέρασμα". Τώρα ξεκινάμε από το βήμα 1 (προγραμματισμός-κίνδυνος). Δημιουργήστε το περίγραμμά σας για αυτό το βήμα, γράφοντας την πύλη επαλήθευσης που πρέπει να περάσω στο τέλος, στοιχείο προς στοιχείο. Μην προχωρήσετε στο βήμα 2 μέχρι να επαληθεύσω και να επιβεβαιώσω.
Αυτή η προτροπή είναι ισχυρή επειδή ρυθμίζει ολόκληρη τη ροή εργασίας με πύλες επαλήθευσης, διορθώνει την απαγόρευση ανωνυμοποίησης και κατασκευής, τοποθετεί σωστά τα αποτελέσματα και συνδέει την πρόοδο με την έγκριση του ελεγκτή.
Συνήθη λάθη
- Μεταφόρτωση πραγματικών/απόρρητων δεδομένων. Παραβίαση του απορρήτου και του KVKK με κοινή χρήση χωρίς ανωνυμοποίηση.
- Παράκαμψη πυλών επαλήθευσης. Παράλειψη επιβεβαίωσης, αναθεώρησης και κρίσης για χάρη της ταχύτητας.
- Κάνοντας την AI ασπίδα ευθύνης. Αναθέτοντας την κρίση με το «AI είπε έτσι»· ηθική παραβίαση.
- Δεν αμφισβητείται το εργαλείο και η ροή δεδομένων. Τυφλή εμπιστοσύνη σε εργαλεία που απειλούν την ανεξαρτησία και την ασφάλεια.
- Λάθος του αυτοματισμού από άκρο σε άκρο ως προς την ασφάλεια. Έχοντας το AI να εκτελέσει τον έλεγχο από την αρχή μέχρι το τέλος και να υπογράψει το αποτέλεσμα.
Συμβουλή: Μεταφέρετε αυτήν την ενότητα με μία φράση: "Το AI δίνει ρυθμό και σχέδιο σε κάθε βήμα, σε κάθε βήμα μια πύλη επαλήθευσης επηρεάζει την κρίση μου. Η υπογραφή, η ευθύνη και η γνώμη παραμένουν μαζί μου." Αυτή η πρόταση είναι η ουσία της χρήσης υπεύθυνου ελέγχου-AI.
Συνοπτικά
Η ηθική, η ανεξαρτησία και η εμπιστευτικότητα είναι απαραίτητες αρχές ελέγχου και με την τεχνητή νοημοσύνη: το αποτέλεσμα είναι η δουλειά του ελεγκτή (ηθική), το εργαλείο και η ροή δεδομένων αποτελούν μέρος της ανεξαρτησίας (ανεξαρτησία), τα δεδομένα είναι ανώνυμα και επεξεργάζονται με ένα ασφαλές εργαλείο (εμπιστευτικότητα). Όλα τα μέρη της μονάδας συνδυάζονται σε έναν ενιαίο βρόχο από άκρο σε άκρο. Η ραχοκοκαλιά αυτού του βρόχου είναι πύλες επαλήθευσης που φιλτράρουν το προσχέδιο AI σε κάθε βήμα μέσω της κρίσης του ελεγκτή. Η ταχύτητα χωρίς πόρτα είναι ψευδής ταχύτητα. Το AI είναι ένα εργαλείο υποστήριξης αποφάσεων και επιτάχυνσης. Η ελεγκτική γνώμη, η κρίση για ουσιώδη ανακρίβεια και το συμπέρασμα ανήκουν στον αρμόδιο και ανεξάρτητο ελεγκτή και δεν μεταβιβάζονται.
Εργασία εφαρμογής
Τοποθετήστε την παραπάνω ροή εργασίας 10 βημάτων από άκρο σε άκρο για το δικό σας περιβάλλον ελέγχου σε μία σελίδα. Σε κάθε βήμα, γράψτε (1) τον ρόλο του AI, (2) την πύλη επαλήθευσης, (3) το ασφαλές εργαλείο που θα χρησιμοποιήσετε. Στη συνέχεια, απαντήστε στις έξι ερωτήσεις στον πίνακα επιλογής ασφαλούς οχήματος για ένα όχημα που χρησιμοποιείτε (ή σκέφτεστε να χρησιμοποιήσετε) και λάβετε μια αιτιολογημένη απόφαση για το εάν το όχημα είναι κατάλληλο για επιθεώρηση.
λίστα ελέγχου
- [ ] Δεοντολογία: Επικυρώνω και κατέχω την έξοδο AI. Δεν έριξα την ευθύνη στο AI.
- [ ] Ανεξαρτησία: Αξιολόγησα την πηγή και τη ροή δεδομένων του εργαλείου. Μπορώ να επαληθεύσω ανεξάρτητα την έξοδο.
- [ ] Απόρρητο: Ανωνυμοποίησα τα δεδομένα. Οδηγούσα ένα ασφαλές, συμβεβλημένο, ελεγκτικό όχημα.
- [ ] Τοποθέτησα μια πύλη ελέγχου ταυτότητας σε κάθε βήμα της ροής εργασίας από άκρο σε άκρο.
- [ ] Δεν έχασα κανένα βήμα. Συμφώνησα ότι η ταχύτητα χωρίς πόρτα είναι ψεύτικη ταχύτητα.
- [ ] Έκανα μόνος μου τη γνώμη, την κρίση της ουσιώδους ανακρίβειας και το συμπέρασμα.
- [ ] Απάντησα στις έξι ερωτήσεις στον πίνακα επιλογής ασφαλούς οχήματος και αξιολόγησα την καταλληλότητα του οχήματος.
Εξέταση Ενοτήτων
1. Ένα μέλος της ομάδας ελέγχου σαρώνει 180.000 εγγραφές ημερολογίου AI για «ασυνήθιστες» και λαμβάνει μια λίστα εξαιρέσεων με 340 εγγραφές. Τι σημαίνει αυτή η λίστα όσον αφορά το BDS και την επαγγελματική ευθύνη;
- Α) Εξαιρέσεις αποτελούν ερωτηματικά που ο ελεγκτής θα διερευνήσει ένα προς ένα. Η αξιολόγηση με στοιχεία και τα συμπεράσματα ανήκουν στον ελεγκτή ✔
- Β) Και οι 340 εγγραφές θεωρούνται ως επιβεβαιωμένα σφάλματα και εγγράφονται απευθείας στην αναφορά ως εύρημα.
- Γ) Δεδομένου ότι σαρώνει τεχνητή νοημοσύνη, αυτές οι εγγραφές δεν χρειάζεται να εξεταστούν χωριστά.
- Δ) Ο κίνδυνος ουσιώδους σφάλματος εξαλείφεται αυτόματα καθώς η λίστα δεν περιέχει περισσότερα από 340
Εξήγηση: Τα αρχεία που επισημαίνονται με τεχνητή νοημοσύνη δεν αποτελούν αποτέλεσμα ελέγχου, αλλά αφετηρία για να τα διερευνήσει ο ελεγκτής. Κάθε εξαίρεση πρέπει να εξετάζεται με στοιχεία, τα ψευδώς θετικά στοιχεία πρέπει να εξαλειφθούν και τα πραγματικά ευρήματα πρέπει να αιτιολογούνται. Οι γνώμες και οι απόψεις ανήκουν στον ελεγκτή.
2. Ένας ελεγκτής ρωτά την τεχνητή νοημοσύνη σε ποιο πρότυπο εμπίπτει ένα λογιστικό θέμα. Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει μια σαφή αναφορά ως «το άρθρο 14/β του TMS 37 άλλαξε το 2022». Ποια είναι η σωστή προσέγγιση;
- Α) Η ουσία και η ημερομηνία δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν χωρίς επιβεβαίωση από το επίσημο πρότυπο κείμενο. Υπάρχει πιθανότητα παραισθήσεων ✔
- Β) Εφόσον η αναφορά είναι σαφής, αναγράφεται απευθείας στο έγγραφο εργασίας
- Γ) Αν η τεχνητή νοημοσύνη έχει δώσει ημερομηνία, η νομοθετική αλλαγή είναι σίγουρη.
- Δ) Η τυπική ερμηνεία μπορεί να αφεθεί αποκλειστικά στην τεχνητή νοημοσύνη
Περιγραφή: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συνθέτει με ευχέρεια τυπικούς αριθμούς, στοιχεία και ημερομηνίες (ψευδαίσθηση). Κάθε αναφορά δεν μπορεί να χρησιμοποιηθεί χωρίς επιβεβαίωση από την κύρια επίσημη πηγή (KGK, σχετικό τυπικό κείμενο). Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας δρομολογητής, όχι μια πηγή.
3. Γιατί είναι επιβλαβές η επικόλληση της κατάστασης τρέχοντος λογαριασμού της ελεγχόμενης εταιρείας με ονόματα πελατών, αριθμούς φόρου και ποσά σε ένα δημοσίως διαθέσιμο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;
- Α) Δεν υπάρχει πρόβλημα, γιατί έτσι κι αλλιώς η τεχνητή νοημοσύνη ξεχνά τα δεδομένα
- Β) Είναι απαράδεκτο μόνο αν τα ποσά υπερβαίνουν το 1 εκατομμύριο
- Γ) Είναι παραβίαση του απορρήτου και του KVKK. Τα δεδομένα πρέπει να είναι ανώνυμα και ασφαλή, να χρησιμοποιούνται εργαλεία με σύμβαση ✔
- Δ) Εάν ο πελάτης έχει δώσει έγκριση, είναι ελεύθερος να ανεβάσει τυχόν δεδομένα σε οποιοδήποτε όχημα.
Περιγραφή: Τα δεδομένα ελέγχου προστατεύονται εντός του πεδίου εφαρμογής της πολιτικής απορρήτου και του KVKK. Η μεταφορά δεδομένων σε εξωτερικό διακομιστή παραβιάζει τόσο την επαγγελματική δεοντολογία όσο και την εμπιστευτικότητα. Ο σωστός τρόπος είναι η ανωνυμοποίηση δεδομένων και η χρήση εργαλείων με συμβάσεις, ασφαλή.
4. Ποια είναι μια από τις μεγαλύτερες παγίδες κατά την αξιολόγηση της παραγωγής AI από την άποψη του επαγγελματικού σκεπτικισμού;
- Α) Η έξοδος είναι πολύ μικρή
- Β) Γραφή τεχνητής νοημοσύνης στα τουρκικά
- Γ) Μεροληψία αυτοματισμού/επιβεβαίωσης: αποδοχή εξόδου που φαίνεται ομαλή και σίγουρη ως αληθινή χωρίς αμφισβήτηση ✔
- Δ) Παρουσία πίνακα στην έξοδο
Εξήγηση: Η μεροληψία αυτοματισμού και η μεροληψία επιβεβαίωσης οδηγούν τον ελεγκτή να αποδεχθεί χωρίς να αμφισβητήσει ένα αποτέλεσμα που φαίνεται ομαλό και σίγουρο. Ο δύσπιστος ελεγκτής προσπαθεί να αντικρούσει το αποτέλεσμα και να επιδιώξει το αντίθετο. Η ευχέρεια δεν είναι ακρίβεια.
5. Ποιο είναι το πιο σημαντικό πλεονέκτημα της πλήρους πληθυσμιακής δοκιμής (δοκιμή 100% των δεδομένων) έναντι της δειγματοληψίας; Τι νέα ευθύνη όμως επιφέρει;
- Α) Εξαλείφει τον κίνδυνο δειγματοληψίας. Ωστόσο, υπάρχει ευθύνη για την επιβεβαίωση της πληρότητας των δεδομένων και την αξιολόγηση εξαιρέσεων ✔
- Β) Αυτοματοποιεί πλήρως τον έλεγχο και καθιστά περιττή την κρίση του ελεγκτή
- Γ) Επαναφέρει τον φόρτο εργασίας επειδή δεν παράγει εξαιρέσεις
- Δ) Δίνει πάντα ακριβή αποτελέσματα ανεξάρτητα από την ποιότητα των δεδομένων
Εξήγηση: Ο πλήρης έλεγχος πληθυσμού εξαλείφει τον κίνδυνο δειγματοληψίας (το δείγμα δεν είναι αντιπροσωπευτικό του πληθυσμού). Ωστόσο, η αξιολόγηση του μεγάλου αριθμού εξαιρέσεων που προκύπτουν με την επαλήθευση της πληρότητας και της ακρίβειας των δεδομένων επιβάλλει νέο βάρος στον ελεγκτή.
6. Ποια είναι η σωστή προσέγγιση κατά τον υπολογισμό του ποσού ουσιαστικότητας με τεχνητή νοημοσύνη σύμφωνα με το BDS 320;
- Α) Το πρώτο ποσό που δίνει η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται απευθείας
- Β) Η ουσιαστικότητα είναι πάντα το 5% του τζίρου και δεν απαιτεί κρίση
- Γ) Ο υπολογισμός της ουσιαστικότητας δεν είναι απαραίτητος στον έλεγχο
- Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη υπολογίζει σενάρια. Ο δείκτης, το ποσοστό και η τελική σημαντικότητα είναι κρίση του ελεγκτή και ο λογαριασμός επαληθεύεται ✔
Εξήγηση: Η ουσιαστικότητα είναι αποτέλεσμα επαγγελματικής κρίσης με βάση τον επιλεγμένο δείκτη και το ποσοστό. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υπολογίσει γρήγορα διαφορετικά σενάρια, αλλά η επιλογή του δείκτη, το ποσοστό και το τελικό ποσό ανήκουν στην κρίση του ελεγκτή και κάθε υπολογισμός θα πρέπει να επαληθεύεται ανεξάρτητα.
7. Τι ρόλο παίζει ο νόμος του Benford στον έλεγχο της απάτης και ποιο είναι το όριο του όταν χρησιμοποιείται με τεχνητή νοημοσύνη;
- Α) Είναι μια κόκκινη σημαία που υποδεικνύει αποκλίσεις στην κατανομή του πρώτου ψηφίου. Δεν είναι μόνο στοιχεία, απαιτεί έρευνα ✔
- Β) Εάν διαπιστωθεί απόκλιση, η απάτη θεωρείται επιβεβαιωμένη.
- Γ) Ισχύει για κάθε σύνολο δεδομένων και δεν παράγει ποτέ ψευδώς θετικά αποτελέσματα
- Δ) Μπορεί να χρησιμοποιηθεί μόνο χωρίς AI
Εξήγηση: Ο νόμος του Benford δίνει την αναμενόμενη κατανομή των πρώτων ψηφίων στα φυσικά σύνολα δεδομένων. οι αποκλίσεις μπορεί να υποδηλώνουν πιθανή χειραγώγηση. Αλλά αυτό είναι απλώς μια κόκκινη σημαία. Δεν αποτελεί από μόνη της απόδειξη απάτης. απαιτεί ελεγκτική έρευνα.
8. Ποια είναι η πιο στιβαρή δομή κατά τη σύνταξη ενός πορίσματος ελέγχου με τεχνητή νοημοσύνη;
- Α) Αρκεί μόνο η πρόταση «υπάρχει πρόβλημα».
- Β) Χρησιμοποιείτε μόνο καταγγελτική γλώσσα προς τη διοίκηση
- Γ) Δομή που περιλαμβάνει τα στοιχεία της κατάστασης, του κριτηρίου, της αιτίας, του αποτελέσματος και της σύστασης με τρόπο τεκμηριωμένο ✔
- Δ) Γενικές εκφράσεις που δεν περιέχουν αριθμούς
Εξήγηση: Ένα αποτελεσματικό εύρημα περιλαμβάνει την κατάσταση (τι βρέθηκε), το κριτήριο (ποιος κανόνας παραβιάστηκε), την αιτία (αρχική αιτία), τον αντίκτυπο (συνέπεια/κίνδυνος) και τη σύσταση (τι πρέπει να γίνει). Η τεχνητή νοημοσύνη συμπληρώνει αυτόν τον σκελετό γρήγορα, αλλά κάθε στοιχείο πρέπει να συνδέεται με στοιχεία.
9. Στο τρίπτυχο τεστ αντιστοίχισης, η τεχνητή νοημοσύνη συγκρίνει την παραγγελία, το δελτίο αποστολής και το τιμολόγιο και βρίσκει 27 είδη που δεν ταιριάζουν. Τι σημαίνει αυτό το αποτέλεσμα;
- Α) 27 μολύβια είναι οριστικά στοιχεία απάτης
- Β) Εφόσον το βρήκε η τεχνητή νοημοσύνη, δεν χρειάζεται πρόσθετη εξέταση
- Γ) 27 είδη είναι ασήμαντα γιατί ο αριθμός είναι χαμηλός
- Δ) Τα μη αντιστοιχισμένα στοιχεία είναι διαφορές που πρέπει να διερευνηθούν. Μπορεί να υπάρχει χρονισμός, μερική παράδοση ή σφάλμα, η αξιολόγηση εξαρτάται από τον ελεγκτή ✔
Εξήγηση: Τα μη αντιστοιχισμένα στοιχεία δεν είναι αυτόματα σφάλματα, αλλά διαφορές που θα διερευνήσει ο ελεγκτής. Μπορεί να υπάρχει διαφορά χρονισμού, μερική παράδοση ή πραγματικό σφάλμα. Η τεχνητή νοημοσύνη δείχνει τη διαφορά, η εξήγηση και το συμπέρασμα ανήκουν στον ελεγκτή.
10. Ποια είναι η κρίσιμη αρχή κατά τη σύνταξη του εγγράφου εργασίας με τεχνητή νοημοσύνη σύμφωνα με το BDS 230;
- Α) Το κείμενο που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι άμεσα το τελικό έγγραφο εργασίας
- Β) Το προσχέδιο δεν είναι έγκυρη τεκμηρίωση έως ότου επισυναφθεί σε αποδεικτικά στοιχεία και επανεξεταστεί και εγκριθεί από τον ελεγκτή ✔
- Γ) Δεν είναι απαραίτητο να συμπεριληφθούν αποδεικτικά στοιχεία στο έγγραφο εργασίας.
- Δ) Δεν είναι σημαντικό η τεκμηρίωση να είναι ανιχνεύσιμη
Περιγραφή: Το έγγραφο εργασίας θα πρέπει να καθιστά ανιχνεύσιμες την εργασία που έχει πραγματοποιηθεί, τα αποδεικτικά στοιχεία που συγκεντρώθηκαν και το συμπέρασμα που συνάγεται. Η τεχνητή νοημοσύνη εκσυγχρονίζει το πλαίσιο και τη γλώσσα, αλλά το αποτέλεσμα δεν είναι έγκυρη τεκμηρίωση μέχρι να συνδεθεί με αποδεικτικά στοιχεία και να ελεγχθεί και να ανήκει στον ελεγκτή.
11. Στις αναλυτικές διαδικασίες (BDS 520), η τεχνητή νοημοσύνη εντοπίζει μια αύξηση 40% σε ένα στοιχείο δαπάνης και εξηγεί ότι «πιθανώς οφείλεται στον πληθωρισμό». Τι πρέπει να κάνει ο ελεγκτής;
- Α) Αποδέχεται τη δήλωση ως έχει και την κλείνει.
- Β) Η πρόταση είναι μια υπόθεση. Δεν καταλήγει σε συμπεράσματα χωρίς διερεύνηση και επαλήθευση της απόκλισης με ανεξάρτητα στοιχεία ✔
- Γ) 40% αύξηση είναι πάντα φυσιολογική
- Δ) Εάν η τεχνητή νοημοσύνη το εξήγησε, δεν χρειάζονται πρόσθετα στοιχεία
Εξήγηση: Η εξήγηση που προτείνει η τεχνητή νοημοσύνη είναι υπόθεση, όχι απόδειξη. Ο ελεγκτής δεν μπορεί να καταλήξει σε συμπεράσματα χωρίς να διερευνήσει την απόκλιση με ανεξάρτητα στοιχεία (συμβάσεις, τιμολόγια, γνωστοποίηση της διοίκησης και επιβεβαίωση). Η απροσδόκητη απόκλιση απαιτεί βαθύτερη διερεύνηση.
12. Όσον αφορά την αρχή της ανεξαρτησίας, τι πρέπει να προσέχει ο ελεγκτής όταν επιλέγει ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;
- Α) Μόνο το όχημα είναι ελεύθερο
- Β) Όπου υπάρχουν τα δεδομένα, χρησιμοποιήστε την εκπαίδευση μοντέλων, τη σύμβαση, τη διαδρομή ελέγχου και τις διαβεβαιώσεις εμπιστευτικότητας ✔
- Γ) Το όχημα είναι πιο δημοφιλές
- Δ) Πολύχρωμη διεπαφή
Εξήγηση: Ο ελεγκτής πρέπει να εξετάσει πού πηγαίνουν τα δεδομένα, εάν χρησιμοποιούνται στην εκπαίδευση μοντέλων, στη σύμβαση και στη διαδρομή ελέγχου. Ένα εργαλείο που είναι ενσωματωμένο στο σύστημα της ελεγχόμενης εταιρείας, του οποίου η παραγωγή δεν μπορεί να ελεγχθεί από τον ελεγκτή, μπορεί να απειλήσει την ανεξαρτησία και το απόρρητο.
13. Ο ελεγκτής αξιολογεί ένα προσχέδιο εξήγησης απόκλισης που συντάχθηκε από την τεχνητή νοημοσύνη. Ποια τεχνική είναι πιο αποτελεσματική για την αποφυγή μεροληψίας επιβεβαίωσης;
- Α) Βρείτε και κλείστε ένα μόνο στιγμιότυπο που επικυρώνει την έξοδο
- Β) Αποδοχή της εξόδου χωρίς να την διαβάσετε καθόλου
- Γ) Προσπαθώντας να αντικρούσει το συμπέρασμα: «Αν αυτό είναι ψευδές, ποια στοιχεία θα το έδειχναν;» ✔ να αναζητήσει αποδεικτικά στοιχεία για το αντίθετο
- Δ) Απλώς ψάχνω για ορθογραφικά λάθη
Εξήγηση: Ο δύσπιστος ελεγκτής προσπαθεί να αντικρούσει αντί να επιβεβαιώσει το αποτέλεσμα: "Εάν αυτή η δήλωση είναι ψευδής, ποια στοιχεία θα το έδειχναν;" ρωτάει και αναζητά στοιχεία για το αντίθετο. Αυτό είναι το αντίδοτο στην προκατάληψη επιβεβαίωσης.
14. Πώς συνοψίζεται ο ρόλος της παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της ασφάλειας και του κρίσιμου ελέγχου συμμόρφωσης;
- Α) Η παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης αντικαθιστά την έγκριση του ελεγκτή και καθορίζει την τελική γνώμη
- Β) Η ανθρώπινη έγκριση δεν είναι πλέον απαραίτητη στον έλεγχο
- Γ) Η τεχνητή νοημοσύνη είναι πιο ακριβής από τον άνθρωπο σε όλες τις συνθήκες
- Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει σύνταξη/ανάλυση/βηματοδότηση. Η γνώμη και η κρίση είναι του ανεξάρτητου ελεγκτή, τα μη επαληθευμένα αποτελέσματα δεν είναι έγκυρα ✔
Γνωστοποίηση: Η παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης δεν αντικαθιστά την έγκριση ενός ικανού και ανεξάρτητου ελεγκτή. Το προσχέδιο παρέχει ανάλυση και ταχύτητα, αλλά η γνώμη του ελέγχου, η κρίση για ουσιώδη ανακρίβεια και το συμπέρασμα είναι ανθρώπινα. Η μη επαληθευμένη έξοδος είναι σαν ένα ανυπόγραφο χαρτί εργασίας.