利益:
- 人工知能をナビゲーターとして使用し、監査または会計の質問を関連する標準 (BDS、TFRS/TMS、VUK) に結び付ける際に、公式テキストからの各参照を確認する機能。
- AI の標準的なトリックは、幻覚の傾向を認識して日付を特定し、一次情報源と照合する機能です。
- 標準的な解釈と適用に関する決定は監査人の責任であり、人工知能の出力が公式テキストに置き換わることは決してないことを理解する能力
監査人の仕事は、「これは合法ですか?」という絶え間ない質問に戻ります。収入はいつ認識されるべきですか?リースはどのように会計処理されますか?どのような条件で引当金が留保されるのでしょうか?監査手順はどの規格で要求されるタスクですか?これらの質問に対する答えは、規格と法律に書かれています。トゥルキエの監査人の主な参照情報源は次のとおりです。 BDS (独立監査基準 - 監査の実施方法を規定し、ISA と互換性があり、POA によって発行されます)。 TFRS/TMS (トルコ財務報告基準/トルコ会計基準 - IFRS と互換性のある財務諸表の作成方法を規制します)。税金面では VUK (税務手続き法) が適用されます。さらに、セクターに応じて、BRSA、CMB、財務、財務の規制が適用されます。
この単元では、規格や規制の研究において AI をナビゲーターとして使用する方法と、主要な公式情報源からのすべての引用を検証する必要がある理由について説明します。なぜなら、これこそが AI の最も危険な点だからです。つまり、標準的な数字、条項、段落、発効日を発明する傾向があるからです。
AIが法規制において幻覚を起こしやすい理由
人工知能言語モデルは、トレーニングの対象となるテキストのパターンから「可能な」文を生成します。法律および技術文書は「IAS 第 36 号第 12 項に従って…」などの特定のパターンに適合するため、モデルはそのパターンを模倣するのが非常に得意です。しかし、型に正しく充填したかどうかはわかりません。その結果、存在しない記事番号、間違った段落、「2022 年に変更されました」という造語が、あたかも本物であるかのように流暢に目の前に表示されます。これはソース幻覚と呼ばれ、監査で大惨事につながります。なぜなら、規格への誤った参照に基づく結論は技術的に誤りであり、支持できないからです。
したがって、黄金律は、AI を使用してトピックを理解し、関連する可能性のある標準を見つけることです。ただし、正式なテキストから確認することなく、いかなる条項、段落、日付も使用しないでください。 AI は「ここを見るべきだ」と教えてくれます。 「まさにその通りだ」と言う人は信用されません。
AIの安全な利用
AIの危険な使用
「このトピックは標準のどのファミリーに分類されますか?」
「記事番号と全文を教えてください。書き留めておきます」
「この概念をわかりやすい言葉で説明してください」
「この記事が 2023 年に変更されるかどうか教えてください」(未確認)
「意思決定ツリー/チェックリストの草案を作成する」
「標準を引用します。引用符で囲みます」（未確認）
「どんな質問をすればいいですか？」
「それは確かに私の場合に当てはまります。」
検証規律: 3 つの情報源の法則
標準調査における安全なワークフローは次のとおりです。
- ナビゲート（AI）。 AI にトピックを説明し、関連する可能性のある標準とその概念を平易な言葉で尋ねます。これが始まりです。
- 一次ソース（公式テキスト）に移動します。 YZ が参照している標準の実際のテキスト、つまり KGK、官報、関連機関の Web サイトによって公開されている公式 BDS/TFRS テキストを見てください。そこにある記事と段落を読んでください。
- 実装および文書化 (監査人)。その標準を解釈して自分のケースに適用するのです。ワーキングペーパーには、AIが付与した帰属ではなく、公式ソースから確認した帰属を記載してください。
注意: AI から引用された「標準見積もり」をワークシートまたはレポートに直接配置しないでください。その文は造られたものかもしれない。引用する場合は本文中の画像をコピーし、出典を明記してください。
AI が実際に価値を付加するのは、理解と構造化です。
幻覚のリスクがあるからといって、法律において AI が役に立たなくなるわけではありません。それはその役割を制限するだけです。 AI は、複雑な標準を平易な言葉で説明し、トピックを解決する質問をリスト化し、意思決定ツリーをスケッチし、異なる標準間の関係を大まかにマッピングすることを真に加速します。たとえば、「リースがファイナンスリースであるかオペレーティングリースであるかを決定するとき、どのような基準が考慮されますか?」 AI は、質問に対する思考の枠組みを提供します。このフレームワークを公式の標準で検証し、自分のケースに適用します。フレームが正しい場合は加速します。間違っていても公式テキストが修正してくれるでしょう。
ミニケース3個
ケース 1 — 正しい使用法。監査人は、長期契約における顧客の収益認識のタイミングについて不確実でした。私は AI にこの主題を説明し、「これはどの標準ファミリーに分類されますか? どのような概念を見るべきですか?」と尋ねます。彼は尋ねた。 AIは、収益認識基準や「履行義務」や「支配権の移転」などの概念を生み出しました。監査人は公式の標準テキストにアクセスし、関連する段落を読み、それを訴訟に適用し、ワーキングペーパーで公式の情報源を引用しました。 AI が指示を出し、テキストが検証され、監査人が決定を下しました。
ケース 2 — フェイクマターの罠。チーム メンバーが AI に「プロビジョニング要件が含まれている記事はどれですか?」と質問しました。彼は尋ねた。 YZ は、「TMS 37 パラグラフ 14/b、2022 年改訂版」などの非常に明確な参照を提供しました。チームメンバーはこれをワークシートに直接書きました。品質レビュー中に、そのような「2022 年改訂」およびサブ条項「14/b」がその形式では存在しないことが明らかになりました。参照は修正されました。教訓: 明確に見える帰属は正しい帰属ではありません。確認が必要です。
ケース 3 — 見積もりをコピーする。監査人はAIに報告書に記載する標準条項を「全文」で要求し、その文を引用符で囲んで直接使用した。文章は流暢でしたが、公式テキストの表現とまったく同じではありませんでした。意味の変化がありました。担当者は公式テキストと照らし合わせてみると違いが分かりました。教訓: 標準的な引用は公式ソースからのみコピーされます。
弱いプロンプト / 強いプロンプト
弱いプロンプト:
プロビジョニングに関する標準の正確な記事と番号を書き留めてください。ワークシートに記入します。
問題: AI に直接「リソース」を要求する。項目番号とテキストを作成し、検証せずにファイルに入力できます。
強力なプロンプト:
あなたの役割: あなたは独立監査人の研究アシスタントです。あなたは私に指示を与えてくれるでしょう。正式な文面を確認してみます。項目番号、段落、日付について確信が持てず、毎回確認する必要があることを示してください。トピック: 顧客は、過去の出来事から生じる可能性のある責任の規定を認識すべきですか、それとも脚注で「偶発的責任」として開示すべきですか?タスク:1) このトピックがどの規格群に該当するのか、またどの基本概念 (責任の定義、確率、信頼性の高い測定など) が決定的なのかを平易な言葉で説明してください。2) 意思決定を行うために質問する必要がある質問の意思決定ツリー草案の概要を説明します。3) 最終的な情報として記事番号、段落、または日付を一切提示しないでください。 「公式テキストから確認する」ことに注意してください。4) 標準テキストを引用符で囲んで引用しないでください。公式ソースから入手します。
この要求は、AI をナビゲーターの役割に固定し、引用や条項の捏造を禁止し、決定をデシジョン ツリーと監査人に委ねるため、強いものです。
よくある間違い
- AI をリソースと間違える。品番、段落、日付を確認せずに使用した場合。
- でっちあげの引用文をコピーする。 AIが引用した「定型文」をあたかも公式文書であるかのように報告書に組み込む。
- 「クリアに見えた」という誤謬。参照が具体的であるほど、信頼性が高くなります。一方、特異性は捏造を隠します。
- 発効日を確認できなかった。確認もせずに「その年に変化があった」などの発言に依存する。法律は常に更新されます。
- 盲目的にケースに適用します。ビジネスの具体的な状況に疑問を持たずに、AI の一般的な説明を適用する。
ヒント: AI に標準的な質問をするときは、「この情報はどの公式情報源から確認すればよいですか?」という 2 つの質問を答えに含めるようにしてください。 「この帰属が間違っている可能性はどれくらいですか?」これはあなた自身とAIの確認につながります。
要約すれば
規格と規制の研究は、AI が最大の価値をもたらす領域ですが、最も危険です。価値: 複雑な主題を平易な言葉で説明し、関連する標準を参照し、意思決定ツリーと質問リストを作成します。危険: 項目番号、段落、日付をでっち上げます (ソースは幻覚)。ルール: AI は情報源ではなく、道案内者です。 POA によって発行された公式 BDS/TFRS テキストおよび関連する法律からの各参照を確認します。公式ソースからのみ引用をコピーしてください。監査人が解釈と適用を行います。 AI 出力が公式テキストに置き換わることはありません。
アプリケーションタスク
会計/監査の質問 (リースの分類、引当金を作成する必要があるかどうかなど) を選択します。上記の強力なプロンプト パターンを使用して、AI に (1) 関連する標準ファミリー、(2) 概念の定義、(3) ディシジョン ツリーの概要を尋ねます。項目や日付の捏造を禁止します。次に、AI が指す標準の公式テキストを見つけて、関連する条項を自分で読み、AI のフレームワークが正しいかどうかを確認します。違いを列挙します。
チェックリスト
- [ ] AI を方向探知機として使用しました。記事/段落/日付の出典はカウントしませんでした。
- [ ] プロンプトに「出典をでっち上げる、確認が必要であることを明記する、引用しない」というルールを入れました。
- [ ] YZ が指摘した規格の公式テキスト (KGK/官報) を見つけて読みました。
- [ ] ワーキングペーパーには公式ソースから確認できた帰属のみを記載しました。
- [ ] 公式ソースから発効日と現在のバージョンを確認しました。
- [ ] この標準を解釈して自分のケースに適用しました。
- [ ] 公式テキストから使用した引用をコピーし、出典を引用しただけです。