Etyka, niezależność, prywatność i kompleksowy przepływ pracy w ramach audytu AI

Zyski:

• Możliwość zrozumienia zasad niezależności i poufności w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji oraz wyboru bezpiecznego, kontraktowego i audytowego pojazdu ciągnionego
• Możliwość ustalenia kompleksowego przepływu pracy, który pozycjonuje sztuczną inteligencję za pomocą bramek weryfikacyjnych przez cały cykl audytu, od planowania po raport
• Zrozumienie, że jakość i odpowiedzialność audytu na każdym etapie spoczywa na niezależnym audytorze, a sztuczna inteligencja nigdy nie przejmie tej odpowiedzialności

W tej ostatniej części zrobimy dwie rzeczy. Po pierwsze, połączymy trzy podstawowe zasady, o których sporadycznie poruszaliśmy w całym module – etykę, niezależność i prywatność – w jedną strukturę w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji. Następnie połączymy wszystko, czego się nauczyliśmy, w jeden kompleksowy przepływ pracy, od planowania po raportowanie, sprawdzając, gdzie wpasowuje się sztuczna inteligencja na każdym etapie i bramki walidacyjne na każdym kroku. Celem jest, aby po zamknięciu tego modułu dysponować odpowiednim, całościowym i odpowiedzialnym modelem pracy audytu AI.

Trzy zasady przez pryzmat sztucznej inteligencji

Etyka. Zasady etyki zawodowej audytora (uczciwość, obiektywizm, kompetencje zawodowe i należyta staranność, poufność, etyka zawodowa) nie są eliminowane przez zastosowanie AI; Wręcz przeciwnie, rodzi się nowy obszar testowy. Nieetyczne jest przedstawianie dorobku AI jako własnego dzieła (problematyczne z punktu widzenia kompetencji zawodowych i należytej staranności), opieranie się na niezweryfikowanych dorobkach (naruszenie należytej staranności), robienie z AI tarczy odpowiedzialności („AI tak powiedziała”). Sztuczna inteligencja jest narzędziem; Odpowiedzialność za jego wykorzystanie spoczywa całkowicie na audytorze.

Niezależność. Audytor musi być niezależny zarówno pod względem faktycznym, jak i pozornym, od kontrolowanej przez siebie jednostki. W kontekście AI pojawiają się nowe pytania: Kto dostarcza narzędzie, z którego korzystasz? Czy poleganie na narzędziu wbudowanym we własny system kontrolowanej firmy, którego wyników nie można samodzielnie kontrolować, podważa niezależność? Czy Twoje dane są gdzieś przechowywane i wykorzystywane do innych celów? Niezależność jest częścią wyboru narzędzia i przepływu danych.

Bezpieczeństwo. Dane audytowe (dokumenty klientów, dane osobowe, tajemnice handlowe) są chronione w ramach polityki prywatności i KVKK. Przesyłanie prawdziwych, możliwych do zidentyfikowania danych do publicznie dostępnego narzędzia AI stanowi naruszenie. Zasada: anonimizuj, udostępniaj minimum, korzystaj z bezpiecznych i umownych narzędzi.

Poniższa tabela podsumowuje pytania, które inspektor powinien zadać przy wyborze bezpiecznego pojazdu:

Pytanie

Dlaczego to jest ważne?

Gdzie trafiają dane, gdzie są przechowywane?

Prywatność i KVKK

Czy w treningu modelowym wykorzystuje się efektywność?

Poufność, tajemnica handlowa

Czy istnieje umowa powierzenia przetwarzania danych i zapewnienie poufności?

Zgodność prawna/etyczna

Czy prowadzona jest ścieżka audytu (kto, co i kiedy zrobił)?

Dokumentacja, odpowiedzialność

Czy mogę niezależnie zweryfikować dane wyjściowe?

Niezależność, niezawodność

Czy ma ona charakter korporacyjny/umowny, czy jest otwarty dla wszystkich?

Ogólny poziom bezpieczeństwa

Uwaga: pracujesz w branży „kluczowej dla bezpieczeństwa i zgodności”. Wyniki audytu finansowego wpływają na decyzje inwestorów, pożyczkodawców i opinii publicznej. Wyniki AI NIE zastępują zatwierdzenia przez kompetentnego, niezależnego audytora. Decyzja należy do danej osoby; Sztuczna inteligencja to narzędzie wspierające i przyspieszające podejmowanie decyzji.

Kompleksowy przepływ pracy podczas audytu AI

Połączmy wszystkie części modułu w jedną pętlę. Na każdym kroku zobaczysz rolę sztucznej inteligencji i natychmiastową bramkę weryfikacyjną. Bramka weryfikacyjna to kontrola, którą audytor musi przejść, zanim przejdzie do następnego kroku.

1. Planowanie i ryzyko (część 2). AI: burza mózgów na temat ryzyka sektorowego, scenariusz istotności. → Bramka: przefiltruj listę ryzyk specyficzną dla biznesu, przelicz każde mnożenie istotności.
2. Przygotowanie danych i pełne badanie populacji (Część 3). AI: czyszczenie danych, egzekwowanie reguł, generowanie wyjątków. → Bramka: potwierdź kompletność danych w drodze konsensusu; Traktuj wyjątki jako początek dochodzenia, a nie ustalenia.
3. Testowanie anomalii i dzienników (Część 4). AI: wielowymiarowy wynik uwagi. → Brama: obsługuje fałszywe alarmy; Zbadaj każdy rekord o wysokiej punktacji wraz z dokumentacją.
4. Procedury analityczne (Część 8). AI: analiza pozioma/pionowa/stosunkowa, hipoteza rozbieżności. → Drzwi: zapewniają niezależność oczekiwań; przetestować każdą hipotezę za pomocą dowodów; zagłębić się w nieoczekiwany objazd.
5. Uzgadnianie i dopasowywanie (Część 7). AI: uzgodnienie bieżące/bankowe, dopasowanie trójstronne. → Drzwi: sprawdź przyczynę niezgodności pozycji z dokumentem; Dostosuj tolerancję do realiów biznesowych.
6. Badanie standardowe (część 6). YZ: uprość temat, skieruj go do odpowiedniej normy. → Brama: sprawdź każdy element/cytat/datę na podstawie oficjalnego tekstu; Weź cytat wyłącznie z oficjalnego źródła.
7. Kontrola ryzyka nadużyć finansowych (Część 9). AI: Benford, duplikat, podpróg, analiza tekstu. → Drzwi: Oceń przydatność Benforda; zamienianie czerwonej flagi w winę; badania wraz z dokumentacją.
8. Dokumentacja (Część 5). AI: szkielet papieru roboczego, edycja surowych notatek. → Drzwi: podajesz treść; łączysz odniesienia do dowodów; Zapisz wynik i podpisz go.
9. Recenzja sceptyczna (Część 11). AI: zaprzeczający partner w przesłuchaniu. → Drzwi: „Jakie dowody przedstawiłby, gdyby to było kłamstwo?”; Przełamać błąd potwierdzenia.
10. Raportowanie (część 10). YZ: Struktura ustaleń DKNEÖ, pismo do kierownictwa, projekt ustępu opinii. → Drzwi: Ty decydujesz o rodzaju widoku i jego znaczeniu; Zbadaj każde zdanie z dowodami; Stań za swoim podpisem.

Cykl ten ma jeden szkielet: sztuczna inteligencja generuje prędkość i zanurzenie; Na każdym etapie bramka weryfikacyjna wprowadza osąd audytora. Bez bramek przepływ pracy jest szybki, ale zawodny; Jest szybki i trwały w przypadku drzwi.

trzy mini etui

Przypadek 1 — Prawidłowe, kompleksowe użytkowanie. Zespół audytowy zastosował ten cykl w audycie średniej wielkości firmy produkcyjnej. Podczas planowania sztuczna inteligencja przedstawiła projekt ryzyka, a zespół go przefiltrował; pełne badanie populacji skontrolowało 180 000 rekordów, kompletność potwierdzona w drodze konsensusu; Dowody potwierdziły hipotezę o błędzie okresowości w procedurach analitycznych; standardowe odniesienie potwierdzone na podstawie oficjalnego tekstu; dokumentacja napisana i podpisana przez zespół; Odpowiedzialny audytor podjął decyzję o opinii z raportu. AI znacznie skróciła całkowity czas; Odpowiedzialność i osąd pozostały u człowieka przy każdym wejściu.

Przypadek 2 — Katastrofa związana z prędkością bez drzwi. Inny zespół korzystał z tych samych narzędzi, ale ominął bramki weryfikacyjne: tzw. „pełne testowanie” bez weryfikacji kompletności danych, wyjątki zamykane bez przeglądu, standardowe atrybucje stosowane bez weryfikacji, opinia raportu zaczerpnięta z optymistycznego projektu sztucznej inteligencji. Kontrola jakości wykazała liczne błędy; Zadanie zostało wykonane od podstaw. Straconego czasu było więcej niż zyskanego. Lekcja: prędkość bez bramek to fałszywa prędkość.

Przypadek 3 – Zaniedbanie poufności i niezależności. Audytor wykorzystał narzędzie AI działające na serwerze audytowanej firmy, którego wyników nie mógł samodzielnie zweryfikować, i przetworzył dane klientów w ich rzeczywistej postaci. Zarówno dane były przetwarzane w systemie kontrolowanym przez firmę (kwestia niezależności), jak i faktyczne dane osobowe pozostały bez ochrony (poufność). Dział jakości zatrzymał proces. Właściwym sposobem była praca z niezależnym, zakontraktowanym narzędziem ze ścieżką audytu i anonimowymi danymi. Lekcja: narzędzia i przepływ danych są częścią niezależności i prywatności.

Słaba zachęta/silna zachęta

Słaba zachęta:

Przesyłam wszystkie dane, abyś mógł przeprowadzić audyt od początku do końca, podaj mi wynik.

Problem: przesyła prawdziwe/tajne dane w niezmienionej postaci (naruszenie prywatności), przekazuje ocenę AI (naruszenie etyki/niezależności), niszczy bramki weryfikacyjne. Usuwa istotę kontroli.

Potężny monit (struktura przepływu pracy):

Twoja rola: jesteś kompleksowym asystentem niezależnego audytora. Na każdym etapie przygotujesz PROJEKT i ANALIZĘ; Na końcu każdego kroku przypomnisz mi również o DRZWIACH WERYFIKACJI, które muszę wykonać. Ocena, opinia i wnioski są moje własne. Zasady (obowiązujące na każdym kroku): - Podaję Ci wyłącznie dane zanonimizowane; Brak prawdziwego imienia i nazwiska/NIP/danych osobowych. - Żadnego fabrykowania liczb, standardowych klauzul, dat i źródeł; Jeśli nie jesteś pewien, powiedz „zweryfikuj”. - Ustaw swoje wyniki jako „szkic/wyjątek/hipoteza”, a nie „ustalenie/wniosek”. Teraz zaczynamy od kroku 1 (planowanie-ryzyko). Przygotuj zarys tego kroku, wypisując bramkę weryfikacyjną, którą muszę przejść na końcu, element po elemencie. Nie przechodź do kroku 2, dopóki nie zweryfikuję i nie potwierdzę.

Ten monit jest potężny, ponieważ konfiguruje cały przepływ pracy z bramkami weryfikacyjnymi, naprawia zakaz anonimizacji i fabrykacji, prawidłowo umieszcza dane wyjściowe i wiąże postęp z zatwierdzeniem audytora.

Typowe błędy

• Przesyłanie prawdziwych/tajnych danych. Naruszanie prywatności i KVKK poprzez udostępnianie bez anonimizacji.
• Omijanie bramek weryfikacyjnych. Pomijanie potwierdzenia, przeglądu i oceny ze względu na szybkość.
• Uczynienie sztucznej inteligencji tarczą odpowiedzialności. Delegowanie wyroku za pomocą „AI tak powiedziała”; naruszenie etyki.
• Nie kwestionując narzędzia i przepływu danych. Ślepa wiara w narzędzia zagrażające niezależności i bezpieczeństwu.
• Mylenie kompleksowej automatyzacji z bezpieczeństwem. Zlecenie AI przeprowadzenia audytu od początku do końca i podpisania wyników.

Wskazówka: streść ten moduł w jednym zdaniu: „Sztuczna inteligencja nadaje tempo i projekt na każdym kroku; na każdym kroku bramka weryfikacyjna angażuje mój osąd; podpis, odpowiedzialność i opinia pozostają po mojej stronie”. To zdanie stanowi esencję odpowiedzialnego audytu – wykorzystania sztucznej inteligencji.

Podsumowując

Etyka, niezależność i poufność to niezbędne zasady audytu również w przypadku sztucznej inteligencji: wynik jest zadaniem audytora (etyka), narzędzie i przepływ danych są częścią niezależności (niezależność), dane są anonimizowane i przetwarzane za pomocą bezpiecznego narzędzia (poufność). Wszystkie części modułu łączą się w jedną pętlę od końca do końca; Trzon tej pętli stanowią bramki weryfikacyjne, które na każdym etapie filtrują projekt AI poprzez ocenę audytora. Prędkość bez drzwi jest prędkością fałszywą. AI to narzędzie wspierające i przyspieszające podejmowanie decyzji; Opinia z badania, ocena istotnego zniekształcenia oraz wnioski należą do kompetentnego i niezależnego audytora i nie podlegają przeniesieniu.

Zadanie aplikacji

Umieść powyższy 10-etapowy, kompleksowy przepływ pracy dla własnego środowiska sterowania na jednej stronie; Przy każdym kroku napisz (1) rolę sztucznej inteligencji, (2) bramkę weryfikacyjną, (3) bezpieczne narzędzie, którego będziesz używać. Następnie odpowiedz na sześć pytań w tabeli bezpiecznego wyboru pojazdu dla pojazdu, z którego obecnie korzystasz (lub rozważasz użycie) i podejmij przemyślaną decyzję, czy pojazd nadaje się do przeglądu.

lista kontrolna

• [ ] Etyka: Potwierdzam i jestem właścicielem wyników AI; Nie zrzucałem odpowiedzialności na sztuczną inteligencję.
• [ ] Niezależność: Oceniłem źródło i przepływ danych narzędzia; Mogę niezależnie zweryfikować dane wyjściowe.
• [ ] Prywatność: Zanonimizowałem dane; Jeździłem bezpiecznym, zakontraktowanym i audytowanym pojazdem ciągnionym.
• [ ] Umieściłem bramkę uwierzytelniającą na każdym etapie kompleksowego przepływu pracy.
• [ ] Nie pominąłem żadnego kroku; Zgodziłem się, że prędkość bez drzwi to fałszywa prędkość.
• [ ] Sam wydałem opinię, osąd dotyczący istotnego zniekształcenia i wnioski.
• [ ] Odpowiedziałem na sześć pytań w tabeli wyboru bezpiecznego pojazdu i oceniłem przydatność pojazdu.

Egzamin modułowy

1. Członek zespołu audytowego zleca AI przeskanowanie 180 000 wpisów w dzienniku pod kątem „nietypowych” i otrzymuje listę wyjątków zawierającą 340 rekordów. Co oznacza ta lista w kontekście BDS i odpowiedzialności zawodowej?

• A) Wyjątki są znakami zapytania, które audytor zbada jeden po drugim; Ocena wraz z dowodami i wnioskami należy do audytora ✔
• B) Wszystkie 340 zapisów uważa się za potwierdzone błędy i zapisuje się je bezpośrednio w raporcie jako ustalenie.
• C) Ponieważ skanowanie odbywa się za pomocą sztucznej inteligencji, zapisy te nie muszą być badane osobno.
• D) Ryzyko istotnych zniekształceń jest automatycznie eliminowane, ponieważ lista zawiera nie więcej niż 340

Wyjaśnienie: Zapisy oznaczone przez sztuczną inteligencję nie są wynikiem audytu, ale punktem wyjścia do zbadania przez audytora. Każdy wyjątek należy zbadać za pomocą dowodów, wyeliminować fałszywe alarmy, a faktyczne ustalenia należy uzasadnić. Opinie i opinie należą do biegłego rewidenta.

2. Audytor pyta sztuczną inteligencję, do jakiego standardu należy dana sprawa księgowa; sztuczna inteligencja podaje wyraźne odniesienie jako „TMS 37 artykuł 14/b zmieniony w 2022 r.” Jakie jest właściwe podejście?

• A) Substancji i daty nie można używać bez potwierdzenia w oficjalnym tekście standardowym; Istnieje możliwość halucynacji ✔
• B) Ponieważ odniesienie jest jasne, jest ono zapisane bezpośrednio w dokumencie roboczym
• C) Jeżeli sztuczna inteligencja podała datę, zmiana legislacyjna jest pewna.
• D) Standardową interpretację można całkowicie pozostawić sztucznej inteligencji

Opis: Sztuczna inteligencja potrafi płynnie tworzyć standardowe liczby, przedmioty i daty (halucynacje). Nie można używać żadnego odniesienia bez potwierdzenia z pierwotnego oficjalnego źródła (KGK, odpowiedni tekst standardowy). Sztuczna inteligencja jest drogowskazem, a nie źródłem.

3. Dlaczego wklejanie wyciągu z rachunku bieżącego badanej firmy zawierającego nazwy klientów, NIP i kwoty do publicznie dostępnego narzędzia sztucznej inteligencji jest szkodliwe?

• A) Nie ma problemu, bo sztuczna inteligencja i tak zapomina dane
• B) Niedopuszczalne jest jedynie, gdy kwoty przekraczają 1 milion
• C) Jest to naruszenie poufności i KVKK; dane powinny być anonimowe i bezpieczne, należy korzystać z zakontraktowanych narzędzi ✔
• D) Jeśli klient wyraził zgodę, przesyłanie dowolnych danych do dowolnego pojazdu jest bezpłatne.

Opis: Dane audytowe są chronione w ramach polityki prywatności i KVKK; Przenoszenie danych na serwer zewnętrzny narusza zarówno etykę zawodową, jak i poufność. Właściwym sposobem jest anonimizacja danych i korzystanie z zakontraktowanych, bezpiecznych narzędzi.

4. Jaka jest jedna z największych pułapek przy ocenie wyników sztucznej inteligencji pod kątem zawodowego sceptycyzmu?

• A) Wyjście jest za krótkie
• B) Sztuczna inteligencja pisana w języku tureckim
• C) Błąd automatyzacji/potwierdzenia: akceptowanie wyników, które wydają się gładkie i pewne, jako prawdziwe, bez kwestionowania ✔
• D) Obecność tabeli na wyjściu

Wyjaśnienie: Błąd automatyzacji i błąd potwierdzenia prowadzą audytora do zaakceptowania bez kwestionowania wyniku, który wydaje się gładki i pewny. Sceptyczny audytor próbuje obalić wyniki i szukać czegoś przeciwnego. Płynność to nie dokładność.

5. Jaka jest najważniejsza przewaga badania pełnej populacji (testowania 100% danych) nad próbkowaniem; Ale jaką nową odpowiedzialność to niesie?

• A) Eliminuje ryzyko pobierania próbek; jednakże istnieje obowiązek potwierdzenia kompletności danych i oceny wyjątków ✔
• B) Całkowicie automatyzuje audyt i sprawia, że osąd audytora staje się niepotrzebny
• C) Resetuje obciążenie, ponieważ nie generuje wyjątków
• D) Zawsze daje dokładne wyniki niezależnie od jakości danych

Wyjaśnienie: Pełne badanie populacji eliminuje ryzyko pobierania próbek (próbka nie jest reprezentatywna dla populacji). Jednakże ocena dużej liczby wyjątków, które pojawiają się przy weryfikacji kompletności i dokładności danych, nakłada na audytora nowe obciążenie.

6. Jakie jest prawidłowe podejście do obliczania wielkości istotności za pomocą sztucznej inteligencji zgodnie z BDS 320?

• A) Pierwsza kwota podana przez sztuczną inteligencję jest wykorzystywana bezpośrednio
• B) Istotność wynosi zawsze 5% obrotu i nie wymaga oceny
• C) Obliczanie istotności nie jest konieczne w przypadku audytu
• D) Sztuczna inteligencja oblicza scenariusze; wskaźnik, procent i ostateczna istotność są oceną audytora, a rachunek jest weryfikowany ✔

Wyjaśnienie: Istotność wynika z profesjonalnego osądu na podstawie wybranego wskaźnika i wartości procentowej. AI potrafi szybko wyliczyć różne scenariusze, jednak wybór wskaźnika, procentu i ostatecznej kwoty należy do oceny audytora, a każde wyliczenie powinno być niezależnie weryfikowane.

7. Jaką rolę w kontroli oszustw odgrywa prawo Benforda i jakie jest jego ograniczenie w przypadku stosowania ze sztuczną inteligencją?

• A) Jest to czerwona flaga wskazująca odchylenia w rozkładzie pierwszej cyfry; To nie jest sam dowód, wymaga badań ✔
• B) W przypadku stwierdzenia odstępstwa oszustwo uważa się za potwierdzone.
• C) Dotyczy każdego zbioru danych i nigdy nie daje fałszywych alarmów
• D) Można używać tylko bez AI

Wyjaśnienie: Prawo Benforda podaje oczekiwany rozkład pierwszych cyfr w naturalnych zbiorach danych; odchylenia mogą wskazywać na możliwą manipulację. Ale to tylko czerwona flaga; Nie stanowi to samo w sobie dowodu oszustwa; wymaga to badania audytora.

8. Jaka jest najsolidniejsza struktura podczas pisania ustaleń audytu przy użyciu sztucznej inteligencji?

• A) Wystarczy zdanie „wystąpił problem”.
• B) Używaj wyłącznie oskarżycielskiego języka wobec kierownictwa
• C) Struktura obejmująca elementy sytuacji, kryterium, przyczyny, skutku i zalecenia w sposób oparty na dowodach ✔
• D) Wyrażenia ogólne, które nie zawierają liczb

Wyjaśnienie: Skuteczne ustalenie obejmuje sytuację (co stwierdzono), kryterium (jaka zasada została złamana), przyczynę (przyczynę pierwotną), wpływ (konsekwencję/ryzyko) i zalecenie (co należy zrobić). AI szybko wypełnia ten szkielet, ale każdy element musi być powiązany z dowodami.

9. W trójstronnym teście dopasowania sztuczna inteligencja porównuje zamówienie, dowód dostawy i fakturę i znajduje 27 pozycji, które do siebie nie pasują. Co oznacza ten wynik?

• A) 27 ołówków stanowi ostateczny dowód oszustwa
• B) Skoro znalazła to sztuczna inteligencja, nie ma potrzeby dodatkowego badania
• C) 27 pozycji jest nieistotnych, ponieważ jest ich mało
• D) Niedopasowane elementy to różnice, które należy zbadać; Może wystąpić czas, częściowa dostawa lub błąd, ocena należy do audytora ✔

Wyjaśnienie: Niedopasowane pozycje nie są automatycznymi błędami, ale różnicami, które biegły rewident zbada; Może wystąpić różnica czasu, częściowa dostawa lub rzeczywisty błąd. Sztuczna inteligencja pokazuje różnicę, wyjaśnienie i wnioski należą do audytora.

10. Jaka jest najważniejsza zasada przy sporządzaniu dokumentu roboczego dotyczącego sztucznej inteligencji w ramach BDS 230?

• A) Tekst stworzony przez sztuczną inteligencję jest bezpośrednio ostatecznym dokumentem roboczym
• B) Projekt nie stanowi ważnej dokumentacji, dopóki nie zostanie dołączony do materiału dowodowego oraz sprawdzony i przyjęty przez audytora ✔
• C) Nie jest konieczne umieszczanie w dokumencie roboczym odniesień do dowodów.
• D) Nie jest ważne, aby dokumentacja była identyfikowalna

Opis: Dokument roboczy powinien umożliwiać prześledzenie wykonanej pracy, uzyskanych dowodów i wyciągniętych wniosków. Sztuczna inteligencja usprawnia ramy i język, ale wynikiem nie jest ważna dokumentacja, dopóki nie zostanie powiązana z dowodami oraz sprawdzona i będąca własnością audytora.

11. W procedurach analitycznych (BDS 520) sztuczna inteligencja wykrywa 40% wzrost pozycji kosztowej i wyjaśnia, że ​​jest to „prawdopodobnie spowodowane inflacją”. Co powinien zrobić audytor?

• A) Akceptuje stwierdzenie takim, jakie jest i zamyka je.
• B) Propozycja jest hipotezą; Nie wyciąga wniosków bez zbadania i sprawdzenia odchyleń za pomocą niezależnych dowodów ✔
• C) Wzrost o 40% jest zawsze normalny
• D) Jeżeli wyjaśniła to sztuczna inteligencja, dodatkowe dowody są niepotrzebne

Wyjaśnienie: Wyjaśnienie sugerowane przez sztuczną inteligencję jest hipotezą, a nie dowodem. Audytor nie może wyciągnąć wniosków bez zbadania odstępstwa na podstawie niezależnych dowodów (umów, faktur, ujawnień i potwierdzeń kierownictwa). Nieoczekiwane odchylenie wymaga głębszego zbadania.

12. Z punktu widzenia zasady niezależności, na co powinien zwrócić uwagę audytor przy wyborze narzędzia sztucznej inteligencji?

• A) Tylko pojazd jest wolny
• B) Tam, gdzie dane trafiają, wykorzystaj je w szkoleniu modeli, umowie, ścieżce audytu i zapewnieniach poufności ✔
• C) Pojazd jest najpopularniejszy
• D) Kolorowy interfejs

Wyjaśnienie: Audytor powinien rozważyć, dokąd trafiają dane, czy są wykorzystywane w szkoleniu modeli, umowie i ścieżce audytu. Narzędzie wbudowane w system audytowanej firmy, którego wyniki nie mogą być kontrolowane przez audytora, może zagrażać niezależności i poufności.

13. Audytor ocenia projekt wyjaśnienia odstępstwa przygotowany przez sztuczną inteligencję. Która technika jest najskuteczniejsza w unikaniu efektu potwierdzenia?

• A) Znajdź i zamknij pojedynczą instancję, która sprawdza poprawność danych wyjściowych
• B) Akceptowanie wyniku bez jego czytania
• C) Próba obalenia wniosku: „Jeśli to jest fałszywe, jakie dowody by to wykazały?” ✔ szukać dowodów przeciwnych
• D) Po prostu szukam błędów ortograficznych

Wyjaśnienie: Sceptyczny audytor stara się raczej obalić niż potwierdzić wniosek: „Jeśli to stwierdzenie jest fałszywe, jakie dowody by to wykazały?” – pyta i szuka dowodów, że jest inaczej. To antidotum na efekt potwierdzenia.

14. Jak podsumować rolę wyników sztucznej inteligencji w obszarze audytu krytycznego dla bezpieczeństwa i zgodności?

• A) Wyniki sztucznej inteligencji zastępują zgodę audytora i decydują o ostatecznej opinii
• B) W audytowaniu nie jest już konieczna zgoda człowieka
• C) Sztuczna inteligencja jest dokładniejsza od człowieka w każdych warunkach
• D) AI zapewnia szkicowanie/analizę/tempo; Opinia i osąd są opiniami niezależnego audytora, niezweryfikowane wyniki są nieważne ✔

Ujawnianie informacji: Wyniki sztucznej inteligencji nie zastępują zgody kompetentnego i niezależnego audytora; Projekt zapewnia analizę i szybkość, ale opinia z audytu, ocena istotnego zniekształcenia i wnioski są kwestią ludzką. Niezweryfikowane dane wyjściowe są jak niepodpisany dokument roboczy.