AI学習データの信頼性確保と監査指摘事項の識別

AIシステムの品質や公平性・信頼性は、学習に用いるデータの品質に直接依存します。十分な検証や実績のない別のAIシステムに無批判にラベル付け・判断させたデータを信頼性の検証なしに学習に利用することは、誤った学習や偏見(バイアス)の混入など重大なリスクを招くため、監査上の明らかな不備(指摘事項)に該当します。したがって正解はエです。 アクセスログの取得と定期点検による責任追跡性の確保は、適切なセキュリティ統制活動です。 データのバックアップと再開手順の策定は、事業継続性や可用性を確保するための適切な統制活動です。 機密性確保のためのアクセス制御の実装は、情報漏えいを防止するための適切な統制活動です。

AIシステムが読み込む画像などの学習データの管理を対象としてシステム監査を実施した。判明した状況のうち,監査人が,指摘事項として監査報告書に記載すべきものはどれか。

出典令和5年度 秋期 システム監査技術者試験 午前Ⅱ 問1
ア
AIシステムの学習期間中における学習データの責任追跡性を確保するために,当該データを保管するサーバのアクセスログを取得し,定期的に確認を行っていた。
イ
学習データが消失した場合,当該データを保管するサーバのバックアップを利用し,AIシステムで学習を再開することを定めていた。
ウ
学習データの機密性の確保に際して,データを保管するサーバでアクセス制御の仕組みを実装していた。
エ
学習の基礎となるデータの信頼性の確保について,AIであれば問題ないとの憶測に基づき,実績のないAIシステムに判断させたデータを利用していた。