データ来歴・品質・アクセス・完全性 | AWS Certified AI Practitioner

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イントロ

データ来歴・品質・アクセス・完全性

データがどこから来て、誰が触れ、どう変わったかを追う

データの出所、取得時点、変換、保存場所、利用先を記録し、データがどの経路で現在の形になったか追跡できる状態です。

定義

とは、データの出所、取得、変換、保存、利用先を記録し、現在までの経路を追える状態です。
言葉を分けると: は利用者向けの根拠、は資産の意味と所有者を整理します。とで、使った状態が目的に合うか確認します。

手順

信頼できるデータ経路を作る

1
の方針に沿い、として出所と利用目的を記録する。
2
とで、必要な利用と保護を両立する。
3
、、で変更と利用を追跡する。
4
一般のと、AWS機能のへ目的・評価・データ情報を記録する。

要点

判断で押さえる境界

URLを表示するだけでは、そのページのどの版・どの箇所を使い、途中でどう加工したか分かりません。引用は利用者が主張を確認する入口、リネージは組織がデータ経路を監査する記録です。アクセス制御では閲覧、学習利用、外部提供を別権限として扱います。

1
引用とリネージは役割が違う
2
品質・目的・所有者・版を記録
3
アクセス・プライバシー・完全性を工程で守る

データ来歴・品質・アクセス・完全性について公式出所、取得・分類、変換・品質検査、モデル・回答・引用の関係を文字ラベルと矢印で示した図 — データの取得からAI出力までを版と所有者付きで追う時系列図です。利用者向け引用と内部監査記録を結びます。

例

場面: 規程RAGの回答が古い版を引用した原因を調べます。
順に考えると: カタログで規程の所有者、施行日、現行版を確認し、取得ジョブとチャンク版を追います。検索インデックスが旧版の削除に失敗していたことを特定し、完全性チェックと版フィルターを追加します。回答ログから影響した質問を洗い出し、利用者へ訂正できるようにします。
ここが結論: 誤回答をモデルの『幻覚』だけで片付けず、データ経路の欠陥として修正できます。

注意

データが読めることと学習利用できることは別

確認

AIF-C01 判断チェック

Q1

データリネージが直接答える問いはどれですか。

まとめ

まとめ

1
引用は主張確認、リネージはデータ経路の追跡
2
カタログで意味・所有者・分類を管理
3
品質・プライバシー・アクセス・完全性を守る
4
モデル・回答を使用データ版へ結ぶ

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次は「AIのセキュリティ・プライバシーとプロンプト脅威」へ

AIのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス

AIのセキュリティ・プライバシーとプロンプト脅威

AIのセキュリティ・プライバシーとプロンプト脅威を、AIF-C01の公式objective 5.1.4に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。