Свидетель оказался подозреваемым: почему нельзя доверять логам аудита ИИ

В системах на базе ИИ традиционное доверие к логам аудита фундаментально ошибочно, поскольку агент, выполняющий действие, часто является тем же субъектом, который отчитывается о нем. Это создает парадокс доверия: скомпрометированный или неисправный ИИ может генерировать чистые, правдоподобные логи, скрывающие ошибки. Автор утверждает, что попытки верифицировать вывод ИИ с помощью дополнительных слоев автоматических проверок лишь смещают проблему, так как сами верификаторы также подвержены сбоям. Вместо этого следует сосредоточиться на структурной целостности: проектировать системы, где любое вмешательство оставляет видимый «след» или пробел. Разделяя этапы предложения, утверждения и исполнения, а также используя неизменяемые записи с хеш-цепочками, разработчики могут сделать невозможным сокрытие несанкционированных изменений. Это превращает неразрешимый вопрос «правда ли это?» в управляемую задачу «целостна ли аудиторская цепочка?»