Организациите, които обработват въпросници за сигурност, често се сблъскват с произхода на AI‑генерираните отговори. Тази статия обяснява как да се изгради прозрачен, проверим канал за доказателства, който улавя, съхранява и свързва всяко AI‑произведено съдържание с изходните данни, политики и обоснования. Комбинирайки оркестрация на LLM, тагиране с графи на знания, неизменяеми логове и автоматични проверки за съответствие, екипите могат да предоставят на регулаторите проверима следа, като запазват скоростта и точността, които AI предлага.

Мултимодалните големи езикови модели (LLM) могат да четат, интерпретират и синтезират визуални артефакти — схеми, екранни снимки, табла за съответствие — превръщайки ги в готови за одит доказателства. Тази статия обяснява технологичния стект, интеграцията в процесите, съображенията за сигурност и реалната възвръщаемост при използването на мултимодален AI за автоматизирано генериране на визуални доказателства за въпросници за сигурност.