ორგანიზაციებს, რომლებიც იმუშავენ უსაფრთხოების შეკითხვებით, ხშირად სირთულეა AI‑ით შექმნილი პასუხების წარმოშობის დადგენა. ეს სტატიამ გვ õpetავს, როგორ შევქმნათ გამჭვირვალე, აუდიტირებადი მტკიცებულებების არხი, რომელიც დაჭერს, დეკავშირებს და ლინკებს ყველა AI‑ის წარმოშვებული შიგთავსის წყაროს მონაცემებს, პოლიტიკებსა და დასადასტურებლად. LLM‑ის ორგანიზაციის, ცოდნის‑გრაფის ტეგირების, უძველებელი ლოგებისა და ავტომატაზებული თანამდებითობის შემოწმებების ინტეგრაციის შედეგად, ნაკლებები რეგულატორებს შეიძლება შეთავაზონ დასტური ტრეკი, ხოლო ისინი მაინც სარგებლობენ AI‑ს მიმცემ სისწორითა და სიზუსტით.

ეს სტატნა შესანიშნავი არქიტექტურაზე, რომელიც აერთიანებს გენერაციულ AI‑ს ბლოკჩეინ‑ზე დაფუძნებული საჟაროებების ჩანაწერებთან, მიაქვს გაუვარდი, აუდიტირებადი დასტის სეგმენტი უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატიზაციისთვის, სარეგულირებელ, კონფიდენციალურობასა და ოპერაციულ ეფექტურობას ყოვლისმომცველი.