小規模チーム向け：AI画像セキュリティレビューのテンプレート

小規模チームは、画像機能をレビューするのに90ページものAIガバナンス資料は必要ありません。高コストなミスを見つけるための、きちんと締まったレビューが必要です。

まずは機能の概要から始めます。ユーザーは何をアップロードしますか？モデルは何を生成しますか？ユーザーは誰ですか？画像には実在の人物、顧客コンテンツ、クライアントの作業、子ども、医療の文脈、法的な文脈、または機密の製品素材が含まれますか？5文以内で機能を説明できないなら、セキュリティレビューは考古学になります。

データの流れを描きます。ブラウザからアプリへ。アプリからストレージへ。ストレージからキューへ。キューからモデル提供者またはプライベートGPUへ。出力をストレージへ戻す。出力をユーザーへ。ログ、サポートツール、分析、バックアップ。見栄えのしない箱を描きます。リスクが潜むのはそこです。

学習と保持をレビューします。アップロードや出力は学習に使われますか？プロンプトは保存されますか？元のファイルはどれくらいの期間残りますか？出力はどれくらいの期間残りますか？失敗したジョブはどうなりますか？削除は何を削除しますか？バックアップには何が残りますか？

アクセスをレビューします。どの従業員が、ソース画像、プロンプト、出力、ログ、サポートチケットを閲覧できますか？提供者側のスタッフはそれらを見られますか？アクセスは記録されますか？必要ですか？サポートは、顧客コンテンツを開かずに失敗を診断できますか？

共有と露出をレビューします。出力はデフォルトで公開されますか？直接リンクは署名付きで期限切れになりますか？ギャラリーは非公開ですか？社内ドキュメントでスクリーンショットが使われますか？ステージング環境は保護されていますか？機能はサムネイル、プレビュー、またはエクスポートを作成しますか？

悪用をレビューします。禁止されるコンテンツは何ですか？モデレーションはどこで適用されますか？通報はどう扱われますか？有害な出力はどう削除されますか？悪用への対応で、通常のユーザーコンテンツを必要以上に長く保持する必要がありますか？それとも、対象を絞って対応できますか？

最後に「顧客への約束」で締めます。ユーザーに見せたい製品コピーをそのまま書きます。次に、そのコピーをシステムが本当に支えられているか確認します。コピーが「生成後にアップロードを削除します」と言っているなら、レビューではその削除が実際にどこで行われるかを証明する必要があります。

データの流れが分かっていれば、小規模チームは1回の集中セッションでこれを実行できます。難しいのはテンプレートではありません。難しいのは、プライバシーの説明が「誰も二度目の質問をしないこと」に依存している機能を出荷しないことです。

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