AI監査向けの外部アクセスを拡充するためには、信頼性と透明性を確保する取り組みが重要です。まず、モデルのプライバシー保護を強化し、個人情報などの機密情報が漏洩しないように注意する必要があります。また、AIモデルの所有者や開発者が提供したメタデータや説明文だけでなく、実際のモデル内部構造や挙動に基づいて検証を行うことも重要です。
具体的な対策としては、MISTIQUEなどのフレームワークを活用してモデル診断を行い、中間生成物（入力データや予測値）からモデルパフォーマンスを理解することが挙げられます。さらに、「知識ニューロン」や「知識エディタ」といった手法を利用して特定の事実や知識表現に焦点を当てることで、外部から安全かつ効果的なアクセス拡充策を講じることが可能です。