מדריך Microsoft לאבטחת ארגון המבוסס על בינה מלאכותית: תחילת העבודה

בינה מלאכותית יזומה מציעה פוטנציאל מחולל טרנספורמציה, אך האוטונומיה שלה מציגה אתגרי אבטחה ייחודיים שדורשים ניהול סיכונים יזום. להלן סיכונים ואסטרטגיות מרכזיים שמותאמים לטיפול בהם:

הזיות ורכיבי פלט לא מכוונים

מערכות בינה מלאכותית יזומות יכולות להפיק רכיבי פלט לא מדויקים, מיושנים וביקומים שגויים, מובילות לשיבושים תפעוליים או לקבלת החלטות גרועה.

כדי לצמצם סיכונים אלה, על מארגנים להטמיע תהליכי פיקוח מחמירים כדי לסקור רכיבי פלט שנוצרו על-ידי AI לצורך דיוק ורלוונטיות. עדכון קבוע של נתוני הדרכה מבטיח התאמה עם מידע קיים, בעוד שנתיבי הסלמה עבור מקרים מורכבים מאפשרים התערבות אנושית בעת הצורך. הפיקוח האנושי נותר חיוני לשמירה על מהימנות ואמון בפעולות מונחות בינה מלאכותית.

אמון בהחלטות של בינה מלאכותית

אמון עיוור במערכות בינה מלאכותית יזומות יכול להוביל לפגיעויות כאשר משתמשים פועלים ברכיבי פלט פגומים ללא אימות.

ארגונים צריכים לבסס פריטי מדיניות שדורשים סקירה אנושית עבור החלטות בעלות סיכונים גבוהים שמושפעים על-ידי AI. הדרכת עובדים לגבי מגבלות AI מטפלת סקפטיות מיודעת, שמפחיתה את הסבירות לשגיאות. שילוב של תובנות בינה מלאכותית עם שיקול דעת אנושי באמצעות תהליך קבלת החלטות מחולק לשכבות, מחזק את החוסן הכללי ומונח תלות יתר.

וקטורי מתקפה חדשים

האוטונומיה ויכולת ההסתגלות של בינה מלאכותית יזומה יוצרות הזדמנויות עבור תוקפים לנצל פגיעויות, שמציגות סיכונים תפעוליים וסיסטמטיים.

אחריות והתחייבות

בינה מלאכותית יזומה לעתים קרובות פועלת ללא פיקוח אנושי ישיר, ובכך היא מעלה שאלות מורכבות אודות אחריות והתחייבות לטיפול בשגיאות או כשלים.

על ארגונים להגדיר מסגרות אחריות ברורות שמציינות תפקידים ותחומי אחריות עבור תוצאות שקשורות לבינה מלאכותית. תיעוד שקוף של תהליכי קבלת החלטות של בינה מלאכותית תומכים בזיהוי שגיאות ובהקצאת התחייבות. שיתוף פעולה עם צוותים משפטיים מבטיח תאימות עם תקנות, בעוד שאימוץ תקנים אתיים עבור פיקוח על בינה מלאכותית בונה אמון ומפחית סיכונים למוניטין.