Tekoälyasiantuntijat luokittelivat Deepfakesin ja 19 muuta tekoälypohjaista rikosta vaarallisuuden mukaan

University College London julkaisi uuden raportin, jonka tarkoituksena on tunnistaa erilaiset tavat, joilla tekoäly voisi mahdollisesti auttaa rikollisia seuraavan 15 vuoden aikana. Raportissa 31 eri tekoälyasiantuntijaa arvioi 20 eri tekoälymenetelmää rikosten tekemiseen ja luokitteli ne eri tekijöiden perusteella. Tekoälyasiantuntijat luokittelivat rikokset muun muassa sen perusteella, kuinka helppo rikos oli tehdä, minkälainen yhteiskunnallinen vahinko rikos voi aiheuttaa, kuinka paljon rikoksella voidaan ansaita rahaa ja kuinka vaikea rikos on estettävä. Raportin tuloksien mukaan Deepfakes muodostavat suurimman uhan lakia noudattaville kansalaisille ja yleisesti yhteiskunnalle, koska niiden hyödyntäminen rikollisissa ja terroristisissa tarkoituksissa on korkea.

Tekoälyasiantuntijat luokittelivat deepfakesit listan huipulle tekoälyuhkauksista, koska ne ovat vaikeita tunnistaa ja torjua. Deepfakes paranevat jatkuvasti petkuttamaan jopa deepfakes-asiantuntijoiden silmiä, ja myös muut tekoälymenetelmät deepfakesien havaitsemiseksi ovat usein epäluotettavia. Deepfakesien vahingon aiheuttamiskyky on suuri, koska niitä voidaan käyttää pahantahtoisesti luotettavien asiantuntijahahmojen diskreditointiin tai ihmisten petkuttamiseen esittämällä heitä luotettavina henkilöinä. Jos deepfakesit ovat yleisiä, ihmiset voivat menettää luottamuksensa audio- ja videomateriaaleihin, mikä voi johtaa siihen, että he menettävät uskonsa todellisten tapahtumien ja faktien validiuteen.

Dr. Matthew Caldwell, UCL:n tietojenkäsittelytieteen dosentti, oli raportin ensisijainen tekijä. Caldwell korostaa deepfakesien kasvavaa vaaraa, kun yhä enemmän toimintaa siirtyy verkkoon. Caldwellin mukaan UCL Newsissa:

“Toisin kuin monet perinteiset rikokset, digitaaliset rikokset voidaan helposti jakaa, toistaa ja jopa myydä, mikä mahdollistaa rikollisten tekniikoiden markkinoinnin ja rikollisuuden tarjoamisen palveluna. Tämä tarkoittaa, että rikolliset voivat ulkoistaa tekoälypohjaisten rikosten haasteellisimmat osat.”

Tutkijaryhmä luokitteli viisi muuta kehittyvää tekoälytekniikkaa huomattavasti huolestuttaviksi uusien rikosten katalysaattoreiksi: itseohjautuvat ajoneuvot aseina, hyökkäykset tekoälyohjatuissa järjestelmissä ja laitteissa, verkkotietojen kerääminen kiristystarkoituksiin, tekoälypohjainen phishaus mukautettuilla viesteillä ja väärä tieto/ylenpalttinen tieto yleisesti.

Shane Johnsonin mukaan, Dawes Centre for Future Crimesin johtaja UCL:ssa, tutkimuksen tavoitteena oli tunnistaa mahdolliset uhat uusien teknologioiden yhteydessä ja hypätellä näiden uhkien eteen. Johnson sanoo, että teknologisen muutoksen nopeuden lisääntyessä on tärkeää, että “ennustamme tulevia rikosuhkia, jotta päättäjät ja muut sidosryhmät voivat toimia ennen kuin uudet ‘rikoskaarivuodet’ tapahtuvat”.

Muiden 14 mahdollisen rikoksen osalta ne jaettiin kahteen kategoriaan: kohtuullinen huolenaihe ja vähäinen huolenaihe.

Tekoälyrikokset, jotka aiheuttavat kohtuullista huolta, ovat sotilasrobottien väärinkäyttö, datamyrkytys, ohjatut hyökkäysdroneja, oppimispohjaiset kyberhyökkäykset, palvelunestohyökkäykset verkkotoiminnassa, rahoitus-/pörssimarkkinoiden manipulointi, huijauspalvelujen myynti tekoäly-/koneoppimisterminologian suojassa ja kasvojen tunnistusjärjestelmien petkuttaminen.

Pieni huolenaihe tekoälypohjaisiin rikoksiin kuuluvat taiteen tai musiikin väärentäminen, tekoälyavusteinen stalkkaus, tekoälykirjoittamat väärät arvostelut, tekoälytunnistusmenetelmien välttäminen ja “murto-botit” (botit, jotka murtavat kotiin ja varastavat tavaroita).

Tietysti itse tekoälymallit voidaan käyttää apuna joissakin näistä rikoksista. Viime aikoina tekoälymallit on otettu käyttöön rahapesulauksen havaitsemiseen, jossa analysoidaan epäilyttäviä rahaliiketoimia. Tulokset analyysoidaan ihmishajaajien toimesta, jotka sitten hyväksyvät tai hylkäsevät hälytyksen, ja palautetta käytetään mallin kouluttamiseen. On todennäköistä, että tulevaisuudessa tekoälyjärjestelmät tullaan asettamaan toisiaan vastaan, jossa rikolliset yrittävät suunnitella parhaat tekoälyavusteiset työkalunsa ja turvallisuus, lainvalvonta ja muut eettiset tekoälysuunnittelijat yrittävät suunnitella omat parhaat tekoälyjärjestelmänsä.