Miten yritykset tulisi käsitellä tekoälysovellusten ylikuormitusta?

Ei-niin-henkilökohtainen tietokone

Teknologisen kehityksen taustalla on vuosien ajan ollut halu tehdä tietokoneista helpommin lähestyttäviä. Älypuhelimesta tabletteihin, kannettaviin tietokoneisiin ja wearablereihin on yleinen suuntaus ollut tehdä tietokoneista ja niiden ominaisuuksista yhä henkilökohtaisempia. Vain ajatella nimitystä teollisuuden kulmakivien nimistä: “Henkilökohtainen tietokone”, eli PC; “i” Pod, Pad, Puhelin ja niin edelleen. Nämä laitteet on tarkoitettu toimimaan henkilökohtaisina avustajina, jotka helpottavat käyttäjän digitaalista elämää ja laajemmin heidän elämäänsä.

Tehtäväälynnön (AI) kehitys – erityisesti suurten kielimallien (LLM) ja agenteiden ratkaisujen – on pääosin suuntautunut samaan suuntaan. Kuten PC ja iPhone, AI-työkalut kuten ChatGPT ovat tehneet tietokoneen toimista, kuten hakemisesta, muokkaamisesta ja ideoinnista, helpommin lähestyttäviä yleisölle. Mutta kun tämä saatavuus on lisännyt käyttöä, se on myös lisännyt riskiä.

Riippumatta siitä, onko kyse myrkytettyjä liittimiä tai vahingossa hakukoneen indeksointia, uhkat yksityisen AI-käytön turvallisuudelle ovat muodostuneet yhä vaikeammaksi torjuttaviksi. Lisää epävarmuutta siitä, kuka käyttää mitä työkaluja, ja yritykset kohtaavat täydellisen myrskyn kasvavista uhista ja riittämättömästä suojauksesta. Ottaen huomioon AI-työkalujen lupaavuuden ja epävarmuuden niiden turvallisuudesta, mitä teknologiaan nojaava yritys voi tehdä?

Hyväksymättömien AI-sovellusten kasvu

Yli 700 miljoonalla päivittäisellä käyttäjällä vuonna 2025, ChatGPT:n käyttö on kasvanut yli 4-kertaista vuodessa. Vaikka vain viisi miljoonaa näistä käyttäjistä on maksavia yritysasiakkaita, muut 695 miljoonaa käyttäjää ovat joko henkilökohtaisia tai hyväksymättömiä yrityskäyttäjiä. Tämä luku näyttää suurelta, kunnes muistat, että ChatGPT ei ole ainoa AI-ratkaisu markkinoilla. Itse asiassa se on kaukana siitä – nykyinen AI:n ja koneoppimisen kehitysryntääs on synnyttänyt satoja tuhansia uusia malleja ja ratkaisuja, sekä julkisia että yksityisiä.

Yrityksille AI-ratkaisujen eksponentiaalinen kasvu on luonut uuden ulottuvuuden kyberuhkakuvioon, jota kutsutaan “Varjotekoälyksi”. Kuten “Varjotietojärjestelmä” -ilmiö, tämä käsite perustuu työntekijöiden käyttöön AI-ratkaisuja ilman yrityksen etukäteen hyväksyntää. Tämä ohittaa kaiken IT- ja turvallisuuden valvonnan, johtaen tilanteisiin, joissa työntekijät voivat käyttää potentiaalisesti vaarallisia tai epäturvallisia ratkaisuja arkaluontoiseen työhön.

Varjotekoälyn käyttö on sekä yleistä että laajenevaa. Yksi raportti osoitti, että yli 320 hyväksymätöntä AI-sovellusta käytetään keskimäärin yrityksittäin. Kukin näistä hyväksymättömistä sovelluksista ja niiden käytöstä laajentaa uhkakuvaa edelleen.

Tehtäväälynnön sisäiset riskit

Tehtäväälynnön uhkat ovat moninaisia ja, valitettavasti, jatkuvasti laajenevia. Jotkut, kuten datamyrkyttäminen, ohjelmointipyyntö, mallin manipulointi ja datan kerääminen, ovat yleisesti tunnettuja. Nämä suorat yritykset tekoälyn manipuloinniksi ja hyödyntämiseksi voivat antaa pahantuulisten toimijoiden pääsyn herkillä yritysten tietoihin ja sisäisiin järjestelmiin. Ottaen huomioon tämän riskin, yritykset ovat alkaneet aktiivisesti suojella itsensä näiltä hyökkäyksiltä.

Yritykset voivat kuitenkin suojella itsensä vain tuntemiensa uhkien varalta. Ajattele keskiaikaisen linnan turvallisuutta. Muurit, vartiotornit, portit, ojat ja muut auttavat suojelemaan linnaa ulkoisilta vihollisilta ja hyökkääjiltä. Mutta mitä jos keittiön henkilöstöllä on salainen käytävä, joka ohittaa ulommat muurit? Tai äänekkäällä vartijalla on kuuluteltu vartiovuorot paikallisessa kapakassa? Mikä tahansa näistä tuntemattomista uhista voisi auttaa varkaita ohittamaan turvallisuuden ja murtautumaan linnan sisäosiin.

Varjotekoäly vaikuttaa samalla tavalla yritysten tietoturvaan. Jopa hyväntahtoinen käyttö hyväksymättömiä LLM:itä ja apureita voi merkitä katastrofia herkillä tietojen suojaamiseksi, koska mikä tahansa epäturvallinen ratkaisu voi toimia porttina pahantuulisten toimijoiden hyökkäyksille. Mikä tahansa LLM:n käyttö lisää luonnostaan riskejä, kuten tietojen säilyttämistä, ohjelmointipyyntöjä tai mallinharhaisuutta, joista jokainen vaatii omat turvallisuuden toimenpiteet. Tämä lisää riskejä tietojen vuodoille, vaatimusten rikkomisille ja toiminnan epäonnistumisille, jotka usein havaitaan jo vahingon tapahduttua.

Tehtäväälyratkaisujen hallinnan perustaminen

Kun tekoälyn käyttö jatkuu kasvamistaan sekä henkilökohtaisella että yritystasolla, on tärkeää, että organisaatiot perustavat hallinnan näihin ratkaisuihin ennen kuin omaksuminen kasvaa heidän hallinnastaan. Yritysten tekoälyn turvallisuuden varmistaminen ja suojautuminen hyväksymättömistä AI-riskeistä edellyttää:

1. Kattava näkyvyys. Kuten mainittiin, et voi suojella tietojasi uhilta, joista et ole tietoinen. Turvallisuus alkaa valvonnasta kaikissa AI-ratkaisuissa, joita työntekijät käyttävät – sekä hyväksyttyjä että hyväksymättömiä. Tämä on helpommin sanottu kuin tehty, mutta pilvitietoturvaratkaisu (CASB) voi auttaa perustamaan jatkuvaan näkyvyyteen työntekijöiden sovelluskäytössä.
2. Perusteellinen riskien arviointi. Tiimit tulisi suorittaa TPRM-ponnisteluita varmistamaan, että kaikki AI-ratkaisut arvioidaan turvallisuuden ja potentiaalisten riskien osalta. Nämä ponnistelut tulisi laajentaa myös neljännen osapuolen tasolle, koska jopa hyväksytyt sovellukset, kuten CRM- tai tuottavuusohjelmat, alkavat upottaa ulkoisia LLM-kapasiteetteja alustoilleen. Nämä neljännen osapuolen ratkaisut tulisi noudattaa samojä turvallisuusstandardeja kuin mitä tahansa sisäisesti hyväksyttyä sovellusta.
3. Hallintorakenteiden perustaminen. Tällä valvonnalla ja ymmärryksellä ratkaisuista organisaatiot voivat kehittää ja ottaa käyttöön johdonmukaiset tekoälyhallintopolitiikat sovellusympäristössään. Kuten tietojen käytössä, nämä hallintopolitiikat voivat auttaa hallitsemaan, mitä tekoälyratkaisuja työntekijät voivat käyttää, mitä tietoja he voivat jakaa niiden kanssa ja miten heidän päivittäinen käytönsä on läpinäkyvää.
4. Riskien automaattinen havaitseminen. Tekoälyn omaksumisen eksponentiaalinen kasvu tekee manuaalisen riskien havaitsemisen ja reagoinnin lähes mahdottomaksi. Automaattisten prosessien automaatio hallintopolitiikkojen ja odotetun käyttäytymisen perusteella voi auttaa proaktiivisesti tunnistamaan poikkeamat ja rajoittamaan niiden laajempaa turvallisuusvaikutusta.
5. Työntekijöiden odotusten selkiyttäminen. Tekoälyn turvallisen omaksumisen ja käytön tärkein osa ovat työntekijät. Tarjoamalla riittävän koulutuksen ja asettamalla selkeät odotukset voidaan estää riskialtista tekoälyn käyttöä ja vaatia turvallisen, liiketoimintaa ajavan käyttöä hyväksyttyjä ja suojattuja ratkaisuja.

Tehtäväälysovellusten turvallisen omaksumisen ylläpitäminen

Perustamalla nämä proaktiiviset turvallisuustoimenpiteet yritykset saavat holistisen näkymän siihen, miten he käyttävät tekoälyratkaisuja – sekä hyväksyttyjä että “varjossa” olevia. Tämä vaikuttaa välittömästi turvallisuuteen, auttaen tiimejä tunnistamaan olemassa olevat riskit ja uhkavektorit ja ryhtymään toimiin niiden korjaamiseksi.

Tärkeämpää kuitenkin on, että se asettaa nämä yritykset pitkän aikavälin tekoälymenestyksen kannalta. Luoessaan teknisen perustan turvallisen tekoälyn omaksumiselle ja turvallisuuden ensisijaiselle kulttuurille tekoälyn käyttäjien keskuudessa, tämä monialainen lähestymistapa auttaa luomaan kestävän mallin tuleville tekoälytyökaluille. Teknisen tuen ja riittävän koulutuksen avustamina työntekijät voivat hyödyntää tekoälyn hyödyt ilman sen sisäisiä riskejä.

Yritykset, jotka tekevät nämä muutokset aikaisemmin, ovat parhaiten valmistautuneita kohtaamaan tekoälyratkaisujen tulevaisuuden, mitä tahansa se tuo. Panemalla eteenpäin työtä vahvan perustan luomiseksi – sen sijaan, että yksinkertaisesti kiirehtisi tekoälyn omaksumista – tiimit asettuvat parhaaseen mahdolliseen asemaan kestävän tekoälyajoitetun menestyksen saavuttamiseksi.