ザスケーラーのチーフAIオフィサー、クラウディオノール・コエーリョ氏 – インタビュー・シリーズ

クラウディオノール・コエーリョ氏は、ザスケーラーのチーフAIオフィサーであり、チームを率いて、最新の機械学習（ML）、ディープラーニング、ジェネレーティブAI技術を使用して、データ、デバイス、ユーザーを保護する新しい方法を探る責任があります。ザスケーラーに入社する前は、AdvantestのチーフAIオフィサー兼エンジニアリングのシニア・バイス・プレジデントを務めました。以前は、Palo Alto NetworksのAIラボのバイス・プレジデント兼ヘッドでした。また、GoogleではMLとディープラーニングの役割を果たしました。

ザスケーラーは、組織がより大きなアジリティ、効率、回復力、セキュリティを達成できるように、デジタル・トランスフォーメーションを加速することに重点を置いています。同社のクラウド・ネイティブのZero Trust Exchangeプラットフォームは、ユーザーをサイバー攻撃とデータ損失から保護するために、ユーザー、デバイス、アプリケーションをロケーションに関係なく安全に接続するように設計されています。ザスケーラーは、世界中の数千の顧客にサービスを提供し、堅牢なセキュリティとシームレスな接続性を強調しています。

ザスケーラーの初代チーフAIオフィサーとして、サイバーセキュリティとのAIの統合において、会社のAI戦略をどのように形作ってきたのか。

ザスケーラーは、サイバーセキュリティにおけるAIの分野で、競合他社と比較して大きな進歩を遂げてきました。ザスケーラーのZero Trustプラットフォームは、AIを使用して、フィッシングページからの資格情報の盗難とブラウザーの悪用を検出して停止します。1日あたり400億を超えるトランザクションからの脅威インテリジェンスは、複雑なサイバー攻撃に対する防御を強化するリアルタイムの分析を提供します。また、NVIDIAと共同で、ジェネレーティブAIを活用したセキュリティとITの革新、たとえば、Zscaler ZDX Copilotを提供しています。これは、ITとネットワークの運用を簡素化し、Zero Trust Exchangeプラットフォームからのデータを処理して、企業を脅威から事前に防御します。さらに、Avalorの買収により、Data Fabric for Securityを使用して、Zero Trust Exchangeの機能を拡大しました。150以上の事前構築された統合を備え、重要な脆弱性を特定して予測し、運用の効率を向上させます。

あなたは複数の会社を設立し、トップ企業でリーダーシップの役割を果たしてきました。起業家としてのあなたの背景は、ザスケーラーでの企業としてのAIリーダーとしてのあなたのアプローチにどのように影響していますか。

私は、Jasper Design Automationという、電子設計自動化のスタートアップで、エンジニアリングのシニア・バイス・プレジデントを務めていました。私たちは、多国籍企業と競合しながらも、70〜80%の市場シェアを獲得しました。それは、イノベーション、ビジネス・プロセス、そしてアジリティの結果でした。私が常に参照していた本の一つは、Kathleen M. Eisenhardt教授の「Competing on the Edge: Strategy as Structured Chaos」でした。1998年の本ですが、現在のジェネレーティブAIの状況にもまだ当てはまります。

世界を変える技術がこれほど速く進化したことはありません。モトローラのエンジニア、マーティン・クーパーが1973年に最初の携帯電話の通話を行ったのですが、世界が最初の商用ネットワークを開設するまでに10年かかり、iPhoneがリリースされるまでにさらに24年かかりました。それは、私たちがコンピュータ・マシンとやり取りする方法を変えるものでした。

ChatGPTは2022年11月にリリースされました。翌年、WEF主催のセミナーで、人工一般知能（AGI）が間もなく来ると議論しました。当時、ほんの少数の人だけが、ツールでLLMのギャップを埋めることで、多くのインテリジェント・システムを作成できることを認識していました。2024年には、AIエージェントについて議論し、年末には、ZDX CopilotやKirokuのような、いくつかのインテリジェントなAIエージェントを始めて見ています。

このスピードは、スタートアップの環境でしか見られません。従来の大企業では、このテクノロジーを収容するためのアジリティを身につけるのに大きなストレスを感じています。

ブラジルと米国で企業を率いてきたあなたの経験から、AIとサイバーセキュリティの採用における両市場の主な違いは何ですか。

スタートアップについて議論することは、両市場の類似点と相違点を説明するための良い方法です。スタートアップは、多くの場合、革新的イノベーションが大企業に到達する前に見られます。米国のスタートアップは、通常、最初に国内市場を見ています（しかし、最近は変化しています）。しかし、米国には、会社を設立することをより容易にする、より安定した資本制度があります。

私は2014年に、ブラジル初のディープラーニング・カンパニーであるKunumiを設立しました。今年の初めに、ブラデスコ銀行に売却されました。一般的に、ブラジルの企業は、ジェネレーティブAIをどのように採用するかについて、まだ把握していません。間違いが見られるでしょう。米国でも同様です。私は4つのコピロットを開発してきました。最初のコピロットは、2016年にシノプシス在職中に作成しました。それは、ユーザーの質問に関連する情報を探すために、大規模なエミュレーション・マシンのコンパイルと実行ログをスキャンできるエージェントでした。当時、トランスフォーマーはなく、LLMもなく、翻訳も現在と比べると大きく異なりました。

2020年には、ディープラーニング・モデルの圧縮と量子化に取り組むGoogleの研究者でした。CERNでは、亜原子粒子の探索に私が作成したものを使用しました。当時、データの戦争に巻き込まれていると思っていました。そこで、サイバーセキュリティの分野に移りました。

数ヶ月前、外国政府の役人と話をしていました。彼は、サイバーセキュリティは米国の問題であり、彼の機関は心配する必要はないと言っていました。しかしその数週間後、彼の組織ではサイバー攻撃が発生しました。

最後に、ブラジルと米国におけるランサムウェアの料金について比較すると、見積もられたランサムウェアの料金はほぼ同じです。

ブラジルと米国のAIおよびサイバーセキュリティの規制環境にはどのような違いがありますか。また、これらの地域でのイノベーションにどのような影響がありますか。

ジェネレーティブAIがこれほど速く進化していることを考えると、政府は保護する必要性を認識していますが、具体的に何を保護するかについては、よくわかっていません。2023年にLLMの法律を作成し、2024年にAIエージェントを使用するようになった場合、どのような影響が生じるでしょうか。規制は必要ですが、規制環境を分析して、どのようにして地元の市民をよりよく保護できるかを判断する必要があります。

AIが数値入力に基づいて決定を下す場合、分析は不完全であり、現実世界の結果は不正確になることがあります。たとえば、AIアルゴリズムが、確率などの曖昧な基準や、給与や人種などの要因を含めて、ローンの決定を下す場合、簡単に、どちらかの要因の影響でローンが拒否されるシナリオを想定できます。ジェネレーティブAIの場合、問題はさらに悪化します。LLMが外部データを使用して推論上の仮定を行うことができないためです。不完全なシステムが決定を下さないように、規制が必要です。特に、深い監督なしで、間違いを犯す可能性があります。

一方で、テスラの自動運転車の完全な自動運転能力については、非常に満足しています。人間と比較して、事故に巻き込まれるまでの走行距離が優れています。間違いを犯す可能性がありますが、緊急時には、自動運転のコピロットがコントロールを取り戻す必要があります。

サイバーセキュリティについては、米国のいくつかの組織（JCDC.AI、NIST、CISAなど）が、AIとサイバーセキュリティの必要性について議論しています。急速に進化する市場や技術では、変化に継続的に適応する必要があります。さらに、非常に速く進化する場合、カオスの边緣で運営する必要があります。

ザスケーラーのZero Trust Exchangeは、同社のセキュリティ・モデルにおける重要な部分です。AIはこのプラットフォームをどのように強化し、この分野で最も興奮する開発とは何ですか。

ザスケーラーのZero Trustアーキテクチャは、AIの展開に対するより安全な環境を作成するのに役立ちますが、プラットフォームは、ZDX Copilotを提供することで、ジェネレーティブAIを活用したセキュリティの革新をいくつか利用しています。NVIDIAと共同で開発されたこのエージェントは、ジェネレーティブAIを使用して、企業を脅威から事前に防御し、ITとネットワークの運用を簡素化します。ザスケーラーは、AvalorのData Fabric for SecurityをZero Trust Exchangeに追加することで、予測的な脆弱性の特定を強化しました。さらに、AIは、フィッシングページからの資格情報の盗難とブラウザーの悪用を検出して停止する、ザスケーラーのZero Trustプラットフォームの核心にあります。1日あたり400億を超えるトランザクションからの脅威インテリジェンスは、複雑なサイバー攻撃に対する防御を強化するリアルタイムの分析を提供します。

AIはサイバーセキュリティの脅威に対抗する上でますます重要な役割を果たしています。サイバーセキュリティのリスクの複雑性が増大する中で、特にIoTおよびOTデバイスの分野で、AIはどのように進化するでしょうか。

サイバー攻撃の風景は、AIを基盤とするサイバー攻撃の登場により、明確に進化しています。組織は、AIでAIと戦う可能性があります。主な進化は、AIソリューションに追加のデータ・ソースを組み込むことです。

サイバー攻撃が増加するにつれて、AIを使用してサイバー・リスクを検出して対応するための自動化を使用する必要があります。現在、AIとジェネレーティブAIが新しい攻撃のフロントを創造するために使用されていることにも注目する価値があります。したがって、以前よりも多くのシグナルを関連付ける必要があります。

IoTおよびOTデバイスの場合、企業に対して重大なリスクをもたらします。多くのIoTデバイスは最新のソフトウェア・スタックを使用していないことからです。Wi-Fiスイッチ、インターネット接続のテレビ、食器洗い機、オーブンなどが簡単に購入できるにもかかわらずです。数年前から、多数の記事が、IoT/OTの脆弱性を示しています。

常に意識し、サイバー・セキュリティの防御を強化するために、すべてのタイプのデータとシグナルを分析して、異常と潜在的な脅威を検出する必要があります。このゲームに勝つには、リアルタイムで大量のデータでトレーニングされた最先端のAIモデルが必要です。ジェネレーティブAIは、企業が結果をユーザーとセキュリティ・オペレーターに分析して要約することを可能にするため、重要な役割を果たします。

世界経済フォーラムのAIおよびサイバーセキュリティのワーキング・グループのメンバーとして、AIの倫理とサイバーセキュリティに関する世界的な議論は、あなたの役割に対するあなたのアプローチをどのように形作っていますか。

テクノロジーがこれほど速く進化していることを考えると、政府や組織は、情報を基盤としている必要があります。これは、世界経済フォーラムの役割です。AIとサイバーセキュリティはそれぞれ、別々のグループが必要なほどのニーズがあります。しかし、2つを組み合わせると、ほぼ新しい分野になります。たとえば、Gartnerは今年、ジェネレーティブAIが攻撃面を大幅に拡大させ、入力と出力のプロンプト・インジェクションから、アプリケーション・コード・アタック、モデル・アタック、プラグイン・アタックまで、すべてをカバーすることを示しています。

これらの攻撃のいくつかは、ChatGPTのようなLLMに特有のものですが、LLMからAIエージェントやマルチエージェント・システムに移行することを考慮すると、さらに多くの情報を考慮する必要があります。たとえば、LLMでは、プロンプト・インジェクション、スリーパー・セル・ビヘイビア（特殊なキーワードに基づいてLLMを異なる方法で応答させる）、または機密情報の漏洩について心配するかもしれません。AIエージェントについて考える場合、ツールやデータ・ソースへの攻撃についても考慮する必要があります。SQLインジェクションやOSコマンド・インジェクションが再び可能になる可能性もあります。

さらに、マルチエージェント・システムを追加すると、エージェントが異なるロケーションに存在する可能性があるため、完全に異なるネットワークが、プロトコルで通信することを想定する必要があります。人々は、コンピュータ・ネットワークのように、数千のエージェントを使用して実験しています。

最後に、ジェネレーティブAIを使用するために、労働者を準備し、ツールと環境を提供する必要があります。

あなたは、特にザスケーラーのラティーノおよびヒスパニック・エンパワーメント・リソース・グループ（ERG）であるSaborのエクゼクティブ・スポンサーとして、多様性と包摂性の強力な擁護者です。文化的背景は、あなたのリーダーシップ・スタイルやAI開発へのアプローチにどのような影響を与えていますか。

ブラジルで生まれ育ち、ラティーノとして誇りを持っています。ザスケーラーのラティーノおよびヒスパニック・コミュニティをサポートし、エンパワーメントすることに情熱を傾けています。複雑な世界で、サイバーセキュリティを通じて、より良い世界に貢献することができると感じて、誇りを感じています。私の価値観は、私を今の立場に導いてきました。私は、私がどこから来たか、そして何をしたかを決して忘れないでください。常に、自分がユニークであることを誇りに思ってください。しかし、同時に、多様性が最も重要であることも認識してください。私は、1日24時間自分と一緒にいます。もし、私と似ている人、または私と同意見の人だけを雇用する場合、知識を増やすことはできません。さまざまな場所や背景の人を雇用することで、私たちは、世界中の顧客の特定のニーズをよりよく理解することができます。

最後に、サイバーセキュリティにおけるAIの未来について何が最も興奮することですか。また、ザスケーラーはその未来にどのような役割を果たすと思いますか。

AIは、効果的なサイバー防御の基本原則を変えるのではありません。それを強調するのみです。透明性、堅牢なセキュリティ・プラクティス、継続的な監視が業界全体に広がることを予想しています。組織は、サイバー攻撃に対する脅威を検出して対応するための、包括的なセキュリティ・アプローチを採用する必要があります。これには、セキュリティ・アウェアネスの文化を育むこと、定期的なセキュリティ・監査の実施、効果的なセキュリティ・戦略の開発のための利害関係者との協力が含まれます。そうすることで、組織は、セキュリティの侵害のリスクを軽減し、機密情報を保護できます。

ザスケーラーは、ユーザーのプライバシーを保護することに尽力しています。LLMからユーザー・データを匿名化し、除外するための最先端のテクノロジーを使用しています。将来的にLLMのファイン・チューニングを検討する場合でも、私たちがユーザー・データを損なうことのないように、厳格なデータ・プライバシー対策を継続して優先します。私たちの目標は、セキュリティを向上させるためにAIの力を利用することであり、顧客のプライバシーを侵害するのではありません。

素晴らしいインタビュー、詳細についてはザスケーラーを訪れてください。