Sobre a IA, a Paciência é uma Virtude

Nos quase dois anos desde que o ChatGPT foi lançado, a inteligência artificial gerativa passou por um ciclo completo de hiper tecnologia, desde expectativas altas e capazes de mudar a sociedade até alimentar uma recente correção do mercado de ações. Mas dentro da indústria de cibersegurança especificamente, o entusiasmo em torno da Inteligência Artificial Gerativa (IA gerativa) ainda é justificado; pode levar mais tempo do que os investidores e analistas anteciparam para mudar o setor completamente.

O sinal mais claro e recente da mudança na hiper foi na Conferência Black Hat USA no início de agosto, na qual a inteligência artificial gerativa desempenhou um papel muito pequeno nos lançamentos de produtos, demonstrações e criação de buzz. Em comparação com a Conferência RSA quatro meses antes, que apresentou os mesmos fornecedores, o foco da Black Hat na IA foi negligenciável, o que levaria os observadores neutros a acreditar que a indústria está se mudando ou que a IA se tornou uma commodity. Mas não é exatamente o caso.

Aqui está o que quero dizer. O benefício transformador de aplicar inteligência artificial gerativa dentro da indústria de cibersegurança provavelmente não virá de chatbots genéricos ou apenas sobrepor a IA sobre modelos de processamento de dados. Esses são os blocos de construção para casos de uso mais avançados e eficientes, mas no momento, não estão especializados para a indústria de segurança e, como resultado, não estão impulsionando uma nova onda de resultados de segurança ótimos para os clientes. Em vez disso, a transformação real que a IA fornecerá para a indústria de segurança ocorrerá quando os modelos de IA forem personalizados e ajustados para casos de uso de segurança.

Os casos de uso atuais de IA em segurança empregam principalmente engenharia de prompt e Geração Aumentada por Recuperação, que é um quadro de IA que essencialmente permite que grandes modelos de linguagem (LLMs) acessem recursos de dados adicionais fora de seus dados de treinamento, combinando as melhores partes da IA gerativa e recuperação de banco de dados. A utilidade desses varia muito dependendo do caso de uso e de como bem o processamento de dados existente do fornecedor suporta o caso de uso; eles não são “mágicos”. Isso é verdade para outras aplicações que exigem dados e expertise proprietários que não são prevalentes na Internet, como diagnóstico médico e trabalho jurídico. Parece provável que as empresas ajustarão os pipelines de processamento de dados e os sistemas de acesso a dados para otimizar os casos de uso de IA gerativa. Além disso, as empresas de IA estão incentivando o desenvolvimento de modelos ajustados especialmente, embora ainda seja preciso ver como isso funcionará para usos onde a qualidade e o detalhe são essenciais.

Há algumas razões pelas quais essa especialização levará tempo para ter efeito na indústria de segurança, no entanto. Uma razão principal é que personalizar esses modelos requer muitos humanos no loop durante o treinamento que são especialistas em matéria de cibersegurança e IA, duas indústrias que lutam para contratar talentos suficientes. A indústria de cibersegurança está com cerca de quatro milhões de profissionais a menos em todo o mundo, de acordo com o Fórum Econômico Mundial, e a Reuters estima que haverá uma lacuna de contratação de 50% para posições relacionadas à IA no futuro próximo.

sem uma abundância de especialistas disponíveis, o trabalho preciso necessário para adaptar os modelos de IA para funcionar dentro de um contexto de segurança será retardado. O custo para realizar a ciência de dados necessária para treinar esses modelos também limita o número de organizações que têm os recursos para realizar pesquisas sobre modelagem de IA personalizada. São necessários milhões de dólares para pagar o processamento de ponta que os modelos de IA de ponta exigem, e esse dinheiro deve vir de algum lugar. Mesmo quando uma organização tem os recursos e a equipe para impulsionar a pesquisa sobre personalização de IA, o progresso real não acontece da noite para o dia. Levará tempo para descobrir como melhorar os modelos de IA para beneficiar os profissionais e analistas de segurança, e como qualquer nova ferramenta, haverá uma curva de aprendizado quando os processadores de linguagem natural de segurança específicos, chatbots e outras integrações assistidas por IA forem introduzidos.

A inteligência artificial gerativa ainda está preparada para mudar o mundo da cibersegurança para um novo paradigma, onde as capacidades ofensivas de IA que os adversários e atores ameaçadores utilizam competirão com os modelos de IA dos fornecedores de segurança construídos para detectar e monitorar ameaças. A pesquisa e o desenvolvimento necessários para impulsionar essa mudança simplesmente levarão um pouco mais de tempo do que a comunidade tecnológica em geral antecipou.