Despre IA, răbdarea este o virtute

În cele aproape două ani de la lansarea ChatGPT, inteligența artificială generativă a parcurs un întreg ciclu de hype tehnologic, de la așteptări grandioase și schimbătoare de societate la alimentarea unei recente corecții a pieței bursiere. Dar, în special, în industria securității cibernetice, entuziasmul generat de Inteligența Artificială Generativă (IA gen) este încă justificat; poate că va dura mai mult decât au anticipat investitorii și analiștii pentru a schimba complet sectorul.

Semnalul cel mai clar și recent al schimbării de hype a fost la Conferința Black Hat USA, la începutul lunii august, unde inteligența artificială generativă a jucat un rol foarte mic în lansările de produse, demonstrații și crearea de senzații. Comparativ cu Conferința RSA, care a avut loc cu patru luni mai devreme și a prezentat aceiași furnizori, accentul pe IA de la Black Hat a fost neglijabil, ceea ce ar fi putut determina pe observatorii neutri să creadă că industria se mută sau că IA a devenit o marfă. Dar nu este exact așa.

Iată ce vreau să spun. Beneficiul transformator al aplicării inteligenței artificiale generative în industria securității cibernetice nu va veni probabil din chatbot-urile generice sau din stratificarea rapidă a IA peste modelele de procesare a datelor. Acestea sunt blocurile de construcție pentru cazuri de utilizare mai avansate și mai eficiente, dar, pentru moment, nu sunt specializate pentru industria securității și, ca urmare, nu generează o nouă undă de rezultate de securitate optime pentru clienți. Transformarea reală pe care IA o va aduce pentru industria securității va avea loc atunci când modelele de IA vor fi personalizate și ajustate pentru cazurile de utilizare în securitate.

Cazurile de utilizare actuale ale IA în securitate folosesc în mare măsură ingineria promptelor și Generarea Augmentată de Retrieval, care este un cadru de IA care permite în esență modelelor de limbaj mari (LLM) să acceseze resurse de date suplimentare în afara datelor de antrenament, combinând cele mai bune părți ale IA generative și recuperării de baze de date. Utilitatea acestor variază foarte mult în funcție de cazul de utilizare și de cât de bine suportă procesarea datelor existentă a furnizorului cazul de utilizare; ele nu sunt „magice”. Acest lucru este valabil și pentru alte aplicații care necesită date și expertiză proprietare care nu sunt prevalente pe Internet, cum ar fi diagnosticarea medicală și munca juridică. Se pare probabil că companiile vor ajusta conductele de procesare a datelor și sistemele de acces la date pentru a optimiza cazurile de utilizare ale IA generative. De asemenea, companiile de IA încurajează dezvoltarea de modele special ajustate, deși rămâne de văzut cât de bine va funcționa acest lucru pentru utilizări care necesită calitate și detalii esențiale.

Există câteva motive pentru care această specializare va dura ceva timp pentru a avea efect în industria securității. Unul dintre motivele principale este că personalizarea acestor modele necesită mulți oameni în buclă în timpul antrenamentului care sunt experți în materie de securitate cibernetică și IA, două industrii care se luptă să angajeze suficient personal. Industria securității cibernetice are un deficit de aproximativ patru milioane de profesioniști în întreaga lume, potrivit Forumului Economic Mondial, și Reuters estimează că va exista o lipsă de 50% a angajărilor pentru poziții legate de IA în viitorul apropiat.

Fără o abundență de experți disponibili, lucrul precis necesar pentru a ajusta modelele de IA pentru a funcționa într-un context de securitate va fi încetinit. Costul necesar pentru a efectua știința datelor necesară pentru a antrena aceste modele limitează, de asemenea, numărul de organizații care au resursele pentru a efectua cercetări asupra modelării IA personalizate. Sunt necesari milioane de dolari pentru a putea plăti puterea de procesare pe care o necesită modelele de IA de ultimă generație, și acești bani trebuie să vină de undeva. Chiar și atunci când o organizație are resursele și echipa pentru a alimenta cercetarea asupra personalizării IA, progresul real nu se întâmplă peste noapte. Va dura ceva timp pentru a descoperi cum să se augmenteze modelele de IA pentru a beneficia practicienii și analiștii de securitate, și, ca și în cazul oricărui instrument nou, va exista o curbă de învățare atunci când procesorii de limbaj natural specializați în securitate, chatbot-urile și alte integrări asistate de IA vor fi introduse.

Inteligența artificială generativă este încă pregătită să schimbe lumea securității cibernetice într-un nou paradigma, în care capacitățile ofensive de IA pe care le folosesc adversarii și actorii amenințători vor concura cu modelele de IA ale furnizorilor de securitate, construite pentru a detecta și monitoriza amenințările. Cercetarea și dezvoltarea necesare pentru a alimenta această schimbare vor dura puțin mai mult decât a anticipat comunitatea tehnologică în general.