Düşünce Liderleri

Yapay Zeka Konusunda Sabır Bir Erdemdir

mm
Yayınlandı
Güncellendi
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

ChatGPT’nin lançmanından bu yana neredeyse iki yıl geçti ve yapay zeka, toplum değiştirici beklentilerden recent bir hisse senedi düzeltmesine yol açan bir teknoloji hype döngüsünden geçti. Ancak özel olarak siber güvenlik endüstrisinde, Yapay Zeka (genAI) etrafındaki heyecan hala haklı; ancak sektörü tamamen değiştirmek için yatırımcılar ve analistlerin beklediğinden daha uzun sürebilir.

Hype’deki en recent ve açık işareti, Ağustos ayında Black Hat USA Konferansı‘nda görüldü, burada yapay zeka, ürün lansmanlarında, gösterilerde ve genel olarak yaratılan heyecanda çok küçük bir rol oynadı. Dört ay önce aynı satıcıların katıldığı RSA Konferansı ile karşılaştırıldığında, Black Hat’teki AI odaklı odak noktası ihmal edilebilir düzeydeydi, bu da tarafsız gözlemcilerin endüstrinin başka bir şeye geçtiğini veya AI’nin bir komodite haline geldiğini düşünmesine yol açabilir. Ancak durum tam olarak böyle değil.

Şunu kastediyorum. Siber güvenlik endüstrisinde yapay zeka uygulamasının dönüştürücü faydası, genel chatbot’lar veya hızlı bir şekilde veri işleme modelleri üzerinde AI katmanları oluşturmak yoluyla gelmeyecek. Bunlar, daha gelişmiş ve verimli kullanım durumları için temel taşlar, ancak şu anda güvenlik endüstrine özgü değil ve bu nedenle müşteriler için optimal güvenlik sonuçları sağlamaya yönelik yeni bir dalgayı tetiklemiyorlar. Aslında, AI’nin güvenlik endüstrisine sağlayacağı gerçek dönüşüm, AI modelleri güvenlik kullanım durumları için özelleştirildiğinde ve ayarlandığında gerçekleşecek.

Güvenlikte kullanılan güncel genel AI kullanım durumları büyük ölçüde prompt mühendisliği ve Retrievol-Augmented Generation kullanır, bu da aslında büyük dil modellerinin (LLM’ler) eğitim verilerine ek olarak dış veri kaynaklarına erişmesini sağlayan bir AI çerçevesidir, böylece generatif AI ve veritabanı alımı arasındaki en iyi parçaları birleştirir. Bu kullanım durumlarının faydası, kullanım durumuna ve satıcının mevcut veri işleme sürecinin kullanım durumunu ne kadar iyi desteklediğine bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir; bunlar “sihir” değildir. Bu, tıbbi teşhis ve yasal iş gibi İnternet’te yaygın olmayan özel veri ve uzmanlık gerektiren diğer uygulamalar için de geçerlidir. Şirketlerin veri işleme hatlarını ve veri erişim sistemlerini generatif AI kullanım durumlarını optimize etmek için ayarlayacağı muhtemeldir. Ayrıca, generatif AI şirketleri, özellikle kalite ve ayrıntı önemli olduğunda nasıl çalışacağı belirsiz olan, özellikle uzmanlaşmış modellerin geliştirilmesini teşvik etmektedir.

Bu uzmanlaşmanın güvenlik endüstrisinde etkili olması için birkaç neden vardır. Birincisi, bu modelleri özelleştirmek için eğitim sırasında siber güvenlik ve AI konusunda uzmanlaşmış birçok insanın katılımı gerekir, bu iki endüstri de yetenek sıkıntısı çekmektedir. Siber güvenlik endüstrisi, Dünya Ekonomik Forumu‘na göre yaklaşık dört milyon profesyonelden yoksun ve Reuters, yakın gelecekte AI ile ilgili pozisyonlar için %50’lik bir işe alma açığının olacağını tahmin ediyor.

Uzmanların bulunmaması, güvenlik bağlamında AI modellerini uyarlamak için gereken kesin işin yavaşlamasına neden olacaktır. AI modellerini eğitmek için gerekli veri bilimini gerçekleştirmek için gereken maliyet de, AI modelleme araştırmalarını gerçekleştirebilecek kaynaklara sahip organizasyonların sayısını sınırlayacaktır. AI modellerinin gerektirdiği işleme gücünü karşılayabilmek için milyonlarca dolar gerekiyor ve bu paranın bir yerden gelmesi gerekiyor. Bir organizasyonun AI özelleştirmesine yönelik araştırmaları destekleyecek kaynaklara ve ekibe sahip olduğunda, gerçek ilerleme hemen gerçekleşmez. Güvenlik uygulamalarına fayda sağlamak için AI modellerini nasıl en iyi şekilde destekleyeceğinizi keşfetmek zaman alacak ve her yeni araç gibi, güvenlik odaklı doğal dil işleyicileri, sohbet botları ve diğer AI destekli entegrasyonlar tanıtılacağından bir öğrenme eğrisi olacaktır.

Yapay zeka, siber güvenlik dünyasını yeni bir paradigmaya doğru değiştirmeye hala hazırdır, burada salıverilen AI yetenekleri tehditleri tespit etmek ve izlemek için güvenlik sağlayıcılarının AI modelleriyle rekabet edecek. Bu değişimi desteklemek için gereken araştırma ve geliştirme, genel teknoloji topluluğunun beklediğinden biraz daha uzun sürebilir.

mm

Dean, Arctic Wolf'ta Yapay Zeka VP'si, siber güvenlik, veri mühendisliği ve uygulamalı makine öğrenimi / AI'de yönetici, müdür ve bireysel katkıda bulunan olarak görev yapmaktadır. Dean, ürün vizyonunu gerçekleştirmede, takımlar oluşturup liderlik etmede ve müşterilere analitik sistemler geliştirmede uzmanlık alanına sahiptir. Teksas Özel Sektör Danışma Konseyi ve Teksas AI Danışma Konseyi'nde görev yapmakta ve IEEE ile birlikte AI ve siber güvenlik ile ilgili politika ve standartlar konusunda aktif olarak çalışmaktadır.

Dean, 25 yılı aşkın bir süredir yenilikçi ürünler geliştirmekte, 18 yılı aşkın bir süredir DoD ve İstihbarat Topluluğu sözleşme çalışanı olarak görev yapmakta ve bu süre zarfında taktik sonar, uçak için karşı önlemler ve siber güvenlik gibi projelerde çalışmaktadır. Ayrıca, Arctic Wolf'tan önce several siber güvenlik şirketlerinde çalışmış ve burada veri bilimi, mühendislik ve çeşitli diğer teknik liderlik rollerinde görev yapmıştır. Öncesinde, Dean, ulusal düzeydeki saldırılarla mücadele odaklı bir çok ajanslı (DoD / IC) siber savunma görev gücünün veri kullanım bölümü için 8 yılı aşkın bir süredir Baş Araştırma Görevlisi olarak görev yapmıştır.

Dean, UT Austin'den Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında doktora ve Fizik alanında yüksek lisans derecesine sahiptir. Şu anda Austin, TX'de eşi ve iki çocuğuyla birlikte yaşamaktadır.