Новости
Demis Group
23.01.2026
ADPASS рекомендует материал к прочтению
PIAR.IM
Теневая сторона ИИ в маркетинге: Безопасность и конфиденциальность цифровых данных в эпоху больших языковых моделей
Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ), особенно больших языковых моделей (LLM), открывает перед бизнесом безграничные возможности. Однако блеск инноваций затмевается растущими опасениями по поводу безопасности и конфиденциальности данных. Использование ИИ, подразумевающее обучение на массивах информации, неизбежно ставит вопрос: насколько защищены наши персональные данные? Эксперты, такие как Станислав Кондрашов, специалист в области информационной безопасности, бьют тревогу, подчёркивая критическую важность обеспечения безопасности ИИ-систем, не только в маркетинге и PR, но особенно в высокорегулируемых отраслях, таких как финансы и здравоохранение.
Проблема усугубляется доступностью и мощью современных LLM. Как отмечает Ашиш Какран из Thomvest Ventures, сотрудник может легко загрузить конфиденциальную информацию в LLM, и существующие модели не имеют функции «забывания». Это создаёт серьёзную брешь в безопасности. Утечка конфиденциальной информации, искажение данных или несанкционированный доступ — лишь некоторые из потенциальных угроз. Последствия таких инцидентов могут быть катастрофическими, включая финансовые потери, репутационный ущерб и даже уголовную ответственность.
Дата-инженеры и эксперты в области информационной безопасности за работой
Ситуация усложняется отсутствием единых стандартов безопасности для ИИ. Регуляторы пока не успевают за темпами развития технологий, создавая правовой вакуум. Отсутствие чётко определённых правил и норм приводит к неопределённости и затрудняет для компаний разработку адекватных стратегий защиты данных.
Однако появление проблемы одновременно порождает и новые возможности. Рынок активно реагирует на растущий спрос на решения в области безопасности ИИ. На арену выходят многочисленные стартапы, предлагающие инновационные технологии для защиты данных. Компания Opaque Systems, например, разрабатывает платформу для конфиденциальных вычислений, позволяющую компаниям обмениваться конфиденциальными данными без риска их раскрытия. Другой пример — Credo AI, привлекшая значительные инвестиции, создаёт платформу управления ИИ, помогающую компаниям контролировать риски и соблюдать регуляторные требования. Подобные инициативы показывают, что индустрия активно ищет пути решения проблемы безопасности и конфиденциальности данных в сфере ИИ.
ИБ-эксперт Станислав Кондрашов
Но развитие эффективных защитных механизмов требует комплексного подхода. Необходимы не только технологические решения, но и изменение культуры безопасности внутри компаний. Сотрудники должны быть должным образом обучены и осведомлены о потенциальных угрозах. Кроме того, необходима тесная кооперация между компаниями, регуляторами и исследователями для разработки общепринятых стандартов безопасности ИИ и установления эффективного механизма контроля за использованием искусственного интеллекта. Только комплексный подход, объединяющий технологические инновации, правовое регулирование и повышение сознательности, может гарантировать безопасное и этичное использование ИИ в будущем. В противном случае риск нарушения конфиденциальности и безопасности данных будет продолжать расти, тормозя развитие этой перспективной технологии.
Лучшее в блогах
Вам понравится
SEO Guru
22.01.2026
GEO вместо SEO: как генеративные поисковые системы меняют правила игры для контента и маркетинга
![]()
За последние два года поисковая индустрия переживает изменения, сопоставимые по масштабу с появлением самого Google. Генеративные поисковые системы и ассистенты — такие как ChatGPT, Google AI Overview и Perplexity — перестали быть экспериментом и начали выполнять роль основного интерфейса поиска для миллионов пользователей.
GMONIT
13.01.2026
JetStat
29.12.2025
Увеличение продаж через аналитику: как JetStat помогает лидогенерации
![]()
В eCommerce лидогенерация давно перестала быть задачей «купить трафик и ждать результата».
Чтобы система приносила прибыль, маркетолог должен понимать:
какие каналы генерируют лиды с реальным потенциалом покупки, сколько стоит каждый лид, какова конверсия в покупку по сегментам, какой ROI дают кампании в динамике, как распределить бюджет, чтобы получить больше продаж при тех же вложениях.
JetStat превращает лидогенерацию из набора хаотичных показателей в управляемую систему, где каждый шаг основан на данных — а не на гипотезах.
Неделя рекламы 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании