Теневая сторона ИИ в маркетинге: Безопасность и конфиденциальность цифровых данных в эпоху больших языковых моделей
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
Интернет-издание Forbes представило ежегодный рейтинг топ-работодателей России, основанный на оценке компаний по критериям устойчивого развития. В итоговый список вошли 207 организаций, среди которых — ИТ-компания RedLab.
Привет! На связи Антон Кравченко, CEO студии Crauch. В статье расскажу, как мы сделали платформу, где белые хакеры могут соревноваться, расти и зарабатывать, а компании — находить лучших спецов в кибербезе. Это история о том, как поиск уязвимостей превращается из проблемы в победу для всех.
Неделя рекламы
Энциклопедия обмана