Как использовать возможности и снизить угрозы Искусственного Интеллекта

Искусственный интеллект и машинное обучение значительно продвинулись вперед, но до настоящего интеллекта еще далеко. Чтобы защитить ваш бизнес сегодня и в будущем, важно понимать потенциальные киберугрозы этих технологий.

Как использовать возможности и снизить угрозы Искусственного Интеллекта

Искусственный интеллект — это технология с огромным потенциалом. Хотя он еще не полностью реализован, ИИ уже меняет то, как мы работаем, потребляем информацию и думаем о цифровой безопасности. Многие отрасли используют его для обнаружения мошенничества, работы чат-ботов и автоматизации рутинных задач.

Однако, как и любой мощный инструмент, ИИ приносит не только возможности, но и риски. Его стремительное развитие сделало гипотетические угрозы реальностью. Поэтому каждому бизнесу важно понимать, как ответственно применять ИИ и управлять кибер рисками, которые он может создать.

Какие риски возникают при использовании ИИ на раннем этапе его внедрения:

  • Сложность оценки угроз: Трудно определить возможности киберпреступников и национальных государств, так как они редко раскрывают свои инструменты, а их заявления часто недостоверны.
  • Человеческий фактор: Ошибки пользователей, такие как клики по вредоносным ссылкам, использование слабых паролей или незащищенность данных, остаются основной причиной большинства киберинцидентов.
  • Уязвимости алгоритмов: ИИ может быть подвержен манипуляциям, например, с помощью атак на обучающие данные или внедрения вредоносных инструкций.
  • Непредсказуемость поведения ИИ: На ранних этапах системы могут давать неверные результаты или принимать непредвиденные решения.
  • Этичность использования: Неправильное применение ИИ может привести к нарушениям конфиденциальности, дискриминации или другим социальным проблемам.
  • Зависимость от данных: Неточные или неполные данные могут существенно ухудшить работу ИИ, что приведет к неверным выводам или решениям.
  • Недостаток регулирования: Отсутствие четких стандартов и правил может усложнить управление рисками и ответственностью за использование ИИ.

Компании должны понимать, что управление киберрисками ИИ — это не только технологическая задача. Как и с Интернетом, облаком или мобильными устройствами, потребуется грамотное инвестирование в безопасность и общий подход, вовлекающий всю организацию.

44
33
Начать дискуссию
Возможности внедрения ИИ в отраслях 2025 году. Отчет ВЭФ. Часть 2 🤖💰

Организации переключают внимание с эффективности на рост и переосмысление цепочки создания стоимости, чтобы решать сложные задачи беспрецедентными темпами. 🚀

11
реклама
разместить
Генеративный ИИ в анализе техногенных рисков и роль ИТ-систем в устранении последствий аварий

В последние годы вопросы техногенных рисков становятся всё более актуальными для крупных и малых предприятий, а также для государственных структур, занимающихся безопасностью и охраной окружающей среды. Одним из ярких примеров, который подчеркивает важность оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации, стал случай с разливом нефти в Анапе. В…

Как Jira помогла поймать редкого золотого карпа. Дважды.

Контроль, аналитика, точные шаги – в компании это приносит прибыль, а на рыбалке трофеи.

Как Jira помогла поймать редкого золотого карпа. Дважды.
11
Как ИИ защищает от фишинга, телефонных мошенников и аферистов на маркетплейсах

И почему искусственный интеллект иногда борется сам с собой.

Как ИИ защищает от фишинга, телефонных мошенников и аферистов на маркетплейсах
44
Ошибки ИИ: Что делать, чтобы нейросети не подставили ваш бизнес?
Ошибки ИИ: Что делать, чтобы нейросети не подставили ваш бизнес?
11
«Тёмный ИИ»: Как искусственный интеллект стал главным союзником хакеров и что с этим делать бизнесу

Искусственный интеллект — это не просто инструмент для создания картинок или автоматизации задач. Он также может быть и оружием в руках хакеров, которые зарабатывают миллионы на бизнесе.

"Луна" — одна, но стороны разные
11
Сегодня в 10:45 МСК собираемся обсудить всё самое актуальное по работу с NPS. Ключевые инсайты в измерении лояльности клиентов
Сегодня в 10:45 МСК собираемся обсудить всё самое актуальное по работу с NPS. Ключевые инсайты в измерении лояльности клиентов

Программа вебинара:
— Методология проведения NPS-исследований с практическими рекомендациями
— Техники выявления истинных драйверов клиентской лояльности
— Разоблачение популярных мифов о метрике NPS
— NPS 3.0: построение современной финансовой модели на основе показателей лояльности

55
Внедрение ИИ в бизнес: страхи предпринимателей и как с ними бороться
Внедрение ИИ в бизнес: страхи предпринимателей и как с ними бороться

Искусственный интеллект активно входит в бизнес-процессы. Он помогает автоматизировать задачи, обслуживать клиентов, улучшать внутренние процессы и многое другое. Однако, несмотря на очевидные преимущества, многие предприниматели опасаются новых технологий. Это мешает быстро внедрить ИИ в бизнес и использовать его потенциал.

11
[]