Skip to main content

“NCC Group” vyriausiasis mokslininkas Chrisas Anley apžvelgia pavojus, kylančius vis dažniau naudojant dirbtinio intelekto (DI) ir mašininio mokymosi (ML) sistemas, ir kaip įmonės gali užtikrinti šios technologijos saugumą.

Paprastai dirbtinis intelektas reiškia technologinius algoritmus, kurie gali imituoti žmogaus intelektą, pavyzdžiui, mokymąsi ir problemų sprendimą. Mašininis mokymasis (angl. Machine Learning, ML) – praktiškesnis dirbtinio intelekto taikymas, leidžiantis mašinoms mokytis iš duomenų jų aiškiai neprogramuojant. Žmonės dažnai šiuos du terminus vartoja pakaitomis, tačiau tai skirtingos sąvokos.

Kaip šiandien naudojamas dirbtinis intelektas ir ML?

Pastaraisiais metais sparčiai populiarėja dirbtinio intelekto ir ML technologijos. Dauguma žmonių jas naudoja kasdien, galbūt patys to nežinodami. Dažniausi pavyzdžiai – šiuolaikinės interneto paieškos sistemos ir socialinės žiniasklaidos platformos. Abi jos renka naudotojų įvesties duomenis, kuriais aprūpina savo pirmenybių variklius, rekomenduojančius naudotojams turinį.

Šiandien dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis naudojami vis plačiau. Pasaulyje pastaruoju metu sparčiai plinta dirbtinio intelekto turinio generatoriai, kuriuos siūlo, pavyzdžiui, tokios bendrovės kaip “Google” ir “ChatGPT”. Įmonės naudoja šias technologijas, kad geriau suprastų klientų elgseną savo platformose ir programinėje įrangoje, pavyzdžiui, interneto svetainėje, ir atitinkamai prisitaikytų.

Todėl dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis atlieka aktyvų vaidmenį plėtojant skaitmenines platformas ir priimant svarbiausius verslo sprendimus. Šios technologijos paplitusios įvairiuose sektoriuose – nuo sveikatos priežiūros iki aukšto lygio organizacijų, pavyzdžiui, vyriausybės. Šios technologijos naudojimas padėjo padėti suprasti vartotojų elgseną, padidinti diagnozavimo greitį ir tikslumą bei pagerinti bendrą verslo duomenų efektyvumą.

Tačiau, kaip pranašavo daugybė pastarųjų dešimtmečių mokslinės fantastikos filmų, spartus dirbtinio intelekto ir ML tobulėjimas kelia ir didesnę riziką.

Kaip atrodo dabartinė reguliavimo aplinka ir teisės aktai?

Jungtinėje Karalystėje šiuo metu nėra teisės aktų, konkrečiai susijusių su dirbtiniu intelektu ir su juo susijusiomis technologijomis, tačiau neseniai buvo surengtos konsultacijos, kurių metu buvo svarstoma, kaip teisės aktai galėtų neatsilikti nuo šios besikeičiančios aplinkos ir nustatyti standartus, kuriais įmonės galėtų naudotis siekdamos užtikrinti saugumą.

Pavyzdžiui, 2017 m. Jungtinės Karalystės pramonės strategijos konsultacijose išdėstyta vyriausybės vizija, pagal kurią Jungtinė Karalystė turi tapti pasauliniu dirbtinio intelekto inovacijų centru. Joje pripažįstama, kad dirbtinis intelektas gali padidinti atsparumą, produktyvumą, augimą ir inovacijas įvairiuose sektoriuose.

2020 m. pabaigoje JK vyriausybė paskelbė kvietimą pareikšti nuomonę dėl dirbtinio intelekto (ir intelektinės nuosavybės), po kurio 2021 m. kovo 23 d. buvo paskelbtas techninių standartų kūrimo planas. Jame buvo nurodyta, kur reikalingi tarpsektoriniai ir konkretiems sektoriams skirti standartai. Jame taip pat išsamiai aprašyta, kaip vyriausybė naudos horizonto apžvalgą ir ankstyvą naujų technologijų aptikimą, kad užtikrintų, jog režimas išliktų lankstus ir orientuotas į ateitį, kad galėtų prisitaikyti prie nuolat tobulėjančių technologijų.

Taip sukuriami pirmieji pagrindai, kaip atrodys būsimi dirbtinio intelekto reglamentai ir teisės aktai.

Į ką reikia atsižvelgti, kad šios technologijos būtų saugios?

Kalbant apie dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijas, yra dvi pagrindinės saugumo rizikos.

Pirma, jų algoritmai yra sukurti taip, kad keičia elgesį pagal įvesties duomenis ir gyvenimo trukmę. Tai gali kelti neišvengiamą saugumo riziką, nes teoriškai dirbtinis intelektas, atsakingas už bet kokių svarbių sprendimų priėmimą, gali būti suklaidintas. Jis gali būti atsitiktinai arba tyčia išmokytas priimti neteisingus arba pavojingus sprendimus.

Antra, grėsmių sukėlėjai pradeda naudoti dirbtinį intelektą ir ML, kad padidintų savo atakų veiksmingumą. Priežastis, dėl kurios ši saugumo rizika padidėjo, yra ta, kad dirbtinio intelekto ir ML technologijos tapo prieinamesnės, duomenų rinkiniai – didesni, o įgūdžiai – labiau paplitę.

Aptardama naujos kartos reguliavimą ir teisės aktus, vyriausybė turi nuolat stebėti dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijų raidą, taip pat tirti jų naudojimą ir galimybes. Tik tada turėsime geriausią galimybę saugiai ir patikimai apsaugoti žmones ir organizacijas nuo šių technologijų keliamos rizikos.

Kokia technologijų srities ateitis?

Kadangi šios technologijos tobulėja, jos neišvengiamai pradės užimti vis daugiau vaidmenų organizacijose. Yra kuo džiaugtis, nes dirbtinio intelekto ir ML sistemos gali padėti pagerinti verslo paslaugas, padėti skaitmeniniais aspektais, dirbti visą parą ir sparčiau apdoroti didesnes duomenų bazes. Tai sparčiai besiformuojanti erdvė, teikianti daug galimybių organizacijoms, tačiau labai svarbu, kad nauji pasiekimai nesukeltų naujų pavojų.

Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis ir toliau tobulės, nes jie vis dažniau naudojami įvairiuose sektoriuose. Todėl svarbu, kad turėtume reguliavimo sistemą, kuri leistų teisės aktams neatsilikti.