Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию во многих аспектах современной жизни и не обошел стороной бизнес-деятельность. По мере того как компании все активнее внедряют технологии ИИ, они сталкиваются как со значительными возможностями, так и с потенциальными рисками, в том числе в сфере информационной безопасности.
Понимание влияния искусственного интеллекта на бизнес имеет решающее значение для компаний, стремящихся использовать преимущества и минимизировать связанные с технологией угрозы. В этой статье аналитики Falcongaze рассмотрят рост использования искусственного интеллекта в компаниях, его преимущества и недостатки, а также стратегии борьбы с негативными последствиями его применения.
Статистика роста использования искусственного интеллекта
В последние годы наблюдается резкий рост внедрения ИИ в бизнес. Согласно отчету McKinsey, уровень внедрения этой технологии среди компаний удвоился с 2017 года. В 2020 году 50 % компаний сообщили, что используют искусственный интеллект по крайней мере в одном из бизнес-процессов, что больше на 20 % по сравнению с 2017 годом.
Согласно другому исследованию Gartner ИИ создаст более 2,3 миллионов новых рабочих мест к 2025 году, при этом уничтожив более 1,8 миллиона менее современных и технологичных позиций.
Что касается инвестиций, то мировой рынок AI оценивался в 39,9 млрд долларов в 2019 году и продолжит рост с совокупным годовым темпом в 28,46 — 42,2 % с 2020 по 2030 год. В 2024 году объем рынка искусственного интеллекта достиг 184,00 млрд долларов США, а к 2030 году уже составит более 826,70 млрд долларов.
Это колоссальный рост, что еще раз подчеркивает важность, которую компании придают искусственному интеллекту как стратегическому активу.
Какие сервисы используются компаниями в их работе
Чаще всего искусственный интеллект компании используют для осуществления следующих действий:
Обслуживание клиентов. ИИ-чатботы или виртуальные ассистенты используются для обработки запросов клиентов, предоставляя поддержку 24/7 и повышая качество общения и общую удовлетворенность сервисом. Примеры: IBM Watson и Google Dialogflow.
Анализ данных. Инструменты анализируют огромные объемы данных для получения инсайтов, прогнозирования и поддержки стратегических решений компаний, а также используются в разработке программного обеспечения как благоприятная среда. Популярные платформы: Salesforce Einstein и Microsoft Azure AI.
Кибербезопасность. Системы безопасности на основе искусственного интеллекта обнаруживают и реагируют на угрозы в реальном времени. Примеры: Darktrace и Symantec, которые используют алгоритмы машинного обучения для выявления необычного поведения и смягчения потенциальных атак киберпреступников.
Управление персоналом. ИИ оптимизирует процесс найма, автоматизируя отбор резюме, планирование и проведение начальных этапов интервью с помощью видео имитаторов, анализ поведения по вербальным и невербальным признакам и так далее. Примеры: HireVue и Pymetrics.
Финансы. ИИ улучшает процессы выявления мошенничества, управления рисками и автоматизацию торговых и учетных процессов в финансовой сфере. Примеры: Kount и FICO.
Производство. Сервисы на основе искусственного интеллекта оптимизируют управление цепочками поставок, осуществляют предиктивное обслуживание и контроль качества товаров или услуги предприятия. Примеры: Siemens MindSphere и GE Predix.
Риски при использовании ИИ
Использование искусственного интеллекта действительно приносит много преимуществ, но также сопровождается значительными рисками и негативными последствиями для компаний. Вот некоторые из них:
Атаки на модели машинного обучения. Хакеры могут подавать в систему вредоносные данные, чтобы манипулировать выводами искусственного интеллекта. Это может привести к принятию неправильных решений на основе поддельных данных.
Пример: небольшие изменения в изображениях могут заставить ИИ неверно классифицировать их. В реальных условиях это может привести к тому, что системы безопасности с этой технологией пропустят злоумышленников или примут ложные сигналы тревоги.
Фишинг и социальная инженерия. С помощью AI можно создавать более убедительные фишинговые атаки и манипуляции, направленные на сотрудников компаний.
Сбор данных. Системы ИИ требуют большого количества данных для обучения, что часто включает личную информацию пользователей. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности этих данных, а также вероятные проблемы с законностью этого действия (поскольку законодательство в области сбора и использования данных пока отстает от технологического прогресса, создавая правовые и этические пробелы).
Предвзятость и дискриминация. Модели ИИ обучаются на исторических данных, которые могут содержать системные отклонения, ошибки в алгоритмах, которые приводят к дискриминации по признаку расы, пола или другим характеристикам. Это может вызвать судебные иски и регуляторные штрафы и негативно отразиться на репутации компании.
Пример: компания Amazon прекратила использование своей системы ИИ для найма, поскольку выяснилось, что она была предвзята против женщин из-за того, что модель обучалась на резюме, поданных за последние 10 лет, большинство из которых принадлежали мужчинам.
Потеря физических рабочих мест. Автоматизация задач, ранее выполняемых людьми, может вызвать массовые увольнения на предприятиях, что приведет к социальным проблемам, таким как рост безработицы и социального неравенства в обществе, а также росту напряженности в конкретном коллективе из-за опасения об увольнении.
Финансовые потери. Ошибки в алгоритмах ИИ могут привести к прямым финансовым потерям.
Например: в 2012 году компания по электронной торговле Knight Capital потеряла 440 млн долларов за 45 минут из-за ошибки в алгоритмической торговой системе. Алгоритм совершил тысячи ошибочных торговых операций, что привело к огромным убыткам и почти банкротству компании.
Как бороться с негативными последствиями от использования ИИ-модели
Для смягчения негативных последствий ИИ для информационной безопасности компании должны применять многофакторный подход:
- Надежные меры безопасности. Внедряйте передовые протоколы безопасности для защиты систем ИИ от атак. Регулярно обновляйте программное обеспечение для устранения уязвимостей.
- Управление данными. Установите строгие политики управления данными для обеспечения конфиденциальности данных и соответствия нормативным требованиям регуляторов.
- Снижение предвзятости. Активно работайте над выявлением и устранением предвзятости в алгоритмах ИИ. Этого можно достичь за счет разнообразных данных обучения, регулярных аудитов и включения метрик справедливости в оценку моделей.
- Обучение сотрудников: Инвестируйте в программы переподготовки, чтобы помочь сотрудникам адаптироваться к изменениям, вызванным ИИ. Поощряйте культуру непрерывного обучения и развития навыков в сфере цифровых технологий и искусственного интеллекта.
- Этические практики. Разработайте и примите этические руководства для направляющего развития и внедрения технологий ИИ. Вовлекайте заинтересованные стороны для обеспечения соответствия этого использования с общественными ценностями и этическими стандартами.
Выводы
Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-операции создает как значительные возможности, так и проблемы для информационной безопасности. Хотя ИИ повышает эффективность обнаружения угроз, операционную эффективность и экономию средств, он также создает уязвимости, проблемы конфиденциальности и этические дилеммы. Компании должны оценить как возможные плюсы, так и минусы, и принять комплексные стратегии по снижению этих рисков и обеспечении безопасности.
