Τι συμβαίνει με τα δεδομένα που μοιραζόμαστε με πλατφόρμες Τεχνητής Νοημοσύνης; Και ειδικά όταν χρησιμοποιούμε τις δωρεάν εκδόσεις τους;
Για τις επιχειρήσεις και τους οργανισμούς, αυτό δεν είναι απλώς ένα τεχνικό ερώτημα. Είναι ζήτημα που αφορά εμπιστευτικές πληροφορίες, δεδομένα πελατών, εταιρικά μυστικά και συμμόρφωση με τη νομοθεσία για την προστασία δεδομένων, όπως ο GDPR. Η άγνοια δεν αποτελεί άλλοθι και ένα λάθος κλικ μπορεί να έχει σοβαρές συνέπειες.
Η Μόνικα Οδυσσέως, Επικεφαλής της ομάδας Τεχνητής Νοημοσύνης και Δεδομένων στην Grant Thornton Cyprus, εξηγεί με σαφήνεια τι πρέπει να γνωρίζουν σήμερα οι επιχειρήσεις, ποιοι κίνδυνοι παραμονεύουν στη χρήση δωρεάν AI πλατφορμών και πώς μπορούν να προστατευτούν αποτελεσματικά.
Ποια είναι η ουσιαστική διαφορά ασφαλείας ανάμεσα στη χρήση δωρεάν AI εργαλείων και στις εταιρικές εκδόσεις (Enterprise/API); Μπορεί μια επιχείρηση να θεωρεί ότι καλύπτεται ή υπάρχουν «τυφλά σημεία»;
Η θεμελιώδης διαφορά βρίσκεται κυρίως στην ιδιοκτησία και τη χρήση των δεδομένων. Στις δωρεάν εκδόσεις, οι πληροφορίες που εισάγει ο χρήστης χρησιμοποιούνται από τους παρόχους ως «καύσιμο» για την εκπαίδευση των μοντέλων τους (model training), καθιστώντας τις μέρος της δημόσιας γνώσης της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑI).
Αντίθετα, οι συνδρομητικές Enterprise λύσεις προσφέρουν εγγυήσεις από τους παρόχους ότι τα δεδομένα παραμένουν «στεγανοποιημένα» εντός του εταιρικού περιβάλλοντος (data residency) και δεν χρησιμοποιούνται για επανεκπαίδευση. Αυτό δίνει στις επιχειρήσεις πολύ μεγαλύτερο έλεγχο και σαφήνεια ως προς το πού και πώς χρησιμοποιούνται τα δεδομένα τους.
Τώρα, όσον αφορά σε οργανισμούς που διαχειρίζονται εξαιρετικά ευαίσθητα δεδομένα, η βέλτιστη λύση είναι η δημιουργία εξατομικευμένων μοντέλων, είτε τοπικά (on-premise), είτε σε ελεγχόμενο περιβάλλον στο cloud. Με αυτό τον τρόπο, οι εταιρείες έχουν απόλυτο έλεγχο (Data Sovereignty), καθώς τα δεδομένα τους δεν βγαίνουν εκτός των υποδομών της εταιρείας, ενώ το μοντέλο προσαρμόζεται αποκλειστικά στις ανάγκες της εταιρείας, εξασφαλίζοντας μέγιστη ακρίβεια και ασφάλεια.
Το μεγαλύτερο «τυφλό σημείο» είναι η αντίληψη πως όταν διαγραφεί ένα chat, τότε αφαιρούνται τα δεδομένα άμεσα από τους διακομιστές του παρόχου. Στην πραγματικότητα όμως, τα δεδομένα διατηρούνται για ένα διάστημα για λόγους συμμόρφωσης.
Ποιοι είναι οι μεγαλύτεροι κίνδυνοι όταν εργαζόμενοι εισάγουν απόρρητα οικονομικά στοιχεία σε πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT, και πόσο ρεαλιστικό είναι να επανεμφανιστούν αυτά τα δεδομένα σε απαντήσεις άλλων χρηστών;
Ο κίνδυνος εισαγωγής απόρρητων στοιχείων σε δημόσιες πλατφόρμες είναι πραγματικός και δεν πρέπει να υποτιμάται, καθώς τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) (όπως το ChatGPT) δεν λειτουργούν ως απλές βάσεις δεδομένων, αλλά ως μηχανισμοί που εντοπίζουν και αποθηκεύουν στατιστικές συσχετίσεις. Όταν τροφοδοτούμε μια πλατφόρμα με εμπιστευτικά οικονομικά στοιχεία, αυτά ενσωματώνονται στη δομή του μοντέλου μέσω μιας διαδικασίας «βαρύτητας» των πληροφοριών. Η πραγματική απειλή δεν είναι απαραίτητα η αυτούσια επανάληψη των δεδομένων, αλλά ο κίνδυνος εξαγωγής συμπερασμάτων (Inference Risk). Με απλά λόγια, το ζήτημα δεν είναι αν θα εμφανιστεί ξανά το ίδιο αρχείο ή οι ίδιοι αριθμοί, αλλά αν μπορεί κάποιος να αντλήσει έμμεσες πληροφορίες. Ένας εξειδικευμένος χρήστης μπορεί, μέσω στοχευμένων ερωτήσεων, να «πιέσει» το μοντέλο (prompt injection), με τέτοιο τρόπο ώστε να αποκαλύψει έμμεσα τα μοτίβα που έχει απορροφήσει, όπως τις στρατηγικές τιμολόγησης ή τις οικονομικές προκλήσεις της επιχείρησης. Αυτό μπορεί να δώσει πληροφορίες που, σε λάθος χέρια, δημιουργούν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε τρίτους. Γι’ αυτό και η προστασία της επιχειρησιακής στρατηγικής απαιτεί πλέον μια ενεργή άμυνα απέναντι σε αυτές τις νέες μορφές ψηφιακής ανάλυσης.
Σε περίπτωση διαρροής δεδομένων μέσω μιας πλατφόρμας τεχνητής νοημοσύνης, η άμεση αντίδραση είναι κρίσιμη, αλλά συχνά λειτουργεί εκ των υστέρων. Ποια είναι η βαθύτερη αιτία αυτών των λαθών και πώς μπορεί ένας οργανισμός να θωρακίσει τον «ανθρώπινο παράγοντα» ώστε να προλαμβάνει τέτοια περιστατικά;
Η βαθύτερη αιτία των διαρροών συνήθως δεν βρίσκεται στην ίδια την τεχνολογία, αλλά στο χάσμα του AI Literacy (αλφαβητισμού γύρω από την Τεχνητή Νοημοσύνη). Μπορούμε πλέον να παραδεχτούμε πως ζούμε σε μια εποχή όπου οι αλλαγές συμβαίνουν με τέτοια ταχύτητα, που η κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης δεν αποτελεί πλέον ένα επιπρόσθετο εφόδιο («nice to have»), αλλά μια θεμελιώδη ανάγκη επιβίωσης για κάθε οργανισμό. Η πραγματική θωράκιση μιας επιχείρησης δεν επιτυγχάνεται μόνο με τεχνικές λύσεις, αλλά μέσα από την καλλιέργεια μιας κουλτούρας επίγνωσης σε όλα τα επίπεδα της ιεραρχίας. Όταν ένας εργαζόμενος κατανοεί πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη και ποιες είναι οι προεκτάσεις της χρήσης της, μετατρέπεται από τον «αδύναμο κρίκο» στην πιο ισχυρή γραμμή άμυνας, γνωστό και ως «Human Firewall». Εννοείται πως η συνεχής εκπαίδευση και το upskilling είναι το μοναδικό αποτελεσματικό μέσο πρόληψης απέναντι στα ανθρώπινα σφάλματα, καθώς η γνώση επιτρέπει στους ανθρώπους μας να χρησιμοποιούν αυτά τα πανίσχυρα εργαλεία με ασφάλεια, κριτική σκέψη και υπευθυνότητα, μειώνοντας ουσιαστικά τον κίνδυνο και ενισχύοντας τη συνολική ανθεκτικότητα του οργανισμού.
Υπάρχει η αντίληψη ότι οι κίνδυνοι αφορούν κυρίως κείμενα ή νούμερα. Τι ισχύει όμως για τα 'οπτικά' δεδομένα, όπως φωτογραφίες εγκαταστάσεων, screenshots από dashboards ή έγγραφα σε μορφή PDF; Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να «διαβάσει» πίσω από την εικόνα και να εξάγει πληροφορίες που η εταιρεία θεωρεί κρυφές;
Υπάρχει όντως η αντίληψη ότι οι κίνδυνοι αφορούν κυρίως κείμενα ή νούμερα. Στην πραγματικότητα όμως, τα σύγχρονα πολυτροπικά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να επεξεργάζονται οπτικά δεδομένα με εκπληκτική λεπτομέρεια. Μια φωτογραφία των εγκαταστάσεων, ένα screenshot από ένα dashboard ή ένα έγγραφο σε μορφή PDF δεν είναι απλώς «εικόνες» για την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά πηγές πληροφορίας που μπορούν να αναλυθούν. Το μοντέλο μπορεί να εντοπίσει στοιχεία που το ανθρώπινο μάτι συχνά προσπερνά, όπως κωδικούς πρόσβασης που φαίνονται στο υπόβαθρο, ευαίσθητους δείκτες απόδοσης (KPIs) ή ονόματα πελατών. Επιπλέον, οι εικόνες φέρουν μεταδεδομένα (metadata) που μπορούν να αποκαλύψουν τοποθεσίες ή λεπτομέρειες για την ψηφιακή υποδομή της εταιρείας. Όταν τέτοια αρχεία αναφορτώνονται σε μη ασφαλείς, δημόσιες πλατφόρμες, η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να «διαβάζει» πίσω από την εικόνα επιτρέπει την αθόρυβη εξαγωγή επιχειρησιακών πληροφοριών από τρίτους, χωρίς ο οργανισμός να αντιληφθεί ποτέ ότι έχει υπάρξει διαρροή.
Ποιες στρατηγικές και κανόνες χρήσης πρέπει να θεσπίσει μια επιχείρηση για να αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη με ασφάλεια, και ποιους κινδύνους αντιμετωπίζει ένας οργανισμός που επιλέγει την πλήρη αποχή από την Τεχνητή Νοημοσύνη;
Το συνηθέστερο λάθος που βλέπουμε σήμερα είναι η προσπάθεια επιβολής μιας καθολικής απαγόρευσης της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η προσέγγιση οδηγεί συχνά στο φαινόμενο «Shadow AI», όπου οι εργαζόμενοι, στην προσπάθειά τους να παραμείνουν παραγωγικοί, χρησιμοποιούν μη εγκεκριμένα εργαλεία στα προσωπικά τους τηλέφωνα, εκτός του ελέγχου και της ασφάλειας του οργανισμού. Αυτή η κρυφή χρήση μπορεί να δημιουργήσει σημαντικά κενά στην ασφάλεια και τη συμμόρφωση. Κατά τη γνώμη μου, η λύση δεν είναι η άρνηση, αλλά η χάραξη μιας ολοκληρωμένης Στρατηγικής Διακυβέρνησης. Μια εταιρεία πρέπει να προσφέρει «Ασφαλή Μονοπάτια» μέσα από μια σταδιακή και οργανωμένη προσέγγιση: ξεκινώντας από την εκπαίδευση και upskilling των εργαζομένων της, προχωρώντας στη διασφάλιση της ποιότητας και της διακυβέρνησης των δεδομένων, και καταλήγοντας στον σχεδιασμό της κατάλληλης τεχνολογικής υποδομής και των εργαλείων. Κάθε βήμα, από τη διαχείριση των data silos έως την επιλογή των κατάλληλων vendors, είναι απαραίτητο για μια ασφαλή και βιώσιμη μετάβαση. Η πλήρης αποχή κρύβει σημαντικό στρατηγικό κίνδυνο καθώς ο ανταγωνισμός που υιοθετεί το AI μεθοδικά, θα αποκτήσει σύντομα πλεονέκτημα σε ταχύτητα και αποτελεσματικότητα που θα είναι πολύ δύσκολο να καλυφθούν αργότερα.
