Как после внедрения ИИ в бизнес-процессы защититься от угроз искусственного интеллекта

Искусственный интеллект кардинально изменил бизнес-ландшафт. Сегодня его применение уже не уникальное преимущество, а необходимость для сохранения конкурентоспособности. Однако любая революционная технология – это территория не только огромных возможностей, но и рисков.

В итоге с одной стороны мы видим красивые отчеты и вдохновляющие кейсы, а с другой – тревожные отчеты аналитиков и пугающие сводки об утечках данных и юридических коллизиях. При этом не у всех есть бюджет на создание собственного ИИ, а загрузить данные в AI-чат может любой.

*ФСТЭК: Федеральная служба по техническому и экспортному контролю

Как быть? Отказаться от ИИ в бизнесе – значит добровольно уступить рынок тем, кто уже сейчас зарабатывает на новых технологиях. Как использовать ИИ, чтобы не скомпрометировать чувствительную информацию и не навредить компании – разбираемся в нашей статье вместе с экспертом.

Наш эксперт

Вячеслав Дегтярев

• руководитель по развитию продуктовых решений К2 НейроТех

Зачем бизнесу ИИ

Чтобы понять значение ИИ для бизнеса, разберем его основные функции и практическую пользу.

Эффективность искусственного интеллекта: от хайпа к реальным показателям

Казалось бы, все понятно: использование ИИ в бизнесе может решить множество вопросов и сэкономить немалые деньги. Но чтобы технология работала как надо, нужно продумать систему оценки эффективности.

Как внедрить ИИ в бизнес-процессы: этапы интеграции

Успешное внедрение искусственного интеллекта должно проходить в соответствии с понятным алгоритмом действий. Общий план ниже поможет избежать распространенных ошибок и получить измеримую отдачу.

1. Стратегия и выбор цели

Сформируйте рабочую группу из ключевых специалистов: руководителя, бизнес-аналитика и IT-специалиста.

Проанализируйте процессы и найдите точку для старта: процессы, в которые было бы разумно внедрить ИИ в первую очередь. Пусть это будет либо что-то сложное, либо простое, но рутинное.

Когда определится фронт работ, сформулируйте четкую цель, привязанную к финансовым или операционным KPI. Параллельно оцените доступность и качество необходимых данных.

2. Гипотезы и тесты

Подберите оптимальный инструмент: готовый сервис, платформу для разработки или индивидуальное решение. Не забудьте оценить юридические аспекты, например, соответствие требованиям защиты персональных данных.

Следующий шаг – создать прототип и запустить пилот в ограниченном контуре.

Важно! Зафиксируйте ключевые показатели эффективности до внедрения, чтобы оценить или опровергнуть ценность идеи после нововведений.

3. Интеграция и автоматизация

На этом этапе внедрение ИИ переходит от проекта к постоянной бизнес-процедуре. Пора интегрировать решение в основные системы. Также настройте процессы для регулярного обновления и мониторинга модели.

Не забудьте провести обучение сотрудников и внесите изменения в регламенты, закрепляя применение искусственного интеллекта в бизнесе как часть рабочего процесса.

4. Развитие и масштабирование

Установите систему постоянного контроля качества работы ИИ. Используйте успешный опыт использования ИИ в бизнес процессах для формирования внутренней экспертизы и запуска новых проектов. Превратите точечные решения в системную стратегию работы с данными.

Главные риски внедрения ИИ

Мы уже говорили, что нейросети для бизнеса могут быть и опасны. Давайте разберем потенциальные  риски, которые несет внедрение искусственного интеллекта, а также как можно подстраховаться.

Юридические ловушки: авторское право и ответственность за ошибки ИИ

ИИ способен использовать данные и формировать результаты с неопределенным правовым статусом. Например, сгенерированный контент может нарушать авторские права, а ошибочные выводы ИИ – становиться основанием для претензий со стороны клиентов и регуляторов.

Как избежать правовых проблем использования результатов AI в бизнесе

Заранее определяйте юридический статус данных и результатов работы нейросети в бизнесе, а также закрепляйте во внутренних регламентах, кто отвечает за итоговый результат работы ИИ и кто принимает решения на основе его выводов.

Проблемы, вызванные галлюцинациями ИИ

ИИ может уверенно генерировать недостоверную или вымышленную информацию, особенно при решении сложных или неоднозначных задач. Галлюцинации ИИ опасны тем, что выглядят правдоподобно и могут искажать бизнес-решения. При этом их бывает трудно выявить без проверки.

Как защитить бизнес от галлюцинаций и ошибок ИИ

Не используйте результаты ИИ без проверки в юридических, финансовых и управленческих решениях. Включайте этапы валидации, ограничивайте области применения и обучайте сотрудников критически относиться к выводам модели.

Нейросети и кибербезопасность: три уровня опасности

Кибер-угрозы, которые может принести внедрение ИИ в бизнес, можно разделить на три группы. Критерий – формат, который использует компания или ее отдельные сотрудники.

Опасность использования публичных ИИ-сервисов

Общедоступная и бесплатная нейросеть для бизнеса может не только помочь, но и навредить. Например, если сотрудники загружают туда конфиденциальную информацию: исходный код, финансовые отчеты, персональные данные клиентов, стратегические планы.

Нельзя исключать, что модель не выдаст фрагменты загруженных вами данных в ответе другому пользователю.

Особый случай этой проблемы: использование ИИ-чатов без ведома руководства или IT-отдела. Это называется shadow-IT.

Риски внешних ИИ-решений

Когда искусственный интеллект для бизнеса разрабатывает внешний поставщик, а компания лишь берет решение «в аренду», то контроль за обработкой данных минимален. Вместо этого приходится уповать на надежность системы безопасности и добросовестности разработчика.

А он может:

• допустить утечку из-за уязвимости модели;
• подвергнуться атаке;
• скрыто сливать данные конкурентам;
• использовать данные вашей компании для дообучения своей модели;
• неожиданно поменять условия использования сервиса;
• внезапно закрыть свой бизнес совсем.

Угрозы собственной ИИ-модели

Собственный искусственный интеллект для бизнеса – вариант почти идеальный. Он полностью находится во власти компании. Но и в этом случае опасность остается: корпоративная ИИ-модель сама становится объектом для атак.

Вот самые распространенные из них:

• Отравление данных. На этапе обучения в данные вносятся искажения, чтобы нарушить логику работы модели после внедрения.
• Состязательные атаки. Специальные входные сигналы, незаметные для человека, заставляют модель давать заранее спланированный злоумышленником ошибочный результат.
• Кража модели. Через анализ тысяч ответов модели злоумышленник может реконструировать ее архитектуру и параметры, похитив интеллектуальную собственность.

AI TRiSM – комплексный подход к управлению рисками AI

Итак, мы обсудили главные опасности, которые таит ящик Пандоры ИИ. Очевидно, то защищаться только от одной группы рисков бесполезно. А значит нужен подход, позволяющий полностью контролировать применение искусственного интеллекта в бизнесе.

Такая система называется AI TRiSM. Что такие AI понятно. Остальные буквы аббревиатуры расшифровываются следующим образом: Trust, Risk and Security Management. Или Надежность, Риски, Безопасность.

Разберем каждый компонент.

Trust: гарантия прозрачности и этичности

Этот компонент говорит о том, что решения ИИ должны быть объяснимы, проверяемы и справедливы.

В «Надежность» входят два критерия, которым должен соответствовать ИИ:

• Объяснимость. Техническая возможность показать, как входные данные, например, возраст, доход, биография кандидата повлияли на решение ИИ о том, стоит ли приглашать его на собеседование.
• Контроль смещений. Выявление и устранение скрытой дискриминации в алгоритмах.

Контролировать эти параметры можно двумя путями:

• Настроить ИИ так, чтобы все важные решения сопровождались краткими, но емкими пояснениями.
• Оставлять последнее слово по критически важным решениям за человеком.

Предположим, что алгоритм начал отсеивать кандидатов из-за неочевидных корреляций: например, определенного пола, возраста, выпускников некоторых вузов или людей со «сложными» периодами в трудовой биографии.

Или, наоборот, обученный на данных о действующих «успешных» менеджерах ИИ может подкидывает проблемных кандидатов, которые просто поняли, какие ключевые слова использовать в резюме.

Выход: работать по гибридной модели. За ИИ остается рутинная работа по предварительной оценке входящих данных, а человек будет проводить финальную оценку и принимать решение.

Для принятия взвешенного решения на последних этапах подбора пригодится сервис «Проверка соискателей» от SpectrumData. С его помощью HR-менеджер сможет оценить финансовый и правовой профиль кандидата и сделать выводы о благонадежности человека.

Преимущества инструмента:

• Автоматизация. Несмотря на то, что эта часть работы ложится на человека, изучать вручную десятки реестров нет необходимости. Система сама соберет подробный отчет, который удобно анализировать.
• Законность. Использование сервиса четко полностью соответствует ФЗ №152 «О персональных данных».
• Достоверность. Все сведения берутся напрямую из официальных баз данных. А значит, непроверенная информация в отчет не попадет.

Risk: учет и активов и угроз

Нельзя управлять тем, чего не видишь. А значит, нужен полный единый список всех ИИ-инструментов и оценка их опасности для бизнеса. Проще говоря, соберите все в одну таблицу и оцените каждый ИИ-актив по двум параметрам: ущерб от сбоя и степень автономности.

Security: информационная безопасность для ИИ

Напомним, даже ИИ-модель собственной разработки – потенциальная уязвимость и цель атаки хакеров. Ее нужно оберегать от взлома и манипуляций:

• Защита данных: недопущение умышленного искажения информации, на которой учится ИИ.
• Защита логики: предотвращение кражи или обмана работающей модели.

Как безопасно интегрировать ИИ в критичные процессы компании

Искусственный интеллект для бизнеса – это реальность, которая уже наступила. Игнорировать такой пласт технологии – значит оставить свою компанию за бортом рынка.

Но большие возможности влекут за собой и серьезные риски: правовые ловушки, галлюцинации ИИ, киберугрозы. И это надо учитывать.

Для каждого типа угроз есть свои методы защиты. Важную роль играют технические инструменты, предотвращающие внешнее воздействие на модель и контролирующие обработку данных.

Но главный барьер защиты – это вы. Вы можете:

• спланировать внедрение искусственного интеллекта в бизнес;
• придумать правила игры;
• предостеречь сотрудников от отправки чувствительной информации в публичные ИИ-чаты;
• проверить, не галлюцинирует ли нейросеть и оценить ее прогнозы и решения;
• убедиться, что ваша модель работает корректно и правильно ее обучить.

Помните: вы должны контролировать ИИ, а не он вас.

Часто задаваемые вопросы

Какие данные можно безопасно загружать в ИИ-системы?

Это полностью зависит от типа системы. В публичные чат-боты нельзя загружать ничего конфиденциального. В корпоративные модели можно загружать более чувствительные данные, но это требует строгих мер безопасности.

Как оценить надежность модели ИИ перед внедрением?

Проведите пилотные тесты в изолированной среде-песочнице на реальных данных, но без влияния на основные процессы. 

В качестве критериев оценки используйте принципы AI TRiSM:

• проверьте объяснимость решений;
• оцените возможный ущерб при сбое;
• протестируйте устойчивость к аномальным данным.

Как компании внедряют ИИ?

Стандартный путь включает несколько ключевых этапов. Сначала определяется конкретная бизнес-задача и анализируются доступные данные. Затем выбирается и тестируется подходящее решение, часто через пилотный проект. После успешного теста следует интеграция в рабочие процессы, обучение сотрудников и настройка постоянного мониторинга и контроля.

Автор: Михаил Нохрин