El uso generalizado de la IA generativa en todas las industrias exige seguridad y conciencia operativa de los riesgos y las opciones de mitigación. En esta publicación de blog, presentamos los 10 riesgos principales y estrategias prácticas para protegernos contra ellos. Al final, proporcionamos herramientas que pueden ayudar.

El surgimiento de la IA generativa

2022 marcó el inicio de una nueva área en IA generativa. Este período fue testigo del rápido avance de los LLM (grandes modelos de lenguaje) como GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral y otros. Estos LLM mostraron capacidades notables en procesamiento del lenguaje natural (NLP), generación de imágenes y creación de contenido creativo. Como resultado, las herramientas impulsadas por la IA se han extendido a diversas industrias, mejorando la productividad y la innovación en la creación de contenido, el servicio al cliente, el desarrollo y más. También tienen el potencial de revolucionar aún más sectores como la salud, las finanzas y el entretenimiento.

El impacto transformador de esta tecnología moderna aún no se comprende completamente. Sin embargo, las organizaciones que buscan mantener una ventaja competitiva deberían planear incorporar GenAI en sus operaciones lo antes posible. Al mismo tiempo, deberían abordar los riesgos de seguridad de GenAI.

Riesgos de la IA generativa

El uso de aplicaciones y LLM de Gen AI, ya sean públicos o de desarrollo y/o implementación internos, puede plantear riesgos para las organizaciones. Estos riesgos de la Generación AI incluyen:

Categoría #1: Riesgos de seguridad y privacidad

1. Preocupaciones por la privacidad

La IA generativa se basa en grandes cantidades de datos, a menudo recopilados de diversas fuentes. Estos pueden contener información personal, incluida PII. Si estos datos se utilizan en los resultados, sin darse cuenta pueden exponer detalles confidenciales sobre las personas, lo que lleva a violaciones de la privacidad y posibles usos indebidos. La naturaleza de caja negra de muchos modelos GenAI complica aún más la transparencia y la rendición de cuentas, lo que dificulta rastrear cómo se utilizan o almacenan puntos de datos específicos.

2. Correos electrónicos de phishing y malware

La IA generativa permite a los ciberdelincuentes elaborar ataques sofisticados y muy convincentes. Antes de la IA generativa, uno de los signos reveladores de un correo electrónico de phishing era la mala gramática y redacción. Sin embargo, los correos electrónicos de phishing generados por IA pueden imitar el tono, el estilo y el formato de las comunicaciones legítimas. Esto dificulta que las personas y los sistemas de seguridad los detecten.

Además, los atacantes pueden utilizar GenAI para desarrollar y depurar malware que pueda eludir las medidas de seguridad tradicionales. Este malware de ataque generado por IA puede adaptarse y evolucionar, lo que hace que sea aún más difícil protegerse contra él.

3. Amenazas internas y uso indebido de los empleados

Las amenazas internas son personas dentro de la empresa que explotan su acceso a información y sistemas confidenciales. Estas amenazas pueden ser intencionales, como el robo o sabotaje de datos, o no intencionales, como fugas accidentales de datos debido a negligencia. La familiaridad del interno con las medidas de seguridad de la organización a menudo les permite eludir las defensas más fácilmente que los atacantes externos.

En el contexto de GenAI, los iniciados pueden escribir o pegar sin darse cuenta datos confidenciales en aplicaciones GenAI. Esto podría incluir código fuente, información comercial confidencial, datos financieros, información del cliente y más.

4. Mayor superficie de ataque

Los sistemas de IA generativa pueden aumentar la superficie de ataque de las amenazas a la ciberseguridad, ya que a menudo se integran con diversas fuentes de datos, API y otros sistemas. Esto crea múltiples puntos de entrada para posibles ataques. La complejidad de estas integraciones puede generar vulnerabilidades que los actores maliciosos podrían aprovechar, como inyectar datos maliciosos para manipular resultados de IA o acceder a información confidencial a través de enlaces débiles en el sistema. 

Categoría #2: Riesgos de calidad y confiabilidad

5. Problemas de calidad de salida

Los problemas de calidad de los resultados en los sistemas de IA generativa surgen cuando la IA genera texto, imágenes u otros resultados que son inexactos, incorrectos, engañosos, sesgados o inapropiados. Los factores que contribuyen a la mala calidad de los resultados incluyen datos de entrenamiento inadecuados, ajuste insuficiente del modelo y la imprevisibilidad inherente de los algoritmos de IA.

En aplicaciones críticas como la atención médica, las finanzas y la ciberseguridad, los resultados inexactos de la IA pueden provocar graves pérdidas financieras, responsabilidades legales, paralización de negocios e incluso poner en peligro vidas. Pero incluso en aplicaciones no críticas, los resultados incorrectos y la difusión de información incorrecta o engañosa pueden tener consecuencias en el trabajo y la vida de las personas y en el desempeño de las empresas.

6. “Hechos” y alucinaciones inventados

Un ejemplo extremo del problema de calidad antes mencionado es la generación de “hechos inventados”, llamados “alucinaciones”. Esto sucede cuando el LLM genera información que parece plausible pero que es completamente inventada. Estas alucinaciones surgen debido a la dependencia del modelo de patrones en los datos de entrenamiento en lugar de una verdadera comprensión de la precisión de los hechos. Como se mencionó, esto puede conducir a la difusión de información incorrecta o engañosa, lo que plantea riesgos graves, especialmente en contextos donde la precisión es crítica, como los sectores de salud, legal o financiero.

Categoría #3: Riesgos legales y éticos

7. Derechos de autor, propiedad intelectual y otros riesgos legales

Los sistemas de IA generativa suelen utilizar grandes cantidades de datos, incluido material protegido por derechos de autor, para entrenar sus modelos. Esto puede dar lugar a la reproducción involuntaria de contenido protegido, infringiendo potencialmente los derechos de propiedad intelectual. Además, existe la cuestión legal de si el LLM está legalmente autorizado a recibir capacitación sobre datos de derechos de autor. Finalmente, la generación de contenido nuevo que se parezca mucho a obras existentes puede generar disputas legales sobre propiedad y originalidad.

Estos desafíos se ven agravados por la ambigüedad de las leyes de derechos de autor actuales con respecto al contenido generado por IA. Actualmente, estas cuestiones se debaten en los tribunales y ante la opinión pública. Por ejemplo, The New York Daily News, Chicago Tribune, Denver Post y otros periódicos están demandando a OpenAI y Microsoft por infracción de derechos de autor.

8. Resultados sesgados

Los resultados sesgados en los sistemas de IA a menudo se originan a partir de datos de capacitación sesgados o no representativos que reflejan prejuicios históricos y desigualdades sistémicas. Cuando los modelos de IA generan resultados sesgados, pueden dar lugar a prácticas discriminatorias en áreas como la contratación, los préstamos, la aplicación de la ley y la atención sanitaria, lo que afecta injustamente a los grupos marginados. Esto plantea una grave amenaza a la justicia y la equidad, ya que pueden perpetuar e incluso amplificar los prejuicios sociales existentes.

9. Conformidad

Cuando los sistemas de inteligencia artificial procesan información confidencial, existe la posibilidad de que se produzcan fugas de datos, acceso no autorizado y uso indebido de datos confidenciales. Este riesgo se agrava si el proveedor de servicios de IA carece de medidas de seguridad sólidas y certificaciones de cumplimiento. Por lo tanto, compartir datos con herramientas de IA generativa puede aumentar significativamente el riesgo de infringir las normas de cumplimiento y las leyes de protección de datos, especialmente en industrias con requisitos estrictos de protección de datos.

Categoría #4: Riesgos operativos y financieros

10. Costo de la experiencia y la computación

Al desarrollar, capacitar e implementar LLM internamente, el costo de la experiencia y la informática puede ser sustancial. Los sistemas avanzados de IA requieren GPU de alto rendimiento, hardware especializado y servicios de computación en la nube, lo que puede generar gastos considerables. Además, los profesionales altamente calificados, como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y expertos en dominios, obtienen salarios superiores. La escasez global de GPU y talento aumenta aún más estos costos. Esto presenta importantes barreras de entrada para muchas organizaciones. 

Estrategias para mitigar los riesgos generativos de seguridad de la IA

Después de describir los riesgos, analicemos las estrategias para protegernos contra ellos. 

Estrategias de seguridad y protección de la privacidad

  • Inventario – Identificar las áreas del negocio donde se utiliza la IA de generación. Desde empleados que consultan aplicaciones populares de Gen AI como ChatGPT, Claude o Gemini hasta sus equipos de ingeniería que desarrollan sus propios LLM y utilizan LLM comerciales o de código abierto en sus datos.
  • Evaluación de Riesgos – Mapear y evaluar los potenciales riesgos de seguridad asociados a cada tipo de uso. Puede utilizar la lista anterior como ayuda.
  • Implementar control de acceso – Utilice mecanismos de verificación para determinar a qué sistemas de IA de generación pueden acceder sus empleados y cómo. Por ejemplo, una extensión del navegador empresarial puede impedir que sus empleados instalen un extensión maliciosa haciéndose pasar por una extensión ChatGPT legítima.
  • Implementar políticas – Hacer cumplir políticas sobre cómo se pueden utilizar las aplicaciones GenAI en la organización. Por ejemplo, una extensión de navegador empresarial puede evitar que sus empleados peguen código confidencial en aplicaciones de IA de generación.
  • Parches de software – Actualizar y aplicar parches a los sistemas para mejorar su postura de seguridad contra ataques impulsados ​​por IA (y no impulsados ​​por IA).
  • Monitoring – Rastree y detecte incidentes inusuales y comportamientos sospechosos, desde intentos de acceso no autorizado hasta patrones de comportamiento anormales y pegado de datos confidenciales en herramientas de inteligencia artificial de generación.
  • Educación del usuario – Capacitar periódicamente a los empleados sobre los riesgos de la IA de generación, mediante charlas, simulacros y apoyo continuo. Una extensión de navegador empresarial puede respaldar la capacitación en línea al explicar a los empleados por qué se bloquean acciones, como pegar código fuente en ChatGPT.

Estrategias de protección de calidad y confiabilidad

  • Aseguramiento de la calidad de los datos – Utilice conjuntos de datos que sean diversos, equilibrados y libres de sesgos o imprecisiones. Implemente procesos estrictos de validación de datos, como comprobaciones automáticas y revisiones manuales. Actualice y refine continuamente los conjuntos de datos para reflejar información actual y precisa. 
  • Métricas de evaluación – Emplee métricas de evaluación integrales como precisión, recuperación, puntuación F1 y BLEU para identificar problemas de precisión y rendimiento con el modelo y sus resultados.
  • Incorporar sistemas humanos en el circuito – Involucrar a expertos humanos en las fases de capacitación, validación y ajuste del desarrollo del modelo. Los humanos pueden proporcionar información contextual crítica, identificar problemas sutiles que los sistemas automatizados podrían pasar por alto y ofrecer sugerencias que mejoren las respuestas del modelo.

Estrategias de protección legal y ética

  • Cumplimiento de Normativas Legales – Garantizar el cumplimiento de las leyes de protección de datos como GDPR y CCPA. Esto significa garantizar que los datos utilizados para la formación se obtengan y procesen legalmente, con el consentimiento adecuado y la anonimización.
  • Establecer pautas éticas claras – Estas directrices deben abarcar principios como la equidad, la transparencia, la rendición de cuentas y la evitación de prejuicios. La implementación de marcos éticos de IA puede proporcionar un enfoque estructurado para garantizar que se aborden las consideraciones éticas.

Estrategias operativas y de protección financiera

  • Garantice la escalabilidad, optimización y confiabilidad de la infraestructura – Utilice servicios sólidos en la nube, recursos informáticos de alto rendimiento, soluciones eficientes de almacenamiento de datos y canales de IA escalables. Por ejemplo, adopte un modelo de pago por uso, negocie descuentos por volumen con proveedores de nube y utilice el aprovisionamiento de GPU.

La solución para GenAI DLP

LayerX es una extensión de navegador empresarial que protege contra amenazas transmitidas por la web en el punto de riesgo: el navegador. LayerX proporciona una Solución DLP diseñada específicamente para IA generativa herramientas como ChatGPT, cuyo objetivo es proteger datos confidenciales sin obstaculizar la experiencia del usuario.

Capacidades clave:

  • Mapeo y definición de datos – Identificar y definir datos confidenciales como código fuente y propiedad intelectual para su protección.
  • Controles de datos personalizables – Implementar controles como advertencias emergentes o acciones de bloqueo cuando se detecten datos confidenciales.
  • Productividad segura – Permitir el uso seguro de las herramientas GenAI aplicando medidas similares a DLP para evitar la exposición involuntaria de datos.
  • Controles de extensión del navegador – Gestionar el acceso y las acciones dentro de GenAI para proteger las interacciones de datos.

Mitigación de riesgos granulares – Detecte y mitigue actividades de alto riesgo, como pegar datos confidenciales, manteniendo al mismo tiempo una experiencia de usuario perfecta.