L’uso diffuso dell’intelligenza artificiale generativa in tutti i settori richiede sicurezza e consapevolezza operativa dei rischi e delle opzioni di mitigazione. In questo post del blog presentiamo i 10 principali rischi e le strategie attuabili per proteggersi da essi. Alla fine, forniamo strumenti che possono aiutare.

L’emergere dell’intelligenza artificiale generativa

Il 2022 ha segnato l’inizio di una nuova area nell’IA generativa. Questo periodo ha visto il rapido avanzamento dei LLM (Large Language Models) come GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral e altri. Questi LLM hanno mostrato notevoli capacità nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nella generazione di immagini e nella creazione di contenuti creativi. Di conseguenza, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale si sono diffusi in vari settori, migliorando la produttività e l’innovazione nella creazione di contenuti, nel servizio clienti, nello sviluppo e altro ancora. Hanno anche il potenziale per rivoluzionare ulteriormente settori come la sanità, la finanza e l’intrattenimento.

L’impatto trasformativo di questa moderna tecnologia deve ancora essere pienamente compreso. Tuttavia, le organizzazioni che desiderano mantenere un vantaggio competitivo dovrebbero pianificare di incorporare GenAI nelle loro operazioni il prima possibile. Allo stesso tempo, dovrebbero affrontare i rischi per la sicurezza della GenAI.

Rischi dell’intelligenza artificiale generativa

L'uso di applicazioni Gen AI e LLM, pubblici o mediante sviluppo e/o distribuzione interni, può comportare rischi per le organizzazioni. Questi rischi della Gen AI includono:

Categoria n. 1: rischi per la sicurezza e la privacy

1. Preoccupazioni per la privacy

L’intelligenza artificiale generativa si basa su grandi quantità di dati, spesso raccolti da varie fonti. Questi potrebbero contenere informazioni personali, comprese le PII. Se questi dati vengono utilizzati negli output, possono inavvertitamente esporre dettagli sensibili sugli individui, portando a violazioni della privacy e potenziali usi impropri. La natura “scatola nera” di molti modelli GenAI complica ulteriormente la trasparenza e la responsabilità, rendendo difficile tracciare come vengono utilizzati o archiviati punti dati specifici.

2. E-mail di phishing e malware

L’intelligenza artificiale generativa consente ai criminali informatici di realizzare attacchi altamente convincenti e sofisticati. Prima dell’intelligenza artificiale generativa, uno dei segni rivelatori di un’e-mail di phishing era la grammatica e il fraseggio inadeguati. Tuttavia, le e-mail di phishing generate dall’intelligenza artificiale possono imitare il tono, lo stile e il formato delle comunicazioni legittime. Ciò rende difficile per le persone e i sistemi di sicurezza rilevarli.

Inoltre, gli aggressori possono utilizzare GenAI per sviluppare ed eseguire il debug di malware in grado di aggirare le tradizionali misure di sicurezza. Questo malware di attacco generato dall’intelligenza artificiale può adattarsi ed evolversi, rendendo ancora più difficile la protezione.

3. Minacce interne e abusi da parte dei dipendenti

Le minacce interne sono individui all'interno dell'azienda che sfruttano il proprio accesso a informazioni e sistemi sensibili. Queste minacce possono essere intenzionali, come il furto o il sabotaggio dei dati, oppure involontarie, come la fuga accidentale di dati dovuta a negligenza. La familiarità dell'interno con le misure di sicurezza dell'organizzazione spesso consente loro di aggirare le difese più facilmente rispetto agli aggressori esterni.

Nel contesto di GenAI, gli addetti ai lavori possono inavvertitamente digitare o incollare dati sensibili nelle applicazioni GenAI. Ciò potrebbe includere codice sorgente, informazioni aziendali sensibili, dati finanziari, informazioni sui clienti e altro ancora.

4. Maggiore superficie di attacco

I sistemi di intelligenza artificiale generativa possono aumentare la superficie di attacco per le minacce alla sicurezza informatica, poiché spesso si integrano con varie origini dati, API e altri sistemi. Ciò crea più punti di ingresso per potenziali attacchi. La complessità di queste integrazioni può portare a vulnerabilità che gli attori malintenzionati potrebbero sfruttare, come l’immissione di dati dannosi per manipolare gli output dell’intelligenza artificiale o l’accesso a informazioni sensibili attraverso collegamenti deboli nel sistema. 

Categoria n. 2: Rischi legati alla qualità e all'affidabilità

5. Problemi di qualità dell'output

I problemi di qualità dell’output nei sistemi di IA generativa sorgono quando l’IA genera testo, immagini o altri output imprecisi, errati, fuorvianti, distorti o inappropriati. I fattori che contribuiscono alla scarsa qualità dell’output includono dati di addestramento inadeguati, un’insufficiente messa a punto del modello e l’imprevedibilità intrinseca degli algoritmi di intelligenza artificiale.

In applicazioni critiche come l’assistenza sanitaria, la finanza e la sicurezza informatica, risultati imprecisi dell’intelligenza artificiale possono comportare gravi perdite finanziarie, responsabilità legali, paralisi aziendali e persino mettere in pericolo vite umane. Ma anche nelle applicazioni non critiche, i risultati errati e la diffusione di informazioni errate o fuorvianti possono avere conseguenze sul lavoro, sulla vita delle persone e sulle prestazioni delle imprese.

6. “Fatti” e allucinazioni inventati

Un esempio estremo del suddetto problema di qualità è la generazione di “fatti inventati”, chiamati “allucinazioni”. Ciò accade quando il LLM genera informazioni che sembrano plausibili ma sono interamente fabbricate. Queste allucinazioni sorgono a causa della dipendenza del modello dai modelli nei dati di addestramento piuttosto che da una vera comprensione dell'accuratezza fattuale. Come accennato, ciò può portare alla diffusione di informazioni errate o fuorvianti, che comportano seri rischi, soprattutto in contesti in cui l’accuratezza è fondamentale, come i settori sanitario, legale o finanziario.

Categoria n. 3: rischi legali ed etici

7. Diritto d'autore, proprietà intellettuale e altri rischi legali

I sistemi di intelligenza artificiale generativa spesso utilizzano grandi quantità di dati, compreso materiale protetto da copyright, per addestrare i loro modelli. Ciò può portare alla riproduzione involontaria di contenuti protetti, violando potenzialmente i diritti di proprietà intellettuale. Inoltre, c'è la questione legale se è legalmente consentito al LLM di essere formato sui dati sul copyright. Infine, la generazione di nuovi contenuti che somigliano molto alle opere esistenti può sollevare controversie legali sulla proprietà e sull’originalità.

Queste sfide sono aggravate dall’ambiguità delle attuali leggi sul copyright relative ai contenuti generati dall’intelligenza artificiale. Attualmente, questi problemi sono oggetto di dibattito nei tribunali e davanti agli occhi del pubblico. Ad esempio, lo sono il New York Daily News, il Chicago Tribune, il Denver Post e altri giornali facendo causa a OpenAI e Microsoft per violazione del copyright.

8. Uscite distorte

I risultati distorti dei sistemi di intelligenza artificiale spesso derivano da dati di formazione distorti o non rappresentativi che riflettono pregiudizi storici e disuguaglianze sistemiche. Quando i modelli di intelligenza artificiale generano risultati distorti, possono portare a pratiche discriminatorie in settori quali assunzioni, prestiti, applicazione della legge e assistenza sanitaria, con un impatto ingiusto sui gruppi emarginati. Ciò rappresenta una seria minaccia per l’equità e l’equità, poiché possono perpetuare e persino amplificare i pregiudizi sociali esistenti.

9. Conformità

Quando le informazioni sensibili vengono elaborate dai sistemi di intelligenza artificiale, esiste il rischio di fughe di dati, accesso non autorizzato e uso improprio di dati riservati. Questo rischio è aggravato se il fornitore di servizi di intelligenza artificiale non dispone di solide misure di sicurezza e certificazioni di conformità. Pertanto, la condivisione dei dati con strumenti di intelligenza artificiale generativa può aumentare significativamente il rischio di violare le normative di conformità e le leggi sulla protezione dei dati, soprattutto nei settori con rigorosi requisiti di protezione dei dati.

Categoria n. 4: rischi operativi e finanziari

10. Costo di competenza e calcolo

Durante lo sviluppo, la formazione e l'implementazione interna di LLM, il costo delle competenze e dell'informatica può essere notevole. I sistemi di intelligenza artificiale avanzati richiedono GPU ad alte prestazioni, hardware specializzato e servizi di cloud computing, che possono comportare spese ingenti. Inoltre, professionisti altamente qualificati, come data scientist, ingegneri ML ed esperti di dominio, ottengono stipendi premium. La carenza globale sia di GPU che di talenti aumenta ulteriormente questi costi. Ciò presenta notevoli barriere all’ingresso per molte organizzazioni. 

Strategie per mitigare i rischi per la sicurezza dell’IA generativa

Dopo aver delineato i rischi, discutiamo le strategie per proteggersi da essi. 

Strategie di sicurezza e tutela della privacy

  • Inventario – Identificare le aree aziendali in cui viene utilizzata la generazione AI. Dai dipendenti che interrogano le applicazioni Gen AI più diffuse come ChatGPT, Claude o Gemini ai tuoi team di ingegneri che sviluppano i tuoi LLM fino all'utilizzo di LLM commerciali o open source sui tuoi dati.
  • Valutazione del rischio – Mappare e valutare i potenziali rischi per la sicurezza associati a ciascun tipo di utilizzo. Puoi usare l'elenco qui sopra per aiutarti.
  • Implementare il controllo degli accessi – Utilizza meccanismi di verifica per stabilire a quali sistemi di intelligenza artificiale i tuoi dipendenti possono accedere e come. Ad esempio, un'estensione del browser aziendale può impedire ai dipendenti di installare un file estensione dannosa mascherato da estensione ChatGPT legittima.
  • Implementare le politiche – Applicare policy su come utilizzare le applicazioni GenAI nell’organizzazione. Ad esempio, un'estensione del browser aziendale può impedire ai tuoi dipendenti di incollare codice sensibile nelle applicazioni Gen AI.
  • Patch software – Aggiorna e applica patch ai sistemi, per migliorare il tuo livello di sicurezza contro gli attacchi guidati dall’intelligenza artificiale (e non).
  • Controllo – Traccia e rileva incidenti insoliti e comportamenti sospetti, dai tentativi di accesso non autorizzati a modelli di comportamento anomali fino all’inserimento di dati sensibili negli strumenti gen AI.
  • Istruzione degli utenti – Formare regolarmente i dipendenti sui rischi della generazione AI, attraverso colloqui, esercitazioni e supporto continuo. Un'estensione del browser aziendale può supportare la formazione online spiegando ai dipendenti perché le azioni, come incollare il codice sorgente in ChatGPT, vengono bloccate.

Strategie di tutela della qualità e dell'affidabilità

  • Data Quality Assurance – Utilizzare set di dati diversi, equilibrati e privi di pregiudizi o imprecisioni. Implementare rigorosi processi di convalida dei dati, come controlli automatizzati e revisioni manuali. Aggiorna e perfeziona continuamente i set di dati per riflettere informazioni attuali e accurate. 
  • Metriche di valutazione – Impiega metriche di valutazione complete come precisione, richiamo, punteggio F1 e BLEU per identificare problemi di accuratezza e prestazioni con il modello e i suoi risultati.
  • Incorporare sistemi Human-in-the-Loop – Coinvolgere esperti umani nelle fasi di formazione, convalida e messa a punto dello sviluppo del modello. Gli esseri umani possono fornire approfondimenti contestuali critici, identificare problemi sottili che i sistemi automatizzati potrebbero non cogliere e offrire suggerimenti che migliorano le risposte del modello.

Strategie di tutela legale ed etica

  • Conformità alle normative legali – Garantire la conformità alle leggi sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA. Ciò significa garantire che i dati utilizzati per la formazione siano ottenuti e trattati legalmente, con adeguato consenso e anonimizzazione.
  • Stabilire linee guida etiche chiare – Queste linee guida dovrebbero comprendere principi quali l’equità, la trasparenza, la responsabilità e l’evitare pregiudizi. L’implementazione di quadri etici di IA può fornire un approccio strutturato per garantire che le considerazioni etiche siano affrontate.

Strategie di protezione operativa e finanziaria

  • Garantisci scalabilità, ottimizzazione e affidabilità dell'infrastruttura – Utilizzare robusti servizi cloud, risorse informatiche ad alte prestazioni, soluzioni efficienti di archiviazione dei dati e pipeline di intelligenza artificiale scalabili. Ad esempio, adotta un modello con pagamento in base al consumo, negozia sconti sui volumi con i fornitori di servizi cloud e utilizza il provisioning della GPU.

La soluzione per la DLP GenAI

LayerX è un'estensione del browser aziendale che protegge dalle minacce provenienti dal Web nel punto di rischio: il browser. LayerX fornisce a Soluzione DLP progettata specificatamente per l'intelligenza artificiale generativa strumenti come ChatGPT, che mirano a proteggere i dati sensibili senza ostacolare l'esperienza dell'utente.

Le funzionalità principali:

  • Mappatura e definizione dei dati – Identificare e definire dati sensibili come il codice sorgente e la proprietà intellettuale per la protezione.
  • Controlli dati personalizzabili – Implementa controlli come avvisi popup o azioni di blocco quando vengono rilevati dati sensibili.
  • Produttività sicura – Consentire un utilizzo sicuro degli strumenti GenAI applicando misure simili a DLP per prevenire l’esposizione involontaria dei dati.
  • Controlli dell'estensione del browser – Gestire l'accesso e le azioni all'interno di GenAI per proteggere le interazioni dei dati.

Mitigazione granulare del rischio – Rileva e mitiga le attività ad alto rischio come incollare dati sensibili, mantenendo un'esperienza utente fluida.