Ar sugebės dirbtinis intelektas apsaugoti nuo kibernetinių grėsmių geriau nei žmogus? Ar galime užkirsti kelią algoritmų šališkumui? Apie tai, o taip pat techninių specialybių kūrybiškumą – MITA iniciatyvos AI BOOST tinklalaidės epizode su Monika Venčkauskaite, NRD Cyber Security techninė eksperte ir tyrėja.
Visą pokalbį klausykite čia:
Kibernetinio saugumo žaidimo taisyklės
Pagrindinis DI uždavinys kibernetinio saugumo srityje – pastebėti kibernetines atakas, kuriomis yra bandoma įsilaužti į sistemas ir pavogti tam tikrus duomenis. Šios atakos gali būti paremtos skirtingais siekiais – bandoma pavogti vartotojo asmeninius duomenis, sustabdyti paslaugos veikimą ar pasukti jos atlikimą tam tikra linkme. Šiose situacijose dirbtinis intelektas padeda greičiau ir sklandžiau aptikti įsilaužimus ar bandymus įsilaužti nei tai sugebėtų padaryti žmogus.
„Dirbtinis intelektas sugeba susidoroti su jau žinomais įsilaužimo būdais ir aptikti neigiamą elgesį, tačiau šias situacijas vis tiek turi peržiūrėti analitikas, kuris priima galutinį sprendimą. Dirbtinis intelektas yra tiek geras, kiek mes jį sugebame apmokyti. Jo veikimo užbaigtumas nėra galutinis, kuo daugiau jis turės patirties ir duomenų, tuo geriau veiks“, – sako Monika.
Lyginant su dirbtiniu intelektu, žmogus geriau atpažįsta ir susidoroja su naujo pobūdžio kibernetinėmis atakomis. Žmogus gali lengvai pastebėti netipinius bandymus įsilaužti ir daug greičiau nei bet kuris DI algoritmas suvokti ir atpažinti kibernetinę ataką. Tačiau svarbu suvokti, kad apjungus dirbtinio intelekto ir žmoguas sugebėjimus, mes galima gauti geriausią rezultatą – efektyviausią kibernetinių grėsmių atpažinimą ir užkardymą.
„Dirbtinis intelektas sėkmingai atpažįsta netikras naujienas, propagandos apraiškas, bandymus manipuliuoti visuomenės sąmone. Tai labai geras įrankis, kuris padeda žmogui stebėti ir analizuoti aplinką, o taip pat – atpažinti grėsmes“, – pasakoja ekspertė.
Monika prideda, jog dirbtinis intelektas, naudojamas organizacijų kibernetinio saugumo srityje, vienareikšmiškai padeda išvengti galimų nuostolių ir apsaugoti vartotojus.
Dirbtinio intelekto algoritmų šališkumas
Dirbtinio intelekto algoritmai – vienas plačiausiai taikomų DI sprendimų, tačiau keliantis moralinių ir etinių dilemų dėl savo šališkumo. Algoritmo elgesiui ir objektyvumui įtakos gali turėti ne tik duomenų kokybės problema, bet ir kultūriniai visuomenės skirtumai.
Pavyzdžiui, DI algoritmas stipriai išvystytas Jungtinėse Amerikos Valstijose atpažinti žmonių nuotaikoms, gali turėti rimtų problemų su ta pačia užduotimi Europoje ar kitose Rytų pasaulio valstybėse. Kultūriniu aspektu amerikiečiai šypsosi dažniau ir plačiau už tos pačios nuotaikos Rytų tautų atstovus. Taigi algoritmas pagal turimus duomenis, gali neatpažinti tikrosios Rytų šalies gyventojo nuotaikos.
„Kultūriniai dalykai dirbtiniame intelekte – labai svarbu, į tai reikia atsižvelgti. Tautų unikalumas yra gerai, nes tai mūsų istorija, mūsų charakteriai, mūsų natūralumas ir tai reikia gerbti. Reikia, kad DI prisitaikytų prie kultūrinių skirtumų ir situacijų“, – apie DI šališkumą pasakoja Monika.
Paprastai dirbtinio intelekto apmokymui reikalingos didelės ir unikalios duomenų bazės, iš kurių DI mokosi. Jei šie duomenys parenkami neteisingai, tuomet DI gali tapti šališkas ir diskriminuojantis. Todėl labai svarbu parinkti gerus duomenis bei pažinti, kaip dirba sukurtas algoritmas – testuoti, pastebėti esamą ir galimą šališkumą bei tobulinti įrankius.
„Pats savaime dirbtinis intelektas nėra nei diskriminuojantis, nei blogas. Viskas priklauso nuo to, kaip jį apmokome ir kaip sukuriame tą modelį“, – teigia Monika Venčkauskaitė.
Moteris technologijų pasaulyje
Statistiniai duomenys rodo, jog moterų skaičius technologijų pasaulyje auga, tačiau pakankamai lėtai – suformuotas stereotipas apie tai, kad technologijų srityje yra vietos tik vyrams, dažnai lemia kitokį moterų karjeros pasirinkimą. Monika Venčkauskaitė, NRD Cyber Security techninė ekspertė ir tyrėja, pasakoja, kaip domėjimasis dirbtiniu intelektu ją nuvedė į įvairius pasaulio kampelius – ji stažavosi CERN laboratorijoje, Oksfordo universitete ir Fermilab laboratorijoje JAV.
„Programuoti pradėjau nuo 15 metų. Nuo to laiko mano užsidegimas mane užaugino iki tyrėjos ir programuotojos dirbtinio intelekto srityje. Mano kelionė su mašininiu mokymusi prasidėjo studijuojant fiziką. Ieškojau Higso bozono CERN laboratorijos greitintuvo LHC duomenyse“, – apie savo karjeros pradžią pasakoja Monika.
Šiuo metu Monika savo gebėjimus taiko kibernetinio saugumo srityje, naudodama dirbtinį intelektą nuotraukų atpažinimui ir kibernetinių incidentų aptikimui. Pasak Monikos, nors ši sritis skamba sudėtingai, reikia suprastai, jog tai labai įdomus darbas, kuris leidžia pamatyti mūsų pasaulį naujais inovatyviais būdais, kurti unikalius sprendimus.
Ekspertė pataria moterims pasitikėti savimi, išdrįsti žengti pirmąjį žingsnį – susirasti mentorių ir pasidomėti, kokia tai profesija ir išgirsti apie jos kasdienybę.
„Dirbtinis intelektas yra įrankis, suteikiantis kūrybinę laisvę formuoti savo profesiją, nes jis yra taip plačiai taikomas, kad tu gali dirbti savo svajonių srityje ir nešti į ją technologines naujoves“, – teigia Monika.
Monika tikina, jog technologijų srityje labai svarbi mentorystės idėja – tai suteikia žmonėms daugiau žinojimo ir vidinės energijos keliauti tolyn pasirinktu keliu. Taip pat ekspertė skatina visas moteris laužyti stereotipus technologijų pasaulyje ir nebijoti išbandyti savo jėgų, nes tik įvairios patirtys mus augina ir skatina tobulėti.
