उपयोगकर्ताओं के लिए AI तक का रास्ता बहुत छोटा है; प्रवेश सौम्य, आसान और अक्सर निःशुल्क है। और इसके शैडो आईटी के रूप में बड़े पैमाने पर परिणाम होते हैं, जिससे कंपनियों को क्लाउड के शुरुआती चरण से ही परिचित होना चाहिए।
जेनेरिक एआई की क्षमता ने वास्तविक सोने की दौड़ को जन्म दिया है जिसे कोई भी चूकना नहीं चाहता है। यह एआई-संचालित डेटा प्रबंधन और सुरक्षा के वैश्विक प्रदाता, कोहेसिटी की ओर से सेंससवाइड द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चलता है। सर्वेक्षण में शामिल 86 कंपनियों में से 903 प्रतिशत पहले से ही जेनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रही हैं।
नियंत्रण खोने से बचें
अतीत में, सार्वजनिक क्लाउड सेवाओं ने सोने की भीड़ पैदा कर दी है, जिसमें कर्मचारी कुछ ही क्लिक के साथ कंपनी डेटा को बाहरी सेवाओं पर अपलोड कर रहे हैं। आईटी ने अस्थायी रूप से कंपनी डेटा पर नियंत्रण खो दिया है और उसे सुरक्षा और अनुपालन के मामले में जोखिम स्वीकार करना पड़ा है। छाया आईटी का जन्म.
जैसा कि सर्वेक्षण से पता चलता है, उत्तरदाता अब एआई के साथ भी कुछ इसी तरह की उम्मीद करते हैं। अनुपालन और डेटा सुरक्षा जोखिमों को क्रमशः 34 और 31 प्रतिशत ने सबसे बड़ी चिंता के रूप में उद्धृत किया है। कंपनी के 30 फीसदी प्रतिनिधियों को डर है कि एआई गलत या गलत नतीजे भी दे सकता है। आख़िरकार, अधिकांश उपयोगकर्ताओं को अभी तक यह नहीं पता है कि एआई इंजन के साथ सर्वोत्तम तरीके से कैसे इंटरैक्ट किया जाए। और अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात यह है कि जेनेरिक एआई समाधान अभी भी नए हैं और उनमें से सभी अभी तक पूरी तरह से विकसित नहीं हुए हैं।
मीडिया ने अक्सर उन कंपनियों के बारे में रिपोर्ट की है जिनके पास यह अनुभव है। अप्रैल 2023 में, सैमसंग के इंजीनियरों ने चैटजीपीटी पर कंपनी के रहस्य अपलोड किए, जिससे वे वैश्विक एआई की सीखने की सामग्री बन गए - अनुपालन और बौद्धिक संपदा के नजरिए से सबसे खराब स्थिति।
चूंकि एआई में नवाचार चक्र बेहद छोटा है, इसलिए नए दृष्टिकोण, अवधारणाओं और समाधानों की सीमा में विस्फोट हो रहा है। सुरक्षा और आईटी टीमों को इस गति को बनाए रखना और संबंधित प्रस्तावों को अपनी गति से पूरा करना बेहद मुश्किल लगता है। अक्सर वे इसमें शामिल भी नहीं होते हैं, क्योंकि क्लाउड की तरह, एक व्यावसायिक इकाई लंबे समय से एक सेवा का उपयोग कर रही है - शैडो आईटी के बाद, शैडो एआई अब उभर रहा है और इसके साथ नियंत्रण का भारी नुकसान हो रहा है।
लोगों को खतरों के प्रति जागरूक करें
साथ ही, एआई के संभावित दुरुपयोग के नए रूप ज्ञात हो रहे हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में कॉर्नेल विश्वविद्यालय और इज़राइल में टेक्नियन इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने मॉरिस II विकसित किया है, जो एक कंप्यूटर वर्म है जो सार्वजनिक एआई सहायकों के पारिस्थितिकी तंत्र में स्वायत्त रूप से फैलता है। शोधकर्ता तीन प्रमुख एआई मॉडल के सुरक्षा उपायों को बायपास करने के लिए वर्म एल्गोरिदम को सिखाने में कामयाब रहे: Google से जेमिनी प्रो, ओपनएआई से जीपीटी 4.0 और एलएलएवीए। वर्म नाम, फ़ोन नंबर और क्रेडिट कार्ड विवरण जैसे संवेदनशील डेटा निकालने में भी कामयाब रहा।
शोधकर्ता अपने परिणाम ऑपरेटरों के साथ साझा करते हैं ताकि कमियों को दूर किया जा सके और सुरक्षा उपायों में सुधार किया जा सके। लेकिन यहां साइबर युद्ध के मैदान पर एक नया खुला पक्ष स्पष्ट रूप से उभर रहा है जहां हैकर्स और प्रदाता दशकों से मैलवेयर, स्पैम और रैंसमवेयर के साथ एक-दूसरे से लड़ रहे हैं।
गति हाँ, व्यस्त नहीं
आईटी टीमें घड़ी को पीछे घुमाने और एआई को कॉर्पोरेट नेटवर्क से दूर रखने में सक्षम नहीं होंगी। इसलिए, प्रतिबंध आमतौर पर एक उचित दृष्टिकोण नहीं है। लेकिन आईटी को जल्दबाजी और त्वरित निर्णय लेने का प्रलोभन नहीं दिया जाना चाहिए, बल्कि अपने डेटा और एआई पर नियंत्रण हासिल करना चाहिए।
कोहेसिटी गैया जैसे विक्रेता-संचालित एआई दृष्टिकोण, परिभाषा के अनुसार, अक्सर अपने स्वयं के वातावरण से बंधे होते हैं और बताते हैं कि वे कैसे काम करते हैं। यह आईटी टीमों को जोखिम का सटीक आकलन करने और संभावित बाहरी डेटा साझाकरण को खारिज करने की अनुमति देता है। एआई स्व-निहित है और इसे नियंत्रित तरीके से पेश किया जा सकता है। आईटी टीमें इस बारे में भी बहुत चयनात्मक हो सकती हैं कि एआई मॉड्यूल किन आंतरिक प्रणालियों और डेटा स्रोतों की सक्रिय रूप से जांच करते हैं। आप एक छोटे क्लस्टर से शुरुआत कर सकते हैं और एआई को अत्यधिक नियंत्रित तरीके से पेश कर सकते हैं।
अंतर्निहित कोहेसिटी डेटा क्लाउड ग्रैन्युलर रोल-आधारित एक्सेस नियंत्रण और शून्य ट्रस्ट दृष्टिकोण का उपयोग करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि केवल अधिकृत उपयोगकर्ताओं और मॉडलों के पास डेटा तक पहुंच हो। इस तरह, पहले से ही पेश किए गए एआई मॉडल को तीसरे पक्ष द्वारा यह निर्दिष्ट करके नियंत्रित किया जा सकता है कि इन मॉडलों को किस डेटा तक पहुंचने की अनुमति है। एआई की अनियंत्रित गतिशीलता को धीमा करने के लिए एक निर्णायक लाभ, क्योंकि डेटा प्रवाह को सटीक रूप से नियंत्रित किया जा सकता है, संवेदनशील जानकारी संरक्षित की जा सकती है और कानूनी आवश्यकताओं का पालन किया जा सकता है।
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