Shadow AIالسعر

(SHADOAI)

يشير الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) إلى الاستخدام غير المصرح به أو غير المدار لأدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة دون موافقة صريحة أو إشراف من قسم تكنولوجيا المعلومات (IT). إنه مصدر قلق لأنه يقع خارج إطار حوكمة الشركات المعمول بها، مما يسبب مخاطر جسيمة. يستخدم الموظفون هذه الأدوات، مثل نماذج اللغات الكبيرة، غالبًا لتعزيز الإنتاجية، ولكن هذا قد يؤدي عن غير قصد إلى كشف البيانات الحساسة، ويؤدي إلى انتهاكات الامتثال، ويضر بسيادة البيانات، مما يجعله مجالًا حاسمًا يتطلب اهتمام الإدارة والأمن التنظيميين.

المخاطر الرئيسية المرتبطة بأدوات الذكاء الاصطناعي غير المدارة كبيرة. أمن البيانات له أهمية قصوى، حيث يمكن مشاركة معلومات الشركة الحساسة أو معلومات العملاء أو المعلومات الخاصة بالملكية الفكرية مع خدمات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية، مما يؤدي إلى اختراقات محتملة للبيانات، وفقدان السيطرة على البيانات، والكشف غير المصرح به. تُعد انتهاكات الامتثال أيضًا مصدر قلق كبير، لا سيما فيما يتعلق باللوائح مثل GDPR و HIPAA و SOC 2، إذا تمت معالجة البيانات خارج الأطر المعتمدة. بالإضافة إلى ذلك، هناك خطر من مخرجات متحيزة أو غير دقيقة من النماذج غير المراقبة، وفقدان عام للسيطرة على الملكية الفكرية والبيانات السرية للمؤسسة.

يظهر الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) عادةً عندما يتبنى الموظفون الأفراد أو الفرق بشكل مستقل أدوات ذكاء اصطناعي جديدة أو يقومون بتفعيل ميزات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات SaaS الحالية دون مراجعة رسمية أو موافقة قسم تكنولوجيا المعلومات (IT) أو إشراف مركزي. غالبًا ما يكون الدافع وراء هذا التبني هو الرغبة في تعزيز الإنتاجية الشخصية أو الجماعية، أو تبسيط سير العمل، أو حل المشكلات الفورية بسرعة. قد يجد الموظفون هذه الحلول الذكاء الاصطناعي مفيدة لمهامهم، وقد لا يكونون مدركين للآثار المحتملة على الأمن والامتثال والحوكمة التي قد تنجم عن أفعالهم للمؤسسة ككل، مما يؤدي إلى استخدام غير مصرح به.

يتطلب اكتشاف وإدارة الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) نهجًا متعدد الأوجه. يمكن للمؤسسات تطبيق عمليات تدقيق شاملة لتحديد استخدام الذكاء الاصطناعي غير المصرح به، إلى جانب مراقبة نشاط الشبكة وتحليل أنماط سلوك المستخدم. يساعد استخدام حلول منع فقدان البيانات (DLP) على منع تحميل المعلومات الحساسة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي غير المعتمدة، بينما يمكن لأنظمة الكشف والاستجابة لنقاط النهاية (EDR) أن توفر مزيدًا من اليقظة. الأهم من ذلك، أن وضع سياسات واضحة لأدوات الذكاء الاصطناعي المعتمدة، وإجراء تثقيف منتظم للموظفين حول مخاطر الذكاء الاصطناعي، وإجراء عمليات تدقيق مستمرة هي خطوات أساسية للإدارة الفعالة والتخفيف من مخاطر الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI).

مجموعة واسعة من بيانات المؤسسة الحساسة عرضة للغاية للمخاطر الناجمة عن الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI). يشمل ذلك وثائق الشركة الحيوية، وسجلات العملاء السرية التي تحتوي على معلومات التعريف الشخصية (PII)، والشفرة المصدرية الخاصة بالملكية الفكرية، والبيانات المالية الحساسة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون بيانات اعتماد الموظفين والاتصالات الداخلية والبيانات التشغيلية الأخرى عرضة لخطر كبير. عندما يتم إدخال مثل هذه المعلومات القيمة في أدوات الذكاء الاصطناعي غير المعتمدة، خاصة تلك التي تعالج المعلومات على خوادم خارجية غير موثوقة، فإن ذلك يفتح سبلاً للوصول غير المصرح به والكشف والاستغلال المحتمل، مما يقوض بشكل كبير سلامة البيانات وسريتها.

بينما ينطوي كل من الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) وتكنولوجيا المعلومات الخفية (Shadow IT) على الاستخدام غير المصرح به للتكنولوجيا، فإن الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) هو مجموعة فرعية متخصصة. تشير تكنولوجيا المعلومات الخفية (Shadow IT) بشكل عام إلى أي تقنية غير معتمدة، من تثبيت البرامج غير المصرح بها إلى خدمات السحابة غير المدارة. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) يتعلق تحديداً بالاستخدام غير المصرح به لنماذج الذكاء الاصطناعي أو الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. وهذا يقدم مخاطر فريدة ومُضخمة، لا سيما فيما يتعلق بمعالجة البيانات الحساسة بواسطة خدمات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية، والتدريب المحتمل للبيانات على معلومات الملكية الفكرية، والتحديات الفريدة لحوكمة الذكاء الاصطناعي والاعتبارات الأخلاقية التي تتجاوز المخاوف الأمنية العامة لتكنولوجيا المعلومات (IT).