Shadow AIقیمت

(SHADOAI)

Shadow AI به استفاده غیرمجاز یا مدیریت‌نشده از ابزارها و خدمات هوش مصنوعی در یک سازمان، بدون تأیید صریح یا نظارت بخش فناوری اطلاعات، اشاره دارد. این یک نگرانی است زیرا خارج از حاکمیت شرکتی (Corporate Governance) تعریف‌شده قرار می‌گیرد و خطرات قابل توجهی را به همراه دارد. کارمندان از این ابزارها، مانند مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models)، اغلب برای افزایش بهره‌وری استفاده می‌کنند، اما این می‌تواند ناخواسته داده‌های حساس را افشا کند، منجر به نقض قوانین و مقررات شود و حاکمیت داده (Data Sovereignty) را به خطر بیندازد، که آن را به حوزه‌ای حیاتی برای مدیریت سازمانی و توجه امنیتی تبدیل می‌کند.

خطرات اصلی مرتبط با ابزارهای هوش مصنوعی مدیریت‌نشده قابل توجه هستند. امنیت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا اطلاعات حساس شرکتی، مشتری یا اختصاصی می‌تواند با خدمات هوش مصنوعی شخص ثالث به اشتراک گذاشته شود و منجر به نقض احتمالی داده‌ها، از دست دادن کنترل داده‌ها و افشای غیرمجاز گردد. نقض قوانین و مقررات نیز یک نگرانی عمده است، به ویژه در مورد مقرراتی مانند GDPR، HIPAA و SOC 2، اگر پردازش داده‌ها خارج از چارچوب‌های تأیید شده صورت گیرد. علاوه بر این، خطر خروجی‌های مغرضانه یا نادرست از مدل‌های نظارت‌نشده و از دست دادن کلی کنترل بر مالکیت فکری (Intellectual Property) و داده‌های محرمانه یک سازمان وجود دارد.

Shadow AI معمولاً زمانی پدیدار می‌شود که کارمندان یا تیم‌های انفرادی بدون بررسی رسمی، تأیید بخش فناوری اطلاعات یا نظارت مرکزی، ابزارهای جدید هوش مصنوعی را به طور مستقل به کار می‌گیرند یا قابلیت‌های هوش مصنوعی را در برنامه‌های SaaS موجود فعال می‌کنند. این پذیرش اغلب ناشی از تمایل به افزایش بهره‌وری شخصی یا تیمی، بهبود گردش کار یا حل سریع مشکلات فوری است. کارمندان ممکن است این راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای وظایفشان مفید بدانند، گاهی اوقات ناآگاه از پیامدهای امنیتی، انطباق‌پذیری و حاکمیتی بالقوه‌ای که اقداماتشان ممکن است برای کل سازمان داشته باشد و منجر به استفاده بدون مجوز شود.

شناسایی و مدیریت Shadow AI نیازمند رویکردی چندوجهی است. سازمان‌ها می‌توانند ممیزی‌های جامع (Comprehensive Audits) را برای شناسایی استفاده غیرمجاز از هوش مصنوعی، در کنار نظارت بر فعالیت شبکه و تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری کاربران، پیاده‌سازی کنند. استفاده از راه‌حل‌های جلوگیری از از دست رفتن داده‌ها (DLP) به جلوگیری از بارگذاری اطلاعات حساس در ابزارهای هوش مصنوعی تأیید نشده کمک می‌کند، در حالی که سیستم‌های تشخیص و واکنش نقطه پایانی (EDR) می‌توانند هوشیاری بیشتری را فراهم کنند. نکته حیاتی این است که تدوین سیاست‌های واضح برای ابزارهای هوش مصنوعی تأیید شده، آموزش منظم کارکنان در مورد خطرات هوش مصنوعی و انجام ممیزی‌های مداوم، گام‌های اساسی برای مدیریت مؤثر و کاهش خطرات Shadow AI هستند.

طیف گسترده‌ای از داده‌های حساس سازمانی به شدت در برابر خطرات ناشی از Shadow AI آسیب‌پذیر است. این شامل اسناد حیاتی شرکتی، سوابق محرمانه مشتریان حاوی اطلاعات شناسایی شخصی (PII)، کد منبع اختصاصی و داده‌های مالی حساس می‌شود. علاوه بر این، اعتبارنامه‌های کارمندان، ارتباطات داخلی و سایر داده‌های عملیاتی می‌توانند در معرض خطر قابل توجهی قرار گیرند. هنگامی که چنین اطلاعات ارزشمندی وارد ابزارهای هوش مصنوعی تأیید نشده می‌شود، به ویژه آن‌هایی که اطلاعات را در سرورهای خارجی و تأیید نشده پردازش می‌کنند، مسیرهایی را برای دسترسی غیرمجاز، افشا و بهره‌برداری احتمالی باز می‌کند و یکپارچگی و محرمانگی داده‌ها را به شدت تضعیف می‌کند.

در حالی که هم Shadow AI و هم Shadow IT شامل استفاده غیرمجاز از فناوری می‌شوند، Shadow AI زیرمجموعه‌ای تخصصی است. Shadow IT به طور کلی به هر فناوری تأیید نشده‌ای، از نصب نرم‌افزارهای غیرمجاز گرفته تا خدمات ابری مدیریت‌نشده، اشاره دارد. با این حال، Shadow AI به طور خاص مربوط به استفاده بدون مجوز از مدل‌های هوش مصنوعی یا ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. این امر خطرات منحصر به فرد و تشدید شده‌ای را به همراه دارد، به ویژه مرتبط با پردازش داده‌های حساس توسط خدمات هوش مصنوعی شخص ثالث، آموزش احتمالی داده‌ها بر روی اطلاعات اختصاصی و چالش‌های منحصر به فرد حاکمیت هوش مصنوعی (AI Governance) و ملاحظات اخلاقی که فراتر از نگرانی‌های عمومی امنیت فناوری اطلاعات هستند.