Tekoäly & tietoturva ne yhteen sopii – vai sopiiko?

Tarinaa tekoälystä tietoturvan twistillä! Blogisarjamme tekoälystä starttaa perusteista. Mistä oikeastaan on kyse, kun puhutaan AI:stä eli tekoälystä? Mitä tekoälystä tulisi tietää ja miten tietoturva liittyy tähän kaikkeen? Hyppää mukaan, niin tiedät, mitkä ovat oleellisimmat tekoälyn tietoturvakysymykset.

Tämän blogisarjan ensimmäisen tekstin tuottamisessa on hyödynnetty totta kai tekoälyä, tällä kertaa sitä tunnetuinta generatiivista eli Chat GPT:tä.

Tekoälyn ja tietoturvan yhteensovittamisessa keskeisimmäksi nousee kaksi asiaa: ymmärtäminen ja suojaaminen. On tärkeää tietää, mitä ja miten on tekemässä. AI:n eli tekoälyn sovellusalueet ovat tunnetusti laajat ja ulottuvat niin terveydenhuollosta liiketoiminnan automaatioon kuin kyberhyökkäysten torjuntaankin. Konteksti vaikuttaa väistämättä myös tietoturvan vaatimustasoon.

Näitä suojaamisen ja ymmärtämisen ydinteemoja voidaan lähestyä tarkemmin useamman tekijän kautta. Pureudutaanpa siis niihin hieman tarkemmin.

1. Datan laatu ja luotettavuus

1. Datan laatu ja luotettavuus

Kriittisin osa tekoälyn toimintaa on sen käyttöön syötetty data. Heikko, vääristynyt tai puutteellinen data voi johtaa virheellisiin tuloksiin tai tietoturvariskeihin. On tärkeää käyttää luotettavaa, hyvin jalostettua dataa, ja varmistaa sen jatkuva päivitys ja valvonta.

- sulje

2. Selittävyys ja läpinäkyvyys

2. Selittävyys ja läpinäkyvyys

Tekoälymallien, erityisesti syvien neuroverkkojen, läpinäkyvyys on kriittinen tekijä niiden turvallisuuden kannalta. Vaikeaselkoiset mallit voivat tuottaa odottamattomia tuloksia tai olla alttiita hyökkäyksille. Kun ymmärrämme paremmin, miten tekoäly tekee päätöksiä, voimme paremmin tunnistaa ja torjua mahdollisia tietoturvariskejä. Tämä edellyttää jatkuvaa pyrkimystä kohti selittävämpiä ja läpinäkyvämpiä tekoälymalleja.

- sulje

3. Hyökkäykset ja manipulaatio

3. Hyökkäykset ja manipulaatio

Tekoälyjärjestelmiä voidaan kohdistaa erilaisiin hyökkäyksiin, kuten harhauttamiseen (adversarial attacks) ja datan manipulointiin. Näitä riskejä vastaan on kehitettävä tehokkaita puolustusmekanismeja, kuten mallien säännöllistämistä ja turvallisuustarkastuksia.

- sulje

4. Yksityisyys ja henkilötietojen suojaaminen

4. Yksityisyys ja henkilötietojen suojaaminen

Tekoäly voi käsitellä herkkiä henkilötietoja terveydenhuollossa, pankkialalla ja muilla aloilla. On tärkeää noudattaa tietosuojalakeja ja toteuttaa asianmukaiset suojausmekanismit, kuten salaus ja anonymisointi, tekoälyä hyödynnettäessä.

- sulje

5. Eettiset kysymykset

5. Eettiset kysymykset

Tekoälyn tuottamien päätösten on oltava eettisiä ja oikeudenmukaisia. Tekoälymallit eivät saa olla syrjiviä ja tulee varmistaa, etteivät ne esimerkiksi vahvista tai ylläpidä stereotypioita. Lisäksi on huolehdittava datan puolueettomuudesta ja monipuolisuudesta, jotta voidaan ehkäistä syrjiviä tai vääristyneitä tekoälypäätöksiä.

- sulje

6. Jatkuvuuden varmistaminen

6. Jatkuvuuden varmistaminen

Tekoälyjärjestelmien jatkuva päivitys ja ylläpito ovat välttämättömiä muuttuvien uhkien torjumiseksi. Tämä sisältää säännölliset tietoturvapäivitykset ja järjestelmien jatkuvan valvonnan.

- sulje

7. Koulutus ja tietoisuus

7. Koulutus ja tietoisuus

Henkilöstön koulutus on ensiarvoisen tärkeää tekoälyjärjestelmien käytössä. Työntekijöiden tulisi ymmärtää tekoälyn perusteet, sen käyttöön liittyvät riskit ja miten toimia havaitessaan epäilyttävää toimintaa.

- sulje

Tekoälyn käyttö tietoturvallisesti vaatii kokonaisvaltaista lähestymistapaa, joka sisältää datan laadun, mallien selittävyyden, yksityisyyden ja eettiset näkökulmat. Jatkuvan valvonnan ja päivitysten lisäksi henkilöstön koulutus on ratkaisevassa roolissa. Näiden toimenpiteiden avulla voidaan varmistaa, että tekoäly tukee organisaation toimintaa turvallisella ja luotettavalla tavalla.

PS. Tiedä ainakin nämä termit! Klikkaa vielä auki kymmenen keskeisimmän AI-termin lista tästä.