A inteligência artificial já afeta inúmeros aspectos da nossa vida — e isso ocorre há décadas. Para o bem ou para o mal, isso não vai mudar. No entanto, conforme a IA se torna mais avançada e mais integrada à estrutura de nossa realidade diária, é essencial que as organizações avaliem de forma realista todo o potencial da IA como ferramenta e como ameaça.
A IA permite que mocinhos e bandidos trabalhem mais rápido, em maior escala
A predominância do aprendizado de máquina nos negócios faz com que ela seja uma ferramenta e um alvo atraentes
A empolgação com a IA pode encobrir os riscos
O escopo das novas ameaças é imenso e variado
Serão necessárias novas abordagens de segurança orientadas por IA para combater as ameaças que ela irá gerar.
Parte da dificuldade de prever as verdadeiras implicações da tecnologia de IA generativa é o imenso burburinho ao seu redor. O termo se tornou até mesmo uma espécie de clichê. Quer lotar um auditório em um evento de tecnologia? Inclua “IA” no título da sua apresentação. Quer chamar atenção para um recurso de aprendizado de máquina em seu software? Apresente-o como “IA”. O efeito indesejado de tudo isso é encobrir a realidade da tecnologia, sensacionalizando os benefícios e os perigos e, ao mesmo tempo, anestesiando muitas pessoas quanto ao assunto como um todo.
Um problema adicional é que muitas pessoas — especialmente aquelas sem grandes conhecimentos técnicos — não entendem muito bem o que é a IA.
Em termos simples, a inteligência artificial é exatamente o que parece: o uso de sistemas de computador para simular processos de inteligência humana.
Exemplos: processamento de linguagem, reconhecimento de voz, sistemas especializados e visão de máquina.
Sistemas de computador regidos por algoritmos que lhes permitem aprender e se adaptar automaticamente após terem sido treinados com um conjunto de dados.
Exemplos: algoritmos de recomendação de conteúdo, análise preditiva, reconhecimento de imagens
Uma técnica do aprendizado de máquina que usa camadas de algoritmos e unidades de computação para simular uma rede neural como o cérebro humano.
Exemplos: grandes modelos de linguagem (LLM), tradução, reconhecimento facial
Autenticidade do conteúdo
A IA generativa tem a capacidade de criar cópias de conteúdo original que são extremamente realistas. Além dos possíveis riscos à propriedade intelectual para organizações que usam a IA na geração de conteúdo, isso também permite que pessoas mal-intencionadas roubem e copiem todo tipo de dados de forma realista; depois, eles podem ser apresentados como uma criação original ou ser usados para facilitar outros ataques.
Pedimos ao ChatGPT que listasse as principais ameaças apresentadas pela IA generativa. Esta foi a resposta:
A IA generativa, embora ofereça potencial incrível para inovação e criatividade, também apresenta ameaças e desafios únicos no campo da cibersegurança. Estes são alguns pontos a considerar:
Os recursos que tornam a IA uma ferramenta útil para os criminosos podem — e devem — ser usados para fortalecer medidas de cibersegurança. Isso não só permite às organizações desenvolver tecnologias de cibersegurança mais ágeis e eficazes, mas também tratar as vulnerabilidades humanas de forma mais correta.