Yaklaşık on yıl önce, İkinci Makine Çağı’nın yazarları şöyle yazmıştı: “Bilgisayarlar ve diğer dijital gelişmeler, zihinsel güç -çevrelerimizi anlamak ve şekillendirmek için beynimizi kullanma yeteneği- buhar makinesi ve soyundan gelenlerin kas gücü için yaptıklarını yapıyor. ” Birçok fiziksel iş makinelere kaptırıldı ve yazarlara göre bilgisayarlar ve BT teknolojisi aynı şeyi bilişsel beceriler gerektiren işler için yapacaktı.
Siber güvenlik uygulayıcıları bu nedenle yapay zeka ile ilgili son gelişmelerden korkmalı mı? Onların yerini yapay zeka mı alacak?
Tarih ders verir
Yine korku, belirsizlik ve şüpheyle çevriliyiz ve hangi siber güvenlik işlerinin yapay zeka tarafından otomatikleştirileceği ve kimlerin işten çıkarılacağı konusunda hararetli tartışmalar var.
Ancak depresyona girmeden önce tarihsel örneklerden öğrenmenizi öneririm.
James Bessen, “Yaparak Öğrenme – İnovasyon, Ücretler ve Zenginlik Arasındaki Gerçek Bağlantı” adlı kitabında banka memurları ve ATM’lerin tuhaf durumunu tartışıyor. Bankalar çok sayıda veznedar istihdam ettiğinden ve bunların yerini alacak ATM’ler oluşturulduğundan, çoğu kişi ATM’lerin bankacılık işlerini devralmasının an meselesi olduğuna inanıyordu. ABD’deki ilk ATM’ler 1971’de Seattle First National Bank tarafından tanıtıldı ve 1976’da 5.000’den fazla ATM kuruldu. 1980’de Wells Fargo’nun üst düzey yönetimi, elektronik işlemlerdeki büyüme nedeniyle, banka şubelerinin sayısının önemli ölçüde azalacağını ve kalan şubelerin “varsa çok az destek personeli” olacağını tahmin etti; ve 1984’te ABD hanelerinin %40’ından fazlasının ATM kartları vardı.
Ancak bankacılığın muazzam dijitalleşmesine rağmen, banka çalışanlarının sayısı azalmadı; büyüdü. ATM’ler, tipik bir şubenin boyutunu 20 yerine 13 çalışana indirerek, veznedarların yerini aldı. Ancak bu aynı zamanda, bir şubeyi çalıştırmanın artık daha uygun maliyetli olduğu anlamına geliyordu ve bu da daha fazla şube açılmasına yol açtı (1988 ile 1988 arasında yüzde 43 arttı). 2004), böylece banka çalışanlarına olan toplam talebi artırdı.
Daha yeni bir örnek, tıbbi görüntülemede AI devrimini içerir. Yakın zamanda yapılan bir çalışma, yapay zeka tabanlı sistemlerin tıp ve sağlık uygulamaları üzerindeki etkisini analiz etti. Yazarlara göre, “AI görüntüleme yazılımı ve cihazları, radyologlara yardımcı olabilir veya onlarla etkili bir şekilde rekabet edebilir ve sonunda mevcut tıp ve sağlık uygulama modelini çeşitli yönlerden dönüştürebilir”. Araştırmaya göre, tıbbi görüntüleme şirketlerinin gelirlerinin 2017’de sıfıra yakın bir seviyeden 2025’te 2,9 milyar dolara çıkması bekleniyor. Tıbbi görüntülemede yapay zeka için küresel pazarın, 2021’de tahmini 1,24 milyar dolardan tahmini 20,9 milyar dolara, %36,87’lik bir YBBO ile büyümesi bekleniyor.
Radyologlar bu verilere baktıklarında, mesleklerinin yerini yapay zekanın alacağı konusunda endişelenebilirler. Ancak bu endişeler erken; bu eğilime rağmen, yapay zeka işlerini yemiyor gibi görünüyor. Tam tersi: 2019 ile 2022 arasında, yapay zekanın radyolojideki patlama yıllarında, radyolog için iş ilanları üç kat artarak 1.000’den 3.000’e çıktı ve önemli bir maaş artışı oldu.
Jevons paradoksu
Adını ekonomist William Stanley Jevons’tan alan Jevons paradoksu, bir kaynağın kullanım verimliliği arttığında, düşen maliyetler nedeniyle insanların daha fazla tüketmeye başladığını belirtir. Jevons, 1865 tarihli “Kömür Sorusu” adlı kitabında, buhar motorunun verimliliği arttıkça ve daha az kömürle daha fazlasını başarabildiğini, insanların daha fazla iş yapmak için buhar motorlarını kullanmaya başlamasıyla kömür tüketiminin arttığını gözlemledi. Benzer şekilde, demir üretimi için daha az kömür kullanarak fırın ısıtmayı öğrendiğimizde, demir üretmek artık daha karlı hale geldiğinden kömür tüketimi arttı ve yeni demir üretim tesisleri inşa etmek daha fazla yatırımcıyı cezbetti.
Banka çalışanları ve radyologlar için devam eden talebi sağlayan ve yapay zeka geliştikçe daha fazla siber güvenlik işi yaratacak olan bu paradokstur.
Siber güvenlikte AI
Yapay zeka teknolojilerinin son on yıldır siber güvenlik alanında kullanılmasına rağmen siber güvenlik uzmanlarına olan talebin azaldığı söylenemez.
SIEM uyarılarına öncelik vermek için yapay zekayı kullanıyoruz ve yine de SOC’ler ciddi şekilde yetersiz kalıyor. Kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için yapay zeka kullanıyoruz, ancak yine de olay müdahalesi ve tersine mühendislik alanlarındaki tüm açık pozisyonları dolduramıyoruz. Ağ anormalliklerini tespit etmek için AI kullanıyoruz ve yine de daha fazla mavi ekip arkadaşı istiyoruz. Aslında, 2022 (ISC)² Siber Güvenlik İşgücü Araştırmasına göre, siber güvenlikle ilgili görevler için yapay zeka kullanılmasına rağmen siber güvenlik iş gücü açığı her geçen yıl artıyor.
Yapay zekanın bu alandaki insan uzmanlığının yerini alabileceğine dair endişelere rağmen, yapay zeka tabanlı teknolojiler olgunlaştıkça siber güvenlik uzmanlarına olan talebin daha da artacağı giderek daha açık hale geliyor. Sanılanın aksine yapay zeka, siber güvenlik profesyonellerine olan talebin artmasında birincil faktör olacak.