Bu Help Net Security röportajında Broadcom EMEA CTO’su Joe Baguley, özel yapay zeka ve bunun veri güvenliğindeki önemi hakkındaki görüşlerini paylaşıyor. Uyumluluk ve veri gizliliği konusundaki karmaşıklıkları ele alırken kuruluşların hassas bilgiler üzerinde kontrol sahibi olmalarına nasıl yardımcı olduğunu açıklıyor. Baguley ayrıca özel yapay zekanın benimsenmesinde öncü olan sektörleri ve bununla birlikte gelen riskleri de tartışıyor.
Yapay zekayı “özel” kılan temel teknolojik bileşenler nelerdir? Özel yapay zekanın benimsenmesinde hangi endüstriler veya sektörler önde gidiyor ve neden?
Özel yapay zeka kavramı, günümüzün veri merkezli iş ortamında çok önemli olan veri ve model depolama ve erişim üzerinde mutlak kontrolü vurguluyor. İşletmeler, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler veya özel fikri mülkiyet içeren verileri işlerken daha büyük risklerle karşı karşıya kaldığından, bu yaklaşım yalnızca finans veya sağlık gibi geleneksel olarak düzenlenen sektörlerde değil, tüm sektörlerde giderek daha önemli hale geliyor. Büyük miktarda bilinmeyen veri ve mantıkla önceden doldurulmuş Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), şirketler bunları özel bilgilerle güçlendirdiğinde ek zorluklar ortaya çıkarır.
Kamu araçlarının doğasında olan açıklığa ilişkin artan farkındalık, şirketleri verileri mevcut güvenlik altyapısının arkasına geri getirmeye itiyor. Bu değişim, yalnızca gerektiğinde verilen ve sıkı denetime tabi olan açık izinlerle sıkı erişim kontrolleri gerektiriyor. Nihai hedef, özellikle yapay zeka içeriği oluştururken çeşitli sistemlerde hassas veriler, kurumsal IP ve finansal bilgiler üzerinde tam kontrol sağlamaktır.
Özel yapay zekanın benimsenmesi tüm sektörlerde artarken, devlet kurumları ve sağlık ve finans gibi sıkı düzenlemeye tabi sektörlerdeki işletmeler gibi garantili izolasyon ve kontrol gerektiren kuruluşlar için özellikle hayati önem taşıyor. Bu sektörler, katı güvenlik ve uyumluluk gereklilikleri nedeniyle özel yapay zeka uygulamalarında ön sıralarda yer alıyor.
Özel yapay zekayla ilişkili riskler nelerdir ve bunlar nasıl azaltılabilir?
Yapay zeka ve veri güvenliği ortamı, şirketler için devam eden çeşitli zorluklar ve riskler sunuyor. İlk olarak, kötü aktörlerin tehdidi sürekli bir endişe kaynağı olmaya devam ediyor ve kuruluşları koruyucu önlemler olarak karmaşık güvenlik kontrolleri ve denetim mekanizmaları uygulamaya sevk ediyor.
İkinci olarak, onaylanmamış halka açık yapay zeka araçlarının çoğalması, önemli bir veri sızıntısı riski oluşturuyor. Her gün yeni araçlar ortaya çıktıkça, BT ekipleri veri kaybını önleme konusunda giderek zorlaşan bir görevle karşı karşıya kalıyor; özellikle çalışanların bu araçları uygun bir inceleme veya onay olmadan kullanması durumunda.
Üçüncüsü, test edilmemiş ve güvenliği sağlanmamış Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ile ilişkili potansiyel güvenlik risklerine ilişkin artan bir farkındalık vardır. Bu riskleri azaltmak için çalışan güvenlik ekipleri ve politika yapıcıların yakın gelecekte önemli bir odak alanı haline gelmesi muhtemeldir.
Son olarak, özel ortamlarda üretken yapay zekaya bağlı hızlı veri artışı, giderek artan bir mali zorluk teşkil ediyor. Görünüşte sınırsız kapasite sunan ancak beklenmedik maliyetlere yol açabilen genel bulut tabanlı yapay zeka altyapısının aksine, özel kurulumlar genellikle anında ve gözle görülür maliyet kısıtlamalarıyla karşı karşıya kalır. Bu durum, genişletilmiş kapasiteye olan ihtiyacın farkına varılması ile bunun fiilen uygulanması ve güvenlik, işlevsellik ve maliyet yönetimi arasında bir denge kurulması arasındaki olası gecikme nedeniyle daha da karmaşık hale gelmektedir.
Özel yapay zeka, bulut tabanlı yapay zeka modelleriyle karşılaştırıldığında veri depolamayı, işlemeyi ve gerçek zamanlı analitiği nasıl yönetiyor?
Burada anahtar kelime seçimdir. Özel yapay zeka, müşterilere daha kontrol edilebilir ve öngörülebilir bir performans düzeyi sunarak, bütçenin izin verdiği ölçüde belirli gereksinimlere göre uyarlanabilen özelleştirilmiş çözümlere olanak tanır. Bu, teklifleri genellikle daha az yapılandırılabilen ve özel ihtiyaçları tam olarak karşılayamayan genel bulut sağlayıcılarıyla çelişmektedir.
Özel yapay zekanın temel avantajı, ister şirketin kendisi tarafından ister özel bir hizmet sağlayıcı tarafından sahip olunan ve işletilen, tam olarak gerekli olanı sunma yeteneğinde yatmaktadır. Tam yığın araçlar, bileşenlerin genellikle farklı olduğu ve karmaşık entegrasyon gerektirdiği bulut tabanlı yapay zekanın aksine, yapay zeka hizmetlerinin yönetimini, izlenmesini ve tüketimini basitleştirir.
Özel yapay zeka aynı zamanda optimum veri yerleştirmeye olanak tanıyarak verilerin işlenmeye mümkün olduğunca yakın olmasını sağlar. Bu yakınlık, kuruluşun yığının tüm yönleri üzerinde tam kontrol sahibi olmasını sağladığından, gerçek zamanlı işleme için hızlı veri erişimini garanti eder.
Müşteriler, doğru araçlardan yararlanarak yapay zeka iş yüklerine benzersiz değer ve işlevsellik katan zengin bir iş ortakları ekosisteminden yararlanabilir. Bu, müşterilerin yapay zeka donanımına yaptıkları yatırımı en üst düzeye çıkarmalarına, kaynak kullanımını ve paylaşımı optimize etmelerine olanak tanıyabilir.
Bu yaklaşım, daha fazla seçenek ve esneklik sunarak kuruluşların performans, güvenlik ve maliyet üzerindeki kontrolünü korurken ihtiyaçlarına tam olarak uyan yapay zeka çözümleri oluşturmasına olanak tanır.
Özel yapay zeka için farklı dağıtım modelleri nelerdir ve kuruluşlar ihtiyaçlarına uygun olanı nasıl seçmelidir?
Özel bir yapay zeka platformu, çeşitli iç ve dış gereksinimler ve kısıtlamalar dikkate alınarak diğer BT altyapılarıyla aynı hususlar dikkate alınarak tasarlanmalıdır. Tasarımı etkileyen temel faktörler arasında maliyet, kontrol, mevzuata uygunluk ve GDPR veya DORA gibi veri yönetişim kuralları yer alır.
Kuruluşlar için pratik bir yaklaşım, yapay zeka yolculuklarına genel bulut tabanlı yapay zeka araçlarını kullanarak başlamaktır. Bu strateji, şirketlerin hazır altyapı ve kaynaklardan yararlanırken aynı zamanda özel bir yapay zeka çözümü tasarlamasına ve uygulamasına olanak tanıyor. Bu ikili yaklaşım, özellikle gizli verileri kullanmaya geçiş yaparken veya belirli düzenleme gerekliliklerini karşılarken faydalıdır.
İdeal özel yapay zeka çözümü, veri bilimcilerin ve ML Ops ekiplerinin taleplerini karşılamak için esneklik ve güvenlik arasında bir denge kurmalıdır. Özel yapay zeka için herkese uygun tek bir dağıtım modeli olmadığından esneklik çok önemlidir. Bunun yerine platformun uyarlanabilir olması, müşterilerin ve iş ortaklarının kendilerine özgü ihtiyaçlarını tam olarak karşılayan bir çözümü devreye almalarına olanak tanıması gerekiyor.
Bu yaklaşım, kuruluşların kamu kaynaklarını kullanarak yapay zekaya hızlı bir şekilde başlamasına ve aynı zamanda kademeli olarak daha özelleştirilmiş, güvenli ve uyumlu bir özel yapay zeka altyapısı oluşturmasına olanak tanır. Şirketlere, başlangıçtaki ivmeden veya inovasyondan ödün vermeden, artan ihtiyaçları ve düzenleyici gereklilikler doğrultusunda yapay zeka yeteneklerini geliştirmeleri için bir yol sağlar.
Kuruluşların özel yapay zekayı benimserken bilmesi gereken belirli düzenleyici engeller veya uyumluluk zorlukları var mı?
Kuruluşların, AB Yapay Zeka Kanunu ve çeşitli ABD federal çerçeveleri de dahil olmak üzere, yapay zeka düzenlemelerinin karmaşık küresel ortamında yol alması gerekiyor. Yapay zeka teknolojilerini uygulamadan önce operasyonları etkileyebilecek hem yerel hem de küresel kuralları anlamak çok önemlidir. Uluslararası Gizlilik Uzmanları Birliği (IAPP) gibi kaynaklar, dünya çapında gelişen bu düzenlemelerin izlenmesine yardımcı olabilir. Uyumluluğa yönelik bu proaktif yaklaşım, yapay zekanın sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması için gereklidir; güven oluşturmaya ve olası yasal sorunlardan kaçınmaya yardımcı olur.