Shadow AI Nedir?
Shadow AI, bir organizasyonun bilgi teknolojileri (BT) departmanının bilgisi veya onayı olmadan çalışanların veya ekiplerin kullandığı yapay zeka araçlarını ifade eder. Bu terim, Shadow IT kavramından türetilmiştir ve kontrolsüz, izlenmeyen teknolojilerin yaratabileceği risklere dikkat çekmektedir. Bu durum, özellikle günümüzde artan veri güvenliği ve gizlilik endişeleri ile birlikte daha da önem kazanmaktadır.
Shadow AI’in Riskleri
Shadow AI kullanımının en önemli olumsuz etkilerinden biri, veri güvenliği riskleridir. Resmi onay olmadan kullanılan yapay zeka platformları, hassas bilgilerin sızmasına neden olabilir. Örneğin, çalışanlar, kişisel veya şirket verilerini bu platformlara yüklediklerinde, bu verilerin nasıl kullanılacağı ve kimler tarafından erişileceği konusunda belirsizlik ortaya çıkar. Ayrıca, bu tür platformlar, uyumluluk sorunları yaratabilir ve yanlış çıktılar üretebilir. Bu da, şirketlerin karar alma süreçlerini olumsuz yönde etkileyebilir.
Yapay Zeka ve Veri Güvenliği
Kaspersky Türkiye Genel Müdürü İlkem Özar, yapay zeka tabanlı çözümlerin sağladığı hız ve verimlilik avantajlarına rağmen, veri güvenliği ve tarafsızlık konusunda ciddi riskler barındırdığını belirtmektedir. Yapay zeka uygulamaları kullanılırken, çalışanların dikkatli olmaları ve hassas bilgileri paylaşmaktan kaçınmaları gerektiğinin altını çizmektedir. Bu noktada, güvenilir ve etik değerlere sahip platformların tercih edilmesi büyük önem taşımaktadır. İlgili verilerin yalnızca kullanıcıyla kalacağı düşüncesi yanıltıcı olabilir; çünkü bu sistemler genellikle bulut tabanlıdır ve yüklenen bilgiler işlenerek geri dönebilir.
Yapay Zeka Modellerinin Tarafsızlığı
Yapay zeka modellerinin tarafsızlığı, tartışmalı bir konudur. Özar, “Aynı soruyu farklı yapay zeka modellerine sorduğunuzda, eğitim aldıkları verilere bağlı olarak birbirinden tamamen farklı yanıtlar alabilirsiniz” demektedir. Bu durum, yapay zekanın bir bilgi kaynağı olarak nasıl kullanılacağına dair büyük soru işaretleri yaratmaktadır. Örneğin, bir Çin merkezli yapay zeka modeli ile Batı kaynaklı bir model aynı konuya farklı açılardan yaklaşabilir. Bu nedenle, yapay zeka sistemlerinin kullanımı sırasında, hangi verilerin referans alındığına dikkat edilmelidir.
Yanlış Veri ile Eğitilen Yapay Zeka
Yapay zeka, beslendiği veri setlerine dayanarak çalışmaktadır. Eğitim sürecinde kullanılan verilerin kalitesi oldukça önemlidir. Bazı yapay zeka modelleri, internette herkese açık ve küresel çapta erişilebilen veri setleriyle eğitilmektedir. Ancak, bu durum bazı riskleri de beraberinde getirmektedir. İnternette, özellikle açık veri kaynaklarında, doğruluğu teyit edilmemiş veya yanıltıcı bilgiler bulunabilir. Bu da yapay zekanın hatalı veya ön yargılı sonuçlar üretmesine neden olabilir.
Shadow AI Riskine Karşı Alınması Gereken Önlemler
Shadow AI riskine karşı alınması gereken önlemler, klasik güvenlik çözümlerinin artık tek başına yeterli olmadığını göstermektedir. Özar, geleneksel antivirüs çözümlerinin yetersiz kalabileceğini belirtmektedir. Çünkü bu sistemler, daha önce karşılaşılmış tehditleri tespit edebilmektedir. Ancak yeni tehditler ortaya çıktığında, antivirüs bunları önceden bilemeyebilir. Dolayısıyla, yapay zeka tabanlı gelişmiş güvenlik çözümleri devreye girmelidir.
Siber Güvenlik Politikasının Güncellenmesi
Şirketlerin siber güvenlik politikalarını sürekli güncellemeleri gerekmektedir. Yapay zeka tabanlı tehditlere karşı daha hızlı ve etkin yanıt verebilecek sistemlerin kullanılması önemlidir. Bu bağlamda, yapay zeka teknolojilerini iş süreçlerinde kullanmak isteyen şirket ve kurumların risk değerlendirmesi yapması gerekmektedir. Günlük iş rutininde hangi süreçlerin yapay zeka araçlarıyla otomatikleştirilebileceği ve bunun ek riskler yaratmadan nasıl gerçekleştirilebileceği üzerinde durulmalıdır. Ayrıca, işlenen verilerin gizli olup olmadığı veya yerel yasalara tabi olup olmadığı da göz önünde bulundurulmalıdır.
Kontrol ve İzlenebilirlik
Kontrol ve izlenebilirlik, yapay zeka sistemlerinin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için kritik öneme sahiptir. İlgili senaryolar belirlendiğinde, işletmeler yapay zeka dil modeli (LLM) hizmetlerini düzensiz kullanmaktan çıkararak, bir bulut sağlayıcısı üzerinden kurumsal hesap aracılığıyla merkezi bir yaklaşıma geçebilir. Bu süreçte, mesajlardaki potansiyel kişisel verileri izlemeye yönelik gerekli güvenlik mekanizmaları ve denetim (örneğin, günlük kaydı tutma) uygulanmalıdır.
İşletmeler, hangi verilerin işlenebileceğini ve hizmet sağlayıcının politikalarını anlamaya dayanarak çalışanlarını yapay zeka araçlarının kabul edilebilir kullanımı ve şirket tarafından belirlenen erişim yöntemleri hakkında eğitmelidir. Böylece kontrol ve izlenebilirlik sağlanmış olur.
