Czy AI naprawdę jest tak trudna do zabezpieczenia? Oto odpowiedź ekspertów Dell!
Polskie firmy coraz odważniej patrzą na sztuczną inteligencję, ale wciąż rzadko ją wdrażają. Powód jest prosty: obawy o bezpieczeństwo i brak wiedzy, jak chronić modele, dane i decyzje podejmowane przez systemy AI. Tymczasem eksperci podkreślają, że większość zagrożeń można ograniczyć, korzystając z narzędzi, które organizacje już mają. Wystarczy zrozumieć, które lęki są uzasadnione, a które wynikają z mitów. I właśnie te mity dziś obalamy z ekspertami Dell.
Dlaczego bezpieczeństwo AI budzi tyle obaw w polskich firmach?
Choć sztuczna inteligencja jest jednym z najważniejszych trendów technologicznych ostatnich lat, polskie firmy wciąż podchodzą do niej ostrożnie. Dane pokazują, że nawet jeśli 30-35 procent przedsiębiorstw deklaruje chęć wdrożenia AI, to realnie korzysta z niej jedynie 7-9 procent. Ta różnica wynika przede wszystkim z obaw dotyczących bezpieczeństwa, które często są efektem niepełnej wiedzy o tym, jak działają współczesne modele i jak można je chronić.
W praktyce większość ryzyk związanych z AI nie jest nowa. To rozwinięcie tych samych wyzwań, które towarzyszyły migracji do chmury czy automatyzacji procesów. Eksperci podkreślają, że fundamenty cyberbezpieczeństwa pozostają niezmienne, a firmy mogą wykorzystać istniejące narzędzia i procedury, aby skutecznie zabezpieczyć systemy oparte na sztucznej inteligencji.
Mit 1: AI jest zbyt skomplikowana, aby ją zabezpieczyć
Wokół sztucznej inteligencji narosło przekonanie, że jej złożoność uniemożliwia skuteczne zabezpieczenie. Tymczasem to nie sama technologia jest problemem, lecz sposób jej wdrażania. Cyberprzestępcy faktycznie wykorzystują AI do rozwijania nowych form ataków, co może budzić niepokój. W Polsce w 2025 roku odnotowano około 260 tysięcy incydentów cyberbezpieczeństwa, co pokazuje, że zagrożenia są realne i dynamiczne.
Eksperci podkreślają jednak, że kluczowe jest odpowiednie przygotowanie architektury systemu. Wczesne angażowanie zespołów bezpieczeństwa, stosowanie zasad zero trust oraz kontrola dostępu opartego na rolach to praktyki, które sprawdzają się zarówno w klasycznych systemach IT, jak i w środowiskach AI. Dzięki temu firmy mogą ograniczyć ryzyko manipulacji wynikami modeli czy nieautoryzowanego dostępu do zasobów.
Mit 2: Dotychczasowe narzędzia nie wystarczą do ochrony AI
Wiele organizacji zakłada, że skoro AI jest nową technologią, to wymaga zupełnie nowych narzędzi bezpieczeństwa. To błędne założenie, które często prowadzi do niepotrzebnych inwestycji i opóźnień. W rzeczywistości podstawowe elementy cyberbezpieczeństwa, takie jak segmentacja sieci, zarządzanie tożsamością czy ochrona danych, pozostają równie skuteczne w kontekście AI.
Oczywiście pojawiają się nowe zagrożenia, takie jak prompt injection czy manipulacje danymi treningowymi. Jednak zamiast budować strategie od zera, firmy mogą aktualizować istniejące polityki bezpieczeństwa. Regularne logowanie i audyt danych wejściowych oraz wyjściowych modeli LLM pozwala wykrywać anomalie i nadużycia, co znacząco zwiększa poziom ochrony.
Mit 3: Zabezpieczenie AI dotyczy wyłącznie danych
Ochrona danych jest ważna, ale to tylko fragment całego ekosystemu bezpieczeństwa AI. Modele, interfejsy API, urządzenia i systemy, które współpracują z AI, również wymagają odpowiednich zabezpieczeń. Modele LLM są podatne na manipulacje danymi wejściowymi, co może prowadzić do generowania błędnych lub szkodliwych wyników.
Dlatego firmy powinny stosować zaawansowane mechanizmy uwierzytelniania w API oraz monitorować działanie modeli w czasie rzeczywistym. Analiza anomalii i nietypowych wzorców pozwala szybko wykrywać potencjalne wycieki danych lub próby nadużyć. Rozszerzenie podejścia do bezpieczeństwa poza same dane sprawia, że cały ekosystem AI staje się bardziej odporny i przewidywalny.
Mit 4: Agentic AI przejmie odpowiedzialność za decyzje
Agentic AI, czyli systemy zdolne do autonomicznego działania, budzą szczególne obawy. Pojawia się przekonanie, że skoro modele potrafią samodzielnie podejmować decyzje, to nadzór człowieka przestanie być potrzebny. Eksperci podkreślają jednak, że to nieprawda. Autonomia nie oznacza braku odpowiedzialności.
Systemy agentowe wymagają jasno określonych granic działania oraz wielowarstwowych mechanizmów kontroli. Bez nadzoru człowieka mogą podejmować działania niezgodne z celami organizacji. Regularne testy, audyty i angażowanie ludzi w kluczowe decyzje są niezbędne, aby zapewnić etyczne i przewidywalne działanie agentów AI.
Czytaj też: Koniec z kiepskim obrazem na Teams. Dell pokazał nowe kamery z potężnym AI!
Grafika tytułowa: Mohamed Nohassi / Unsplash
