2025. 05. 31. - 10:00
Meglepő, hogy miért bukik el a legtöbb generatív MI fejlesztés
A generatív mesterséges intelligencia aranykora már elkezdődött, de az adathozzáférés lehet a fejlődés eddigi legkomolyabb és legnagyobb gátja.
A generatív mesterséges intelligencia az elmúlt két évben történelmi gyorsasággal robbant be a vállalati technológiák világába. A Stanford Egyetem 2025-ös mesterséges intelligencia-indexe szerint a cégek 78%-a már használja ezt a technológiát, szemben az egy évvel korábbi 55%-kal. Ez a tempó még a mobilinternet vagy a felhőalapú számítástechnika bevezetését is felülmúlja.
Eközben a vállalati költségvetések robbanásszerűen növekednek: a Gartner előrejelzései szerint 2023 és 2027 között eléri a 3 billió dollárt a mesterséges intelligenciára költött összeg világszerte. Mindez azt mutatja, hogy a technológia nemcsak divathullám, hanem valódi átalakulás motorja, de vajon miért fullad kudarcba a legtöbb projekt?
A válasz nem a modellek teljesítményében vagy az infrastruktúra költségében rejlik. A valódi probléma az adat. Pontosabban a biztonságos hozzáférés hiánya. A legtöbb generatív mesterséges intelligencia-alkalmazás nem azért nem kerül gyártásba, mert nem működik, hanem mert nem tudják megfelelően védeni a rendszereket az érzékeny adatok kiszivárgásától. Egyes vállalatok már most tapasztaltak káros következményeket: például a Samsung egyik mérnöke véletlenül bizalmas forráskódot küldött be egy chatbot promptjába. Ezek a hibák a versenyképességet és a vállalati hírnevet is veszélyeztetik.
A láthatatlan ellenség: Az adatok biztonsága dönt a mesterséges intelligencia sikeréről
A probléma különösen éles a fejlett, úgynevezett „agentikus” rendszerek esetében, ahol a generatív mesterséges intelligencia már nemcsak válaszol, hanem döntéseket is hoz. Ezek a rendszerek üzleti folyamatokat irányítanak, ügyfélszolgálatot végeznek, dokumentumokat értelmeznek és akár szoftvert is fejlesztenek, mindezt minimális emberi beavatkozással. Az ilyen alkalmazások csak akkor lehetnek biztonságosak, ha pontosan tudják, hogy egy adott felhasználó milyen adatokat láthat és melyeket nem. Egy rosszul beállított hozzáférés akár teljes adatbázisokat tehet nyilvánossá.
A megoldás kulcsa az engedélykezelés újragondolása. Az ún. „authorization-as-a-service” megközelítés lehetővé teszi, hogy a fejlesztők előregyártott hozzáférés vezérlési megoldásokat építsenek be rendszereikbe. Egyre több platform kínál ilyen szolgáltatásokat: az Oso például lehetővé teszi, hogy a chatbotok csak az adott felhasználó számára engedélyezett dokumentumokból dolgozzanak. Ez nemcsak biztonságot ad, hanem jelentősen gyorsítja a fejlesztést is, mivel a csapatoknak nem kell a nulláról saját jogosultsági rendszert építeniük.
Aki azt hiszi, hogy az engedélykezelés csak egy technikai részlet, az nem érti a generatív mesterséges intelligencia jövőjét. A vállalatok, amelyek időben felismerik a hozzáférés kezelés stratégiai jelentőségét, sokkal gyorsabban és biztonságosabban tudják piacra vinni új alkalmazásaikat. A következő években azok lesznek a nyertesek, akik nemcsak okosabb generatív mesterséges intelligenciát építenek, hanem biztonságosabbat is.
CS.SZ.
