छाया एआई: नदेखिने जोखिमको अर्को सीमा

स्पष्ट मार्गदर्शन बिना, कर्मचारीहरू आफ्नै प्रयोग गर्छन्। त्यस्तै गरी, एआई उपकरणहरूको सुविधा र लोकप्रियता प्रायः कथित जोखिम भन्दा बढी हुन्छ। धेरै तरिकामा, यसले छाया IT को प्रारम्भिक दिनहरू प्रतिबिम्बित गर्दछ, जहाँ कर्मचारीहरू एक पटक अस्वीकृत SaaS उपकरणहरू र मेसेजिङ एपहरू उत्पादकतालाई गति दिन।

यस पटक मात्र, दांव धेरै उच्च छ किनभने, Shadow IT जस्तो नभई, Shadow AI ले डेटा मात्रै सर्दैन; यसले अनदेखी कमजोरीहरू र उच्च जोखिमहरू प्रस्तुत गर्दै डेटाबाट रूपान्तरण गर्छ, पर्दाफास गर्छ र सिक्छ। border-solid border-y border-neutral-300″>

तपाईलाई मन पर्न सक्छ

>>>> id=”key-risks-of-shadow-ai-3″>छाया एआईको प्रमुख जोखिम

अव्यवस्थित एआई अपनाउने जोखिमको दायरा परिचय गराउँछ। सबैभन्दा तत्काल चिन्ता डाटा चुहावट हो, यो वर्षको DeepSeek उल्लंघन द्वारा हाइलाइट गरिएको समस्या। जब कर्मचारीहरूले सार्वजनिक AI उपकरणहरूमा गोप्य जानकारी फिड गर्छन्, त्यो डाटा लग इन गर्न, कायम राख्न, वा भविष्यका मोडेलहरूलाई तालिम दिन पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले GDPR वा HIPAA जस्ता डेटा सुरक्षा कानुनहरूको उल्लङ्घन गर्न सक्छ, र केही अवस्थामा, डेटा जासुसी पनि।

संवेदनशील जानकारीको भण्डारण सर्भरहरू असंबद्ध देशहरूमा अवस्थित सम्भावित डेटा चोरी वा भूराजनीतिक निगरानीको बारेमा चिन्ता बढाउँछ। त्यस कारणका लागि, अमेरिका र युरोपका धेरै सरकारी एजेन्सीहरूले आफ्ना संगठनहरूमा DeepSeek को प्रयोगमा प्रतिबन्ध लगाएका छन्।

अर्को ठूलो जोखिम कानूनी र नियामक दायित्वहरू छन्। जब कर्मचारीहरूले तिनीहरूको शुद्धता वा वैधता प्रमाणित नगरी AI-उत्पन्न उत्पादनहरूमा भर पर्छन्, तिनीहरूले प्रतिलिपि अधिकार उल्लङ्घन र गोपनीयता उल्लङ्घनदेखि लिएर पूर्ण-स्तरीय अनुपालन विफलताहरूमा गम्भीर परिणामहरूको ढोका खोल्छन्।

बाह्य मोडेलहरूसँग व्यक्तिगत वा संवेदनशील जानकारीको अनाधिकृत साझेदारीले पनि उत्तेजित गर्न सक्छ, अनुबन्धको उल्लङ्घन, अनुसन्धान र उल्लङ्घनलाई ट्रिगर गर्न सक्छ। महँगो जरिवाना र प्रतिष्ठाको क्षतिको लागि संगठन।

यी जोखिमहरू भाइब कोडिङ र एजेन्टिक एआई जस्ता उदीयमान प्रवृत्तिहरूद्वारा बढाइएको छ। केही अवस्थामा, कोडलाई समीक्षा बिना उत्पादनमा सीधै प्रयोग गरिन्छ।

यी त्रुटिहरू शोषण नगरेसम्म लुकेर रहन सक्छन्। एजेन्टिक एआईले अझ फराकिलो चिन्ता खडा गर्छ। आन्तरिक एआई एजेन्टहरू, कार्यप्रवाहहरू स्वचालित गर्न वा कर्मचारीहरूलाई सहयोग गर्नका लागि बनाइएका, प्राय: संगठनात्मक डेटामा अत्यधिक अनुमति प्राप्त पहुँच प्रदान गरिन्छ।

कडा नियन्त्रणहरू बिना, तिनीहरू संवेदनशील प्रणालीहरूको पछाडिको ढोका बन्न सक्छन्, गोप्य रेकर्डहरू उजागर गर्न वा अनावश्यक कार्यहरू ट्रिगर गर्न सक्छन्। सँगै, यी अभ्यासहरूले आक्रमणको सतहलाई धेरै संस्थाहरूले पत्ता लगाउन वा समावेश गर्न सक्ने भन्दा छिटो विकसित गर्ने तरिकामा विस्तार गर्दछ।

एआई आउटपुटहरूमा अन्धो विश्वास पनि समान रूपमा सम्बन्धित छ। जसरी प्रयोगकर्ताहरू यी प्रणालीहरूसँग थप सहज हुन्छन्, तिनीहरूको जाँचको स्तर घट्छ। गलत वा पक्षपाती परिणामहरू कार्यप्रवाहहरू मार्फत जाँच नगरी फैलिन सक्छन्, र स्वीकृत वातावरण बाहिर प्रयोग गर्दा, IT टोलीहरूले त्रुटिहरू पहिचान गर्न वा घटनाहरूको छानबिन गर्न आवश्यक दृश्यता गुमाउँछन्।

पहिलो चरण भनेको AI कहाँ प्रयोग भइरहेको छ भनेर मूल्याङ्कन गर्नु र स्वीकृत, के प्रतिबन्धित छ, र कुन अवस्थामा AI प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर परिभाषित गर्ने स्पष्ट, अद्यावधिक नीतिहरू स्थापना गर्नु हो। ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs)।

कम्पनीहरूले पनि सही स्रोतहरू उपलब्ध गराउनु पर्छ। जब कर्मचारीहरूसँग स्वीकृत AI उपकरणहरूमा पहुँच हुन्छ जसले तिनीहरूको व्यावसायिक आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ, तिनीहरूले अनाधिकृत व्यक्तिहरू खोज्ने सम्भावना कम हुन्छ। विशेष उदाहरणको लागि, opersite-developers आवश्यक प्रोप्राइटरी कोड वा ग्राहक डेटाको पर्दाफास नगरी AI लाई सुरक्षित रूपमा प्रयोग गर्न सुरक्षित वातावरणमा होस्ट गरिएका मोडेलहरू।

आफ्नो AI प्रयोगमा दृश्यता, नियन्त्रण र उत्तरदायित्व ल्याउने संस्थाहरूले सुरक्षित रूपमा नवप्रवर्तनलाई सक्षम बनाउन सक्छन्, तर Shadow AI लाई बेवास्ता गर्दा यसलाई हटाउँदैन। यसलाई हेड-अन सामना गर्न, यो कसरी प्रयोग भइरहेको छ भनेर बुझ्नुहोस्, र तिनीहरूले तपाईंलाई व्यवस्थापन गर्नु अघि जोखिमहरू व्यवस्थापन गर्न धेरै राम्रो छ। href=”https://www.techradar.com/pro/software-services/best-no-code-platforms” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/pro/software-services/best-no-code-platforms”>।

यो लेख TechRadarPro को विशेषज्ञ इनसाइट्स च्यानलको एक भागको रूपमा उत्पादन गरिएको थियो जहाँ हामीले आज टेक्नोलोजी उद्योगमा सबैभन्दा राम्रो र उज्यालो दिमागहरू देखाउँछौं। यहाँ व्यक्त गरिएका विचारहरू लेखकका हुन् र TechRadarPro वा Future plc का होइनन्। यदि तपाईं योगदान गर्न इच्छुक हुनुहुन्छ भने यहाँ थप जान्नुहोस्: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro