Εμπιστοσύνη και Ασφάλεια στην Τεχνητή Νοημοσύνη: Πώς να εντοπίσετε απάτες στο Google AI Overview
Τα Google AI Overviews αλλάζουν τον τρόπο με τον οποίο αναζητούμε πληροφορίες. Αντί για μια λίστα με μπλε συνδέσμους, οι χρήστες βλέπουν ένα ενιαίο, σίγουρο πλαίσιο απάντησης που αποπνέει κύρος. Αυτό είναι χρήσιμο όταν λειτουργεί σωστά. Όμως, όπως έδειξαν πρόσφατες αναφορές, μπορεί επίσης να γίνει ένας επικίνδυνος δίαυλος για απάτες—ειδικά όταν οι χρήστες αναζητούν τηλεφωνικούς αριθμούς ή γραμμές υποστήριξης.
Εδώ είναι που η εμπιστοσύνη και η ασφάλεια στην Τεχνητή Νοημοσύνη παύει να είναι ένα θεωρητικό θέμα και γίνεται πραγματικός κίνδυνος για τις επιχειρήσεις και τους καταναλωτές. Αν οι πελάτες σας καλέσουν έναν απατηλό αριθμό που εμφανίστηκε από μια σύνοψη AI, δεν κινδυνεύουν μόνο από οικονομική απώλεια· η αξιοπιστία και η στάση ασφαλείας της επωνυμίας σας διακυβεύονται.
Σε αυτό το άρθρο, θα αναλύσουμε πώς λειτουργούν αυτές οι απάτες, ποιους κινδύνους δημιουργούν για ιδιώτες και επιχειρήσεις, και πρακτικά βήματα που μπορείτε να ακολουθήσετε—τόσο ως χρήστης όσο και ως εταιρεία—για να παραμείνετε ασφαλείς σε έναν κόσμο αναζήτησης που κυριαρχείται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Αν θέλετε να ενισχύσετε τη στάση του οργανισμού σας απέναντι στην Τεχνητή Νοημοσύνη πέρα από τη δημόσια αναζήτηση, μπορείτε να μάθετε πώς η Encorp.ai βοηθά στην αυτοματοποίηση της διαχείρισης κινδύνων AI και της διακυβέρνησης σε όλο το εσωτερικό οικοσύστημα AI: Λύσεις Διαχείρισης Κινδύνων AI για Επιχειρήσεις.
Γιατί τα Google AI Overviews γίνονται δίαυλος απάτης
Όταν οι άνθρωποι βιάζονται—έχοντας κλειδωθεί έξω από έναν τραπεζικό λογαριασμό, προσπαθώντας να επικοινωνήσουν με την υποστήριξη μιας αεροπορικής εταιρείας ή αντιμετωπίζοντας ένα πρόβλημα χρέωσης—συχνά αναζητούν έναν αριθμό εξυπηρέτησης πελατών και καλούν το πρώτο αποτέλεσμα που φαίνεται έγκυρο.
Τα AI Overviews έχουν σχεδιαστεί για να καλύπτουν αυτή την ανάγκη γρήγορα. Συγκεκριμένα:
- Συνοψίζουν περιεχόμενο από πολλές ιστοσελίδες.
- Επισημαίνουν μια ενιαία «καλύτερη» απάντηση για το ερώτημα.
- Παρουσιάζουν αυτή την απάντηση με έναν συνομιλητικό, σίγουρο τόνο.
Στις περισσότερες περιπτώσεις, αυτό λειτουργεί καλά. Όμως, όσον αφορά τα στοιχεία επικοινωνίας, το περιθώριο λάθους είναι εξαιρετικά μικρό.
Πώς τα AI Overviews εμφανίζουν στοιχεία επικοινωνίας
Τα AI Overviews τροφοδοτούνται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) που συλλέγουν και συνθέτουν πληροφορίες από όλο το διαδίκτυο. Για το ερώτημα "Ποιος είναι ο αριθμός υποστήριξης πελατών για την εταιρεία Χ;", το μοντέλο αναζητά μοτίβα όπως:
- Τηλεφωνικούς αριθμούς μορφοποιημένους δίπλα σε ονόματα επωνυμιών.
- Φράσεις όπως "γραμμή υποστήριξης", "εξυπηρέτηση πελατών" ή "γραμμή βοήθειας".
- Δομημένα δεδομένα ή καταχωρίσεις επιχειρήσεων που εκθέτουν στοιχεία επικοινωνίας.
Ο κίνδυνος προκύπτει όταν το μοντέλο εντοπίζει έναν απατηλό αριθμό που έχει τοποθετηθεί σκόπιμα στο διαδίκτυο—συχνά σε ιστοσελίδες χαμηλής ποιότητας ή παραπλανητικές καταχωρίσεις επιχειρήσεων—και τον προωθεί ως την οριστική απάντηση.
Πρόσφατα παραδείγματα απατηλών τηλεφωνικών αριθμών σε απαντήσεις AI
Έρευνες από μέσα όπως η The Washington Post και το Digital Trends έχουν τεκμηριώσει περιπτώσεις όπου οι απαντήσεις που δημιουργήθηκαν από την Τεχνητή Νοημοσύνη της Google εμφάνισαν αριθμούς απάτης για γραμμές υποστήριξης, συμπεριλαμβανομένων τραπεζών και πιστωτικών ιδρυμάτων. Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα θύματα:
- Αναζήτησαν τον αριθμό μιας τράπεζας ή κυβερνητικής υπηρεσίας.
- Κάλεσαν τον αριθμό που πρότεινε το AI.
- Μίλησαν με έναν απατεώνα που υποδύθηκε τον νόμιμο εκπρόσωπο και ζήτησε στοιχεία κάρτας, κωδικούς σύνδεσης ή απομακρυσμένη πρόσβαση σε συσκευές.
Το αρχικό άρθρο του WIRED που ενέπνευσε αυτό το κείμενο αναλύει ακριβώς πώς εμφανίζονται αυτά τα μοτίβα στην πραγματικότητα.
Για τους απατεώνες, αυτό είναι το ιδανικό σενάριο: η εμπιστοσύνη που δείχνουν οι χρήστες στη διεπαφή της Google μεταφέρεται απευθείας στον απατηλό τηλεφωνικό αριθμό.
Πώς καταλήγουν αυτά τα ψεύτικα στοιχεία επικοινωνίας στις περιλήψεις AI
Για να κατανοήσετε πώς να αμυνθείτε ενάντια σε αυτές τις απάτες, βοηθά να δείτε τους μηχανισμούς πίσω από αυτές.
Data scraping και πηγές χαμηλής ποιότητας
Τα σύγχρονα LLMs και τα συστήματα αναζήτησης βασίζονται σε web scraping μεγάλης κλίμακας. Παρόλο που οι μεγάλες πλατφόρμες εφαρμόζουν φίλτρα και σήματα ποιότητας, αναπόφευκτα εισάγουν:
- Περιεχόμενο από "φάρμες" χαμηλής ποιότητας.
- Αντιγραμμένες ή διπλότυπες καταχωρίσεις επιχειρήσεων.
- Περιεχόμενο που δημιουργείται από χρήστες με ελάχιστη εποπτεία.
Οι απατεώνες εκμεταλλεύονται αυτό το γεγονός δημοσιεύοντας ψεύτικα στοιχεία επικοινωνίας σε πολλά σημεία στο διαδίκτυο, συχνά δίπλα σε ονόματα γνωστών εταιρειών. Αυτό δημιουργεί ένα ψευδές σήμα "συναίνεσης" για το μοντέλο.
Από την άποψη της ασφάλειας δεδομένων AI και της ακεραιότητας, αυτό είναι ένα κλασικό μοτίβο δηλητηρίασης: οι επιτιθέμενοι εισάγουν παραπλανητικά δεδομένα στο σώμα εκπαίδευσης ή ανάκτησης, ελπίζοντας ότι τα μοντέλα θα τα επαναλάβουν ως αλήθεια.
Έγκυρες πηγές όπως το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων AI του NIST αναδεικνύουν την ποιότητα και την προέλευση των δεδομένων ως βασικούς πυλώνες της αξιόπιστης Τεχνητής Νοημοσύνης—αλλά τα δημόσια δεδομένα του διαδικτύου παραμένουν θορυβώδη και εχθρικά.
Έλλειψη επαλήθευσης στα μοντέλα σύνθεσης
Τα LLMs είναι θεμελιωδώς μηχανές αντιστοίχισης μοτίβων, όχι ελεγκτές γεγονότων. Όταν δημιουργούν ένα AI Overview, αυτά:
- Προβλέπουν την πιο πιθανή συνέχεια του κειμένου, δεδομένου του prompt και των ανακτηθέντων εγγράφων.
- Βελτιστοποιούν για ευχέρεια και συνάφεια, όχι για επαληθευμένη ακρίβεια.
Αυτό σημαίνει ότι μπορούν:
- Να συνδυάσουν ένα νόμιμο όνομα επωνυμίας με έναν κακόβουλο τηλεφωνικό αριθμό που βρέθηκε σε μια περιθωριακή πηγή.
- Να παρουσιάσουν εικαστικές ή μη επαληθευμένες λεπτομέρειες με σίγουρο τόνο.
Από την άποψη της εμπιστοσύνης και ασφάλειας στην Τεχνητή Νοημοσύνη, το κενό είναι σαφές: το σύστημα δεν επικυρώνει με συνέπεια κρίσιμα πεδία (όπως αριθμούς επικοινωνίας) έναντι έμπιστων μητρώων πριν τα εμφανίσει στους χρήστες.
Κίνδυνοι για χρήστες και εταιρείες από απάτες στο AI Overview
Αυτές οι απάτες βρίσκονται στη διασταύρωση της κοινωνικής μηχανικής, της δηλητηρίασης δεδομένων και του σχεδιασμού UX. Τόσο οι ιδιώτες όσο και οι οργανισμοί υφίστανται τις επιπτώσεις.
Οικονομική απάτη και κίνδυνοι κοινωνικής μηχανικής
Για τους ιδιώτες, οι κύριες απειλές είναι:
- Άμεση οικονομική απώλεια: Οι απατεώνες μπορεί να ζητήσουν στοιχεία κάρτας, διαπιστευτήρια τραπεζικής σύνδεσης ή κωδικούς μιας χρήσης.
- Κατάληψη λογαριασμού: Μόλις αποκτήσουν αρκετές πληροφορίες, οι επιτιθέμενοι μπορούν να επαναφέρουν κωδικούς πρόσβασης, να αναλάβουν τον έλεγχο λογαριασμών ή να ξεκινήσουν δόλιες μεταφορές.
- Παραβίαση συσκευής: Ορισμένες απάτες περιλαμβάνουν την παρότρυνση των χρηστών να εγκαταστήσουν εργαλεία απομακρυσμένης πρόσβασης ή κακόβουλο λογισμικό με το πρόσχημα της "υποστήριξης".
Αυτό ευθυγραμμίζεται με τα μοτίβα που παρακολουθούν οργανισμοί όπως η FTC και η Europol σχετικά με την τεχνική υποστήριξη και τις τραπεζικές απάτες.
Ζημιά στη φήμη επωνυμιών και τραπεζών
Για τις εταιρείες, ειδικά σε ρυθμιζόμενους τομείς (χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, υγειονομική περίθαλψη, κυβέρνηση), οι κίνδυνοι περιλαμβάνουν:
- Διάβρωση της επωνυμίας: Οι πελάτες συνδέουν την εμπειρία της απάτης με την επωνυμία σας, ακόμη και αν η βασική αιτία είναι ένα εξωτερικό σύστημα AI.
- Ρυθμιστική έκθεση: Οι επόπτες ενδέχεται να ρωτήσουν πώς διαχειρίζεστε τη διαχείριση κινδύνων AI και την προστασία των πελατών σε κανάλια τρίτων.
- Λειτουργική επιβάρυνση: Τα κέντρα επικοινωνίας πρέπει να διαχειρίζονται περισσότερες κλήσεις που σχετίζονται με απάτες, διαφορές και αποκατάσταση.
Εάν δραστηριοποιείστε στον τραπεζικό τομέα ή στο fintech, αυτό γίνεται μέρος μιας ευρύτερης πρόκλησης ανίχνευσης απάτης AI: όχι μόνο ο εντοπισμός ύποπτων συναλλαγών, αλλά η κατανόηση του πώς οι διεπαφές που δημιουργούνται από AI διαμορφώνουν τη συμπεριφορά των πελατών πριν καν συμβεί η απάτη.
Πρακτικά βήματα που μπορούν να κάνουν οι χρήστες τώρα
Ενώ οι πλατφόρμες εργάζονται για τη βελτίωση των δικλείδων ασφαλείας, υπάρχουν συγκεκριμένα πράγματα που μπορούν να κάνουν οι ιδιώτες σήμερα.
1. Επαληθεύστε τους αριθμούς σε επίσημους ιστότοπους ή εφαρμογές
Μην βασίζεστε ποτέ αποκλειστικά σε μια απάντηση που δημιουργήθηκε από AI για στοιχεία επικοινωνίας.
Αντίθετα:
- Μεταβείτε απευθείας στον επίσημο ιστότοπο της εταιρείας (πληκτρολογημένο ή σελιδοδείκτη, όχι μέσω διαφήμισης).
- Χρησιμοποιήστε την ενότητα επικοινωνίας ή "Βοήθεια" για να βρείτε αριθμούς υποστήριξης.
- Για τράπεζες ή υπηρεσίες κοινής ωφέλειας, προτιμήστε τον τηλεφωνικό αριθμό που αναγράφεται στην κάρτα σας, στο αντίγραφο κίνησης ή στην επίσημη αλληλογραφία.
- Χρησιμοποιήστε την επίσημη εφαρμογή για κινητά του οργανισμού, η οποία συνήθως περιλαμβάνει επαληθευμένες επιλογές επικοινωνίας.
Αυτή η απλή συνήθεια μειώνει δραματικά τον κίνδυνο κλήσης ενός πλαστού αριθμού και υποστηρίζει την καλή υγιεινή προστασίας δεδομένων AI, διασφαλίζοντας ότι μοιράζεστε ευαίσθητες πληροφορίες μόνο μέσω επαληθευμένων καναλιών.
2. Χρησιμοποιήστε σήματα προγράμματος περιήγησης και επαλήθευση δύο βημάτων
Συμπληρώστε τις απαντήσεις AI με επιπλέον επαλήθευση:
- Ελέγξτε τον τομέα (domain) στη γραμμή διευθύνσεων του προγράμματος περιήγησης πριν κάνετε κλικ σε οποιονδήποτε σύνδεσμο επικοινωνίας.
- Να είστε καχύποπτοι με αριθμούς που αναφέρονται σε τομείς που φαίνονται άσχετοι με την επωνυμία.
- Εάν ένας πράκτορας υποστήριξης ζητήσει ασυνήθιστα ευαίσθητες πληροφορίες (PIN, πλήρεις κωδικούς πρόσβασης, απομακρυσμένη πρόσβαση), κλείστε το τηλέφωνο και καλέστε ξανά χρησιμοποιώντας έναν επαληθευμένο αριθμό.
- Ενεργοποιήστε τον έλεγχο ταυτότητας πολλαπλών παραγόντων (MFA) στους λογαριασμούς σας, ώστε ακόμη και αν διαρρεύσουν κάποιες πληροφορίες, οι επιτιθέμενοι να δυσκολεύονται να αναλάβουν τον έλεγχο των λογαριασμών σας.
Η καθοδήγηση από οργανισμούς όπως ο ENISA τονίζει αυτή την πολυεπίπεδη προσέγγιση στην ψηφιακή ασφάλεια.
3. Αναφέρετε ύποπτες καταχωρίσεις στις πλατφόρμες
Εάν συναντήσετε έναν ύποπτο αριθμό:
- Αναφέρετέ τον μέσω των μηχανισμών ανατροφοδότησης της πλατφόρμας αναζήτησης (π.χ., "Αναφορά ανακριβών πληροφοριών").
- Ενημερώστε την επηρεαζόμενη επωνυμία μέσω ενός ασφαλούς, επαληθευμένου καναλιού.
- Εάν έχετε μοιραστεί οικονομικά στοιχεία ή στοιχεία ταυτότητας, επικοινωνήστε αμέσως με την τράπεζά σας και τις αρμόδιες αρχές.
Οι αναφορές των χρηστών βοηθούν τις πλατφόρμες να ενισχύσουν την εξυπηρέτηση πελατών AI και τα πλαίσια εμπιστοσύνης τους, τροφοδοτώντας τα συστήματά τους με σήματα κατάχρησης από τον πραγματικό κόσμο.
Τι πρέπει να κάνουν οι εταιρείες για να προστατεύσουν τους πελάτες
Οι ιδιώτες μπορούν να κάνουν μόνο τόσα. Οι επιχειρήσεις πρέπει να αναλάβουν κάποια ευθύνη για το ευρύτερο ψηφιακό οικοσύστημα στο οποίο δραστηριοποιούνται οι πελάτες τους.
Παρακολουθήστε την αναζήτηση και τις εξόδους AI για πλαστά στοιχεία επικοινωνίας
Οι οργανισμοί πρέπει να αντιμετωπίζουν τις διεπαφές αναζήτησης και AI ως μέρος της επιφάνειας επίθεσής τους. Αυτό σημαίνει:
- Περιοδικά ερωτήματα σε μεγάλες μηχανές αναζήτησης και βοηθούς AI για την επωνυμία σας + "αριθμός υποστήριξης", "εξυπηρέτηση πελατών", "γραμμή βοήθειας" κ.λπ.
- Παρακολούθηση για αναντιστοιχία ή ύποπτα στοιχεία επικοινωνίας.
- Τεκμηρίωση των ευρημάτων ως μέρος της διαχείρισης κινδύνων AI και της διαδικασίας απόκρισης σε περιστατικά.
Ορισμένες ομάδες το ενσωματώνουν στο κέντρο επιχειρήσεων ασφαλείας (SOC), συνδυάζοντας εργαλεία OSINT με χειροκίνητους ελέγχους.
Δημοσιεύστε επαληθευμένα σημεία επικοινωνίας σε έγκυρα μέρη
Για να δυσκολέψετε τους απατεώνες να ξεπεράσουν σε κατάταξη ή να μπερδέψουν τα νόμιμα δεδομένα:
- Βεβαιωθείτε ότι ο επίσημος ιστότοπός σας παραθέτει σαφώς αριθμούς υποστήριξης και κανάλια.
- Διατηρήστε ακριβείς καταχωρίσεις επιχειρήσεων σε μεγάλες πλατφόρμες (Google Business Profile, Apple Maps, κ.λπ.).
- Χρησιμοποιήστε δομημένα δεδομένα (schema.org) όπου είναι απαραίτητο, ώστε τα συστήματα αναζήτησης να μπορούν να αναλύουν αξιόπιστα τα σημεία επικοινωνίας σας.
Αυτή δεν είναι μια πλήρης άμυνα, αλλά ενισχύει τη στάση ασφάλειας δεδομένων AI παρέχοντας στα συστήματα AI καλύτερα, πιο έγκυρα σήματα.
Συνεργαστείτε με πλατφόρμες αναζήτησης για την επισήμανση κακών καταχωρίσεων
Ειδικά για τομείς υψηλού κινδύνου:
- Καθιερώστε επαφές ή διαδρομές κλιμάκωσης με μεγάλες πλατφόρμες για την αναφορά κακόβουλων καταχωρίσεων ή προβλημάτων απαντήσεων AI.
- Συμμετέχετε στην ανταλλαγή πληροφοριών ανά τομέα (π.χ. ISACs) για να μάθετε για αναδυόμενα μοτίβα απάτης.
- Τεκμηριώστε και επανεξετάστε περιοδικά τη στρατηγική σας για ασφαλή ανάπτυξη AI, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου με τον οποίο βασίζεστε—ή αμύνεστε έναντι—εξωτερικών συστημάτων AI στα ταξίδια των πελατών.
Συλλογικά, αυτά τα μέτρα μειώνουν το παράθυρο έκθεσης όταν οι απατεώνες χειραγωγούν επιτυχώς δημόσια δεδομένα.
Πώς βοηθά η Encorp.ai (εταιρικοί έλεγχοι και δικλείδες ασφαλείας)
Η δημόσια αναζήτηση AI είναι απλώς το πιο ορατό επίπεδο. Μέσα στον οργανισμό σας, μπορεί επίσης να αναπτύσσετε chatbots, εικονικούς πράκτορες και εσωτερικά copilots που απαντούν σε ερωτήσεις χρηστών, εμφανίζουν στοιχεία επικοινωνίας ή ξεκινούν ροές εργασίας.
Εάν αυτά τα συστήματα δεν κυβερνώνται προσεκτικά, μπορούν:
- Να επαναλαμβάνουν παρωχημένες ή λανθασμένες πληροφορίες επικοινωνίας.
- Να εκθέτουν ευαίσθητα δεδομένα από εσωτερικές βάσεις γνώσεων.
- Να δηλητηριαστούν από πηγές δεδομένων χαμηλής εμπιστοσύνης.
Η Encorp.ai εστιάζει στην ασφαλή ανάπτυξη AI σε εταιρικά περιβάλλοντα, με ισχυρή έμφαση στην εμπιστοσύνη και ασφάλεια στην Τεχνητή Νοημοσύνη από τον σχεδιασμό.
Οι βασικές δυνατότητες που σχετίζονται με αυτόν τον τομέα προβλημάτων περιλαμβάνουν:
Ιδιωτικοί πράκτορες και ελεγμένες πηγές γνώσης
Αντί να αφήνετε τους εσωτερικούς σας πράκτορες να κάνουν scraping στο ανοιχτό διαδίκτυο, σας βοηθάμε να:
- Δημιουργήσετε πράκτορες που απαντούν από επιμελημένες, ελεγμένες βάσεις γνώσεων.
- Περιορίσετε την ανάκτηση σε έμπιστους χώρους αποθήκευσης (π.χ. το CRM σας, το service desk, έγγραφα πολιτικής).
- Επιβάλετε δικαιώματα σε επίπεδο πηγής, υποστηρίζοντας ισχυρή ασφάλεια δεδομένων AI και προστασία δεδομένων AI.
Αυτό μειώνει σημαντικά τον κίνδυνο τα εσωτερικά εργαλεία AI να εμφανίσουν πλαστά στοιχεία επικοινωνίας ή μη επαληθευμένες συμβουλές.
Έλεγχοι RAG/LLM ops για επαληθευμένα δεδομένα
Εφαρμόζουμε μοτίβα ανάκτησης-ενίσχυσης παραγωγής (RAG) που:
- Επισυνάπτουν παραπομπές σε κάθε απάντηση, ώστε οι χρήστες να βλέπουν από πού προήλθαν τα δεδομένα.
- Σας επιτρέπουν να επισημαίνετε ορισμένα πεδία (όπως τηλεφωνικούς αριθμούς) ως απαιτούμενα επαλήθευσης, αναγκάζοντας το σύστημα να ελέγχει έναντι ενός κανονικού καταστήματος πριν απαντήσει.
- Καταγράφουν prompts και εξόδους για ανίχνευση απάτης AI και έλεγχο.
Αυτοί οι έλεγχοι αντικατοπτρίζουν τις συστάσεις βέλτιστης πρακτικής από φορείς όπως οι Αρχές AI του ΟΟΣΑ και η καθοδήγηση διασφάλισης AI του Ηνωμένου Βασιλείου.
Συνεχής παρακολούθηση και ειδοποίηση για πλαστά στοιχεία
Οι Λύσεις Διαχείρισης Κινδύνων AI για Επιχειρήσεις της Encorp.ai έχουν σχεδιαστεί για να αυτοματοποιούν τμήματα της στοίβας διακυβέρνησης και παρακολούθησής σας:
- Παρακολουθήστε πόσο συχνά οι πράκτορές σας αναφέρουν συγκεκριμένα στοιχεία επικοινωνίας.
- Εντοπίστε ανωμαλίες, όπως νέοι ή σπάνια χρησιμοποιούμενοι τηλεφωνικοί αριθμοί που εμφανίζονται στις απαντήσεις.
- Ενεργοποιήστε ειδοποιήσεις ώστε οι ομάδες ασφαλείας ή συμμόρφωσης να μπορούν να διερευνήσουν γρήγορα.
Αντιμετωπίζοντας τη συμπεριφορά του AI ως ένα παρακολουθούμενο, κυβερνώμενο περιουσιακό στοιχείο—όχι ως μαύρο κουτί—μετακινείστε από την αντιδραστική εκκαθάριση στην προληπτική άμυνα.
Συμπέρασμα: παραμένοντας ασφαλείς σε έναν κόσμο αναζήτησης που κυριαρχείται από την Τεχνητή Νοημοσύνη
Καθώς οι απαντήσεις που δημιουργούνται από AI γίνονται η προεπιλεγμένη διεπαφή για πληροφορίες, τα διακυβεύματα της εμπιστοσύνης και ασφάλειας στην Τεχνητή Νοημοσύνη αυξάνονται τόσο για τους χρήστες όσο και για τις επιχειρήσεις.
Βασικά συμπεράσματα:
- Τα AI Overviews μπορούν να εμφανίσουν απατηλούς τηλεφωνικούς αριθμούς επειδή συνθέτουν δεδομένα από ένα θορυβώδες, εχθρικό διαδίκτυο χωρίς να επαληθεύουν πάντα κρίσιμα πεδία.
- Οι χρήστες δεν πρέπει ποτέ να βασίζονται αποκλειστικά σε μια απάντηση AI για αριθμούς υποστήριξης· πάντα να διασταυρώνουν μέσω επίσημων ιστότοπων, εφαρμογών ή έντυπου υλικού.
- Οι εταιρείες πρέπει να αντιμετωπίζουν τις διεπαφές αναζήτησης και AI ως μέρος της εκτεταμένης επιφάνειας επίθεσής τους, παρακολουθώντας για πλαστά στοιχεία και βελτιώνοντας την ορατότητα των επαληθευμένων σημείων επικοινωνίας.
- Μέσα στην επιχείρηση, οι ασφαλείς, κυβερνώμενες αναπτύξεις AI με ισχυρούς ελέγχους δεδομένων και παρακολούθηση είναι απαραίτητες για να αποτραπεί η ενίσχυση κακών πληροφοριών από τους δικούς σας πράκτορες.
Εάν είστε υπεύθυνοι για τη στρατηγική AI, την ασφάλεια ή την εμπειρία πελατών και θέλετε να θέσετε σε λειτουργία αυτές τις δικλείδες ασφαλείας, εξερευνήστε πώς μπορούν να βοηθήσουν οι προσφορές διαχείρισης κινδύνων AI και ασφαλούς ανάπτυξης της Encorp.ai: Λύσεις Διαχείρισης Κινδύνων AI για Επιχειρήσεις.
Μπορείτε επίσης να μάθετε περισσότερα για τις ευρύτερες υπηρεσίες AI και την προσέγγισή μας στο https://encorp.ai.
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation