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Ci possiamo davvero fidare di ChatGPT e compagni?

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Con l’adozione massiva dell’intelligenza artificiale nei contesti aziendali e personali, la sicurezza dei chatbot AI sta diventando una priorità fondamentale. Al centro della discussione, durante l’evento Cybertech Global TLV, Moshe Karako, CTO di NTT Innovation Lab Israel, ha sollevato un tema critico: possiamo davvero fidarci dei chatbot?

Ma la domanda non riguarda solo l’affidabilità delle risposte, bensì la protezione dei dati condivisi con questi strumenti.

Ci possiamo davvero fidare di ChatGPT e compagni

Dove finiscono i tuoi dati quando parli con un chatbot?

Karako ha posto interrogativi cruciali: chi può accedere alle informazioni che inseriamo nei chatbot? Come vengono archiviate, elaborate e protette? La fiducia, ha spiegato, non può basarsi solo sull’efficacia delle risposte, ma deve estendersi alla gestione trasparente e sicura dei dati.

AI TRiSM: il framework di sicurezza secondo NTT

NTT, colosso globale tra le aziende Fortune 500, ha sviluppato un approccio strutturato alla sicurezza dell’intelligenza artificiale: il framework AI TRiSM, che adotta una strategia multilivello di protezione, simile a quella usata per le app tradizionali.

Una delle sfide più critiche è la gestione della privacy. Karako ha fatto un esempio concreto: se qualcuno chiedesse a un chatbot “Quanto guadagna il CEO?”, il sistema dovrebbe essere in grado di riconoscere l’identità dell’utente e i suoi livelli di accesso, per proteggere i dati sensibili.

Il caso Tay: quando l’IA diventa un rischio

Per dimostrare le potenziali falle dell’IA, Karako ha citato il famigerato caso del chatbot Tay di Microsoft (2016), progettato per imitare un adolescente. Nel giro di 24 ore, l’IA è stata manipolata dagli utenti per produrre contenuti offensivi e inappropriati, portando al suo ritiro immediato. Questo episodio, secondo Karako, ha probabilmente ispirato un’evoluzione più prudente dell’IA, come i progetti attuali di Microsoft Co-Pilot.

Prompt injection: la minaccia invisibile dei modelli linguistici

Una delle vulnerabilità più insidiose per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è il fenomeno del prompt injection. Attraverso comandi nascosti o manipolati, gli hacker possono:

  • Indurre il chatbot a rivelare dati riservati
  • Iniettare falsi ricordi per modificare le risposte future
  • Produrre informazioni distorte o malevoli

E il problema è che non servono competenze avanzate: spesso basta conoscere la logica delle risposte AI per sfruttare queste debolezze.

Le aziende sono in allerta

Sempre più organizzazioni temono che i propri chatbot possano rappresentare un canale involontario di fuga di informazioni sensibili. Nonostante i continui miglioramenti nei modelli AI per limitarne i rischi, gli attacchi si evolvono con rapidità, mettendo costantemente alla prova i protocolli di sicurezza.

Proteggere l’intelligenza artificiale è un obbligo strategico

Con i chatbot sempre più integrati nei flussi di lavoro aziendali e nei servizi al cliente, è essenziale che le imprese adottino misure proattive:

  • Implementare controlli di accesso basati su ruoli
  • Monitorare i log delle conversazioni
  • Isolare i dati sensibili da quelli condivisi con i modelli
  • Educare i dipendenti su come interagire in sicurezza con l’IA

La fiducia nell’IA non è solo una questione di accuratezza, ma di sicurezza. Proteggere le informazioni condivise con i chatbot è ormai una priorità strategica. Le aziende devono guardare oltre la semplice funzionalità e puntare su trasparenza, governance e protezione dei dati per garantire un uso sicuro ed etico dell’intelligenza artificiale.

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