AI biedt ongekende kansen, maar met die kansen komen ook risico’s. Veilig gebruik van AI is een essentieel onderdeel van elke succesvolle implementatie. Zonder de juiste veiligheidsmaatregelen kan AI leiden tot onvoorziene problemen zoals datalekken, cyberdreigingen, en ethische vraagstukken rondom privacy en bias. In dit blog behandelen we de belangrijkste stappen en best practices om AI veilig in te zetten in jouw organisatie, met verwijzingen naar hoe wij jouw organisatie kunnen helpen.
Waarom veiligheid in AI-implementaties cruciaal is
De kracht van AI ligt in zijn vermogen om grote hoeveelheden data te verwerken en voorspellingen te doen. Echter, als AI verkeerd wordt gebruikt, kan het schade veroorzaken, zoals het versterken van vooroordelen in modellen of het onjuist verwerken van gevoelige data. Veilig gebruik van AI is niet alleen een kwestie van technologie, maar ook van ethiek en governance. AI moet worden ingezet op een manier die risico’s identificeert, meet, en beheert, zodat het niet alleen krachtig maar ook veilig is.
1. Begin met verantwoordelijke AI-praktijken
Om AI op een veilige manier te gebruiken, is het belangrijk om een framework te volgen dat risico’s beheert en transparantie bevordert. Microsoft biedt een uitgebreid Responsible AI Framework dat organisaties helpt AI op een ethische en veilige manier te implementeren. Floris wijst op het belang van dit framework als leidraad voor elke AI-implementatie. De kernpunten van verantwoordelijke AI-praktijken zijn:
- Identificeer en beheer risico's: Bij elke AI-implementatie moet eerst worden vastgesteld wat de potentiële risico's zijn. Denk hierbij aan het gebruik van gevoelige data, zoals persoonlijke gegevens of bedrijfsgevoelige informatie.
- Continu meten en optimaliseren: Het veilig gebruiken van AI vereist voortdurende monitoring van de prestaties en mogelijke risico’s. AI-modellen moeten regelmatig worden herzien om ervoor te zorgen dat ze correct blijven functioneren en geen onverwachte uitkomsten genereren.
- Transparantie en verantwoordelijkheid: Gebruikers van AI moeten altijd begrijpen hoe beslissingen worden genomen door de AI-systemen. Dit vereist dat AI-modellen transparant zijn en dat organisaties verantwoordelijkheid nemen voor de uitkomsten. Microsoft’s Responsible AI Transparency Report biedt nuttige richtlijnen om transparantie te waarborgen.
2. Bescherm tegen cyberdreigingen en onbedoeld gebruik
Een belangrijk aspect van veilig AI-gebruik is het voorkomen van cyberdreigingen en het tegengaan van onbedoeld gebruik. AI-systemen kunnen doelwit worden van kwaadwillenden die proberen toegang te krijgen tot gevoelige informatie of de AI-modellen te manipuleren.
Jailbreaks en cyberdreigingen
Floris bespreekt het risico van "jailbreaks", waarbij kwaadwillenden proberen de beveiligingsmechanismen van een AI-systeem te omzeilen. “Prompt Injection” is hier een voorbeeld van: een manier om instructies voor AI-modellen te injecteren in bijvoorbeeld e-mails of documenten. Als deze dan vervolgens gebruikt worden door het AI model als bron, verward het AI-model de geïnjecteerde instructie met wat het eigenlijk moet doen. Dit kan leiden tot ongeautoriseerde toegang tot gevoelige data of zelfs het misbruiken van AI-modellen voor kwaadaardige doeleinden. Omdat AI-oplossingen juist waardevol zijn wanneer ze toegang hebben tot bedrijfsgegevens is het belangrijk om extra aandacht te geven aan de manier waarop de oplossing beveiligd is. "Het is van cruciaal belang dat bedrijven begrijpen dat AI een doelwit is voor cyberaanvallen en dat ze proactieve maatregelen nemen om dit te voorkomen," aldus Floris.
Bescherming van gevoelige data
Een ander risico is dat AI onbedoeld gevoelige informatie verwerkt of blootlegt. Als je simpelweg een AI-chatbot toegang geeft tot een hoop gegevens, is het zomaar mogelijk dat al deze gegevens toegankelijk zijn voor alle gebruikers van de chatbot. Het is essentieel dat AI alleen toegang heeft tot de juiste datasets en dat gevoelige gegevens zoals persoonlijke informatie worden beschermd. Dit kan worden bereikt door strikte toegangsbeheer- en databeveiligingsmaatregelen te implementeren.
3. Voorkom bias en hallucinaties in AI-modellen
Een ander belangrijk risico dat Floris benoemt, is de mogelijkheid dat AI-modellen "bias" en "hallucinaties" vertonen. Bias kan optreden wanneer de data die wordt gebruikt voor het trainen van AI-systemen onvolledig of vooringenomen is, waardoor de AI oneerlijke of discriminerende beslissingen neemt. Hallucinaties ontstaan wanneer AI onjuiste of fictieve informatie genereert, wat ernstige gevolgen kan hebben als dit niet wordt opgemerkt.
Bias in AI
AI-modellen kunnen subtiele maar schadelijke vooroordelen overnemen uit de data waarmee ze zijn getraind. Bijvoorbeeld, als een dataset bepaalde demografische groepen slecht vertegenwoordigt, kan het AI-model bevooroordeelde beslissingen nemen. Floris benadrukt het belang van "diverse en representatieve datasets" bij het trainen van modellen om bias te voorkomen. Maar ook wanneer je modellen niet zelf traint zijn deze niet altijd vrij van bias. Het is daarom belangrijk om bias altijd te monitoren door bijvoorbeeld ‘fairness metrics’ bij te houden voor jouw AI-oplossingen.
Hallucinaties en onjuiste informatie
AI kan ook "hallucineren" – een term die verwijst naar situaties waarin de AI foutieve informatie genereert die overtuigend lijkt maar onjuist is. Dit komt vaak voor bij generatieve AI-modellen zoals ChatGPT, die nieuwe content creëren op basis van bestaande data. Het is mogelijk om de “groundedness” van de ouput te meten: de mate waarin gegenereerde output gebaseerd is op vertrouwde data. Het blijft echter belangrijk dat gebruikers van AI-systemen weten dat de output onjuist kan zijn. "Het is belangrijk om altijd menselijke controle te behouden over de output van AI-systemen," zegt Floris.
4. Implementeer gedegen toegangsbeheer en governance
Het implementeren van sterke governance en toegangsbeheer is essentieel om ervoor te zorgen dat AI veilig wordt gebruikt. Alleen bevoegde gebruikers mogen toegang hebben tot AI-modellen en de data die ze gebruiken. Dit helpt bij het voorkomen van misbruik en het beschermen van gevoelige informatie.
5. Continuïteit en optimalisatie: Blijf je AI-systemen monitoren
Veilig AI-gebruik stopt niet bij de implementatie. AI-systemen moeten voortdurend worden gemonitord en geoptimaliseerd om ervoor te zorgen dat ze veilig en efficiënt blijven presteren. Dit betekent het regelmatig herzien van AI-modellen, het bijwerken van beveiligingsprotocollen en het uitvoeren van audits om compliance te waarborgen.
Vertrouwen en veiligheid zijn de sleutel tot AI-succes
Veiligheid vormt de ruggengraat van elke succesvolle AI-implementatie. Zoals besproken, zijn het identificeren en beheersen van risico's, transparantie, en sterke governance essentieel om de kracht van AI volledig te benutten zonder de bijbehorende gevaren uit het oog te verliezen. Door verantwoorde AI-praktijken te hanteren, zoals het minimaliseren van bias en het beveiligen tegen cyberdreigingen, kan AI betrouwbaar functioneren en vertrouwen opbouwen binnen de organisatie. Uiteindelijk bepaalt de mate waarin bedrijven veiligheid waarborgen of AI een positieve impact heeft of risico’s oplevert voor hun processen.
Wij stomen je klaar voor veilig AI gebruik
Via het InSpark Cloud Security Center bieden we geavanceerde oplossingen voor toegangscontrole, real-time monitoring en beveiliging tegen aanvallen. Samen met ons Managed Oxygen-dataplatform zorgen we ervoor dat jouw AI-omgevingen optimaal beschermd zijn tegen potentiële dreigingen, zodat je met vertrouwen kunt werken. Als laatste biedt Connect 365 oplossingen voor het beheren van toegangsrechten en documentbeheer. Dit geeft organisaties volledige controle over wie toegang heeft tot welke gegevens, wat een belangrijk onderdeel is van een bredere governance-strategie. Dit draagt bij aan het waarborgen van compliance en het beheer van documentversies en gegevensretentie.