大企業で長年働いていると、すべてが永遠に変わらないという強い感覚を感じることがよくあります。確かに、劇的に変化することもあります。浮き沈みがあり、定期的に組織再編が行われ、時にはサティア・ナデラ氏のマイクロソフトが近年行ったように、企業が自らを再発明して若返らせることさえある。しかし、ほとんどのものは変わらず、文化は深く根付いています。本質的に変化したがらない性質があります。結局のところ、これらは大規模で成功している企業であるにもかかわらず、なぜ変化するのでしょうか?
セキュリティの専門家は、自分のキャリアの中で、振り返って「何か進歩はあっただろうか?」と尋ねることがよくあります。今日の組織は 20 年前と比べて本当に安全になっているのでしょうか?確かに、脅威の状況は異なりますが、業界全体でセキュリティに費やされる金額、そしてより重要なことにマインドシェアも異なります。そうしたすべてがあっても、決して変わらないものもあります。 「開発者はセキュリティを気にしない」、「境界を確保することはできない」、「」などの常緑の格言があります。x は新しい境界です」、そして私の個人的な(嫌いな)お気に入りは「ユーザーは最も弱いリンクです」です。
大企業の安全を確保するということは、上で述べたように基本的に変化することを望まない大企業の問題に対処しなければならないことを意味します。
そうなるまでは。
AIのスピードで変化する
人工知能(AI)の登場です。このテクノロジーがあらゆる業界を変えるという期待に勇気づけられ、大企業は AI への取り組みを驚異的なスピードで動員しています。 Microsoft や、Salesforce、Google、Amazon などの他社が、自社の中核となるエンタープライズ製品に AI を直接押し込んでいる速さは驚くべきものであり、恐ろしいものです。彼らは、AI にはまだ誰も解決できない深刻な問題があることを知っているにもかかわらず、このようなことを行います。 アラインメント 人間の価値観と 安全性 リスク。彼らがこれを行うのは、顧客、つまりエンタープライズ市場全体が、競合他社に勝つために最先端の技術を導入することに熱心だからです。
あなたが AI 愛好家であるか AI 懐疑論者であるかは、現時点では重要ではありません。変化の風が吹いており、企業が自社のコアコンピテンシーを危険にさらして競合他社よりも先に AI の恩恵を享受できる機会が開かれています。
企業を打破する
エンタープライズ AI における最も重要な進歩は、ビジネス コパイロットです。大規模な Microsoft ショップはどこも検討しています Microsoft 365 コパイロット 生産性の大幅な向上という約束の実現を目指します。 でログイン, AWS, Salesforce は、それぞれ Duet AI、Amazon Q、Einstein という独自のバージョンをリリースしました。彼らがこれを行うのは、得られる価値が非常に大きいと考えているからです。副操縦士のこの考え方も 完全に壊れます 重要な前提条件 企業がどのように運営されているかについて。
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権限を破っています。 私のリクエストに対応するには、私の個人的な企業 AI は、アクセスできるすべてのデータを調べてインデックスを付け、クエリに使用できるようにする必要があります。間もなく、私が以前に交わした会話に基づいてトレーニングが行われることが期待できます。次に、私が社内で別の役割に異動した場合、または誰かが私のアクセス権を削除した場合に何が起こるかを考えてみましょう。 AI のニューラル ネットワークからその知識を削除できるでしょうか?それは今日のモデルの既存の機能ではないようです。たぶん明日?
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データ境界の破壊。 単一の AI が企業データ アクセスすべてにわたる質問に答えることができる場合、データ境界をどのように維持できるかを理解するのは困難です。 AI がその「メモリ」から無限にデータを読み書きできるようになると、データの前に配置するあらゆるコントロールは無意味になります。
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アクティビティ監視を中断します。 私たちは、覗き見している従業員を見つけたり、人間の行動とスクリプトによる行動を区別したりするために、ユーザーのアクティビティを監視することに慣れています。 AI がユーザーになりすまして機能し、インデックスを構築するためにアクセスできるすべてのデータにアクセスする必要がある場合、 異常なアクセス もう何か意味があるの?
これらの問題はすぐに解決策があるかもしれませんが、AI の現在の形式では克服できず根本的な再考が必要になるかもしれません。しかし、一つだけ明らかなことは、問題は解決されていないが、それでも私たちは前進しているということです。そしてそれはきっと興味深いものになるでしょう。
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