Microsoft Yapay Zekanın İnsanlara Karşı Ayaklanmasının Önüne Geçmek İstiyor
Microsoft ve bazı teknoloji devleri, yapay zekanın birgüb insanlara karşı ayaklanıp bir çeşit "Skynet" kurmasının önüne geçmek için önemli bir adım attı.
Skynet benzeri bir "makinelerin
başkaldırışından" endişelenen kişiler artık potansiyel bir
AI ayaklanmasından kaçınmak için alınan yeni koruyucu
önlemler ile rahat bir nefes alabilir. Kar amacı gütmeyen
MITRE Corporation, aralarında
Microsoft, IBM ve Nvidia gibi teknoloji devlerinin
bulunduğu zirvedeki 12 teknoloji firmasıyla beraber
Adversarial ML Threat Matrix'ini (Düşman ML Tehdit
Matriksi) kurdu. Grup, bu sistemin güvenlik analistlerinin makine
öğrenimi (ML) sistemlerini hedefleyen tehditleri bulmaları, uyarı
vermeleri, yanıt vermeleri ve çözmelerine yardımcı olmak için
kurulmuş açık bir çerçeve olduğunu söylüyor.
Microsoft, bu adımın Dünya genelinde ticari AI sistemlerine yönelik saldırıların sayısında yaşanmaya devam eden artış tarafından tetiklendiğini söylüyor. Firma, seçilmiş 28 büyük işletmeyi inceleyerek neredeyse tamamının düşman makine öğreniminin yarattığı tehdidin farkında olmadığını ve bu 28'in 25'inin ML sistemlerini güvenli kılacak doğru araçlara sahip olmadıklarını söylüyor.
Matrix, Microsoft ve MITRE tarafından yıllar içerisinde bulunmuş
olan geçmiş açıklar ve düşman davranışlardan oluşuyor ve
Microsoft'un güvenlik sektöründeki uzmanlığını da içeriyor.
Microsoft'un bir blog yazısında şunları söylüyor: "Saldırganların bir ML sistemine saldırırken, phishing ve yanal hareket gibi 'geleneksel tekniklerin' yanı sıra düşman ML tekniklerinin bir birleşimini kullandıklarını bulduk."
MITRE Makine Öğrenimi Araştırması Direktörü Mikel Rodriguez'in belirttiği üzere "makine öğrenimi güvenliği söz konusu olduğunda kamusal ve özel çabaların ve sorumlulukların arasındaki duvarlar bulanıklaşıyor; ulusal güvenlik gibi kamu sektörü zorlukları kamu yatırımı kadar özel tarafların da işbirliğine ihtiyaç duyacak. Bu yüzden bu zorlukları cevaplamak için MITRE olarak biz, Microsoft gibi organizasyonlar ve genel topluluk ile beraber çalışarak makine öğrenimi tedarik zincirindeki kritik açıkları belirlemeye kendimi adadık. Bu çerçeve, toplulukları bir araya getirerek organizasyonların makine öğrenim sistemlerini daha bütüncül olarak güvene almayı düşünmelerini sağlamaya yardımcı olmanın ilk adımı."