Predictive AI ve Generative AI: Yapay Zeka Türleri Arasındaki Farklar, Kullanım Alanları ve Siber Güvenlik Riskleri

İş hayatında Predictive AI (Öngörülü Yapay Zeka) ve Generative AI (Üretken Yapay Zeka) sık kullanılmakta ve oldukça fazla dikkat çekmektedir. Hem Generative AI hem de Predictive AI, karmaşık iş ve lojistik zorluklarını ele almak için gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanır.

Generative AI, yaratıcı bir unsur eklemek için sofistike modelleme kullanır. Generative AI, kullanıcıdan gelen taleplere göre görüntüler, metinler, videolar ve yazılım kodları oluşturabilir.

Predictive AI ise zaman içindeki örüntüleri tanımak için büyük veri havuzları kullanır. Predictive AI uygulamaları çıkarımlar yapar ve sonuçlar ile gelecekteki eğilimlere yönelik öneriler sunabilir.

Predictive AI Nedir?

Predictive AI, verileri analiz etmek ve gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak için istatistiksel algoritmalar kullanır. Bu algoritma kullanımları ile yapılan sistemler bazen tahmine dayalı analitik olarak da adlandırılabilir.

Predictive AI geçmişte oluşturulan verileri inceler, veri kalıplarını tanımlar ve iş kararlarını almamıza yönelik gelecek hakkında tahminlerde bulunur. Predictive AI yapısının değeri, veri akışı anormalliklerini tespit etme ve bunların gelecekte sonuçlar veya davranışlar açısından nasıl sonuçlanacağını tahmin etme yöntemleri içerisinde daha net fark edilmektedir.

Doğru kullanıldığında, bir müşterinin satın alma eğiliminin yanı sıra satış potansiyelini de belirleyerek iş kararlarını geliştirir ve muazzam rekabet avantajları sunabilir.

Bilgi güvenliği ve siber güvenlik alanında ise risk tahminleme, atak vektörünün engellenmesine yönelik önleyici modellerin kurgulanmasında görev alabilmektedir.

Predictive AI Kullanımındaki Siber Güvenlik Riskleri

Predictive AI’nin kullanımıyla ilgili en önemli siber güvenlik risklerinden biri, veri gizliliğinin ihlal edilmesidir. Yazımızın başında da belirttiğim üzere Predective AI modeli, büyük miktarda hassas veriyi analiz ederek gelecekteki olayları tahmin edebilir. Bu veri içerisinde, müşteri bilgileri, finansal veriler, sağlık verileri veya ticari bilgiler bulunabilir. Bu nedenle, kötü niyetli kişilerin bu verilere yetkisiz erişim sağlaması veya kötüye kullanması mümkündür.

Bunun yanı sıra, Predictive AI modellerinin yanlış tahminler yapması veya veri bozulması gibi durumlar da güvenlik riskleri oluşturabilir. Özellikle finans veya sağlık sektöründe, yanlış tahminler veya veri manipülasyonu ciddi sonuçlara yol açabilir.

Generative AI Nedir?

Generative AI (Üretken Yapay Zeka), veri setlerinden öğrenerek yeni veri örnekleri üreten yapay zeka modellerini ifade eder. Bu modeller, genellikle büyük miktarda veriye dayalı olarak eğitilir ve ardından öğrendikleri desenleri kullanarak yeni içerikler oluşturabilir.

Finans sektöründe, Generative AI modelleri, pazar analizi raporları oluşturmak, yatırım portföylerini optimize etmek, risk analizi yapmak ve müşterilere kişiselleştirilmiş yatırım tavsiyeleri sunmak gibi görevlerde kullanılabilir. Ayrıca, bankacılık sektöründe, Generative AI, müşteri hizmetleri, kredi riski değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda da kullanılabilir.

Siber güvenlik sektöründe, Generative AI modelleri, tehdit istihbaratı analizi yapmak, siber saldırıları simüle etmek ve güvenlik açıklarını tespit etmek için kullanılabilir. Bunların yanı sıra siber saldırılara karşı savunma stratejileri oluşturmak ve siber güvenlik eğitimleri sunmak gibi görevlerde de Generative AI’den faydalanılabilir.

Ancak, Generative AI modellerinin kullanımı etik ve güvenlik konularını da beraberinde getirmektedir. Üretilen içeriklerin gerçekliği ve güvenilirliği, kullanılan veri setlerinin kalitesine ve modelin doğruluğuna bağlıdır.

Genel olarak, Generative AI, finans, bankacılık, siber güvenlik ve daha birçok farklı sektörde çeşitli görevlerde kullanılabilir ve bu sektörlerin verimliliğini artırabilir. Ancak, bu teknolojinin etik ve güvenlik risklerinin göz önünde bulundurularak kullanılması son derece önemlidir.

Yapay Zeka Türleri Arasındaki Siber Güvenlik Riskleri

AI alanındaki gelişmeler, siber güvenlik alanında da yeni risklerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bu riskler, iki temel yapay zeka türü olan Predictive AI ve Generative AI arasında farklılık göstermektedir.

AI alanındaki siber güvenlik risklerini değerlendirirken NIST tarafından yayınlanan Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) ve ISO 42001 standartları incelenebilir.

Generative AI alanındaki riskleri değerlendirirken daha spesifik bir standart olan NIST AI 600–1 göz önünde bulundurmak faydalı olacaktır.

Predictive AI

Veri Gizliliği Riski : Predictive AI, büyük miktarda veriyi analiz ederek tahminlerde bulunur. Ancak, bu veriler hassas bilgileri içerebilir ve yetkisiz erişim durumunda ciddi bir gizlilik ihlali riski doğurabilir.

Yanıltıcı Tahminler : Predictive AI’nın yanlış modellemesi veya yanlış etiketlenmiş veriler kullanması durumunda, yanıltıcı tahminler yapabilir. Bu durum, yanlış kararlar alınmasına ve güvenlik açıklarının gözden kaçırılmasına neden olabilir.

Önyargılı Tahminler : Eğitim veri setlerindeki önyargılar, Predictive AI’nın önyargılı tahminler yapmasına yol açabilir. Bu durum, karar alma süreçlerinde adaletsizliğe ve eşitsizliğe neden olabilir.

Generative AI

Sahte İçerik Üretimi : Generative AI, gerçekçi görünen fakat sahte olan içerikler üretebilir. Bu, sahte haberlerin yayılmasına, kimlik avı saldırılarına ve itibar kaybına neden olabilir.

Veri Zehirleme : Generative AI, veri kümelerini manipüle ederek yanıltıcı sonuçlar üretebilir. Bu durum, veri tabanlı güvenlik sistemlerini atlatmak veya yanıltmak için kötü niyetli aktörler tarafından kullanılabilir.

Kişisel Veri İhlali: Generative AI, kişisel verilerin manipülasyonu veya üretimi için kullanılabilir. Bu durum, gizlilik ihlallerine ve kişisel verilerin kötüye kullanılmasına yol açabilir.

Sonuç

Her iki yapay zeka türü de bilgi güvenliği risklerine sahiptir ve bu risklerin farkında olmak, uygun önlemleri almak oldukça önemlidir. Veri gizliliğini korumak, yanıltıcı tahminleri azaltmak ve önyargıyı önlemek için doğru denetimler ve kontrollerin uygulanması önemlidir. Ayrıca, Generative AI tarafından üretilen içeriklerin doğrulanması ve sahteciliği tespit etmek için güvenlik sistemlerinin sürekli güncellenerek, sürdürülebilir organizasyonel bir yapıda kurgulanması gerekmektedir

Şirketler içerisinde bu risklerle başa çıkmak için daha etkili önlemler ve denetim mekanizmaları geliştirilmelidir.