المخاطر الخفية وراء أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية: لماذا لا تعتبر ChatGPT وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية غير آمنة

توقف عن التظاهر بأن روبوت الدردشة الآلي الخاص بك خاص

لا تزال فرق الأمان تتحدث عن "استخدام ChatGPT بحذر"، كما لو أن الخطر الرئيسي هو أن يقوم أحد المطورين بلصق كود الملكية في روبوت دردشة عام. هذا الإطار عفا عليه الزمن. المشكلة الحقيقية هيكلية: النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT وGemini وGemini وClaude والمساعدات مفتوحة الوزن ليست برمجيات حتمية. إنها أنظمة احتمالية تتعلم من البيانات، وتحفظ الأنماط، ويمكن التلاعب بها من خلال اللغة - وليس تصحيحها مثل الثنائيات. هذا وحده يعني أن "أمان LLM" ليس مجرد قائمة مراجعة أخرى للتطبيقات الأمنية؛ إنه مجال أمني خاص به. (SentinelOne)

هناك أيضًا كذبة مستمرة داخل الشركات: "إنه فقط للعصف الذهني الداخلي، ولن يراه أحد." الواقع يخالف ذلك. يتم نسخ البيانات الداخلية - ملاحظات التدقيق، والمسودات القانونية، ونماذج التهديدات، وتوقعات الإيرادات - إلى أدوات الذكاء الاصطناعي العامة أو المجانية كل يوم، دون موافقة أمنية. وقد وجدت دراسة حديثة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات أن الموظفين يقومون بنشاط بلصق التعليمات البرمجية الحساسة ووثائق الاستراتيجية الداخلية وبيانات العملاء في ChatGPT و Microsoft Copilot و Gemini وأدوات مماثلة، وغالبًا ما يتم ذلك من حسابات شخصية أو غير مُدارة. تغادر بيانات الشركة البيئة عبر HTTPS وتهبط في بنية تحتية لا تملكها الشركة أو تتحكم فيها. هذا هو التسريب المباشر للبيانات، وليس خطرًا افتراضيًا. (أكسيوس)

بعبارة أخرى: يعتقد مسؤولوك التنفيذيون أنهم "يطلبون المساعدة من مساعد". ما يفعلونه في الواقع هو تدفق المعلومات السرية باستمرار إلى خط أنابيب حوسبة وتسجيل مبهم لا يمكنك تدقيقه.

ماذا يعني "أمان LLM" في الواقع

غالبًا ما يُساء فهم "أمان LLM" على أنه "حظر المطالبات السيئة وعدم كسر حماية النموذج". هذه شريحة صغيرة. تتلاقى الإرشادات الحديثة من البائعين والفرق الحمراء والباحثين في مجال أمن السحابة على تعريف أوسع: أمن LLM هو الحماية الشاملة للنموذج والبيانات وسطح التنفيذ والإجراءات النهائية التي يُسمح للنموذج بتشغيلها. (SentinelOne)

في الممارسة العملية، تمتد الحدود الأمنية:

• بيانات التدريب والضبط الدقيق. يمكن أن تزرع العينات المسمومة أو الخبيثة سلوكًا متخلفًا لا يتم تشغيله إلا في ظل مطالبات محددة صاغها المهاجمون. (SentinelOne)
• أوزان الطراز. تؤدي سرقة أو استخراج أو استنساخ نموذج مضبوط بدقة إلى تسريب الملكية الفكرية والميزة التنافسية والبيانات التي يحتمل أن تكون خاضعة للتنظيم المضمنة في ذاكرة ذلك النموذج. (SentinelOne)
• واجهة موجه. يتضمن ذلك مطالبات المستخدم ومطالبات النظام وسياق الذاكرة والمستندات المسترجعة وسقالات استدعاء الأدوات. يمكن للمهاجمين حقن تعليمات مخفية في أي من هذه الطبقات لتجاوز السياسة وفرض تسريب البيانات. (مؤسسة OWASP)
• سطح العمل. تتصل النماذج ذات المسؤولية المحدودة بشكل متزايد بالمكونات الإضافية، وواجهات برمجة التطبيقات الداخلية، وأنظمة الفوترة، وأدوات DevOps، وإدارة علاقات العملاء، والأنظمة المالية، وأنظمة التذاكر. يمكن أن يؤدي النموذج المخترق إلى تغييرات في العالم الحقيقي، وليس مجرد نص سيء. (أخبار القراصنة)
• خدمة البنية التحتية. يتضمن ذلك قواعد بيانات المتجهات، وأوقات تشغيل التنسيق، وخطوط أنابيب الاسترجاع، و"الوكلاء المستقلين". ترث الأنظمة الوكيلة مخاطر LLM الأساسية مثل الحقن الفوري أو تسمم البيانات، ثم تضخم التأثير لأن الوكيل يمكنه التصرف. (إنوفيا)

وقد بدأ ويز وباحثون آخرون في مجال أمن السحابة في وصف هذه المشكلة بأنها "مشكلة كاملة المكدس": تبدو حوادث الذكاء الاصطناعي الآن مثل الاختراقات السحابية الكلاسيكية (سرقة البيانات، تصعيد الامتيازات، إساءة الاستخدام المالي)، ولكن بسرعة LLM ومساحة سطح LLM. (كنوستيك)

المنظمون يلحقون بالركب. يتعامل المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتكنولوجيا (NIST) الآن مع السلوك العدائي لتعلم الآلة (الحقن الفوري وتسميم البيانات واستخراج النماذج واستخراج النماذج واستخراج النماذج) باعتباره مصدر قلق أمني أساسي في إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي - وليس كموضوع بحثي تخميني. (منشورات NIST)
انظر: إطار عمل NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي و تصنيف التعلّم الآلي العدائي (NIST AI 100-2e2025).

الحقيقة غير المريحة حول كلمة "مجاني"

لا تُعدّ الشركات المجانية ليست جمعيات خيرية. فالاقتصاديات بسيطة: جذب المستخدمين، وجمع مطالبات المجال ذات القيمة العالية، وتحسين المنتج، والتحويل إلى زيادة مبيعات المؤسسة. مطالباتك، ومنهجية البحث عن الأخطاء، ومسودات تقارير الحوادث الخاصة بك - كل ذلك هو وقود لنموذج شخص آخر. (سايبرنيوز)

وفقًا للتقارير حول استخدام الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، فإن حصة كبيرة من المواد الحساسة التي يتم تحميلها تتضمن كودًا غير مُصدَر، ولغة الامتثال الداخلي، ولغة التفاوض القانونية، ومحتوى خارطة الطريق. في بعض الحالات، تتم عمليات التحميل من خلال حسابات شخصية لتجنب الضوابط الداخلية، مما يعني أن البيانات تخضع الآن لسياسة الاحتفاظ بالبيانات الخاصة بشخص آخر، وليس لك. (أكسيوس)

هذا الأمر مهم لثلاثة أسباب:

1. التعرض للامتثال. قد تقوم بتسريب بيانات خاضعة للتنظيم - بيانات الرعاية الصحية (HIPAA)، أو التوقعات المالية (SOX)، أو معلومات تحديد الهوية الشخصية للعملاء (GDPR/CCPA) - إلى بنية تحتية خارج حدودك القانونية. يمكن اكتشاف ذلك على الفور في التدقيق. (أكسيوس)
2. مخاطر التجسس على الشركات. تتحسّن هجمات استخراج النماذج وعكسها. يمكن للمهاجمين الاستعلام بشكل متكرر عن نموذج LLM لإعادة بناء مقتطفات من ذاكرة التدريب أو المنطق الخاص. يتضمن ذلك أنماط التعليمات البرمجية الحساسة، وبيانات الاعتماد المسربة، وقواعد القرار الداخلية. (SentinelOne)
3. لا توجد حدود احتفاظ قابلة للتدقيق. مسح "سجل الدردشة" في واجهة المستخدم لا يعني اختفاء البيانات. يكشف العديد من المزودين عن شكل من أشكال التسجيل والاحتفاظ قصير الأجل (لمراقبة إساءة الاستخدام، وتحسين الجودة، وما إلى ذلك)، وقد يكون للإضافات/التكاملات معالجة البيانات الخاصة بها التي لا يمكنك رؤيتها. (سايبرنيوز)
   انظر: المخاطر الخفية وراء أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية و SentinelOne على المخاطر الأمنية في LLM.

النسخة المختصرة: عندما يقوم نائب الرئيس بلصق نموذج تهديد في "مساعد ذكاء اصطناعي مجاني"، تكون قد أنشأت معالجاً خارجياً لأكثر المواد حساسية لديك - بدون عقد، وبدون اتفاقية حماية البيانات أو اتفاقية مستوى الخدمة أو اتفاقية مستوى الخدمة.

عشرة أوضاع فشل أمن LLM النشطة التي يجب أن تقوم بنمذجة التهديدات

تتلاقى قائمة OWASP لأفضل 10 تطبيقات لنماذج اللغات الكبيرة وتقارير حوادث الذكاء الاصطناعي الأخيرة على نفس الواقع غير المريح: إن عمليات نشر نماذج اللغات الكبيرة تتعرض بالفعل للهجوم في الإنتاج، وترتبط الهجمات بشكل واضح بالفئات المعروفة. (مؤسسة OWASP)
انظر: أفضل 10 تطبيقات OWASP لتطبيقات OWASP LLM.

هذا الجدول ليس "عملًا مستقبليًا". لقد تم بالفعل ملاحظة كل سطر على حدة في أنظمة الإنتاج عبر البرمجيات كخدمة والمالية والدفاع والأدوات الأمنية. (SentinelOne)

الذكاء الاصطناعي في الظل هو بالفعل عمل استجابة للحوادث، وليس نظرية

لا تمتلك معظم المؤسسات رؤية كاملة لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي داخلياً. ويطلب الموظفون بهدوء من مديري LLM العامة تلخيص عمليات التدقيق، أو إعادة كتابة سياسات الامتثال، أو صياغة اتصالات العملاء. وفي العديد من الحالات الموثقة، تم لصق وثائق أمنية داخلية حساسة في ChatGPT أو خدمات مشابهة من حسابات شخصية غير مُدارة، مما أدى إلى إجراء مراجعات بعد وقوع الحوادث. استهلكت هذه المراجعات أسابيع من وقت الطب الشرعي، ليس بسبب وجود اختراق مؤكد، ولكن لأن الفرق القانونية والأمنية كان عليها الإجابة: "هل قمنا للتو بتسريب بيانات منظمة إلى بائع ليس لدينا عقد معه؟ (أكسيوس)

لماذا لا تستطيع DLP القديمة حل هذه المشكلة:

• تبدو حركة المرور إلى ChatGPT أو الأدوات المماثلة مثل HTTPS العادي المشفر.
• إن الفحص الفوري الكامل عبر اعتراض SSL هو أمر مشع قانونيًا وسياسيًا في معظم الشركات.
• حتى إذا كنت تفرض عناصر التحكم في المتصفح المحلي، فإن العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي مدمجة الآن في أدوات SaaS الأخرى (محرري المستندات، ومساعدي إدارة علاقات العملاء، وملخصات البريد الإلكتروني). قد يقوم المستخدمون لديك بتسريب البيانات من خلال "ميزات الذكاء الاصطناعي" التي لا يدركون حتى أنها ذكاء اصطناعي. (أكسيوس)

غالبًا ما يطلق على هذه الظاهرة اسم "ظل الذكاء الاصطناعي". هذا الاسم مضلل. فالموظفون لا يتصرفون بتهور؛ إنهم فقط يتحركون بشكل أسرع من الحوكمة. تعامل مع ذكاء الظل الاصطناعي الظل مثل الظل SaaS - باستثناء أن هذه البرمجيات يمكن أن تحفظك.

الحد الأدنى من قواعد اللعب الدفاعية لمهندسي الأمن

يمكن تحقيق الضوابط التالية باستخدام حزمة الأمان الحالية. لا حاجة للخيال العلمي.

التعامل مع المطالبات كمدخلات غير موثوق بها

• افصل "مطالبات النظام" (تعليمات السياسة والسلوك للنموذج) عن مدخلات المستخدم. لا تدع المدخلات غير الموثوق بها تتجاوز سياسة النظام. هذا هو خط الدفاع الأول ضد الحقن الفوري و"تجاهل جميع القواعد السابقة" بأسلوب "تجاهل جميع القواعد السابقة". (مؤسسة OWASP)
• تسجيل ونشر المطالبات عالية الخطورة لمراجعتها لاحقاً.

التعامل مع الردود على أنها مخرجات غير موثوق بها

• لا تقم أبدًا بتنفيذ SQL أو أوامر الصدفة أو خطوات الإصلاح أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تم إنشاؤها في النموذج مباشرةً. افترض أن كل مخرجات النموذج خاضعة لسيطرة المهاجم حتى يثبت العكس. تسمي OWASP هذا التعامل مع المخرجات غير الآمنة، وهو من مخاطر LLM من الدرجة الأولى. (مؤسسة OWASP)
• فرض جميع الإجراءات التي يتم تشغيلها بواسطة LLM من خلال تطبيق النهج، ووضع الحماية وقوائم السماح.

استقلالية نموذج التحكم الذاتي

• يجب أن يتطلب أي وكيل يمكنه تعديل الفوترة أو تكوينات الإنتاج أو سجلات العملاء أو بيانات الهوية/الاستحقاق موافقة بشرية صريحة على الإجراءات عالية التأثير. تسوية الوكيل أمر مضاعف: بمجرد توجيه الوكيل، يستمر في التصرف. (إنوفيا)
• بيانات اعتماد النطاق لكل إجراء، وليس لكل وكيل. يجب ألا يحتفظ الوكيل ببيانات اعتماد المسؤول طويلة الأمد.

مشاهدة سوء المعاملة الاقتصادية

• رموز تحديد المعدل وطول السياق واستدعاءات الأداة. تدعو OWASP إلى "نموذج الحرمان من الخدمة": يمكن أن تؤدي المطالبات الكبيرة بشكل عدائي إلى ارتفاع تكلفة وحدة معالجة الرسومات وتقليل الخدمة ("الحرمان من المحفظة"). (مؤسسة OWASP)
• يجب أن ترى الشؤون المالية "إنفاق استدلال LLM الاستدلالي" كبند مراقب، بنفس الطريقة التي تراقب بها عرض النطاق الترددي الصادر.

للحصول على إرشادات أعمق، انظر:

• أفضل 10 تطبيقات OWASP لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة
• SentinelOne: المخاطر الأمنية في LLM
• إطار عمل NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي

مثال: تغليف LLM خلف سياسة وطبقة الحماية

المغزى من الرسم التخطيطي التالي بسيط: لا تثق أبدًا في إدخال/إخراج النموذج الخام. أنت تفرض السياسة قبل استدعاء النموذج، وتضع أي شيء يريد النموذج تنفيذه بعد ذلك في وضع الحماية.

# Pseudocode لمجمع أمان LLM

فئة استثناء الأمان(استثناء):
    تمرير

# (1) حوكمة الإدخال: رفض محاولات الحقن الفوري الواضحة
تعريف sanitize_prompt(user_prompt: str) -> str:
    العبارات_المحظورة = [
        "تجاهل التعليمات السابقة",
        "إخراج الأسرار"
        "تفريغ بيانات الاعتماد",
        "تجاوز الأمان والمتابعة"
    ]
    lower_p = user_prompt.lower()
    في حالة وجود أي (p في lower_p لـ p في العبارات المحظورة)
        رفع SecurityException("تم اكتشاف حقن موجه محتمل للحقنة.")
    إرجاع user_prompt

# (2) استدعاء النموذج مع فصل صارم بين النظام/المستخدم
def call_llm(system_prompt: str، user_prompt: str) -> str:
    safe_user_prompt = sanitize_prompt(user_prompt)
    الاستجابة = model.generate(
        system=قفل(system_prompt)، # دور النظام الثابت
        user=safe_usafe_prompt,
        max_tokens=512,
        درجة الحرارة=0.2,
    )
    إرجاع الاستجابة

# (3) حوكمة الإخراج: لا تنفذ أبدًا بشكل أعمى
def execute_action(llm_response: str):
    parsed = parse_action(llm_response)

    إذا كان parsed.type == "shell":
        # Allowlist فقط، داخل حاوية وضع الحماية المسجونة
        إذا كان parsed.command ليس في ALLOWLIST:
            رفع SecurityException("الأمر غير مسموح به.")
        إرجاع sandbox_run(parsed.command)

    elif parsed.type = = "sql":
        # استعلامات معلمة للقراءة فقط
        إرجاع db_readonly_query(parsed.query)

    غير ذلك:
        # نص عادي، لا يزال يعامل كبيانات غير موثوق بها
        إرجاع parsed.content

# تدقيق كل خطوة من أجل الطب الشرعي والدفاع التنظيمي
الإجابة = call_llm(SYSTEM_POLICY, user_input)
النتيجة = تنفيذ_الإجراء(الإجابة)
تدقيق_التدقيق(user_input, answer, result)

يتماشى هذا النمط مباشرةً مع أهم مخاطر LLM الخاصة بـ OWASP: الحقن الموجه (LLM01)، والمعالجة غير الآمنة للمخرجات (LLM02)، وتسمم بيانات التدريب (LLM03)، ونموذج الحرمان من الخدمة (LLM04)، ونقاط ضعف سلسلة التوريد (LLM05)، والوكالة المفرطة (LLM08)، والاعتماد المفرط (LLM09). (مؤسسة OWASP)

أين يناسب الاختبار الخماسي الآلي للذكاء الاصطناعي (Penligent)

عند هذه النقطة، يتوقف "أمن LLM" عن كونه مسرحًا للحكم ويبدأ في الظهور بمظهر الأمن الهجومي مرة أخرى. أنت لا تسأل فقط "هل نموذجنا آمن؟ أنت تحاول اختراقه - بطريقة محكومة - بالضبط بالطريقة التي تختبر بها واجهة برمجة التطبيقات المكشوفة أو أحد الأصول التي تواجه الإنترنت.

هذه هي المكانة التي بنليجنت يركز على: اختبار الاختراق الآلي القابل للتفسير الذي يتعامل مع الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي (تطبيقات LLM، وخطوط أنابيب التوليد المعززة بالاسترجاع، والمكونات الإضافية، وأطر عمل الوكلاء، وتكامل قاعدة بيانات المتجهات) كسطوح للهجوم، وليس كصناديق سحرية.

بشكل ملموس، يمكن لمنصة مثل Penligent:

• جرب أنماط الحقن الفوري وكسر الحماية ضد مساعدك الداخلي وسجل أي منها ينجح.
• استكشف ما إذا كان بإمكان موجه غير موثوق به خداع "وكيل" داخلي للوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات ذات الامتيازات - على سبيل المثال التمويل والنشر وإصدار التذاكر. (إنوفيا)
• استقصاء مسارات تسرب البيانات: هل يسرب النموذج ذاكرة من المحادثات السابقة أو من بيانات التدريب التي تتضمن معلومات التعريف الشخصية أو الأسرار أو التعليمات البرمجية المصدرية؟ (SentinelOne)
• محاكاة "الحرمان من المحفظة": هل يمكن للمهاجم أن يرفع فاتورة الاستدلال أو يشبع مجموعة وحدات معالجة الرسومات الخاصة بك بمجرد تغذية المطالبات المرضية؟ (مؤسسة OWASP)
• قم بإعداد تقرير مدعوم بالأدلة يحدد كل عملية استغلال ناجحة مع التأثير الملموس على الأعمال (التعرض التنظيمي، احتمالية الاحتيال، انفجار التكلفة) وإرشادات المعالجة التي يمكن لكل من الهندسة والقيادة العمل على أساسها.

هذا الأمر مهم لأن معظم المؤسسات لا تزال غير قادرة على الإجابة عن أسئلة أساسية مثل:

• "هل يمكن أن يتسبب موجه خارجي في قيام وكيلنا الداخلي باستدعاء واجهة برمجة تطبيقات فوترة مميزة؟
• "هل يمكن أن يسرب النموذج أجزاء من بيانات التدريب التي تشبه إلى حد كبير معلومات التعريف الشخصية للعميل؟
• "هل يمكن لشخص ما إجبار فاتورة GPU الخاصة بنا على الانفجار بطريقة لن تلاحظها المالية إلا في الشهر المقبل؟" (مؤسسة OWASP)

نادرًا ما تغطي اختبارات الويب الخماسية التقليدية هذه التدفقات. إن الاختبار الخماسي الآلي المدرك لـ LLM هو الطريقة التي تحول "أمان LLM" من شريحة سياسة إلى دليل فعلي يمكن التحقق منه.

الخطوات التالية الفورية لمهندسي الأمن

1. جرد نقاط اتصال LLM المخزون. قم بتصنيف مكان تواجد أعضاء LLM في مؤسستك:
   • البرمجيات كخدمة عامة (حسابات على غرار ChatGPT)
   • "إدارة LLM للمؤسسات" التي يستضيفها البائعون
   • النماذج الداخلية ذاتية الاستضافة أو المضبوطة ضبطًا دقيقًا
   • الوكلاء المستقلون المتصلون بالبنية التحتية و CI/CD
     هذه هي خريطة سطح الهجوم الجديدة (أكسيوس)
2. تعامل مع برامج إدارة التعلم عن بُعد العامة مثل البرامج كخدمات SaaS الخارجية. يجب كتابة عبارة "لا أسرار في أدوات الذكاء الاصطناعي غير المُدارة" كسياسة وليس كاقتراح. تدريب الموظفين على التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية تمامًا مثل النشر في منتدى عام: بمجرد أن تغادر، لا يمكنك التحكم في الاحتفاظ بها. (سايبرنيوز)
3. بوابة الإجراءات عالية التأثير خلف البشر. يجب أن يتطلب أي وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه نقل الأموال أو تغيير التكوينات أو تدمير السجلات موافقة بشرية صريحة على الخطوات عالية التأثير. افترض التسوية. بناء للاحتواء. (إنوفيا)
4. جعل الاختبار الخماسي المدرك لـ LLM جزءًا من الإصدار. قبل أن تقوم بشحن "مساعد الذكاء الاصطناعي" إلى العملاء أو الموظفين، قم بإجراء اختبار اختبار اختباري يحاول
   • مطالبات الحقن,
   • استخراج الأسرار,
   • تصعيد امتيازات المكوّن الإضافي,
   • تكلفة السنبلة.
     تعامل مع ذلك كما تتعامل مع اختبارات واجهة برمجة التطبيقات الخماسية الخارجية.

المراجع الموصى بها لدليل اللعب الخاص بك:

• أفضل 10 تطبيقات OWASP لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة - المخاطر المصنفة من قبل المجتمع والخاصة بـ LLMs (الحقن الموجهة، والمعالجة غير الآمنة للمخرجات، وتسمم بيانات التدريب، ورفض الخدمة، وسلسلة التوريد، والوكالة المفرطة، والاعتماد المفرط). (مؤسسة OWASP)
• إطار عمل NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي - يضفي الطابع الرسمي على المطالبات العدائية، واستخراج النماذج، وتسميم البيانات، واستخراج النماذج كالتزامات أمنية، وليس مجرد فضول بحثي. (منشورات NIST)
• SentinelOne: المخاطر الأمنية في LLM - فهرس مستمر لتقنيات المهاجمين الحقيقية، بما في ذلك الحقن الفوري وتسميم بيانات التدريب واختراق العملاء وسرقة النماذج. (SentinelOne)
• المخاطر الخفية وراء أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية - حوكمة البيانات وواقع الاحتفاظ بالبيانات لاستخدام الذكاء الاصطناعي المجاني في المؤسسة. (سايبرنيوز)
• بنليجنت - اختبارات الاختراق الآلية المصممة للبنية التحتية لعصر الذكاء الاصطناعي: أجهزة LLM، والوكلاء، والمكونات الإضافية، وأسطح التكلفة.

الوجبات الجاهزة النهائية

أمن LLM ليس نظافة اختيارية. إنه استجابة للحوادث، والتحكم في التكاليف، وحماية الملكية الفكرية، وحوكمة البيانات، وسلامة الإنتاج - كل ذلك في آن واحد. إن التعامل مع ChatGPT على أنها "مجرد أداة إنتاجية مجانية" دون نمذجة التهديدات هو ما يعادل السماح للمهندسين بإرسال بيانات اعتماد النص العادي عبر البريد الإلكتروني لأن "الأمر داخلي على أي حال". الذكاء الاصطناعي المجاني ليس مجانيًا. أنت تدفع في البيانات، وفي سطح الهجوم، وفي نهاية المطاف، في وقت الطب الشرعي. (سايبرنيوز)

إذا كنت مسؤولاً عن الأمان، لم يعد بإمكانك أن تقول "نحن لا نتعامل مع الذكاء الاصطناعي". فمؤسستك تقوم بذلك بالفعل. إن خيارك الحقيقي الوحيد هو ما إذا كان بإمكانك أن تثبت - بالأدلة وليس بالمشاعر - أنك تقوم بذلك بأمان.