โดย Mikkel Nielsen, CPO ที่ยืนยันของฉัน
ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญในกระบวนการตรวจสอบออนไลน์มากขึ้นเรื่อยๆ แต่อยู่ที่ทางแยกที่น่าสนใจ ในด้านหนึ่ง AI ทำหน้าที่เป็นตัวเปิดใช้งานที่ทรงพลัง อำนวยความสะดวกในการตรวจสอบที่ราบรื่น ปกป้องผู้ใช้ และรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ อย่างไรก็ตาม ในทางกลับกัน AI ยังเป็นศูนย์กลางของภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ที่บ่อนทำลายความไว้วางใจในระบบที่ช่วยรักษาความปลอดภัย ความขัดแย้งนี้เกิดขึ้นอย่างน่าทึ่ง และในขณะที่การเพิ่มขึ้นของ Deep Fake และอัตลักษณ์สังเคราะห์นั้นท้าทายความปลอดภัยของแพลตฟอร์มทั่วโลก การเชื่อถือสิ่งที่เราเห็น ได้ยิน หรือแม้แต่ตรวจสอบทางออนไลน์ก็กลายเป็นเรื่องยากมากขึ้น ในขณะที่อุตสาหกรรมต่างๆ ต้องเผชิญกับความซับซ้อนเหล่านี้ คำถามสำคัญก็กลายเป็นว่า AI จะถูกนำมาใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยให้กับกระบวนการตรวจสอบทางดิจิทัลไปพร้อมๆ กับการลดความเสี่ยงที่เกิดขึ้นได้อย่างไร
พลังการเปลี่ยนแปลงของ AI ในการตรวจสอบ
AI กำลังปรับโฉมการยืนยันตัวตนโดยพื้นฐานด้วยกระบวนการอัตโนมัติ การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การตรวจจับความมีชีวิตชีวาและไบโอเมตริกหลายรูปแบบช่วยให้แน่ใจว่าบุคคลที่ยืนยันตัวตนนั้นเป็นของแท้และเป็นปัจจุบัน ไม่ใช่เวอร์ชันปลอมแปลงหรือสังเคราะห์ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเดียวกันนี้สามารถจัดการได้ ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การนำ AI มาใช้เท่านั้น แต่ยังรับประกันว่าจะพัฒนาได้เร็วกว่าภัยคุกคามที่มันพยายามจะตอบโต้
ลดความเสี่ยงในขณะที่ยังคงรักษาประสบการณ์ผู้ใช้ไว้
เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความปลอดภัยและการใช้งาน หลายอุตสาหกรรมกำลังมุ่งสู่การรับรองความถูกต้องตามความเสี่ยง โดยที่ระบบ AI จะประเมินความเสี่ยงแบบไดนามิกโดยการประเมินปัจจัยต่างๆ เช่น พฤติกรรมของผู้ใช้ ข้อมูลอุปกรณ์ และตำแหน่ง สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดประสบการณ์ที่ราบรื่น ดังนั้นเมื่อมีบางสิ่งที่ดูน่าสงสัย ระบบสามารถขยายขั้นตอนการตรวจสอบได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม สำหรับภัยคุกคามแบบ Deepfake เทคโนโลยีป้องกันการปลอมแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถือเป็นกุญแจสำคัญ ระบบเหล่านี้สามารถตรวจจับความไม่สอดคล้องกันเล็กน้อยที่ส่งสัญญาณถึง Deepfake เช่น การเคลื่อนไหวที่ไม่เป็นธรรมชาติหรือความผิดปกติของแสง นอกจากนี้ การตรวจจับความมีชีวิตชีวายังช่วยให้แน่ใจว่าบุคคลที่โต้ตอบกับระบบนั้นเป็นมนุษย์ที่มีชีวิต ไม่ใช่เอนทิตีที่บันทึกไว้ล่วงหน้าหรือสังเคราะห์
ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของชีวมิติพฤติกรรม
ข้อมูลชีวภาพด้านพฤติกรรมช่วยเพิ่มระดับความปลอดภัยอีกชั้นโดยการวิเคราะห์รูปแบบเฉพาะของผู้ใช้ เช่น ความเร็วในการพิมพ์ การเคลื่อนไหวของเมาส์ หรือวิธีที่ผู้อื่นถืออุปกรณ์ของตน รูปแบบเหล่านี้ทำซ้ำหรือปลอมแปลงได้ยากอย่างไม่น่าเชื่อ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับการฉ้อโกง
ข้อดีของชีวมิติพฤติกรรมคือการทำงานในเบื้องหลัง โดยคอยตรวจสอบความไม่สอดคล้องกันอย่างต่อเนื่องโดยไม่กระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ ดังนั้น หากผู้ไม่ประสงค์ดีใช้ข้อมูลประจำตัวหรือไบโอเมตริกที่ถูกขโมยไป โปรไฟล์พฤติกรรมของพวกเขาก็มีแนวโน้มจะไม่ตรงกับข้อมูลของผู้ใช้ที่ถูกกฎหมาย และจะทำให้เกิดขั้นตอนการตรวจสอบเพิ่มเติม ในทำนองเดียวกัน การวิเคราะห์รอยเท้าทางดิจิทัลของผู้ใช้ ดังที่เห็นในเทคนิคการประกันอายุเชิงพฤติกรรม เช่น การประมาณอายุของที่อยู่อีเมล ถือเป็นลักษณะการพัฒนาของข้อมูลพฤติกรรมที่ปรับปรุงความปลอดภัยโดยไม่ทำให้เกิดความขัดแย้ง และเมื่อรวมกันแล้ว ไบโอเมตริกเชิงพฤติกรรมและการวิเคราะห์รอยเท้าทางดิจิทัลสามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับกระบวนการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างมาก
รับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัว
เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวในการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI อุตสาหกรรมจำนวนมากจึงนำการเรียนรู้แบบรวมศูนย์และการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์มาใช้ วิธีการที่ช่วยให้ฝ่ายหนึ่งพิสูจน์ว่าพวกเขารู้ข้อมูลบางอย่างโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลนั้นเอง? เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวในขณะที่ยังคงใช้ประโยชน์จากพลัง AI เต็มรูปแบบ การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ช่วยให้โมเดล AI ปรับปรุงได้โดยการเรียนรู้จากข้อมูลแบบกระจายอำนาจ โดยไม่ต้องให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนออกจากอุปกรณ์ของผู้ใช้ ในทำนองเดียวกัน การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ช่วยให้การตรวจสอบเกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลพื้นฐานใดๆ ทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการตรวจสอบการรักษาความเป็นส่วนตัวในภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบในปัจจุบัน
จัดการกับอคติและความยุติธรรมในระบบการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI
เนื่องจากโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นหัวใจสำคัญของกระบวนการตรวจสอบ โซลูชันเหล่านี้จึงเผชิญกับความท้าทายของอคติที่อาจเกิดขึ้น หรือความไม่เท่าเทียมกันด้านความถูกต้องโดยไม่ได้ตั้งใจในกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน ข้อกังวลนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งในการรับประกันอายุ ซึ่งแม้แต่อคติเล็กน้อยก็อาจนำไปสู่การจำกัดการเข้าถึงที่ไม่ยุติธรรมหรือผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องสำหรับกลุ่มผู้ใช้เฉพาะ
การสร้างโมเดล AI ที่ยุติธรรมและแม่นยำเริ่มต้นด้วยความหลากหลายของข้อมูล โมเดลการประมาณอายุที่ใช้ตามช่วงอายุ ภูมิหลัง และรูปแบบพฤติกรรมที่หลากหลายจะมีความน่าเชื่อถือและสอดคล้องกันมากขึ้นในกลุ่มประชากรผู้ใช้ แนวทางที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งที่ได้รับผลกระทบอย่างไม่เป็นสัดส่วน ทำให้ผลการตรวจสอบอายุมีความถูกต้องและเท่าเทียมกัน ด้วยการฝังความหลากหลายไว้ในรากฐานของแบบจำลอง ระบบการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดความเสี่ยงของผลลัพธ์ที่มีอคติซึ่งส่งผลกระทบต่อประชากรบางกลุ่มมากกว่ากลุ่มอื่นๆ
อนาคตของ AI ในการตรวจสอบ
เมื่อมองไปข้างหน้า อุตสาหกรรมต่างๆ จะต้องจัดลำดับความสำคัญของความโปร่งใส เพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI มีความยุติธรรม เป็นกลาง และเคารพความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ เมื่อ AI ถูกฝังอยู่ในการตรวจสอบมากขึ้น การรักษาความไว้วางใจจึงมีความสำคัญ ไม่ใช่แค่ผ่านความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังผ่านการสื่อสารที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้และปกป้องข้อมูล ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของ AI ในการตรวจสอบ อุตสาหกรรมต่างๆ ควรคาดหวังว่าจะได้เห็นระบบการตรวจสอบแบบไดนามิกมากขึ้น โดยที่ระดับความปลอดภัยจะปรับตามบริบทของธุรกรรมหรือการโต้ตอบ ในกรณีที่มีความเสี่ยงสูง การกลั่นกรองโดยมนุษย์อีกชั้นหนึ่งสามารถทำหน้าที่เป็นแนวป้องกันที่สองได้ โดยให้การประเมินด้วยตนเองที่เหมาะสมยิ่งซึ่งจะช่วยเสริมขีดความสามารถของ AI
แนวทางนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรักษาประสบการณ์ที่ราบรื่นสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ ในขณะเดียวกันก็เพิ่มการตรวจสอบอย่างละเอียดเมื่อมีความเสี่ยง ระบบไฮบริดดังกล่าวไม่เพียงแต่ช่วยลดการกำกับดูแลที่อาจเกิดขึ้น แต่ยังสร้างความไว้วางใจของผู้ใช้ด้วยการทำให้แน่ใจว่าการตัดสินใจที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวข้องกับการตัดสินของมนุษย์ควบคู่ไปกับ AI ขั้นสูง
บริษัทระดับแนวหน้าในการตรวจสอบยืนยันด้วย AI จะต้องทำงานอย่างใกล้ชิดกับหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับความรับผิดชอบ AI มีบทบาทสำคัญในการสร้างประสบการณ์การตรวจสอบที่ราบรื่นและปลอดภัย แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงเช่นกัน เนื่องจากผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเดียวกันได้ ความท้าทายคือการก้าวนำหน้าภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ ในขณะเดียวกันก็ทำให้มั่นใจว่าโซลูชันยังคงใช้งานง่าย เชื่อถือได้ และสอดคล้องกับกฎระเบียบของอุตสาหกรรม
เกี่ยวกับผู้เขียน
มิคเคิล นีลเซ่นเป็นประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ-
หัวข้อบทความ
------
