ด้วยการมาถึงของตัวแทน AI ธุรกิจกำลังมองหาโอกาสที่เพิ่มขึ้นในอนาคต หนึ่งในนั้นคือการอนุญาตให้เข้าถึงตัวแทน AI ไปยังข้อมูลรับรองที่ตรวจสอบได้ของเรา (VCs) เพื่อดำเนินการในนามของเรา - ไม่ว่าจะเป็นการจองทริปวันหยุดไปเม็กซิโกส่งรายงานภาษีผ่าน Google หรือตั้งค่าการค้าหุ้นใน Robinhood
แต่ก่อนที่ตัวแทน AI จะได้รับความเป็นไปได้ในการจัดการงานประจำวันของเราผ่านบริการออนไลน์นักเทคโนโลยีจะต้องตอบคำถามที่ยาก ในหมู่พวกเขาคือเราจะไว้วางใจตัวแทน AI เพื่อแสดงข้อมูลเกี่ยวกับเราได้อย่างถูกต้องในขณะที่มีปฏิสัมพันธ์กับระบบพันธมิตรและตัวแทนอื่น ๆ
“ การโต้ตอบของข้อมูลรับรองที่ตรวจสอบได้กับตัวแทนเหล่านี้จะมีค่าจริงๆ” Diana Jouard ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของตัวตนของ Ping- แทนที่จะเป็นกระบวนการรวมและกระบวนการตรวจหาที่มีราคาแพงผู้ให้บริการจะสามารถพึ่งพาการเรียกร้องที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้เหล่านี้เธอกล่าวเสริม
Jouard พูดระหว่างการสัมมนาผ่านเว็บสำรวจจุดตัดของตัวแทน AI และ Digital Identity ที่จัดขึ้นในสัปดาห์นี้โดย บริษัท จัดการข้อมูลประจำตัวของสหรัฐอเมริกา
หัวข้อของตัวแทน AI ได้รับการเฝ้าดูอย่างใกล้ชิดในอุตสาหกรรมตัวตน ระบบอิสระมักจะเป็นซึ่งได้กำหนดไว้แล้วเป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานอัตโนมัติและบรรลุวัตถุประสงค์ที่ซับซ้อน ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าพวกเขาจะกลายเป็นอนาคตได้พนักงานดิจิทัลและช่วยได้แม้กระทั่งหมอนการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพ
“ มีการหยุดชะงักมากมายจากสิ่งนี้” Peter Clay สถาปนิกอาวุโสด้านความปลอดภัยขององค์กรที่ปรึกษาทางธุรกิจกล่าวการให้คำปรึกษา PA-
แต่เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ บริษัท จะต้องตัดสินใจว่าจะเข้าหาวิธีการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลประจำตัวและตัวตนที่ตรวจสอบได้ ธุรกิจจะต้องคำนึงถึงกฎ“ สมัยเก่าที่ดี” ในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลการตรวจสอบตัวตนและการใช้หลักการที่ไม่ไว้วางใจเป็นศูนย์
“ คุณไม่สามารถติดหัวของคุณในทรายและเพิกเฉยต่อสิ่งนี้ได้” เขากล่าว “ มันกำลังจะมาถึงมันจะเปลี่ยนวิธีการทำงานขององค์กร - หวังว่าจะดีขึ้น
ตัวแทน AI อาจนำมาซึ่งความเสี่ยงที่ไม่คาดคิด การให้ตัวแทน AI มีอำนาจมากกว่าที่ควรจะมีหรืออนุญาตให้พวกเขาตัดสินใจตามข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้เกิดความตั้งใจของพวกเขา Fred Kwong หัวหน้าเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยข้อมูล (CISO) ของ Devry University ในรัฐอิลลินอยส์ของสหรัฐอเมริกา
การใช้เอเจนต์ AI จะต้องใช้วิธีการที่แตกต่างกันในการเข้าใกล้การควบคุมการเข้าถึงรวมถึงการกำหนดสิ่งที่จะได้รับอนุญาตให้ทำและข้อมูลใดที่สามารถเข้าถึงได้ องค์กรจะต้องสร้างการควบคุมที่เหมาะสมรอบผู้ที่สามารถให้ข้อมูลตัวแทนและเพิ่มลงในฐานความรู้ที่สามารถแก้ไขและลบหรืออัปเดตข้อมูลเมื่อได้รับการค้าง
ระเบียบความเป็นส่วนตัวจะมีบทบาท: หากโมเดล AI ได้เรียนรู้ทุกอย่างที่ต้องรู้เกี่ยวกับผู้ใช้การลบข้อมูลนี้จะเป็นอย่างไร
“ ฉันไม่แน่ใจว่าการควบคุมของเรากำลังเคลื่อนไหวในจังหวะเดียวกับที่เทคโนโลยีกำลังเติบโต” เขากล่าว
ข้อเสียของเทคโนโลยีเช่นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) ซึ่งเป็นแกนหลักของตัวแทน AI คือพวกเขาอาจมีความอ่อนไหวต่อการโจมตีทางวิศวกรรมทางสังคมและความพยายามจากนักแสดงที่ไม่ดีในการสร้างพวกเขาให้แบ่งปันข้อมูลที่พวกเขาไม่ควร ตัวแทน AI อาจเป็น“ ความสนใจในตนเอง” หรือมีโครงสร้างในการโฆษณา บริษัท บางแห่งหรือมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้เนื่องจากผลประโยชน์ขององค์กรตาม Jouard
“ มันซับซ้อนมากขึ้น” ดินเหนียวของ PA Consulting กล่าว “ การทดสอบกลายเป็นเรื่องยากมากและคุณต้องเริ่มคิดเกี่ยวกับการพัฒนาขั้นตอนก่อนหน้านี้มากกว่าที่ผู้คนจำนวนมากตระหนัก”
แม้ว่าตัวแทน AI ยังคงอยู่ในช่วงวัยเด็ก แต่หลาย ๆ องค์กรกำลังพิจารณาที่จะเปิดตัวพวกเขา อย่างไรก็ตามธุรกิจจะต้องพิจารณากรณีการให้เหตุผลและการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับตัวแทนเข้าใจว่ามีผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) อย่างแท้จริงและตัวแทนสามารถเกิดแรงเสียดทานได้เท่าใดเมื่อเทียบกับการช่วยเหลือองค์กร Kwong กล่าว
การเพิ่มขึ้นของการคำนวณควอนตัมซึ่งคาดว่าจะเกิดขึ้นในอีก 10 ปีข้างหน้าอาจหมายความว่าการควบคุมจำนวนมากที่นำเสนอโดยธุรกิจและองค์กรอาจกลายเป็นโบราณวัตถุ การรวมพลังของการคำนวณควอนตัมซึ่งมีศักยภาพในการทำลายการเข้ารหัสบางประเภทด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อาจนำเสนอความท้าทายในอนาคต
“ นั่นเป็นโลกที่น่ากลัวสำหรับฉัน” Kwong กล่าว
หัวข้อบทความ
ตัวแทน AI-การรับรองความถูกต้องทางชีวภาพ-เอกลักษณ์ดิจิทัล-ตัวตนของ Ping-ข้อมูลประจำตัวที่ตรวจสอบได้
