Для двух третей российских компаний тема утечек стоит остро

Для двух третей российских компаний тема утечек стоит остро

Для двух третей российских компаний тема утечек стоит остро

Как показало исследование «Осознание проблемы утечек информации и осведомленность о них в российских организациях», которое провели совместно группа ЦИРКОН и экспертно-аналитический центр (ЭАЦ) ГЕ InfoWatch.

Согласно данным исследования, для двух третей опрошенных компаний тема утечек стоит остро. Лишь для четверти респондентов данная проблема является несущественной или не стоит вовсе.

В ходе исследования также использовались данные, собранные  ЭАЦ и результаты опросов, проведенных среди участников сообщества BISA. Как показало исследование, 58% опрошенных считают ущерб от утечек данных ощутимым. Лишь 7% полагает, что размер ущерба незначителен.

Уверены в том, что в их компании имели место такого рода инциденты четверть опрошенных, причем больше половины считает, что их было не меньше двух. Однако 34% убеждены в том, что данные из их компании не «сливали».

 

«Компрометация конфиденциальных данных стала одной из главных угроз для бизнеса. Только за прошлый год мы зарегистрировали 656 утечек информации, в результате которых утекло более 1,1 млрд записей персональных данных и множество коммерческих секретов. Несмотря на огромные риски, которые несут случаи компрометации данных, далеко не всегда компании могут оценить реальный ущерб от инцидентов и объективно воспринимать их последствия. Отсутствие такого понимания мешает выстраивать эффективную систему защиты данных, что, в свою очередь, часто приводит к новым утечкам», — говорит руководитель направления аналитики и спецпроектов ЭАЦ ГК InfoWatch Андрей Арсентьев.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru