40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

Российский бизнес всё активнее доверяет искусственному интеллекту написание и анализ программного кода. Однако вместе с ростом популярности генеративного ИИ растет и тревога: почти все компании признают, что такие инструменты могут создавать серьезные риски для информационной безопасности.

К такому выводу пришли специалисты УЦСБ и группы компаний «Солар», опросившие более сотни организаций из сфер финансов, промышленности, телекома, энергетики, торговли, медицины и госсектора.

Согласно исследованию, более 80% компаний уже разрешают использовать генеративный ИИ при разработке программного обеспечения. Чаще всего его применяют для ускорения написания кода, анализа программ и поиска уязвимостей.

Но есть нюанс. Сразу 95% участников исследования считают, что генеративный ИИ несет существенные риски безопасности, а 40% называют их критическими.

При этом только половина компаний разрешает использование ИИ в контролируемом режиме — например, через сервисы, развернутые внутри собственного ИТ-контура. Еще тревожнее выглядит другая цифра: около 32% организаций фактически не контролируют использование ИИ разработчиками и не предъявляют требований по информационной безопасности.

На этом фоне бизнес всё активнее смотрит в сторону закрытых корпоративных языковых моделей. Почти 87% опрошенных положительно оценивают внедрение собственных LLM для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматического исправления кода. Каждый четвертый считает такие решения необходимыми уже сейчас.

Эксперты объясняют осторожность компаний просто. Публичные ИИ-сервисы могут стать источником утечек данных, а их способность находить уязвимости далека от идеала. По оценкам специалистов, открытые LLM-модели пропускают от 40 до 50% проблем безопасности в программном коде.

Кроме того, генеративный ИИ зачастую анализирует код как набор шаблонов, а не понимает его логику целиком. В результате появляются ложные срабатывания, а сложные уязвимости могут остаться незамеченными.

Неудивительно, что компании готовы инвестировать не только в собственные ИИ-модели, но и в процессы MLSecOps, аудит безопасности, red teaming и пентесты ИИ-систем.

Получается парадоксальная ситуация: бизнес уже не хочет отказываться от искусственного интеллекта в разработке, но и полностью доверять ему пока тоже не готов. И чем глубже ИИ проникает в процессы создания ПО, тем острее становится вопрос — кто будет проверять самого ИИ.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru