הסיכון הבלתי-נראה של הבינה המלאכותית בארגונים

This post is also available in: English (אנגלית)

ככל שכלי בינה מלאכותית נטמעים בעבודה היומיומית, ארגונים רבים מגלים סיכון חדש וכמעט בלתי־נראה. עובדים עושים יותר ויותר שימוש במערכות AI לצורך סיכום מסמכים, כתיבת קוד, עיצוב תוכן או ניתוח נתונים — לעיתים ללא אישור מגורמי ה-IT או אבטחת המידע. הכוונה היא לרוב לייעול העבודה, אך תופעה זו, המכונה "Shadow AI", יוצרת אזורי עיוורון שמנגנוני הסייבר הקונבנציונלים כלל לא תוכננו להתמודד איתם.

הבעיה המרכזית אינה הבינה המלאכותית עצמה, אלא הקלות שבה היא עוקפת מנגנוני ממשל קיימים. בניגוד ל-Shadow IT קלאסי, הכולל שימוש באפליקציה או שירות ענן לא מאושר, Shadow AI מעבד ישירות מידע. עובדים עלולים להדביק מסמכים פנימיים לצ’אטבוטים ציבוריים, לחבר מודלים בקוד פתוח למסדי נתונים של לקוחות, או להפעיל יכולות AI בתוך כלי SaaS מוכרים באמצעות חשבונות אישיים. פעולות אלו כמעט אינן עוברות בדיקות רכש או הערכות אבטחה, אך הן חושפות מידע רגיש למערכות חיצוניות שאינן בשליטת הארגון.

על פי דיווח של Palo Alto Networks, ההתמודדות מתחילה ביצירת נראות ובמדיניות ברורה — ולא באיסורים גורפים. ארגונים מתחילים להתייחס לכלי AI כאל מעבדי נתונים, שיש לנהל ולפקח עליהם כמו כל מערכת אחרת שבאה במגע עם מידע רגיש. חיוני להגדיר כללים ברורים לגבי סוגי הנתונים שמותר לשתף עם מודלים, אילו כלים מאושרים לשימוש וכיצד מותר לעשות שימוש בתוצרים. לא פחות חשוב לספק לעובדים חלופות מאושרות העונות על צורכי הפרודוקטיביות שלהם, ובכך לצמצם את המוטיבציה לפנות לערוצים לא מפוקחים.

גישות מתקדמות יותר כוללות ניטור שימוש בדפדפנים וב-API כדי לאתר פעילות AI לא מאושרת, סטנדרטיזציה של אופן בניית אינטגרציות AI, ודרישה לרישום ולנתיבי ביקורת עבור תוצרים שנוצרו באמצעות AI. גם להכשרה יש תפקיד מרכזי: משתמשים רבים אינם מודעים לכך שפרומפטים, מטא־נתונים או קבצים שהועלו עשויים להישמר או להיות מנוצלים מחדש על ידי מודלים של צד שלישי.

הסיכונים של Shadow AI חורגים מעבר לדליפת נתונים. כלים לא מאושרים עלולים להפר דרישות רגולציה, להכניס ממשקי API לא מאובטחים ולהרחיב את משטח התקיפה בדרכים שצוותי האבטחה אינם רואים. בנוסף, תוצרים של מודלים שלא נבדקו עלולים להיות מוטים, שגויים או מניפולטיביים — מבלי שתהיה אחריות ברורה אם החלטות המבוססות עליהם יועמדו לביקורת.

מנקודת מבט של ביטחון וביטחון פנים, ההשלכות חמורות אף יותר. גופים ממשלתיים, קבלני ביטחון ומפעילי תשתיות קריטיות נשענים יותר ויותר על AI לצורכי ניתוח ותכנון. שימוש בלתי־פורמלי בכלי AI חיצוניים עלול לחשוף פרטים מבצעיים רגישים, מונחים פנימיים או מידע מערכתי — מבלי להפעיל התרעות אבטחה. בסביבות אלו, Shadow AI אינו רק בעיית IT — אלא סוגיה של ביטחון לאומי.

ככל שאימוץ הבינה המלאכותית מואץ, ארגונים לומדים כי שליטה אינה נובעת מחסימת חדשנות, אלא מהטמעה בטוחה שלה. Shadow AI ממחיש אמת פשוטה: כאשר הממשל מפגר אחרי הטכנולוגיה, הסיכון ממלא את הפער.