최근 주요 교육 기관의 CIO와의 대화에서 다음과 같은 상황이 발생했습니다. 대학 행정관이 직위를 채용하고 있습니다. 그가 받은 300개가 넘는 이력서 중 95%는 너무 비슷해 같은 사람에게서 나온 것일 수도 있습니다. 그리고 어떤 면에서 그들은 그렇게 했습니다.
소비자 시장에서 인공지능 기반 도구가 확산됨에 따라 인공지능이 제작한 콘텐츠와 기존 콘텐츠를 구분하는 것이 더욱 어려워지고 중요해지고 있습니다. 점점 더 많은 작업이 자동화되면서 인공지능은 창작 과정을 간소화하는 데 그치지 않고, 네트워크 침투, 데이터 수집, 사용자 사칭 등 새로운 수법을 고안하는 데에도 활용되고 있습니다.
AI 생성 콘텐츠를 식별하고 규제하는 데 있어 우리 무기고에서 가장 효과적인 도구는 실제로 AI 그 자체입니다.
인공지능이 인공지능을 규제한다는 발상은 인공지능 기반 탐지 도구를 둘러싼 이미 널리 퍼진 논리에 기반합니다. 인공지능은 방대한 양의 데이터를 분류하는 데 효과적인 도구임이 입증되었는데, 그렇다면 우리가 가진 가장 발전된 도구를 활용하여 끊임없이 진화하는 인공지능 분야를 감시, 규제, 그리고 활용하는 것이 왜 안 되겠습니까?
사이버 보안은 AI 기반 도구가 다른 AI 기반 행위자의 행동을 규제하는 데 중요한 역할을 하는 대표적인 산업 사례입니다 . 사이버 공격은 강화된 보안 조치에 적응하고 진화함으로써 성공하는데, 이는 보안 시스템을 여러 방면에서 압도하는 능력을 의미합니다. 이러한 능력은 AI를 통해 훨씬 더 증폭되어 훨씬 더 효과적이며, 결과적으로 조직과 개인 모두의 보안에 훨씬 더 큰 위협이 됩니다.
사이버 공격은 조직의 모든 사용자와 고객의 데이터를 손상시킬 수 있으며, 위장된 소셜 미디어 공격을 수동으로 규제하는 것은 시지포스의 과업과 같습니다.
전체 조직을 심각하게 손상시키는 공격은 단 한 번만 성공하면 됩니다. 이러한 이해관계를 고려하여 조직은 동일하거나 더 높은 수준의 정교함으로 현재의 위협 수준을 충족할 수 있는 솔루션을 찾고 플랫폼에 투자하는 것이 필수적입니다. 자동화된 공격의 특성상 가장 효율적인 사이버 보안 시스템이 가장 효과적인 시스템이기도 합니다.
