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組織は、データ保護プロトコルと実際の実践の間の重大な断絶に直面しています。

業務の効率化から複雑なプロセスの自動化まで、 AI は、組織のタスクへの取り組み方に革命をもたらしました。しかし、テクノロジーの普及が進むにつれて、組織は AI の導入を急ぐと予期せぬ結果が生じる可能性があることに気づき始めています。あ 報告 Swimlane 氏によると、AI は多大なメリットをもたらしますが、その導入は機密データを保護する多くの企業の能力を上回っています。企業は AI を業務に深く統合するにつれて、データ侵害、コンプライアンスの失効、セキュリティ プロトコルの失敗など、関連するリスクにも対処する必要があります。AI が連携する 大規模言語モデル (LLM) これらは、一般に公開されている情報を含む膨大なデータセットを使用してトレーニングされます。これらのデータセットは、モデルをトレーニングするための豊富なコーパスを提供する、Wikipedia、GitHub、その他のさまざまなオンライン プラットフォームなどのソースからのテキストで構成されます。これは、企業のデータがオンラインで利用できる場合、LLM のトレーニングに使用される可能性が高いことを意味します。データ処理とパブリック LLM この調査では、大規模なパブリック言語モデル (LLM) でデータを共有する際のプロトコルと実践の間にギャップがあることが明らかになりました。組織の 70% は、パブリック LLM との機密データの共有を保護するための特定のプロトコルを備えていると主張していますが、回答者の 74% は、組織内の個人が依然として機密情報をこれらのプラットフォームに入力していることを認識しています。この矛盾は、確立されたセキュリティ対策の施行と従業員の遵守における重大な欠陥を浮き彫りにします。さらに、AI 関連のメッセージの集中攻撃が専門家を疲弊させており、回答者の 76% が、現在市場が AI 関連の誇大宣伝で飽和していることに同意しています。この過剰な露出は一種の AI 疲労を引き起こしており、調査対象者の半数以上 (55%) が AI…