למה בינה מלאכותית חייבת "צוות אדום" עכשיו יותר מתמיד?

בינה מלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מחיינו – מהבנקים ועד בתי החולים, מהרשתות החברתיות ועד למכוניות האוטונומיות. לצד המהפכה המרשימה של בינה מלאכותית קיימים סיכונים מהותיים שאסור להתעלם מהם, במיוחד כשמדובר במערכות AI קריטיות.

בתחום הרפואה, למשל, AI כבר מאבחנת מחלות בדיוק גבוה מזה של רופאים אנושיים. אבל מה קורה כשה-AI טועה, או כאשר מערכת רפואית מסתמכת על אלגוריתם פגום? ההשלכות עלולות להיות הרסניות. טעויות כאלה אינן רק באגים – הן פרצות שמחכות להתגלות, ותוקפים מתוחכמים יודעים לנצל אותן לתועלתם.

ב-2016 הצליחו חוקרים להטעות רכב אוטונומי על ידי שינוי מינורי בתמרור עצור. החוקרים הדביקו מדבקות על התמרור, כך שהוא שונה קלות, והאלגוריתם, במקום לזהות את התמרור כהלכה, פירש אותו אחרת לחלוטין – טעות שעלולה הייתה להסתיים באסון. וזה לא מקרה בודד. ככל שהבינה המלאכותית חודרת עמוק יותר לתחומים קריטיים, כך גובר הצורך לבדוק אותה באופן אקטיבי – לפני שהתוקפים ינצלו את החולשות שלה.

מה הפתרון? צוות אדום – קבוצה שתפקידה לחשוב כמו התוקפים, לחשוף את הפרצות ולחזק את ה-AI – לפני שיהיה מאוחר מדי.

מהו "צוות אדום" ולמה הוא הכרחי?

במקור, המונח "צוות אדום" (Red Team) מגיע מהצבא – קבוצה שמדמה יריב תוקפת את המערכות של עצמה, וחושפת חולשות לפני שהאויב עושה זאת. בעולם הסייבר, השיטה אומצה בהצלחה – ועכשיו, הגיע הזמן ליישם אותה גם על AI.

הצוות הקדום יכול לאתר מראש נקודות תורפה – חיפוש אחר עיוורון מערכתי, הטיות בנתונים, וחולשות טכניות שמקילות על מניפולציה. כמו כן, הוא יכול לדמות מתקפות – ניסוי מכוון להטעות את האלגוריתם ולבדוק איך הוא מגיב לקלט שגוי או מניפולטיבי. כך ניתן לשפר את  עמידות המערכת – חיזוק המודל, הפחתת רגישות להונאות, והכנתו להתמודד עם תרחישים בלתי צפויים.

דוגמאות מהעולם האמיתי

AI בעולם הפיננסים: פרצות שמחכות למניפולציה – מערכות לזיהוי הונאות פועלות לפי דפוסי התנהגות – אבל מה קורה כשהאקרים מבינים איך הן עובדות? הם יכולים ליצור פעילות שנראית לגיטימית, לעקוף את האלגוריתם, ולבצע הונאות בלי שהמערכת תשים לב. צוות אדום יחשוף את החולשות האלה לפני שהן ינוצלו.

גיוס עובדים בעזרת AI: כשהאלגוריתם מפלה בלי כוונה – תאגידים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לסנן מועמדים – אבל מה אם האלגוריתם נותן עדיפות לאוכלוסיות מסוימות על בסיס מידע מוטה? צוות אדום מנתח את ההטיות ודואג לתקן אותן, כך שההחלטות יהיו מבוססות על כישורים, לא על סטטיסטיקה מוטעית.

מתקפות אדברסריות: הטעיה מכוונת של אלגוריתמים – התקפות אדברסריות מנצלות חולשות בתפיסה של AI ומשטות במודלים החכמים. לדוגמה, שינוי קטן בפיקסלים של תמונה יכול לגרום לאלגוריתם לזהות חתול כמשאית. צוות אדום חושף את הבעיות האלה ומוודא שהמערכת עמידה בפני מניפולציות.

השלב הבא: איך ליישם צוות אדום ל-AI?

לחשוף את נקודות התורפה – למפות סיכונים, לזהות אזורים רגישים, ולנתח היכן האלגוריתם יכול לטעות.

לבצע מתקפות מדומות – לבדוק איך ה-AI מגיב לנתונים מסולפים, לשינויים לא צפויים ולניסיונות תקיפה מתוחכמים.

לחזק את המערכת – להתאים את המודלים לתרחישים קיצוניים ולוודא שה-AI לומד להבחין בין אמת להונאה.

AI חכמה היא AI עמידה

בינה מלאכותית היא הכוח הטכנולוגי החזק ביותר של זמננו – אבל אם לא נבדוק אותה בצורה הנכונה, היא תוכל להפוך גם לאיום. השאלה אינה האם יש חולשות, אלא מי ימצא אותן קודם – הצוות האדום, או התוקפים? האם הארגון שלכם כבר בוחן את ה-AI שלו כמו שצריך? אם לא, הגיע הזמן להתחיל.

הכותב הוא מהנדס פריסייל בבינת תקשורת מחשבים.