LLM, DDPM a bezpečnost firemních dat

4. 8. 2024 (mai) - Nástroje, jako jsou chat GPT od OpenAI nebo DALL-E, umožňují firmám automatizovat rutinní úkoly, zvyšovat efektivitu a zlepšovat zákaznický servis. Má to ale háček - bezpečnost firemních dat. Mohou být alternativou lokální modely?

S rozvojem umělé inteligence a jejího nasazení ve firemním prostředí přichází na scénu zásadní otázka týkající se bezpečnosti dat. Nástroje, jako jsou chat GPT od OpenAI, DALL-E, Gemini od Google a další, umožňují automatizaci rutinních úkolů, zlepšování zákaznického servisu a celkové zvýšení efektivity. Přestože tato řešení nabízejí mnoho výhod, přinášejí s sebou i zásadní rizika spojená s bezpečností a soukromím firemních dat či dokonce únikem know-how u firem vývojářských. Tento článek se zaměřuje na porovnání cloudových AI služeb a lokálních AI modelů z hlediska bezpečnosti dat, ekonomických aspektů a možností open source řešení.

Bezpečnost dat u cloudových AI služeb

Cloudové AI služby, poskytují uživatelům přístup k výkonným modelům trénovaným na obrovských datových souborech (výhoda této kvality a velikosti modelů však byla setřena open-source modelem LLAMA 3.1 od Meta). Tyto služby jsou hostovány na serverech poskytovatelů, což znamená, že data, která jsou do těchto systémů zasílána, jsou přenášena přes internet a ukládána na serverech třetích stran a tyto třetí strany s nimi nakládají mimo vaší kontrolu.

Rizika cloudových řešení:

1. Únik dat: Data přenášená a ukládaná v cloudu mohou být zranitelná vůči útokům a únikům. I když poskytovatelé služeb implementují různé bezpečnostní opatření, riziko stále existuje. Stejně tak existuje významné riziko, že budou vaše data zneužita/využita přímo poskytovatelem služby (dovedu si představit situaci, kdy váš vývojář konzultuje nějaký problém prostřednictvím cloudové AI, jejíž poskytovatel následně využije tato data k dalšímu tréninku modelu).
2. Nedostatečná kontrola: Firmy často nemají plnou kontrolu nad tím, jak jsou jejich data zpracovávána a ukládána. To může být problematické zejména v odvětvích s přísnými regulačními požadavky, ale i prostým rizikem pro firemní know-how.
3. Zranitelnost vůči poskytovatelům: Závislost na třetích stranách znamená, že jakékoliv narušení služeb nebo změny v jejich politice mohou mít přímý dopad na podnikání.

Lokální AI modely a jejich bezpečnostní výhody

Na rozdíl od cloudových služeb, lokální AI modely jsou dnes svojí kvalitou srovnatelné s cloudovými (LLAMA 3.1 od Meta nebo Stable-diffusion dokonce v některých ohledech předčí) a běží přímo na zařízeních nebo serverech firmy. To přináší několik výhod z hlediska bezpečnosti dat:

1. Plná kontrola nad daty: Firmy mají úplnou kontrolu nad svými daty, včetně toho, jak jsou zpracovávána, ukládána a kdo k nim má přístup. To snižuje riziko úniků a neoprávněného přístupu.
2. Regulační shoda: Lokální modely umožňují firmám lépe dodržovat regulační požadavky na ochranu dat, protože data nikdy neopouštějí firemní infrastrukturu.
3. Minimalizace rizik třetích stran: Odstranění závislosti na poskytovatelích cloudových služeb eliminuje rizika spojená s jejich zranitelnostmi a změnami politik.

Ekonomické aspekty

Rozhodnutí mezi cloudovými AI službami a lokálními AI modely zahrnuje i ekonomické úvahy. Cloudová řešení často lákají nižšími počátečními náklady a možností škálování podle aktuální potřeby. Nicméně, dlouhodobé náklady mohou být značné, zejména pokud je třeba zpracovávat velké objemy dat a vyžadováno jejich zvýšené zabezpečení.

Náklady na cloudové služby:

1. Provozní náklady: Neustálé platby za využívání služeb mohou v průběhu času výrazně narůst.
2. Náklady na data: Přenos a ukládání velkých objemů dat v cloudu může být nákladné.
3. Náklady na data management: Využívání cloudových služeb vyžaduje řízení a kontrolu informací, které mohou a nemohou být sdíleny v rámci AI služeb. 

Náklady na lokální modely:

1. Počáteční investice: Implementace lokálních modelů vyžaduje investice do hardwaru a softwaru, stejně jako do odborníků na AI a IT infrastrukturu.
2. Údržba a aktualizace: Lokální systémy vyžadují průběžnou údržbu a aktualizace, což může zvyšovat provozní náklady.

Open source řešení

Open source AI modely však představují velmi zajímavou lokální alternativu k proprietárním cloudovým službám. Nabízejí možnost využití pokročilých AI technologií bez závislosti na třetích stranách a s maximální mírou kontroly nad bezpečností dat.

Výhody open source řešení:

1. Flexibilita a přizpůsobitelnost: Open source modely mohou být upraveny podle specifických potřeb firmy.
2. Komunita a podpora: Aktivní open source komunity často poskytují podporu a rychlé aktualizace.
3. Bez nákladů na licenci: Open source modely jsou zpravidla dostupné zdarma, což snižuje náklady na software.

Závěr

Rozhodnutí mezi cloudovými AI službami a lokálními AI modely závisí na konkrétních potřebách a prioritách firmy. Zatímco cloudová řešení nabízejí rychlý a snadný přístup k pokročilým AI technologiím, lokální modely poskytují vyšší míru kontroly nad bezpečností dat a lepší shodu s regulačními požadavky. Ekonomické aspekty a možnost využití open source řešení rovněž hrají klíčovou roli v tomto rozhodovacím procesu.

Firmy by měly pečlivě zvážit všechna rizika a výhody jednotlivých přístupů a rozhodnout se na základě svých specifických potřeb a dlouhodobých cílů. Bezpečnost dat je klíčovým faktorem, který nelze podceňovat, a správná volba AI infrastruktury může mít zásadní dopad na úspěch a integritu podnikání. Rádi Vám pomůžeme.

-mai