O que é IA paralela? Como prevenir e gerenciar os riscos da IA

A popularidade explosiva da inteligência artificial generativa (GenAI) trouxe novos desafios para as organizações. Um dos problemas mais urgentes é o uso de ferramentas de IA sem monitoramento pelos funcionários, muitas vezes sem a aprovação da empresa. Um número impressionante: 38% dos profissionais admitem compartilhar informações confidenciais do trabalho com ferramentas de IA sem autorização.

O que é IA paralela?

IA paralela é o uso de ferramentas de IA sem o conhecimento ou a supervisão da equipe de TI. No desenvolvimento de software, isso pode acontecer de várias formas, como usar ferramentas de GenAI para escrever trechos de código, depurar problemas, gerar ou resumir documentação e analisar dados, tudo sem revisão ou aprovação formal.

Ferramentas de IA comuns na IA paralela

A IA paralela pode assumir muitas formas, impulsionada pelas ferramentas e plataformas avançadas hoje facilmente disponíveis para os profissionais. Desenvolvedores, em particular, têm acesso a uma ampla variedade de recursos de IA, que permitem criar, automatizar e implantar soluções sem que a equipe de TI saiba. Algumas das ferramentas mais comuns incluem: 

• Modelos de linguagem de grande porte (LLMs): Ferramentas como ChatGPT, da OpenAI, Claude, da Anthropic, PaLM, do Google, LLaMA, da Meta, Mistral e Cohere são usadas para gerar ou aprimorar código. 

• Ferramentas e plataformas de GenAI: Plataformas como Hugging Face Transformers, para modelos pré-treinados; ChatGPT pela API da OpenAI, para integração; e LangChain, para orquestrar LLMs em fluxos de trabalho complexos.

• Ferramentas de código e desenvolvimento: Ferramentas como GitHub CoPilot, Cursor e Codex são usadas para gerar código e concluir tarefas sem a supervisão da equipe de TI. 

• Automação de tarefas: Ferramentas como Zapier e Make são usadas para automatizar fluxos de trabalho entre ferramentas de IA, podendo conectar várias ferramentas não aprovadas.

• Ferramentas personalizadas: Desenvolvedores podem ajustar modelos personalizados com dados proprietários ou confidenciais usando recursos locais ou frameworks de código aberto. 

Embora a IA paralela possa acelerar a inovação, ela também traz riscos significativos.

Riscos e preocupações da IA paralela

A IA paralela contorna as proteções organizacionais e cria riscos para dados, sistemas, operações e propriedade intelectual. Entre eles estão:

Gerar complacência 

Desenvolvedores costumam confiar no código gerado por IA, que pode apresentar vulnerabilidades. Embora um terço do código gerado por IA tenha falhas comuns em várias linguagens, 75,8% dos desenvolvedores acreditam que ele é mais seguro do que o código escrito por pessoas. Por isso, muitas vezes aceitam esse código sem tomar medidas adicionais para identificar bugs e vulnerabilidades. 

Gerar alucinações e erros 

As alucinações de IA são uma preocupação significativa: sem supervisão, modelos não avaliados podem produzir informações enganosas ou totalmente falsas. As taxas de alucinação podem variar de cerca de 1% a 30%, dependendo do LLM usado. Além das alucinações, erros de raciocínio e de saída dos modelos continuam representando riscos importantes. 

Introdução aos riscos relacionados aos dados  

Desenvolvedores podem comprometer a privacidade dos dados sem querer ao inserir informações confidenciais em LLMs, criar e abandonar repositórios de dados, ampliar demais os conjuntos de dados de treinamento de IA ou transmitir dados de forma insegura. Por exemplo, em 2023, a divisão de semicondutores da Samsung sofreu três vazamentos de dados depois que engenheiros usaram o ChatGPT para verificar código-fonte e realizar outras tarefas. 

Descumprir requisitos de conformidade  

O uso não autorizado de dados para treinar modelos ou a inserção de ferramentas não aprovadas pode expor as empresas a violações regulatórias. Por exemplo, o tratamento inadequado de dados pessoais confidenciais sem o devido consentimento ou medidas de segurança pode violar regulamentações como a GDPR ou a CCPA, resultando em multas substanciais, ações judiciais e danos significativos à reputação da empresa.

Aprendizado de máquina e IA paralela

À medida que as organizações desenvolvem e implantam cada vez mais seus próprios modelos de IA e aprendizado de máquina (ML), os riscos associados à IA paralela aumentam. Se forem comprometidos, os modelos de ML podem expor estratégias corporativas, prioridades de negócio e processos operacionais.

• Falta de monitoramento: Modelos sem monitoramento podem gerar resultados enviesados ou abaixo do esperado, afetando o desempenho. 

• Problemas de controle de versão: Sem o acompanhamento adequado das versões, as equipes podem usar modelos desatualizados ou inconsistentes sem perceber, dificultando o rastreamento de alterações ou a justificativa de decisões.

• Explicabilidade limitada: Modelos mal gerenciados muitas vezes não são transparentes nem explicáveis, o que dificulta entender, validar ou defender decisões baseadas em modelos — principalmente em setores regulamentados. 

Gerenciamento de dados e IA paralela

À medida que as ferramentas de IA se tornam mais acessíveis, os funcionários continuarão adotando novas soluções para aumentar a produtividade, muitas vezes sem considerar os riscos de segurança. Treinamentos e políticas podem ajudar a reduzir a IA paralela, mas as organizações também devem reforçar o gerenciamento e a segurança dos dados para mitigar os riscos.

Mais especificamente, as lideranças de software e segurança devem estabelecer um programa de gerenciamento de vulnerabilidades baseado em riscos. As etapas incluem:

• Identificar ativos: Manter um registro atualizado de todos os ativos e dependências para entender as vulnerabilidades e ter uma visão abrangente da superfície de ataque. 

• Atribuir responsabilidades: Garantir que os responsáveis pelos ativos os gerenciem e relatem proativamente, incluindo mudanças no status de risco.

• Identificar requisitos regulatórios e de conformidade: Determinar quais regulamentações se aplicam (como GDPR, HIPAA e PCI-DSS) e usar ferramentas de segurança voltadas a desenvolvedores para integrar segurança e conformidade aos fluxos de trabalho de desenvolvimento. 

• Classificar ativos e vulnerabilidades: Fazer avaliações de risco para analisar o impacto potencial das vulnerabilidades, desenvolver perfis de risco e priorizar os esforços de correção.

• Criar uma cultura de melhoria contínua: Orientar os desenvolvedores sobre os riscos de usar ferramentas de GenAI não aprovadas e a importância de procurar proativamente bugs e vulnerabilidades no código gerado por IA. 

Como limitar os riscos da IA paralela 

Para combater os riscos crescentes da IA paralela, organizações de ponta estão adotando medidas de proteção para retomar o controle. Algumas das ações mais eficazes incluem: 

• Avaliar riscos: Identificar falhas de segurança, como criptografia inadequada, configurações incorretas e vulnerabilidades que aumentam o risco de exposição de dados.

• Criar políticas e controles de IA: Trabalhar em conjunto com as equipes de TI e segurança para desenvolver políticas de uso, implementar procedimentos de tratamento de dados e realizar auditorias regulares de conformidade das ferramentas de IA.

• Buscar vulnerabilidades: Usar ferramentas como Snyk Code, uma solução de segurança voltada a desenvolvedores, para analisar código escrito por pessoas ou gerado por IA e identificar problemas automaticamente, com recomendações de correção.

• Desenvolver um plano de resposta a incidentes: Definir procedimentos claros para responder rapidamente a incidentes de IA paralela, minimizando o impacto sobre dados, sistemas e operações de negócio.

Previna a IA paralela com processos de segurança robustos 

Desenvolvedores costumam provisionar recursos por conta própria quando suas necessidades não são atendidas. Para reduzir esses riscos, as equipes de segurança devem trabalhar em estreita colaboração com os desenvolvedores e oferecer ferramentas aprovadas, orientações claras e medidas de proteção que não prejudiquem a produtividade.

A Snyk ajuda a superar essa lacuna ao se integrar diretamente aos fluxos de trabalho diários dos desenvolvedores, facilitando a identificação e a correção de vulnerabilidades desde o início, inclusive no código gerado por IA.

Agende uma demonstração para conhecer o poder da Snky para proteger código gerado por IA.