28 Ekim 2024
Adobe Stock'tan alınan fotoğraf, üretken yapay zeka kullanılarak oluşturulmuştur.
Kızım durup dururken beni aradı ve denizaşırı bir seyahate çıkacağı için paraya ihtiyacı olduğunu söyledi. Ayrıntıları daha sonra anlatacağını da ekliyor. Bir ebeveyn olarak tepki veriyorum, sadece teslim oluyorum.
Bu varsayımsal senaryoda, param şimdi çocuğum gibi davranan bir dolandırıcı tarafından, üretken yapay zeka ile oluşturulan dijital bir ses klonu kullanılarak çalındı. Şöyle düşünüyor olabilirsiniz: "Bu beni kandıramaz. Kendi çocuğumun sesinin nasıl olduğunu biliyorum." Ancak sizi temin ederim ki, bu dijital ikizlerden biriyle telefonda konuşuyorsanız, aradaki farkı ayırt edemeyeceksiniz. İşte bu sahtekarlık teknolojisi bu kadar sofistike hale geldi.
Bu, yapay zekanın hızla yaygınlaşmasıyla birlikte tüketicilerin, işletmelerin ve hükümetlerin karşı karşıya kaldığı zorluklardan sadece bir örnek. Bu durum siber güvenlik alanında yeni tehditlerin yanı sıra fırsatlar da yaratıyor. Bir yandan, yapay zeka karmaşık dolandırıcılık biçimlerinin yaratılmasını ve uygulanmasını çok daha ucuz ve erişilebilir hale getirdi. Diğer yandan, Mastercard da dahil olmak üzere şirketler, siber güvenlik araçlarımıza daha fazla bağlamsal anlayış katmak, onları daha akıllı hale getirmek, tüketiciler için deneyimi iyileştirmek ve dolandırıcılıkla eskisinden daha hızlı mücadele etmek için gen AI kullanıyor.
Dijital ikiz, sesinizin bir kopyası veya sesiniz ile videonuzun bir kombinasyonu olabilir. Her iki durumda da dolandırıcılar bu ikizi istediklerini söylemesi için eğitebilirler.
Bu dijital klonları oluşturmak eskiden çok pahalıydı. Bugün, bir kişi çevrimiçi olarak herhangi bir sayıda yapay zeka destekli hizmete kaydolabilir, bir dizi ses kaydı veya video yükleyebilir ve neredeyse ücretsiz olarak dijital bir ikiz oluşturabilir.
Diğer durumlarda, bir dolandırıcı, bir mesajlaşma uygulaması aracılığıyla potansiyel olarak çok sayıda kurbana ulaşmak için büyük ölçekte son derece hedefli ve kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturmak için gen AI'nın metin oluşturma yeteneklerini kullanabilir.
Bu örneklerde, dolandırıcılar artık neredeyse hiçbir ücret ödemeden güçlü araçlarla donanmış durumdalar. Bu dolandırıcılıklar da halihazırda gerçekleşmektedir. Şubat ayında yaşanan önemli bir olayda, Hong Kong'da bir finans çalışanı, aralarında şirketin finans müdürünün de bulunduğu birkaç iş arkadaşının dijital ikizleriyle görüntülü konferans görüşmesi yaptıktan sonra dolandırıcılara 25 milyon dolar göndererek kandırıldı.
Buradaki ciddi ima, bunun biz insanlar için adil olmayan bir mücadele olduğudur. Ne kadar uğraşırsak uğraşalım bir yapay zeka kadar hızlı öğrenemeyiz ya da adapte olamayız.
Kızımla ilgili senaryoya geri dönecek olursak, bu aldatmacayı ele almanın kolay bir yolu var. Bu tür durumlar için kullanabileceğimiz bir aile şifremiz var. Dijital bir ikiz bu bilgiyi bilemez. Paylaşılan bir parola olmasa bile, potansiyel bir dijital ikizden kendisinin de bilmediği bilgileri doğrulamasını isteyebilirsiniz - konuştuğunuz kişiyle yakın zamanda gittiğiniz bir restoran gibi.
Ne kadar zeki olursa olsun ya da uygulamalarını ne kadar hızlı geliştirirse geliştirsin, dijital ikizin tüm cephesi aniden parçalanmaya başlar. Bir yapay zeka ile aynı yarışta koşmaya çalışmaktan bu şekilde kaçınabiliriz. Bunun yerine, daha insani olmaya yönelelim.
Bazen, yüksek teknolojili olmayan bir çözüm bu tür dolandırıcılıkla mücadelede işe yarayabilir.
Gen AI elbette yalnızca dolandırıcılar tarafından kullanılmıyor. Ve düşük teknolojili çözümler her zaman çözüm değildir. Mastercard'ın ekipleri bugün dijital dünyanın güvenliğini artırmak için yapay zeka ve yapay zeka araçlarını kullanıyor.
Bir başka örnekte de yapay zekanın yardımıyla daha sofistike dolandırıcılık modelleri oluşturabiliriz. Günümüzde birçok dolandırıcılık modeli, satın alma alışkanlıklarınız ve eylemleriniz kullanılarak oluşturulmaktadır. Bu, Philadelphia'da günde genellikle 100 dolar harcıyorsanız, Filipinler'de aniden 2.000 dolarlık bir ürün satın almaya çalıştığınızda bir dolandırıcılık modelinin işaret verebileceği anlamına gelir.
Yapay zeka modellerini sadece bireysel düzeyde değil, daha geniş anlamda harcama alışkanlıklarını anlamak için kullanabiliriz. Diyelim ki hiç kumar oynamadınız, ancak bir kumar harcaması bankanızın dolandırıcılık sistemi tarafından işaretlendi. Daha geniş bir veri yelpazesine bakan bir yapay zeka sistemi, belirli bir kumarhane tesisinde kalan birçok kişinin kumar oynadığını tespit etmemize yardımcı olabilir - ve işlemleriniz o tesiste olduğunuzu gösterdiğinden, bu kumar harcaması artık şüpheli olarak görülmez ve bir uyarı gönderme veya kartınızı askıya alma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu da sizin için daha iyi bir deneyim yaratır.
Sadece birkaç yıl içinde, yapay zeka teknolojiyle etkileşim kurma, kod yazma şeklimizi değiştirdi ve hatta duyduklarımızın veya gördüklerimizin gerçek olup olmadığını sorgulamamıza neden oldu - kendi kızımdan gelen bir telefon bile.
Gen AI ile ilgili hikaye karmaşıktır ve riskler açıktır. Ancak bunu doğru şekilde yönlendirebileceğimizi biliyorum, böylece insanlar ve işletmeler yaratacağı yeni inovasyon dalgasından faydalanabilir.