Con gái tôi đột nhiên gọi cho tôi và nói với tôi rằng cô ấy cần tiền trong khi cô ấy đang đi du lịch nước ngoài. Cô ấy nói thêm rằng cô ấy sẽ cho tôi biết chi tiết sau. Phản ứng với tư cách là cha mẹ, tôi chỉ nhượng bộ.

Trong kịch bản giả định này, tiền của tôi hiện đã bị đánh cắp bởi một kẻ lừa đảo giả làm con tôi bằng cách sử dụng một bản sao giọng nói kỹ thuật số được tạo ra bằng AI tạo ra. Bạn có thể nghĩ, “Điều đó sẽ không đánh lừa tôi. Tôi biết con tôi nghe như thế nào.” Nhưng tôi đảm bảo với bạn rằng nếu bạn đang nói chuyện qua điện thoại với một trong những cặp song sinh kỹ thuật số này, bạn sẽ không thể phân biệt được sự khác biệt. Đó là cách công nghệ giả mạo này đã trở nên tinh vi như thế nào.

Đây chỉ là một ví dụ về những thách thức mà người tiêu dùng, doanh nghiệp và chính phủ hiện đang phải đối mặt khi thế hệ AI đã nhanh chóng trở thành xu hướng chủ đạo. Nó đang tạo ra các mối đe dọa mới trong không gian an ninh mạng, nhưng cũng là cơ hội. Một mặt, thế hệ AI đã làm cho việc tạo và thực hiện các hình thức gian lận phức tạp trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn nhiều. Mặt khác, các công ty, bao gồm Mastercard, đang sử dụng thế hệ AI để thêm hiểu biết về ngữ cảnh cho các công cụ an ninh mạng của chúng tôi, làm cho chúng thông minh hơn, cải thiện trải nghiệm cho người tiêu dùng và chống gian lận nhanh hơn trước.

Thế hệ AI, tất nhiên, không chỉ được sử dụng bởi những kẻ lừa đảo. Và các giải pháp công nghệ thấp không phải lúc nào cũng là câu trả lời. Các nhóm của Mastercard ngày nay đang sử dụng các công cụ AI và AI thế hệ để cải thiện bảo mật của thế giới kỹ thuật số.

Trong một ví dụ khác, chúng ta cũng có thể xây dựng các mô hình gian lận phức tạp hơn với sự trợ giúp của AI. Ngày nay, nhiều mô hình gian lận được xây dựng bằng cách sử dụng thói quen và hành động mua hàng của bạn. Điều đó có nghĩa là nếu bạn thường chi 100 đô la một ngày quanh Philadelphia, một mô hình gian lận có thể báo hiệu nếu bạn đột nhiên cố gắng mua một mặt hàng 2.000 đô la ở Philippines.

Chúng ta có thể sử dụng các mô hình AI để hiểu thói quen chi tiêu rộng hơn - không chỉ ở cấp độ cá nhân.  Giả sử bạn không bao giờ đánh bạc, nhưng chi phí cờ bạc bị đánh dấu bởi hệ thống gian lận của ngân hàng của bạn. Khi xem xét phạm vi dữ liệu rộng hơn, hệ thống AI có thể giúp chúng ta xác định rằng nhiều người lưu trú tại một khu nghỉ dưỡng sòng bạc nhất định có đánh bạc hay không — và vì giao dịch của bạn cho thấy bạn đang ở khu nghỉ dưỡng đó nên khoản chi phí đánh bạc này không còn bị coi là đáng ngờ nữa, tránh được nhu cầu gửi cảnh báo hoặc tạm ngừng thẻ của bạn. Điều đó tạo ra một trải nghiệm tốt hơn cho bạn.

Chỉ trong vài năm, thế hệ AI đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ, viết mã và thậm chí nó khiến chúng ta đặt câu hỏi liệu những gì chúng ta đang nghe hoặc nhìn thấy có thực sự không - thậm chí là một cuộc gọi từ chính con gái tôi.

Câu chuyện về thế hệ AI rất phức tạp - và những rủi ro rất rõ ràng. Nhưng tôi biết chúng ta có thể định hướng nó theo những cách đúng đắn để mọi người và doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ làn sóng đổi mới mà nó đang tạo ra.

Hình ảnh biểu ngữ thông qua Adobe Stock và được tạo bằng AI tạo ra.