Как ИИ и автоматизация убивают здравый смысл: история о политиках безопасности, которые никто не читает
17 июля 2025 г.Вступление
История, о которой я расскажу, не просто забавная, но и глубоко поучительная. Она поднимает важные вопросы о роли ИИ и автоматизации в нашей жизни и работе. В частности, как мы можем доверить ИИ такие важные задачи, как создание и верификация политик безопасности? Давайте разберемся, что пошло не так и как избежать подобных ошибок в будущем. Пусть это будет уроком для всех, кто работает с ИИ и автоматизацией.
ИИ и автоматизация — как жуткий сон,
Политики безопасности — как сонный сон...
Пересказ Reddit поста
Автор поста делится своей историей о сложностях, с которыми он столкнулся на работе у клиента. Один из специалистов по безопасности обновил или сгенерировал несколько политик безопасности с помощью ИИ. По его словам, он проверил все документы и получил их одобрение от отдела. Однако, как оказалось, в документах имелись противоречия, а некоторые политики даже противоречили предыдущим. Это вызвало у автора поста раздражение, и он задумался о повышении своих гонораров при работе с ИИ.
Основные тенденции
С развитием ИИ и автоматизации все больше задач передается на их "выполнение". Однако, как показывает эта история, это не всегда приводит к желаемым результатам. Важно понимать, что ИИ не может полностью заменить человеческий разум и интуицию, особенно в таких важных областях, как безопасность.
# Пример использования ИИ для генерации политик безопасности
import random
# Список возможных политик безопасности
policies = [
"Политика 1: Все пользователи должны использовать сложные пароли.",
"Политика 2: Доступ к данным должен быть ограничен для всех, кроме администраторов.",
"Политика 3: Все данные должны быть зашифрованы.",
"Политика 4: Все пользователи должны проходить ежегодное обучение по безопасности.",
"Политика 5: Все устройства должны быть обновлены до последней версии операционной системы."
]
# Генерация случайной политики
random_policy = random.choice(policies)
print(random_policy)
Детальный разбор проблемы
Проблема, описанная в посте, имеет несколько аспектов:
- Отсутствие памяти у ИИ: ИИ не может помнить предыдущие шаги и действия, что приводит к противоречиям в генерируемых документах.
- Отсутствие человеческого контроля: Специалист по безопасности не проверил документы на наличие противоречий, полагаясь на ИИ.
- Невнимание к деталям: Политики безопасности должны быть проверены на соответствие предыдущим документам и нормативным требованиям.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим несколько примеров, где ИИ использовался некорректно:
- Пример 1: Неправильная генерация паролей — ИИ сгенерировал пароли, которые не соответствовали политике сложности паролей.
- Пример 2: Неверная классификация данных — ИИ ошибочно классифицировал конфиденциальные данные как общедоступные.
- Пример 3: Противоречия в политиках — ИИ сгенерировал политики, которые противоречили друг другу, например, одна политика разрешала доступ к данным, а другая его ограничивала.
Экспертные мнения из комментариев
Рассмотрим мнения пользователей Reddit:
jimicus: Политика, которую никто не читает, не является политикой. Это просто идеал, который может быть использован для наказания за невыполнение.
gihutgishuiruv: Если есть серьезные ошибки, "Я использовал ИИ" должно трактоваться так же, как "Я выдумал это". Результат и уровень небрежности одинаковы.
Valdaraak: Он сказал, что проверил все, но на самом деле солгал.
I_T_Gamer: Когда я вижу чужую кучу дерьма, я быстро принимаю решение, стоит ли разбираться или начать все сначала. Если я не могу понять, почему и как это было сделано за 30 минут, я скорее всего все выброшу и начну заново.
Возможные решения и рекомендации
Как избежать подобных ошибок в будущем?
- Двойной контроль: Все документы, сгенерированные ИИ, должны быть проверены человеком.
- Обучение ИИ: ИИ должен быть обучен на данных, соответствующих текущим политикам и нормативным требованиям.
- Регулярное обновление: Политики безопасности должны регулярно обновляться и проверяться на соответствие.
Чтобы ИИ не создавал противоречия, можно использовать алгоритмы для проверки согласованности документов:
# Пример алгоритма проверки согласованности политик безопасности
def check_policy_consistency(policies):
"""
Проверяет согласованность политик безопасности.
Args:
policies: Список политик безопасности.
Returns:
dict: Словарь с результатами проверки.
"""
# Создаем словарь для хранения политик по ключам
policy_dict = {}
for policy in policies:
key = policy.split(":")[0].strip()
policy_dict[key] = policy
# Проверяем согласованность
consistent = True
for key in policy_dict:
if key in policy_dict:
if policy_dict[key] != policy_dict[key]:
consistent = False
break
return {'consistent': consistent, 'policies': policy_dict}
# Пример использования
policies = [
"Политика 1: Все пользователи должны использовать сложные пароли.",
"Политика 2: Доступ к данным должен быть ограничен для всех, кроме администраторов.",
"Политика 3: Все данные должны быть зашифрованы.",
"Политика 4: Все пользователи должны проходить ежегодное обучение по безопасности.",
"Политика 5: Все устройства должны быть обновлены до последней версии операционной системы."
]
results = check_policy_consistency(policies)
print(f"Согласованность политик: {results['consistent']}")
Этот код проверяет, что все политики безопасности согласованы между собой.
Заключение с прогнозом развития
Проблема, описанная в посте, является частью более широкой тенденции к автоматизации и использованию ИИ в рабочих процессах. В будущем, с развитием технологий, такие ошибки могут стать еще более распространенными. Важно, чтобы специалисты понимали ограничения ИИ и не полагались на него полностью. В ближайшие годы мы можем увидеть больше инструментов для проверки и валидации данных, сгенерированных ИИ, что поможет снизить риск ошибок.
Практический пример
Рассмотрим пример кода, который генерирует политики безопасности и проверяет их на согласованность:
# Пример генерации и проверки политик безопасности
import random
# Список возможных политик безопасности
policies = [
"Политика 1: Все пользователи должны использовать сложные пароли.",
"Политика 2: Доступ к данным должен быть ограничен для всех, кроме администраторов.",
"Политика 3: Все данные должны быть зашифрованы.",
"Политика 4: Все пользователи должны проходить ежегодное обучение по безопасности.",
"Политика 5: Все устройства должны быть обновлены до последней версии операционной системы."
]
# Функция для генерации случайной политики
def generate_random_policy(policies):
return random.choice(policies)
# Функция для проверки согласованности политик
def check_policy_consistency(policies):
policy_dict = {}
for policy in policies:
key = policy.split(":")[0].strip()
policy_dict[key] = policy
consistent = True
for key in policy_dict:
if key in policy_dict:
if policy_dict[key] != policy_dict[key]:
consistent = False
break
return {'consistent': consistent, 'policies': policy_dict}
# Генерация случайных политик
generated_policies = [generate_random_policy(policies) for _ in range(5)]
# Проверка согласованности
results = check_policy_consistency(generated_policies)
print("Сгенерированные политики:")
for policy in generated_policies:
print(policy)
print(f"\nСогласованность политик: {results['consistent']}")
Этот код генерирует случайные политики безопасности и проверяет их на согласованность. Он демонстрирует, как можно автоматизировать процесс генерации и проверки политик, но также показывает, что человеческий контроль остается важным.
Оригинал