在過(guò)去的十年里，企業(yè)安全團(tuán)隊(duì)主要使用AI(人工智能)進(jìn)行異常檢測(cè)；檢測(cè)他們負(fù)責(zé)保護(hù)的系統(tǒng)中的妥協(xié)跡象，惡意軟件的存在或活躍的對(duì)抗活動(dòng)。這主要是被動(dòng)檢測(cè)。有限的資源web 3.0將在預(yù)期的經(jīng)濟(jì)衰退和2023年web3.0可能的衰退中惡化，這促進(jìn)了對(duì)更自動(dòng)化響應(yīng)的需求。目前，這在很大程度上僅限于簡(jiǎn)單的自動(dòng)隔離感染設(shè)備；然而，更廣泛的自動(dòng)AI觸發(fā)響應(yīng)是不可避免的。

人工智能越來(lái)越多地被用于威脅檢測(cè)web 3.0，尤其是在消除web 3.0引起如此多安全關(guān)注的‘安全誤報(bào)’噪聲方面，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)生一定的影響。它將優(yōu)先考慮需要立即引起注意和行動(dòng)的安全報(bào)警。安全排列、自動(dòng)化和響應(yīng)產(chǎn)品將繼續(xù)在報(bào)警分類(lèi)中發(fā)揮更大的作用。這是迄今為止人工智能在安全領(lǐng)域的傳統(tǒng)有益用途。雖然使用的算法需要保護(hù)，但它將在2023年繼續(xù)增長(zhǎng)，以避免惡意操作。

隨著公司尋求降低成本，延長(zhǎng)跑道，通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化將成為保持競(jìng)爭(zhēng)力的主力。到2023年，我們將看到人工智能的使用率在增加，使用這種技術(shù)的人數(shù)在增加，并釋放多方面人工智能應(yīng)用環(huán)境。

人工智能將更深入地嵌入業(yè)務(wù)的方方面面。企業(yè)安全團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)使用AI(人工智能算法)來(lái)保護(hù)企業(yè)免受攻擊，但現(xiàn)在他們需要在更廣泛的業(yè)務(wù)范圍內(nèi)保護(hù)AI（人工智能），以免它也被用來(lái)對(duì)付企業(yè)。在未來(lái)，當(dāng)web 3.0攻擊者了解人工智能、弱點(diǎn)和利用這些弱點(diǎn)獲利時(shí)，將變得更加困難。

隨著AI（人工智能）使用的增加，其目的性質(zhì)也發(fā)生了變化。起初，它主要用于業(yè)務(wù)檢測(cè)的變化；也就是說(shuō)，已經(jīng)發(fā)生了什么。未來(lái)，它將用于預(yù)測(cè)web 3.0可能發(fā)生的事情，這些預(yù)測(cè)通常集中在人(員工和客戶(hù))身上。解決人工智能中眾所周知的弱點(diǎn)將變得更加重要。人工智能中的偏見(jiàn)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決定，而學(xué)習(xí)失敗會(huì)導(dǎo)致無(wú)法決定。因?yàn)檫@種人工智能的目標(biāo)會(huì)是人，所以對(duì)人工智能的完整性和公平性的需求變得勢(shì)在必行。

人工智能的準(zhǔn)確性取決于數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量。不幸的是，少數(shù)群體的歷史數(shù)據(jù)往往缺乏，一旦存在，就會(huì)加強(qiáng)社會(huì)偏見(jiàn)模式。除非被淘汰，否則這種社會(huì)偏見(jiàn)會(huì)影響員工中的少數(shù)群體，導(dǎo)致對(duì)個(gè)別員工的偏見(jiàn)，錯(cuò)過(guò)管理機(jī)會(huì)。

在消除偏見(jiàn)方面，2022年取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，并將在2023年繼續(xù)。這個(gè)問(wèn)題主要是基于對(duì)AI（人工智能）輸出的檢查，確認(rèn)它是預(yù)期的，并且知道算法的哪一部分產(chǎn)生了“偏見(jiàn)”的結(jié)果。這個(gè)過(guò)程是一個(gè)不斷改進(jìn)算法的過(guò)程，隨著時(shí)間的推移，顯然會(huì)產(chǎn)生更好的結(jié)果。但是最終還是會(huì)有一個(gè)哲學(xué)問(wèn)題，那就是偏見(jiàn)能否完全從人類(lèi)制造的任何東西中消除。

減少偏見(jiàn)的關(guān)鍵在于簡(jiǎn)化和自動(dòng)化人工智能系統(tǒng)的監(jiān)控。如果AI系統(tǒng)沒(méi)有得到適當(dāng)?shù)谋O(jiān)控，模型中內(nèi)置的偏差可能會(huì)加速或放大。到2023年，我們將看到組織授權(quán)和教育人們大規(guī)模監(jiān)控和更新AI模型，并提供定期反饋，以確保AI正在攝入高質(zhì)量的真實(shí)數(shù)據(jù)。

人工智能的失敗通常是由于可學(xué)數(shù)據(jù)湖的不足造成的。顯而易見(jiàn)的解決方案是增加數(shù)據(jù)湖的規(guī)模。然而，當(dāng)主題是人類(lèi)行為時(shí)，這實(shí)際上意味著個(gè)人數(shù)據(jù)湖web 3.0的增加。對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，這意味著一個(gè)湖更像是個(gè)人數(shù)據(jù)海洋的大量增加。在大多數(shù)合法場(chǎng)合，這些數(shù)據(jù)將被匿名，但眾所周知，個(gè)人信息很難完全匿名。

在考慮模型訓(xùn)練時(shí)，隱私經(jīng)常被忽視，但是數(shù)據(jù)不能完全匿名，也不能破壞它對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的影響。人工智能模型已經(jīng)包含了大量的個(gè)人數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能被提取為攻擊的一部分。隨著AI使用的增加，到2023年，對(duì)它的威脅也會(huì)增加。威脅行為者不會(huì)在網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭(zhēng)空間中措手不及，而是會(huì)變得富有創(chuàng)造力，利用他們的巨大財(cái)富，試圖找到使用AI和開(kāi)發(fā)新攻擊媒體的方法。

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