trust system ai
Artificial Intelligence (AI) technologies have vast potential to advance business, improve lives, and tackle global challenges. Being able to learn from data, they offer opportunities for self-learning systems as new data becomes available. This ability to dynamically learn and improve performance offers advantages and opportunities not easy to achieve with conventional software programs.
Early uses of AI focused primarily on systems like chatbots and automated consumer recommendation systems not considered to pose a high risk if the AI failed to make good decisions. However, as self-learning systems become more and more responsible for making decisions that may ultimately affect the safety of personnel, assets or the environment, the need to ensure the safe use of AI has become a priority.
AI also creates new ethical challenges. Being data-driven, AI may reinforce unethical behaviour or bias represented by the data. Unintended usage like reward hacking and deepfakes highlight the need of addressing the ethical and responsible use of AI.
Mots-clés : cybersécurité, sécurité informatique, protection des données, menaces cybernétiques, veille cyber, analyse de vulnérabilités, sécurité des réseaux, cyberattaques, conformité RGPD, NIS2, DORA, PCIDSS, DEVSECOPS, eSANTE, intelligence artificielle, IA en cybersécurité, apprentissage automatique, deep learning, algorithmes de sécurité, détection des anomalies, systèmes intelligents, automatisation de la sécurité, IA pour la prévention des cyberattaques.
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