Hora de tomar decisões: as ricas consequências de convidar perguntas ricas
LLMs totalmente desenvolvidos podem ser usados para previsões e análises relacionadas. Aqui, como antes, a chave é a repetição. A exceção a esta categoria, contudo, deve ser o foco do tomador de decisão. A avaliação de questões-chave sobre o trabalho de segurança cibernética, a mudança e os factores externos relevantes deve ser enquadrada em termos que sejam compreendidos pelos decisores.
Uma conclusão importante do estudo da UCP é que os resultados do LLM devem ser dissecados e analisados para compreender os pontos de convergência e divergência. Fazer isso permite que os editores coloquem seu peso em variáveis que parecem ser críticas na determinação da posição de algumas crenças em relação a outras.
Então, assim armados, os editores podem colocar essas descobertas diretamente nos documentos dos tomadores de decisão, como uma alternativa a relatar diretamente os resultados de vários modelos de IA. Por outras palavras, é importante uma análise comparativa de como os LLMs chegam a conclusões individuais interessantes, em vez dos próprios casos ou proposições gerados.
Resumindo: Evitando um AI CISO
Quando se trata de usar LLMs de forma eficaz no planejamento de segurança cibernética, o resultado final é claro: planejadores e gerentes devem evitar o AI CISO. Simplificando, o conceito AI CISO descreve situações em que uma organização utiliza IA sem envolver humanos, não apenas na tomada de decisões, mas também em discussões sobre ética, metodologia e tecnologia subjacente.
O resultado será a ascensão dos sistemas de IA como de fato tomadores de decisão. Não a Skynet ou o HAL 9000, claro, mas os sistemas de apoio aos quais delegamos grande parte da nossa tomada de decisões.
Este último estudo e outros semelhantes apresentam as primeiras melhores práticas para conseguir isso. Eles argumentam que o uso eficaz de LLMs em previsões e análises robustas significa ter pessoas informadas em todas as fases da implantação.
Mais importante ainda, defendem que estas interacções devem reflectir toda a gama de conhecimentos humanos – desde conhecimentos de informação até competências de investigação e conhecimentos de marketing – para tirar o máximo partido da máquina.
