Az AI alkalmazásának rejtett kihívásai Az mesterséges intelligencia (AI) gyors fejlődése számos izgalmas lehetőséget kínál, ugyanakkor nem mentes a sötét oldalaktól sem. A technológia előnyei mellett érdemes figyelembe venni azokat a problémákat is, amel

Lehetséges, hogy nem csupán az állásunk hirtelen elvesztése aggaszt minket a legjobban, hanem sokkal inkább az a gondolat, hogy ezt az egészet rosszindulatú célokra használhatják fel. A United Healthcare ransomware incidens és a vezetője ellen elkövetett merénylet kapcsán pedig van még egy figyelemre méltó aspektus, amely az AI szerepét érinti a mai eseményekben.

A tudás és az erőforrások felhasználása mindig kettős természetű lehet: azokat jó és rossz célokra egyaránt lehet alkalmazni. Ezt jól szemlélteti az atomerőművek és atombombák ellentéte. Hasonlóképpen, az mesterséges intelligencia (AI) is egy olyan eszköz, amelynek potenciálját sokféleképpen kihasználják. Például a vírusvédelmi cégek már hosszú évek óta integrálják az AI-t a munkafolyamataikba, legyen szó vírusminták elemzéséről, heurisztikus megközelítésekről vagy egyéb feladatokról.

A gépi tanulás jelentős előnyöket nyújt az orvosi röntgenképek elemzésében is, hiszen a technológia képes villámgyorsan átvizsgálni a felvételeket. Ennek köszönhetően az orvosok gyorsan azonosíthatják azokat a pácienseket, akiket további vizsgálatokra kell visszahívni, így javítva a diagnózis hatékonyságát és a betegellátás színvonalát.

A kártékony szándékok érdekében történő alkalmazás nem késett sokáig, hiszen a nyelvtanilag helyes spamek és csaló üzenetek már bármilyen nyelven egyszerűen létrehozhatók.

A darknet világában már megjelentek különböző előfizetéses szolgáltatások, amelyek a rosszindulatú kódok generálását célozzák meg. Olyan elnevezésekkel találkozhatunk, mint WormGPT, FraudGPT, ChaosGPT, PoisonGPT, DarkBart és DarkBert. Ezek a platformok lehetővé teszik, hogy szakmai tudás nélkül is bárki "vegyi Ali"-vá váljon, így a kibertér sötét oldala egyre könnyebben hozzáférhetővé válik.

Ha visszagondolunk a United Healthcare drámai eseményeire, az egyáltalán nem volt egy egyszerű történet. Az egész folyamat egy zsarolóvírus, az ALPHV/BlackCat által irányított bűnbanda alvállalkozói csoportjának támadásával kezdődött, amely megcélozta a Change Healthcare egészségügyi rendszereit. Ennek során 6 terabájtnyi bizalmas adatot titkosítottak és loptak el. 2024. március 1-jén a UnitedHealth végül úgy döntött, hogy 22 millió dollárt fizet a váltságdíjért, hogy visszakaphassa az elveszett információkat, és megakadályozza a lopott adatok nyilvánosságra hozatalát.

A váltságdíjat kezdetben begyűjtő affiliate partner tevékenységét néhány nappal később az ALPHV/BlackCat vezetősége leállította, és a számlájukról az összes, ott őrzött pénzösszeget eltávolították.

A következő fordulóban a hoppon maradt segédbűnözők, akik a RansomHub zászlaja alatt tevékenykednek, újabb ultimátumot intéztek az intézmény felé. Ezúttal 12 nap áll rendelkezésükre, hogy váltságdíjat fizessenek, amelyet a birtokukban lévő, ellopott adatokra alapozva követelnek. Amennyiben nem teljesítik a követelésüket, azzal fenyegetőznek, hogy árverés keretében értékesítik az adatokat a legmagasabb ajánlatot tevő számára.

A támadás már alapból is megsemmisítő hatással járt: osztályok leállása, tervezett és sürgősségi műtétek elmaradása, betegek átirányítása más intézményekbe, leletek online kiadása helyett utazgatás, számítógép helyett papír, ceruza, kartoték, telefon és fax, plusz a teljes társadalombiztosítási elszámolás rendszerének, valamint az orvosok munkaidő elszámolásának földbeállása.

Az esemény rendkívüli mértékű károkat idézett elő, mivel 100 millió ember egészségügyi információi kerültek napvilágra. Bár eddig nem érkeztek részletesebb információk az ügyről, szinte biztosra vehető, hogy a védekezés és megelőzés terén voltak jelentős hiányosságok.

Közben egy sokkoló esemény rázta meg a közvéleményt: egy gyilkosság, amely világszerte felkeltette a figyelmet. Fényes nappal, a város szívében, Brian Thompson, a UnitedHealthcare amerikai egészségbiztosító vezérigazgatója, életét vesztette, amikor egy New York-i szálloda előtt lelőtték. Az incidens mély nyomot hagyott a társadalomban, és a média azonnal a történet nyomába eredt.

Bár Luigi Mangionét végül elfogták, a közösségi médiában mégis sokan különféle módokon kifejezték támogatásukat a cselekedete iránt. E jelenség mögött valószínűleg az áll, hogy az amerikai betegbiztosítások folyamatosan emelkedő költségei és a szolgáltatások csökkenése miatt egyre többen érzik magukat kiszolgáltatottnak és elégedetlennek.

Egy 2010-ben publikált, "Delay, Deny, Defend" című könyv szerint a nyereségérdekelt biztosítók a bevételeik maximalizálása és a költségek lefaragása érdekében drasztikus lépéseket tettek. Ezen elvek mentén szisztematikusan alkalmaztak jogi trükköket, hogy elkerüljék a kezelések kifizetését. Érdekes módon, ezek a szavak a töltényhüvelyekre is fel voltak vésve. A UnitedHealth Group 2023-ban például 22 milliárd dolláros nyereséget jelentett, amelyből 5.5 milliárd dollár a negyedik negyedévben keletkezett.

Itt lép színre a mesterséges intelligencia, amely egyre inkább meghatározza az egészségbiztosítások világát. A UnitedHealthcare mellett számos más biztosító is alkalmazza ezeket az intelligens rendszereket a biztosítási igények feldolgozásában. Ezek a technológiák gyakran automatikusan utasítanak el kérelmeket, ami ugyanakkor növeli a biztosítók nyereségét, de komoly csalódottságot okoz az ügyfelek számára. Az innováció tehát nemcsak előnyöket hoz, hanem komoly kihívásokat is teremt a felhasználók számára.

Jennifer D. Oliva, az Indiana Egyetem Maurer School of Law jogász professzora egy figyelemfelkeltő tanulmányt jelentetett meg az Indiana Law Journal keretein belül. Ebben a dolgozatban arra hívja fel a figyelmet, hogy az AI-alapú algoritmusok hogyan csökkentik le a betegeket csupán számadatokká, ezzel megkönnyítve a biztosítási igények tömeges elutasítását. Például a Cigna biztosító két hónap leforgása alatt több mint 300 ezer kérelmet utasított el, mindezt átlagosan 1,2 másodperc alatt, gyakran anélkül, hogy alaposan elemezték volna az érintett páciensek adatait. Ez a gyakorlat rámutat arra, hogy a technológiai megoldások használata súlyosan érintheti a betegek jogait és méltóságát.

Ha egyáltalán lehet itt bármilyen tanulságfélét emlegetni, annyi bizonyos, hogy az AI etikus felhasználása ügyében még rengeteg lesz a kihívás és egyben a tennivaló.