因此，網(wǎng)絡(luò)安全從業(yè)者是否應(yīng)該害怕最近與AI相關(guān)的發(fā)展?他們會(huì)被AI取代嗎?
歷史賦予的教訓(xùn)
我們?cè)俅伪豢謶?、不確定性和懷疑情緒所包圍，關(guān)于哪些網(wǎng)絡(luò)安全工作將被AI自動(dòng)化，哪些人會(huì)被裁員，人們展開(kāi)了激烈的辯論。
但在陷入焦慮之前，我建議從歷史案例中學(xué)習(xí)。
James Bessen在其著作《邊做邊學(xué)——創(chuàng)新、工資和財(cái)富之間的真正聯(lián)系》(Learning by Doing – The Real Connection Between Innovation, Wages and Wealth)中討論了銀行柜員和自動(dòng)取款機(jī)的案例。自從自動(dòng)取款機(jī)被發(fā)明出來(lái)后，許多人認(rèn)為自動(dòng)取款機(jī)取代銀行柜員只是時(shí)間問(wèn)題。美國(guó)的第一臺(tái)自動(dòng)取款機(jī)是1971年由西雅圖第一國(guó)民銀行引進(jìn)的，到1976年已經(jīng)安裝了5000多臺(tái)自動(dòng)取款機(jī)。1980年，富國(guó)銀行(Wells Fargo)的高級(jí)管理層預(yù)測(cè)，由于電子交易的增長(zhǎng)，銀行分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量將大幅減少，而剩下的分支機(jī)構(gòu)將“幾乎沒(méi)有支持人員”;到1984年，超過(guò)40%的美國(guó)家庭擁有ATM卡。
但是，盡管銀行業(yè)實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)字化，銀行員工的數(shù)量卻并沒(méi)有減少;自動(dòng)取款機(jī)確實(shí)取代了柜員，將一個(gè)典型的分行的員工人數(shù)從20人縮減到13人。但這也意味著現(xiàn)在經(jīng)營(yíng)分行的成本效益更高，這導(dǎo)致了更多的分行成立(1988年至2004年期間增加了43%)，從而增加了對(duì)銀行員工的總需求。
最近的一個(gè)例子涉及醫(yī)療成像領(lǐng)域的AI革命。最近的一項(xiàng)研究分析了基于AI的系統(tǒng)對(duì)醫(yī)療和衛(wèi)生實(shí)踐的影響。根據(jù)作者的說(shuō)法，“AI成像軟件和設(shè)備可能會(huì)協(xié)助放射科醫(yī)生或與放射科醫(yī)生有效競(jìng)爭(zhēng)，最終在各個(gè)方面改變當(dāng)前的醫(yī)療和保健實(shí)踐模式”。根據(jù)這項(xiàng)研究，醫(yī)療成像公司的收入預(yù)計(jì)將從2017年的近0美元增長(zhǎng)到2025年的29億美元。事實(shí)上，根據(jù)《醫(yī)療成像市場(chǎng)中的AI》報(bào)告，在2021 - 2030年期間，全球醫(yī)療成像領(lǐng)域的AI市場(chǎng)預(yù)計(jì)將以36.87%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，從2021年的12.4億美元增長(zhǎng)到209億美元。
當(dāng)放射科醫(yī)生看到這些數(shù)據(jù)時(shí)，他們可能會(huì)擔(dān)心自己的職業(yè)即將被AI取代。但這些擔(dān)憂還為時(shí)過(guò)早;盡管存在這種趨勢(shì)，但AI似乎并沒(méi)有搶走他們的工作。事實(shí)甚至恰恰相反：在2019年至2022年期間，雖然放射學(xué)的AI處于繁榮時(shí)期，但放射科醫(yī)生的招聘信息卻增加了三倍，從1000人增加到3000人，同時(shí)工資也大幅上漲。
杰文斯悖論
以經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉·斯坦利·杰文斯(William Stanley Jevons)命名的“杰文斯悖論”(The Jevons paradox)指出，當(dāng)一種資源的使用效率提高時(shí)，由于成本下降，人們最終會(huì)消耗更多的資源。在他1865年出版的《煤炭問(wèn)題》一書中，杰文斯觀察到，隨著蒸汽機(jī)效率的提高，它能夠用更少的煤炭完成更多的事情，隨著人們開(kāi)始使用蒸汽機(jī)來(lái)完成更多的任務(wù)，煤炭的消耗也增加了。同樣地，當(dāng)我們學(xué)會(huì)了加熱爐來(lái)減少煉鐵所需的煤炭時(shí)，煤炭消耗量增加了，因?yàn)楝F(xiàn)在煉鐵更有利可圖，建造新的煉鐵設(shè)施吸引了更多的投資者。
正是這種矛盾確保了對(duì)銀行員工和放射科醫(yī)生的持續(xù)需求，并將隨著AI的發(fā)展創(chuàng)造更多的網(wǎng)絡(luò)安全工作。
網(wǎng)絡(luò)安全中的AI
盡管AI技術(shù)在過(guò)去十年中被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，但不能說(shuō)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員的需求正在減少。
我們一直在使用AI來(lái)優(yōu)先處理SIEM警報(bào)，但SOC的人手嚴(yán)重不足;我們一直在使用AI來(lái)檢測(cè)惡意軟件，但我們無(wú)法填補(bǔ)事件響應(yīng)和逆向工程方面的所有職位空缺;我們一直在使用AI來(lái)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)異常，但我們需要更多的藍(lán)隊(duì)隊(duì)員;事實(shí)上，根據(jù)《2022 ISC網(wǎng)絡(luò)安全勞動(dòng)力研究》顯示，盡管在網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)任務(wù)中部署了AI，但網(wǎng)絡(luò)安全勞動(dòng)力缺口仍在逐年擴(kuò)大。
盡管有人擔(dān)心AI可能會(huì)取代人類在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，但越來(lái)越明顯的是，隨著基于AI的技術(shù)的成熟，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員的需求將進(jìn)一步增加。與流行的觀點(diǎn)相反，AI將成為增加網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員需求的主要因素。
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