В Африке искусственный интеллект не изобретает атаку, а наращивает её масштаб

Советник ISS Карен Аллен в статье от 13 октября читает отчёт одного из поставщиков моделей о злоупотреблениях через африканскую оптику. Отчёт документирует использование агентов на языковых моделях в кибератаках, слежке и операциях влияния; разборы случаев охватывают Кению, Центральноафриканскую Республику, Демократическую Республику Конго, Судан и Мали. Вывод Аллен однозначен: искусственный интеллект не изобретает обманный контент, а масштабирует его производство. По данным Интерпола, 55% зарегистрированных в Африке киберпреступлений опирались на искусственный интеллект. При взломе государственного технологического ведомства в Северной Африке раскрылись более 300 000 записей удостоверений личности и данные более 500 000 компаний.

Когда речь доходит до политического применения, примеры становятся конкретнее. В Мали агенты на базе модели выбирали и профилировали фигуры оппозиции. В Центральноафриканской Республике сеть поддельных радиостанций использовала модель, чтобы очистить синтетический контент от следов машинного письма; сообщается, что местные агенты производили прорусский контент от имени «Вагнера». В Конго несколько фальшивых новостных сайтов заполнили 318 статьями машинного производства. В Кении перед выборами 2027 года готовились партии по 50 твитов, выглядевших как инициатива снизу, и в оборот пускалось ложное утверждение о распаде оппозиции. По данным Агентства развития Африканского союза, 45 правительств эксплуатируют системы оказания цифровых услуг, то есть целевая поверхность расширяется каждый год.

Разрыв в возможностях Аллен тоже показывает цифрами. Государственные учреждения Южной Африки тратят на кибербезопасность лишь треть того, что тратят компании, а обещанный десять лет назад национальный Центр координации кибербезопасности так и не создан. Нигерия приняла политику с обязательством развивать ответственный и этичный искусственный интеллект и по потенциалу разработки приблизилась к Южной Африке. Автор требует двух базовых шагов: обмена данными об угрозах между государством и частным сектором и простых правил пользования, которые не дают сотрудникам вводить чувствительные данные в публично доступные модели. Статья напоминает, что при масштабе, где модель дошла примерно до 30 млн пользователей, защита по-прежнему строится от учреждения к учреждению.