Kielimallien turvatoimet eivät sulje riskejä: epäsuorat tai vaiheistetut pyynnöt voivat ohittaa suojauksia, ja mallit tuottavat idiomaattista, uskottavaa tekstiä millä tahansa kielellä. Se tekee sosiaalisesta manipuloinnista ja tietojenkalastelusta aiempaa vaikeammin tunnistettavaa, mahdollistaa massakohdennuksen ja tarjoaa välineet disinformaation, propagandan ja identiteetin jäljittelyn tehostamiseen. Kun viestit näyttävät ja tuntuvat ”oikeilta”, uhrin erehtymisen todennäköisyys kasvaa – ja tekoälyn nopeus sekä skaalautuvuus moninkertaistavat vaikutuksen.
Suurin muutos näkyy sosiaalisessa manipuloinnissa ja tietojenkalastelussa. Kielimallit tuottavat idiomaattista, virheetöntä tekstiä ja pystyvät omaksumaan organisaation tai yksittäisen henkilön kirjoitustyylin. Kun viestit näyttävät ja tuntuvat oikeilta, uhrin erehtymisen todennäköisyys kasvaa. Samalla automaatio mahdollistaa nopean skaalaamisen: viestejä voidaan kohdentaa suurille joukoille, muokata eri kielille ja sovittaa kontekstiin.
Tämä laskee rikoksen tekemisen kynnystä ja kasvattaa yritysten, julkisen sektorin ja yksityishenkilöiden altistusta. Sama mekanismi tukee myös disinformaation ja propagandan levittämistä. Tekoälyllä voidaan tuottaa suuria määriä toisiaan vahvistavaa sisältöä, ylläpitää haluttua kertomusta monikanavaisesti ja hämärtää rajanvetoa luotettavan ja epäluotettavan tiedon välillä. Yleisölle välittyy sujuvaa, tyylillisesti uskottavaa tekstiä, jonka alkuperä ja tarkoitus jäävät helposti piiloon.
Teknisessä mielessä kielimallit eivät ole itsessään haittaohjelmatehtaita, mutta niiden kyky selittää perusmekanismeja ja jäsentää ongelmia madaltaa aloittelijoiden kynnystä. Mallit voivat auttaa hahmottamaan rakenteita, jotka liittyvät esimerkiksi verkkoympäristön heikkouksiin, ja tuottaa yksinkertaisia komponentteja, joiden varaan osaava tekijä voi rakentaa lisää.
Turvaominaisuudet pyrkivät estämään suoran avun antamisen haitallisiin tarkoituksiin, mutta järjestelmien toiminta perustuu edelleen kielelliseen tulkintaan, joka on altis harhauttamiselle. Tyyliä mukaileva teksti ja synteettinen media – teksti, ääni, kuva ja video – mahdollistavat lisäksi henkilö- ja ryhmäimitoinnin. Kun viesti kuulostaa ”oikealta” ihmiseltä tai viranomaiselta, luottamuksen väärinkäyttö helpottuu.
Riskit kasvavat erityisesti mittakaavan, nopeuden ja tyylinmukautuvuuden vuoksi. Automaatio tekee kohdentamisesta halpaa ja nopeaa, ja kun syvää teknistä osaamista ei aina tarvita, potentiaalisten tekijöiden määrä kasvaa. Turvasuojien rajallisuus korostaa tarvetta yhdistää tekniset kontrollit, prosessit ja ihmisten osaaminen. Tällä hetkellä ei ole olemassa yleiskäyttöistä ja varmaa työkalua, joka kykenisi luotettavasti toteamaan, onko teksti ihmisen vai tekoälyn tuottamaa. Siksi pelkkiin teknisiin tunnistusratkaisuihin nojaaminen on riittämätöntä.
Organisaatioiden näkökulmasta keskeistä on nostaa tietoisuutta ja osaamista. Henkilöstölle on annettava valmiudet tunnistaa epätyypilliset pyynnöt, tyylivirheet tai kontekstista poikkeavat viestit ja käyttää kaksoisvarmistuksia esimerkiksi maksujen hyväksymisessä tai tunnustietojen luovuttamisessa.
Tietoisuuden rinnalla on rakennettava selkeä hallintamalli tekoälyn käytölle: määriteltävä hyväksyttävät käyttötarkoitukset, roolit ja vastuut sekä pidettävä kirjaa siitä, missä ja miten tekoälyä hyödynnetään. Kolmansien osapuolten hallinta on olennaista, sillä mallipalvelut ja integraatiot ovat usein ulkoisia: sopimusehtoihin on sisällytettävä päivityskäytännöt, lokitus ja tietoturvavaatimukset. Jatkuvuudenhallinnan näkökulmasta tarvitaan harjoituksia, toimivia varasuunnitelmia ja selkeä viestintäketju poikkeustilanteiden varalle.
Tekniset suojaukset täydentävät kokonaisuutta. Sähköposti- ja verkkosuodatus, monivaiheinen tunnistautuminen ja vähiten oikeuksien periaate ehkäisevät vahinkojen syntymistä ja leviämistä. Lokitus ja poikkeamien havainnointi auttavat havaitsemaan epätavalliset viestintäkuviot, massalähdöt tai oikeuksien äkilliset muutokset. Tietojen luokittelu, salaus ja vuodonestojärjestelmät tukevat kriittisen tiedon suojaa, ja sisältöjen alkuperämerkintöihin perustuvat ratkaisut voivat tulevaisuudessa helpottaa luottamuksen rakentamista digitaalisissa ympäristöissä. Kokonaisuutta on jatkuvasti päivitettävä, koska uhkakenttä kehittyy tekniikan mukana.
Lainvalvonnan on pysyttävä kehityksessä mukana. Tämä tarkoittaa sekä omien kyvykkyyksien vahvistamista että tiivistä yhteistyötä teknologiayritysten, CERT-toimijoiden ja muiden viranomaisten kanssa. Tekoäly voi tukea analytiikkaa ja tutkintaa laillisuuden ja perusoikeuksien rajoissa, mutta yhtä tärkeää on yhteinen kieli uhkailmiöiden kuvaamiseen ja tiedonvaihdon nopeuttamiseen. Kun havaintoja voidaan jakaa rakenteisesti ja nopeasti, väärinkäytösten elinkaari lyhenee.
Kokonaisuutena tekoäly ei ole itsessään hyvä tai paha, vaan voimakas väline, jonka vaikutus riippuu käyttöyhteydestä, kannustimista ja valvonnasta. Väärinkäytösten kirjo on vasta hahmottumassa, ja menetelmät monimutkaistuvat tekniikan kehittyessä. Siksi vastauksen on oltava kokonaisvaltainen: ihmisten osaaminen, selkeät prosessit, tarkoituksenmukaiset tekniset kontrollit ja kehittyvä sääntely on kytkettävä toisiinsa. Kun kyvykkyydet, kannusteet ja vastuut ovat linjassa, tekoälyn hyötyjä voidaan kasvattaa ja riskit pitää hallittavina – myös silloin, kun rikollinen toiminta pyrkii hyödyntämään samoja teknologioita.