Искусственный интеллект возьмётся за офисную печать

Проникновение ИИ, основанного на больших языковых моделях, в нашу повседневность произошло поистине стремительно. Только-только в октябре 2022-го компания OpenAI открыла доступ к своему умному боту ChatGPT, — а уже в начале этого года эксперты предупреждают о росте киберугроз со стороны использующих ИИ злоумышленников, голливудские сценаристы призывают к забастовке с требованием запретить ботам писать сценарии сериалов, а в Samsung и иных ИТ-компаниях запрещают разработчикам консультироваться с общедоступным искусственным интеллектом по вопросам написания проприетарного кода.

Боты для всех

Тем не менее, генеративный (т. е. способный вырабатывать контент на основе заданных человеком подсказок или вопросов) ИИ явно становится неотъемлемой частью в том числе и офисной жизни. Ряд исследований свидетельствует о повышении продуктивности сотрудников, имеющих на рабочем месте неограниченный доступ к умным ботам, а основатель Microsoft Билл Гейтс и вовсе провозгласил «начало эры ИИ». Вот и в сегменте офисной печати, чрезвычайно консервативном на фоне общей заметной динамики ИТ-отрасли, генеративный искусственный интеллект обещает немалые перемены.

Важно, что в отличие от многих других ИТ-нововведений, боты, способные вести весьма содержательный диалог на естественном языке — помогать в решении ситуативных задач, находить ошибки в программном коде, планировать расходы и т. п. — срезу предлагаются в виде сервисов, а ознакомиться с ними для оценки потенциальной полезности и вовсе можно бесплатно. Microsoft уже интегрирует ChatGPT в свой поисковик Bing, Google сделала доступным чат-бота Bard для пользователей из 180 стран и территорий, «Яндекс» представил генеративную языковую модель собственной разработки YandexGPT и встроил её в «Алису».

Словом, потенциальным заказчикам нет никакой необходимости разворачивать on-premises требующую изрядных вычислительных ресурсов серверную инсталляцию для локального запуска современной генеративной ИИ-модели. А выгоды от её использования налицо — по крайней мере, в тех областях, где диалог с чат-ботом заведомо не приведёт к утечке конфиденциальных данных. В частности, к таким областям относится эффективная организация подсистемы офисной (включая распределённый офис) печати, для чего до самого последнего времени требовалось внедрять достаточно сложные системы мониторинга и контроля, — MPS/MDS.

Печатать с умом

Одна из наиболее ответственных задач, что призваны решать управляемые системы печати, — это обеспечение непрерывности работы принтеров и МФУ. Внутри единого офиса добиться этого сравнительно несложно: всегда на месте ИТ-специалисты, для каждого печатающего устройства прописан технический регламент с точными сроками техобслуживания, замены отдельных узлов и т. п. Но в ситуации, когда значимая часть сотрудников (со своими локальными принтерами) работают частично или всё время на удалёнке, поддержание непрерывной доступности подсистемы печати становится делом крайне непростым.

ИИ в этом отношении едва ли не панацея: отыскание скрытых объективных закономерностей в длящихся во времени процессах — одна тех задач, что системы машинного обучения решают поистине блестяще. Поэтому, уверены эксперты Quocirca, предиктивное сопровождение печатающей техники со стороны ИИ — на основе анализа предыдущих отказов и общих паттернов её использования в данной организации — однозначно убедит немало заказчиков доверить той или иной генеративной модели управление своим принтерным парком.

Накапливая информацию о частоте использования и специфике решаемых принтерами задач, умная самообучаемая система сможет гораздо корректнее, чем основанная на неких усреднённых алгоритмах MPS, предсказывать вероятность выхода из строя некоего узла либо исчерпание ресурса расходного материала — в том числе и для принтеров/МФУ, прямого доступа к которым у ИТ-специалистов заказчика может не быть. Соответственно, такая машинная аналитика с доступом по весьма щадящей подписке обещает клиентам как значительную экономию, так и общее укрепление непрерывности бизнес-процессов.

Данные без опасности

Подсистема печати — традиционно один из наиболее уязвимых для кибератак контур, поскольку многие заказчики до сих пор, увы, не осознают, что каждый современный принтер или МФУ — по сути, специализированный компьютер, полностью интегрированный в локальную сеть. Вычислительная мощь его процессора и объём памяти вполне достаточны, чтобы заинтересовать злоумышленников и предоставить им весьма уязвимый вектор потенциальной атаки.

Система машинного обучения в этом плане тоже оказывается гораздо эффективнее привычного ИБ-регламента — с регулярной проверкой того, установлены ли на всех системах самые свежие патчи безопасности и версии прошивок, со сложными правилами авторизации и алгоритмическим анализом пакетов. ИИ-контроль над системой печати, уверены в Quocirca, гарантирует значительно более скорое и эффективное реагирование на связанные с ИБ индиценты; позволит, в частности, на основе анализа нетипичной активности в локальной сети своевременно закрывать даже те программные бреши, которые разработчиком соответствующего ПО не то что ещё не пропатчены, а даже и не обнаружены.

Огромный плюс использования именно общедоступной генеративной модели с точки зрения ИБ — в том, что такая система непрерывно дообучается на свежайших данных, поступающих от десятков и сотен тысяч её локальных терминалов. В результате те действия, которые сегодня требуют кропотливого сбора информации из разных источников и тщательного сопоставительного анализа — выявление свежих ботнетов, например, — система на основе генеративного ИИ будет производить, по сути, в автоматическом режиме.

Самомониторинг и, более того, самовосстановление подсистемы печати после успешной атаки (перепрошивка принтеров заведомо доверенным микрокодом, реинициализация с исходными параметрами) становятся возможны благодаря того, что ИИ-систему, поддерживаемую крупным провайдером, практически нереально взломать извне — а значит, устройства печати (да и все узлы ЛВС) будут находиться под заведомо недрёманым оком бесстрастного и почти неуязвимого бота извне.

При этом в содержание распечатываемых и сканируемых документов заглядывать он, разумеется, не будет. Более того, ИИ даёт возможность, как подчёркивают в Quocirca, реализовать дополнительный уровень контроля доступа к чувствительной информации, циркулирующей в подсистеме печати и, шире, документооборота организации в целом. Умная обработка документов позволит производить, например, сканирование конфиденциальных материалов вообще без участия человека (для чего, впрочем, понадобиться модификация аппаратной составляющей), а уж опасность несанцкионированного доступа к цифровой копии важной бумаги благодаря усиленной ИИ системе корпоративной аутентификации и вовсе будет сведена практически к нулю.

Эксперты уверены, что генеративный ИИ по подписочной модели буквально с каждым кварталом будет приобретать у коммерческих заказчиков всё бóльшую популярность. Можно предполагать, что и в России — по мере развития YandexGPT и, возможно, иных подобных проектов — интерес клиентов к таким сервисам тоже будет расти. Ведь умная система документооборота позволит с максимальной эффективностью использовать любые печатающие устройства — что, с учётом объективно ограниченного сегодня на нашем рынке их выбора, чрезвычайно важно. И партнёрам, безусловно, следует быть готовыми к такому повороту событий.

Источник: Максим Белоус, IT Channel News

( )