因此，網絡安全從業者是否應該害怕最近與AI相關的發展?他們會被AI取代嗎?

 

 

我們再次被恐懼、不確定性和懷疑情緒所包圍，關于哪些網絡安全工作將被AI自動化，哪些人會被裁員，人們展開了激烈的辯論。

 

但在陷入焦慮之前，我建議從歷史案例中學習。

 

James Bessen在其著作《邊做邊學——創新、工資和財富之間的真正聯系》(Learning by Doing – The Real Connection Between Innovation, Wages and Wealth)中討論了銀行柜員和自動取款機的案例。自從自動取款機被發明出來后，許多人認為自動取款機取代銀行柜員只是時間問題。美國的第一臺自動取款機是1971年由西雅圖第一國民銀行引進的，到1976年已經安裝了5000多臺自動取款機。1980年，富國銀行(Wells Fargo)的高級管理層預測，由于電子交易的增長，銀行分支機構的數量將大幅減少，而剩下的分支機構將“幾乎沒有支持人員”;到1984年，超過40%的美國家庭擁有ATM卡。

 

但是，盡管銀行業實現了大規模數字化，銀行員工的數量卻并沒有減少;自動取款機確實取代了柜員，將一個典型的分行的員工人數從20人縮減到13人。但這也意味著現在經營分行的成本效益更高，這導致了更多的分行成立(1988年至2004年期間增加了43%)，從而增加了對銀行員工的總需求。

 

最近的一個例子涉及醫療成像領域的AI革命。最近的一項研究分析了基于AI的系統對醫療和衛生實踐的影響。根據作者的說法，“AI成像軟件和設備可能會協助放射科醫生或與放射科醫生有效競爭，最終在各個方面改變當前的醫療和保健實踐模式”。根據這項研究，醫療成像公司的收入預計將從2017年的近0美元增長到2025年的29億美元。事實上，根據《醫療成像市場中的AI》報告，在2021 - 2030年期間，全球醫療成像領域的AI市場預計將以36.87%的復合年增長率增長，從2021年的12.4億美元增長到209億美元。

 

當放射科醫生看到這些數據時，他們可能會擔心自己的職業即將被AI取代。但這些擔憂還為時過早;盡管存在這種趨勢，但AI似乎并沒有搶走他們的工作。事實甚至恰恰相反：在2019年至2022年期間，雖然放射學的AI處于繁榮時期，但放射科醫生的招聘信息卻增加了三倍，從1000人增加到3000人，同時工資也大幅上漲。

 

 

以經濟學家威廉·斯坦利·杰文斯(William Stanley Jevons)命名的“杰文斯悖論”(The Jevons paradox)指出，當一種資源的使用效率提高時，由于成本下降，人們最終會消耗更多的資源。在他1865年出版的《煤炭問題》一書中，杰文斯觀察到，隨著蒸汽機效率的提高，它能夠用更少的煤炭完成更多的事情，隨著人們開始使用蒸汽機來完成更多的任務，煤炭的消耗也增加了。同樣地，當我們學會了加熱爐來減少煉鐵所需的煤炭時，煤炭消耗量增加了，因為現在煉鐵更有利可圖，建造新的煉鐵設施吸引了更多的投資者。

 

正是這種矛盾確保了對銀行員工和放射科醫生的持續需求，并將隨著AI的發展創造更多的網絡安全工作。

 

 

盡管AI技術在過去十年中被廣泛應用于網絡安全領域，但不能說對網絡安全專業人員的需求正在減少。

 

我們一直在使用AI來優先處理SIEM警報，但SOC的人手嚴重不足;我們一直在使用AI來檢測惡意軟件，但我們無法填補事件響應和逆向工程方面的所有職位空缺;我們一直在使用AI來檢測網絡異常，但我們需要更多的藍隊隊員;事實上，根據《2022 ISC網絡安全勞動力研究》顯示，盡管在網絡安全相關任務中部署了AI，但網絡安全勞動力缺口仍在逐年擴大。

 

盡管有人擔心AI可能會取代人類在網絡安全領域的專業知識，但越來越明顯的是，隨著基于AI的技術的成熟，對網絡安全專業人員的需求將進一步增加。與流行的觀點相反，AI將成為增加網絡安全專業人員需求的主要因素。

 

 

國內主流的to B IT門戶，同時在運營國內最大的甲方CIO專家庫和智力輸出及社交平臺-信眾智(www.cioall.com)。同時運營19個IT行業公眾號(微信搜索D1net即可關注)

 

版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需在文章開頭注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。