Los 5 riesgos legales y de seguridad de datos del uso de IA en el desarrollo de software

La IA generativa (inteligencia artificial) ha sido adoptada en casi todas las industrias durante el último año. Investigaciones recientes han encontrado que el desarrollo de software es una de las principales funciones empresariales para su adopción, seguido por marketing y servicio al cliente. Esto solo seguirá creciendo a medida que las tecnologías de IA continúen avanzando a un ritmo acelerado. El 6 de abril de 2023 se dio a conocer la noticia de que Samsung descubrió que empleados estaban introduciendo datos confidenciales en ChatGPT. Como medida de emergencia, la empresa limitó la entrada a ChatGPT a 1024 bytes.

Las soluciones de IA generativa más populares que los desarrolladores están adoptando son ChatGPT de OpenAI y GitHub Copilot. Estas soluciones aprovechan modelos de lenguaje grandes (LLM) entrenados con cantidades masivas de texto y código. Luego, cuando se les da un prompt, estas soluciones sugieren código, casos de prueba y explicaciones basadas en los prompts. Si bien ChatGPT se utiliza ampliamente más allá del desarrollo, Copilot es un editor de programación en pareja con IA diseñado específicamente para codificar.

Sigue leyendo para conocer cómo los desarrolladores están usando la IA, su posible impacto legal y en la seguridad de datos, y cómo mitigar los riesgos asociados con su uso.

¿Cómo se usa la IA generativa en el desarrollo de software? 

Aquí hay algunas maneras en que los desarrolladores están usando herramientas de IA para mejorar su productividad.

• Generación y autocompletado de código con IA
  La IA genera código a partir de indicaciones en lenguaje natural y sugiere automáticamente código adicional según la información contextual. Esto permite a los desarrolladores escribir código desde ideas abstractas de mayor nivel y evitar escribir código repetitivo de bajo nivel.

• Traducción de código
  El generador de código con IA ayuda a los desarrolladores a portar software automáticamente a otras plataformas. Muchas de estas soluciones de IA admiten varios lenguajes, por lo que los desarrolladores pueden pedirle a ChatGPT o Copilot que traduzcan aplicaciones heredadas a pilas tecnológicas más nuevas. Si los desarrolladores tienen preguntas sobre un bloque de código en particular, la IA también puede analizarlo y brindar explicaciones básicas sin necesidad de realizar una investigación exhaustiva.

• Optimización y refactorización de código
  La IA generativa revisa el código existente y lo refactoriza automáticamente para reducir la complejidad y mejorar el rendimiento. Las mejoras incluyen tres cosas. Primero, puede reducir el tamaño de la aplicación eliminando código no utilizado. Segundo, puede usar procesamiento en paralelo u optimizaciones del compilador. Tercero, puede hacer que el código sea más fácil de leer. La IA también podría identificar oportunidades de optimización que los desarrolladores humanos podrían haber pasado por alto.

• Pruebas y depuración de software
  La IA ayuda a crear pruebas unitarias y funcionales usando lenguaje natural para aportar mayor eficiencia a los procesos de prueba de software. Una solución de IA basada en código analiza el código fuente para detectar automáticamente errores desde etapas tempranas del proceso de desarrollo. ChatGPT incluso podría explicar qué está mal con el código para facilitar a los desarrolladores la depuración del problema.

¿Cuáles son 5 riesgos legales y de seguridad de datos de una IA generativa?

Aunque integrar la IA en los flujos de trabajo de desarrollo de software tiene muchos beneficios, también existen algunas implicaciones de seguridad de datos para las empresas de software. A continuación se presentan cinco posibles riesgos legales y de seguridad:

1. Incumplimiento de licencia de código abierto

Muchos modelos de IA se entrenan con repositorios de código públicos como GitHub, lo que significa que el código que generan podría infringir licencias de código abierto. Copilot, por ejemplo, no incluye ninguna atribución al autor original del código, un requisito clave de la mayoría de las licencias de código abierto.

2. Infracción a la Ley de Derechos de Autor

Además de las implicaciones legales sobre cómo se entrenan los modelos, estas soluciones de IA también podrían reproducir código existente de forma literal. Los desarrolladores podrían usar y distribuir inadvertidamente este código copiado, lo cual infringe las leyes de derechos de autor y pone en riesgo al negocio.

3. Exposición de vulnerabilidades de seguridad

El código generado puede presentar riesgos de seguridad que podrían ser difíciles de detectar para los desarrolladores si ellos no escribieron el código. Por ejemplo, el código generado por IA podría contener vulnerabilidades de seguridad que actores malintencionados pueden explotar. La seguridad general de la aplicación puede verse comprometida, no solo el código que sugiere la IA.

4. Divulgación de Información Privativa

El código generado por IA puede filtrar inadvertidamente código propietario o algoritmos confidenciales propiedad de la organización. Al revelar estos secretos comerciales, las organizaciones podrían perder su ventaja competitiva y desperdiciar los recursos invertidos en investigación y desarrollo.

5. Fuga de datos sensibles

El código generado por IA podría exponer de forma no intencional datos sensibles que deberían permanecer confidenciales. Por ejemplo, el código podría contener credenciales codificadas de forma fija, información de conexión a la base de datos o incluso información financiera y datos de identificación personal (PII) de los clientes.

Cómo los desarrolladores pueden usar la IA generativa de forma segura con SafeType de Cyera

Como puedes ver, la IA está transformando la forma en que se escribe código y agregando un nuevo nivel de automatización a la industria del desarrollo de software. Los desarrolladores que quieran adoptar ChatGPT, Copilot u otra solución deben mantenerse al día con las últimas tendencias en torno a la seguridad de la IA.

ChatGPT y otras soluciones de IA permiten que se recopile información personal de las sesiones de chat y se comparta con otras organizaciones. Eso significa que las indicaciones y el código dentro de estos chats introducen riesgos de privacidad que los equipos de desarrollo deben considerar.

SafeType es una extensión de código abierto para los navegadores Chrome y Edge desarrollada por Cyera Labs. La extensión alerta a los usuarios cuando están a punto de ingresar datos sensibles durante una sesión de ChatGPT y les permite anonimizar la información automáticamente. Esta es una de muchas maneras de mitigar los riesgos de privacidad asociados con el uso de ChatGPT para el desarrollo de software.

Sigue a Cyera mientras seguimos explorando los riesgos de seguridad de datos de la IA generativa y descubrimos formas de usar la IA de manera segura. Únete a nuestra comunidad pública de Slack #cyeralabs y comparte tus ideas con nosotros. Y si aún no tienes SafeType, descárgalo aquí!