De publicatie van een kader door het Amerikaanse Ministerie van Binnenlandse Veiligheid (DHS), gericht op de veilige inzet van AI in kritieke infrastructuur, heeft gemengde reacties ontvangen. Deze unieke bron werd ontwikkeld met bijdragen van verschillende sectoren, waaronder AI-ontwikkelaars en exploitanten van kritieke infrastructuur, onder de Kunstmatige Intelligentie Veiligheid en Beveiligingsraad, opgericht door DHS Secretaris Alejandro Mayorkas. Het doel van de raad is om duidelijke richtlijnen te bieden voor het veilig inzetten van AI in de hele toeleveringsketen. Mayorkas benadrukte dat AI een belangrijke kans biedt om de veerkracht en kracht van de Amerikaanse infrastructuur te versterken, maar erkende ook de bijbehorende risico's zoals kwetsbaarheden in AI-systemen. Het DHS-kader identificeert drie hoofdcategorieën van AI-kwetsbaarheden: aanvallen met behulp van AI, aanvallen op AI-systemen, en ontwerpfouten, en beveelt specifieke acties aan voor belanghebbenden. Analisten zoals Naveen Chhabra zien dit als een levend document, vanwege verwachte vorderingen in AI.

Chhabra merkte op dat het kader de unieke situatie van de AI-industrie weerspiegelt, waar het zoekt naar overheidsinterventie om veilige AI te ontwikkelen, vooral gezien het potentieel van AI-systemen om menselijke intelligentie te overtreffen. Peter Rutten van IDC benadrukte het belang van richtlijnen om AI-ontwikkeling veilig te stellen en misbruik van gegevens te voorkomen, wat echoot met zorgen vanuit de tech-industrie over mogelijk verkeerd gebruik van AI. Er is een oproep tot regelgeving om ervoor te zorgen dat iedereen zich aan dezelfde regels houdt, waardoor een gelijk speelveld ontstaat. Bill Wong van Info-Tech Research Group wees echter op uitdagingen bij het aannemen van overheidsrichtlijnen, zoals uiteenlopende prioriteiten tussen publieke en private sectoren. Hij stelde ook voor om bestaande kaders zoals het NIST AI Risk Management Framework te benutten en meer te focussen op het helpen van organisaties bij het opzetten van verantwoorde AI-strategieën. David Brauchler van NCC ziet het kader als een stap in AI-governance, waarbij veiligheids- en privacybehoeften worden afgestemd op traditionele softwaresystemen. Hij merkte op dat het document nieuwe risico's erkent die door AI worden geïntroduceerd en het belang van het beschermen van gegevens en het behouden van menselijk toezicht in kritische toepassingen benadrukt. Al met al wordt het kader gezien als een cruciale startpunt voor het aanpakken van AI-gerelateerde kwetsbaarheden in kritieke infrastructuur, maar het benadrukt ook de voortdurende behoefte aan evoluerende governance en beveiligingsmaatregelen in het AI-domein.