Rozwój algorytmów uczenia maszynowego przestaje być domeną wyłącznie inżynierów optymalizujących procesy biznesowe. Narzędzia oparte na sieciach neuronowych trafiły w ręce cyberprzestępców, którzy wykorzystują je do automatyzacji ataków, personalizacji socjotechniki oraz łamania zabezpieczeń w tempie nieosiągalnym dla człowieka. Tradycyjne metody cybernetycznej obrony, oparte na statycznych regułach i sygnaturach, stają się niewystarczające w starciu z dynamicznie ewoluującym kodem złośliwym.
Hakerzy nie potrzebują już armii programistów, by tworzyć zaawansowane exploity. Wykorzystują duże modele językowe do generowania polimorficznego kodu, który zmienia swoją strukturę przy każdej infekcji, unikając tym samym wykrycia przez klasyczne programy antywirusowe. To radykalna zmiana w asymetrii konfliktu między atakującym a ofiarą.