La nueva tecnología ayuda a la IA a "aprender con" los datos del usuario en lugar de "mirarlos"

El aprendizaje federado permite que la IA aprenda directamente en los dispositivos de los usuarios, volviéndose más inteligente cada día sin recopilar ni almacenar datos personales.

Todavía hay una forma de entrenar la IA sin compartir datos de los usuarios

En la era digital, los datos personales son el motor del desarrollo de la IA. Pero a partir de ahí, surge una paradoja: cuanto más comprende la IA a los humanos, más vulnerables somos al escrutinio.

Las filtraciones de información, la publicidad excesivamente personalizada y las prácticas de recopilación de datos no transparentes han hecho que los usuarios sean cada vez más cautelosos de "entregar" sus datos a las plataformas.

En ese contexto, la comunidad tecnológica comenzó a buscar una forma para que la IA pudiera seguir aprendiendo sin recopilar datos privados, y ese modo se denomina Aprendizaje Federado.

Cómo aprende la IA sin ver datos

A diferencia del modelo de entrenamiento tradicional, todos los datos, como mensajes, imágenes o hábitos de uso, deben enviarse al servidor para que la IA los aprenda. Esto preocupa a muchos, ya que se pueden recopilar o filtrar datos personales.

Con el Aprendizaje Federado, el proceso se invierte: el aprendizaje ocurre directamente en tu dispositivo, como tu teléfono. La IA simplemente "observa" cómo escribes o usas la aplicación para crear su propia experiencia de aprendizaje, sin enviar datos reales al servidor.

El teléfono luego envía únicamente un resumen de los resultados aprendidos (en forma de números o fórmulas matemáticas) al sistema central para su síntesis.

Imagínate esto: millones de teléfonos compartiendo "experiencias de aprendizaje" en lugar de "tareas de trabajo". La IA se vuelve cada vez más inteligente, pero tus datos privados nunca salen de tu teléfono.

En 2017, Google introdujo el aprendizaje federado en Gboard, el teclado predeterminado de Android, para que la aplicación pueda aprender cómo escribes, predecir tu próxima palabra y corregir errores ortográficos sin enviar mensajes a sus servidores.

Además de eso, el Aprendizaje Federado también abre un gran potencial en el ámbito médico . En lugar de recopilar datos de pacientes, algo limitado por regulaciones estrictas como la HIPAA (EE. UU.) o el RGPD (Europa), los hospitales pueden entrenar modelos de diagnóstico conjuntamente sin compartir registros reales.

El proyecto EXAM (2020), iniciado por NVIDIA, es un excelente ejemplo: más de 20 hospitales de todo el mundo entrenaron conjuntamente un sistema para predecir las condiciones de los pacientes con COVID-19 sin intercambiar ningún dato personal.

No solo Google, sino también Apple (aplicado en Siri y el teclado QuickType), Meta (con la plataforma de pruebas FLUTE), instituciones financieras como WeBank o Ant Group, y muchas universidades líderes como Stanford y el MIT también están investigando o implementando el Aprendizaje Federado. Se espera que esta tecnología se convierta en el nuevo estándar para los sistemas de IA que respetan la privacidad de los usuarios.

La clave para una IA justa y transparente

El entrenamiento en millones de dispositivos con diversas configuraciones, conexiones inestables y capacidad de batería limitada plantea numerosos desafíos en cuanto a la velocidad y precisión del aprendizaje. Además, el riesgo de ataques de modelo inverso también obliga a los desarrolladores a combinar el aprendizaje federado con otras tecnologías de seguridad, como el cifrado homomórfico o la privacidad diferencial.

La IA te conoce mejor, pero el Aprendizaje Federado ofrece la esperanza de cambiar la forma en que interactuamos con la tecnología. En lugar de que la IA recopile datos pasivamente, ahora aprende directamente en tu dispositivo sin necesidad de acceder a datos personales.

Esto no solo protege la privacidad, sino que también crea una nueva asociación entre los humanos y la IA, donde la IA lo acompaña y aprende con usted, en lugar de invadir su privacidad.

En todo el mundo , numerosas empresas e investigadores persiguen este objetivo. Se espera que el Aprendizaje Federado se convierta en la clave para un futuro de IA transparente, justo y respetuoso con el usuario, donde la IA realmente aprenda "con" usted, en lugar de "saber demasiado" sobre usted.

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INTELIGENCIA ÚNICA

Fuente: https://tuoitre.vn/cong-nghe-moi-giup-ai-hoc-cung-chu-khong-soi-du-lieu-nguoi-dung-20251008164916799.htm